인공지능 기술이 공급망의 미래를 어떻게 변화시킬 것인가
기술은 고대 실크로드의 낙타에 묶인 새로운 바퀴 달린 카트부터 인공 지능을 기반으로 하는 오늘날의 매우 정확한 소매 보충 수요 예측에 이르기까지 공급망 관리 방식을 항상 혁신하고 개선하고 있습니다.
그러나 이러한 발전이 계속해서 사회를 발전시키는 동안 처음에는 항상 환영받는 것은 아닙니다. 예를 들어 바코드를 살펴보겠습니다.
바코드가 처음 상업적으로 사용되기 시작했을 때 회의적인 제조업체는 바코드를 제품에 인쇄하도록 설득해야 했고 슈퍼마켓에서는 스캐너 구매를 주저했습니다. 그러나 몇 년 안에 바코드는 전체 소매 라이프사이클의 효율성과 정확성을 변화시키는 것으로 널리 인식되었습니다.
비즈니스 리더로서 우리는 항상 초기 거부감을 극복하고 혁신적인 신기술을 활용해야 합니다. 지정학부터 환경까지 외부 변화에 적응할 수 있는 공급망은 오늘날의 불안정한 경제 환경에서 주요 경쟁 우위를 차지합니다. 그렇다면 어떤 새로운 기술이 귀사와 같은 비즈니스의 속도를 높이고 안정성을 지원하며 탄력성을 높일 수 있는지 살펴보겠습니다.
IoT와 5G가 가시성을 바꿀 것입니다
COVID-19 대유행으로 인해 경기 침체가 발생했지만 이제 최악의 상황은 지나갔을 수 있으므로 IoT와 5G는 대유행을 우선순위로 두지 않았다면 있었을 곳으로 발전할 수 있습니다. 그것은 달성되어야합니다.
5G 기술의 이점은 분명합니다. 4G보다 1,000배 빠르며 10,000배의 트래픽을 처리할 수 있습니다. 또한 대기 시간을 10밀리초에서 1밀리초 미만으로 줄이고 장치 연결을 평방 킬로미터당 100,000개에서 100만 개로 늘립니다. 간단히 말해서, 동시에 상호 연결될 수 있는 장치와 애플리케이션의 수가 폭발적으로 증가합니다.
공급망의 경우 이는 전 세계 상품 이동을 추적할 때 전례 없는 수준의 속도와 대응성을 가능하게 합니다. 저가형 5G 칩은 공급망 데이터를 실시간으로 수집하고 분석할 수 있습니다. 그런 다음 5G 지원 IoT 센서를 공급망의 여러 지점에 배치할 수 있으므로 관리자는 제품 위치, 라벨링 및 상태를 원격으로 모니터링하고 지연이나 중단이 발생할 경우 즉시 해결 방법 계획을 시작할 수 있습니다.
5G는 또한 조직이 운영을 최적화하고 위치 정보 기술을 사용하여 교통 정체를 방지하는 등 비효율성을 최소화하는 데 도움이 됩니다. 5G와 IoT를 결합함으로써 조직은 제품이 적시에 완벽한 수량으로 창고와 선반에 도달하도록 보장할 수 있습니다.
인공 지능과 기계 학습이 성능을 최적화합니다
공급망 관리에 혁명을 가져올 것으로 약속하는 또 다른 기술 영역은 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)의 하위 집합입니다. AI와 ML의 미묘한 차이점을 아는 것이 중요합니다. AI를 사용하면 컴퓨터 시스템이 수학과 논리를 사용하여 스스로 "생각"하고 작업을 자율적으로 수행할 수 있습니다. 동시에 ML을 통해 시스템은 경험을 바탕으로 출력을 '학습'하고 개선할 수 있습니다.
기계 학습 기반 공급망을 통해 조직은 시간이 지남에 따라 제품 수요 예측을 자동으로 개선할 수 있습니다. 이는 재고 및 재고 예측의 정확성을 향상시켜 "채찍 효과"를 방지할 뿐만 아니라 동적 가격 책정과 같은 새로운 소매 기회를 열어줍니다. 또한 데이터 모델은 제품 수요의 이상 현상을 강조하고 고객 구매 한도 및 추가 재고 주문과 같은 제어 메커니즘을 자동으로 설정할 수 있습니다.
동시에 인공 지능의 도움으로 문서 처리, 주문 선택 등 사소한 백엔드 작업을 자동화할 수 있어 직원들이 더욱 효과적이고 만족스러운 업무를 수행할 수 있습니다. 또한 AI는 관리자가 가격 책정부터 신뢰성까지 공급업체 성과를 평가하여 중단을 더욱 줄이고 공급망을 강화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
이것 역시 단순한 추측이 아닙니다. McKinsey의 연구에 따르면 AI와 기계 학습을 얼리 어답터한 기업은 "평균 물류 비용 15%, 재고 수준 35%, 서비스 수준 65% 개선"이라는 큰 성공을 거뒀습니다.
비용이 상승하고 혼란이 확대됨에 따라 비즈니스 리더는 빠르게 변화하는 경쟁자가 너무 앞서기 전에 AI 기반 공급망의 이점을 활용하도록 노력해야 합니다.
차세대 기술은 업계의 미래를 보장할 것입니다.
공급망은 더 빠르고 안전하며 탄력성이 높아져야 하지만 진정으로 미래를 보장하는 공급망은 지속 가능해야 합니다. 순 제로 사회로 나아가면서 더욱 친환경적인 공급망에 대한 수요가 높아질 것입니다. 이는 특히 화석 연료 가격 및 가용성의 변동을 피하고 환경에 민감한 고객, 투자자 및 직원을 유치할 수 있기 때문입니다.
다행히도 정부에서는 환경 친화적인 구매 및 유통에 주목하고 실질적인 인센티브를 제공하기 시작했습니다. 미국은 최근 다양한 저탄소 에너지 기술에 향후 10년간 약 3,700억 달러를 투자하는 전면적인 에너지 법안을 통과시켰습니다. 이미 연구에 따르면 이 법안이 미국의 배출량을 크게 줄이고 순제로 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
동시에 러시아-우크라이나 전쟁과 그것이 유럽으로의 석유 및 가스 공급에 미치는 영향은 대륙 국가들이 미국을 따르고 지속 가능한 에너지에 막대한 투자를 하게 만들 수 있습니다.
재생 가능 에너지 발전을 4배로 늘리고 전기 인프라를 구축하면 EU는 2035년까지 1조 달러 이상을 절약할 수 있으며 기후, 건강 및 에너지 안보에 대한 추가적인 이점도 얻을 수 있다고 연구 결과가 나타났습니다. 마찬가지로, 영국의 에너지 안보 전략은 2030년까지 전력의 최대 95%가 저탄소임을 보장하기 위해 국가가 재생 에너지를 어떻게 사용할 것인지를 제시합니다.
현재 태양광 및 풍력 에너지에서 얻은 전력의 와트당 비용은 화석 연료의 비용과 비슷합니다. 그러나 녹색 에너지 투자가 성공하면 화석 연료로부터의 독립, 공급망의 소싱, 운영 및 과도한 낭비에 혁명을 일으킬 수 있습니다.
한편, 다른 신흥 기술도 우리에게 놀라운 미래를 엿볼 수 있게 해주고 있습니다. 지금으로부터 10년 후에 AI가 살아있는 유기체를 조작할 수 있을까요? 로봇공학자와 과학자로 구성된 연구팀은 그것이 확실히 가능하다는 것을 보여주었습니다. 혁신은 언제나 코앞에 다가왔습니다. 공급망, 비즈니스 및 생활에 어떤 기술이 등장하더라도 이에 대비하는 것은 우리의 책임입니다.
위 내용은 인공지능 기술이 공급망의 미래를 어떻게 변화시킬 것인가의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도

검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다

1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품
