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Quatre tendances émergentes dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement
Quatre tendances émergentes dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement
Avec l'avènement de la technologie moderne et de l'innovation, les chaînes d'approvisionnement mondiales sont en pleine transformation. Ils deviennent de plus en plus complexes, il est donc nécessaire d’exploiter la puissance de ces technologies pour les gérer efficacement. Cet article examinera certaines des principales tendances émergentes en matière de gestion de la chaîne d'approvisionnement qui augmenteront l'efficacité globale des logiciels.
Alors avant de commencer, comprenons, qu'est-ce qu'un logiciel de chaîne d'approvisionnement ?
Qu'est-ce qu'un logiciel de chaîne d'approvisionnement ?
Un logiciel de chaîne d'approvisionnement ou un logiciel de gestion de la chaîne d'approvisionnement est un outil conçu pour optimiser plusieurs aspects des opérations de la chaîne d'approvisionnement. Le logiciel offre une certaine personnalisation en fonction de l'entreprise, mais fondamentalement, il fournit des fonctionnalités permettant de gérer les processus essentiels de la chaîne d'approvisionnement, tels que les achats, la gestion des stocks, la logistique, l'exécution des commandes et la prévision de la demande. Ces solutions exploitent la puissance des technologies modernes telles que le cloud computing, l'analyse des mégadonnées, l'intelligence artificielle (IA) et l'Internet des objets (IoT) pour fournir une visibilité en temps réel sur les activités de la chaîne d'approvisionnement, améliorer la prise de décision et améliorer l'efficacité globale et réactivité.
Quatre tendances émergentes dans le secteur de la gestion de la chaîne d'approvisionnement
Voici quelques-unes des tendances émergentes qui révolutionneront le domaine de la gestion de la chaîne d'approvisionnement dans les années à venir.
1. Supply Chain as a Service (Scaas)
Supply Chain as a Service est un nouveau concept de plus en plus populaire. Dans ce concept, les entreprises externalisent leurs opérations de chaîne d’approvisionnement pour pouvoir se concentrer davantage sur d’autres tâches. Le partenaire d'externalisation gérera l'ensemble du processus de la chaîne d'approvisionnement. Cela réduira les coûts de gestion de l’entreprise car cela ne nécessitera pas d’investir dans de nouveaux outils ni de mettre à niveau une infrastructure. L’un des avantages de la chaîne d’approvisionnement en tant que service est une flexibilité et une adaptabilité accrues pour les entreprises. Les partenaires d'externalisation peuvent être adaptés et personnalisés aux besoins de l'entreprise pour mieux répondre aux besoins. Cela réduit également la dépendance de l'entreprise à l'égard de nouveaux outils ou mises à niveau, réduisant ainsi les coûts de gestion. Un autre avantage est qu’un partenaire d’externalisation peut fournir une plus grande expertise et expérience. Ils sont dans Supply
2, Intelligence artificielle
Le secteur de la chaîne d'approvisionnement exploite la puissance de l'automatisation et de l'intelligence artificielle pour rationaliser et optimiser les processus, et cherche également à automatiser les tâches répétitives pour augmenter la vitesse globale et réduire le risque d'erreurs.
En outre, la chaîne d'approvisionnement basée sur l'IA peut être utilisée pour identifier les problèmes potentiels dans la chaîne d'approvisionnement tels que les goulots d'étranglement, les retards et les perturbations et prendre les mesures appropriées pour les résoudre afin d'éviter tout problème.
De plus, l'adoption de la RPA dans ce domaine permet aux entreprises d'automatiser des tâches répétitives telles que le traitement des documents, le suivi des commandes et la saisie des données afin de réduire le recours au travail manuel et d'augmenter l'efficacité globale. L'utilisation de la RPA peut améliorer la précision des tâches.
3. Gestion des risques
La gestion des risques est une autre tendance qui a pris sa place dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Un logiciel intelligent de planification de la chaîne d'approvisionnement devrait être capable de fournir des informations sur l'évaluation des risques afin que les entreprises puissent prévenir les risques en utilisant les bonnes stratégies d'atténuation des risques.
De plus, les entreprises investissent dans la technologie pour développer des chaînes d'approvisionnement plus tolérantes aux pannes et aux erreurs.
4. Chaîne d'approvisionnement circulaire
La chaîne d'approvisionnement circulaire est une tendance émergente qui a révolutionné la gestion de la chaîne d'approvisionnement, en mettant l'accent sur la durabilité et l'efficacité des ressources. Contrairement aux modèles linéaires traditionnels, les chaînes d'approvisionnement circulaires visent à réduire les déchets et à maximiser la valeur des ressources en favorisant la réutilisation, le recyclage et la refabrication. Cette approche comprend la conception de produits durables et recyclables, la mise en œuvre d'une logistique inverse pour recycler et remettre à neuf les matériaux, et la promotion de la collaboration tout au long de la chaîne d'approvisionnement pour boucler la boucle.
En adoptant les principes de la chaîne d'approvisionnement circulaire, les organisations peuvent réduire leur impact environnemental, accroître leur résilience et débloquer de nouvelles sources de revenus en créant un écosystème d'économie circulaire.
Résumé
Toutes les technologies ci-dessus changent véritablement le visage de la chaîne d'approvisionnement pour toutes les innovations futures. Il est maintenant temps d’adopter ces nouvelles innovations et technologies pour permettre des opérations de chaîne d’approvisionnement plus simples. Cela contribuera à maintenir une chaîne d’approvisionnement durable et permettra une efficacité et une résilience élevées dans tous les processus.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
