スマートテクノロジーがサプライチェーンの運営方法にどのような変革をもたらしているか
サプライ チェーン管理は、あらゆるビジネスの成功において重要な役割を果たします。企業はサプライチェーンを最適化し、運用コストを削減し、全体的な効率を向上させる革新的な方法を模索し続けています。
ここにモノのインターネット (IoT) とスマート テクノロジーが介入し、サプライ チェーン管理の分野を完全に変えます
サプライ チェーン管理におけるモノのインターネットの役割
モノのインターネットは、データの収集と交換を可能にするセンサー、ソフトウェア、およびネットワーク接続が組み込まれた物理デバイス、車両、建物、その他のオブジェクトの相互接続されたネットワークです。 IoT をサプライ チェーンの運用に適用すると、企業が物流および流通プロセスを管理する方法に革命を起こすことができます
1. リアルタイムの追跡と可視性:
サプライ チェーン管理のコンテキストでは、リアルタイムの追跡と可視性は大きな変革をもたらします。 GPS センサーや RFID タグなどの IoT デバイスは、継続的なデータ フローを提供し、起業家がサプライ チェーンのあらゆる段階で商品を監視できるようにします。これは、製品の正確な位置を特定し、その状態を監視し、メーカーから流通業者、小売店への移動を追跡できることを意味します。
メリットは 2 つあります。この可視性により、計画されたルートからの異常や逸脱が即座にアラートをトリガーできるため、盗難や紛失のリスクが大幅に軽減されます。第 2 に、これによりサプライ チェーンの全体的な効率に関する貴重な洞察が得られます。配達時間、輸送ルート、保管状況に関するデータを分析することで、起業家は改善の余地がある領域を特定し、ルートを最適化し、商品がより速く、より適切に目的地に届くようにすることができます。
2. 在庫管理:
IoT センサーは、前例のない精度と効率で在庫管理を自動化できます。これらのセンサーは在庫レベルをリアルタイムで監視し、在庫が少なくなった場合や製品の有効期限が近づいた場合に自動アラートを送信することができ、在庫管理に対するこのプロアクティブなアプローチには多くの利点があります。在庫切れを防ぎ、企業が必需品を決して使い果たさないようにします。これは、ジャストインタイムの製造プロセスにとって特に重要です。同時に、お金と保管スペースを圧迫する過剰在庫の削減にも役立ちます。最終的に、このレベルの制御は保管スペースを最適化するだけでなく、過剰な在庫コストを削減することでキャッシュ フロー管理も改善します
#3. 予知保全:#IoT エコシステムでは、スマート テクノロジーにより、機械や機器がいつ誤動作する可能性があるかを予測できます。機械上の IoT センサーは、温度、振動、エネルギー消費などの要素に関するデータを収集し、そのパフォーマンスを継続的に監視できます。このデータを分析することで、予知保全アルゴリズムは、通常の動作条件から逸脱する機械のパターンを特定し、潜在的な故障を通知できます。 この予測機能は、サプライ チェーンの運用に大きな変革をもたらすでしょう。企業は、コストがかかり不必要なダウンタイムを引き起こす計画的なメンテナンスに依存するのではなく、メンテナンスのニーズに積極的に対処できます。これにより、ダウンタイムが最小限に抑えられ、修理コストが削減され、スムーズな動作が保証されます。本質的に、サプライチェーンは十分に油を注いだ機械のように稼働します。
4. コストの削減:
モノのインターネットをサポートするサプライ チェーンは、本質的により効率的です。 IoT デバイスによって提供されるリアルタイム データにより、企業はボトルネックや非効率性を迅速に特定できます。たとえば、特定の倉庫で商品の遅延が続いたり、配送ルートが最適ではない場合、これらの問題はすぐに解決できます。 プロセスを最適化し、業務を合理化することにより、企業は輸送、倉庫保管、人件費を含むサプライチェーンのあらゆる側面でコストを大幅に削減できます。たとえば、企業は輸送ルートを最適化することで燃料消費を最小限に抑え、在庫レベルの管理を改善することで倉庫保管コストを削減し、日常業務を自動化することで労働生産性を向上させることができます。このコスト削減により、収益性が向上するだけでなく、急速に変化する市場において企業が競争力を維持できるようになります。
データ分析の力モノのインターネットは大量のデータを生成しますが、その真の可能性はデータ分析によって解き放たれます。起業家はこのデータを使用して、消費者の行動、需要パターン、サプライチェーンのパフォーマンスに関する洞察を得ることができます。高度な分析ツールと機械学習アルゴリズムを活用することで、企業はデータに基づいた意思決定を行い、競争力を強化できます。
モノのインターネットを超えたインテリジェント テクノロジーモノのインターネットに加えて、他のいくつかのインテリジェント テクノロジーもサプライ チェーン管理の分野で波紋を広げています。
1. ブロックチェーン:
サプライ チェーン管理におけるブロックチェーン テクノロジーの応用は、サプライ チェーン全体のやり方を完全に変えています。安全で透明性のある製品と取引の追跡を提供することで、サプライ チェーンのプロセスの信頼性を実現します。その動作原理は次のとおりです: 2. 人工知能 (AI): 3. ロボット プロセス オートメーション (RPA):
人工知能主導のアルゴリズムは、サプライ チェーン プロセスを最適化するための強力なツールです。人工知能がサプライ チェーン管理をどのように変えているかは次のとおりです。
ロボット プロセス オートメーションでは、供給を合理化するためにロボットと自動化テクノロジーを使用します。チェーン管理のあらゆる側面。 RPA がどのように大きな影響を与えることができるかは次のとおりです。
以上がスマートテクノロジーがサプライチェーンの運営方法にどのような変革をもたらしているかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究
