AI가 ERP를 만나면 어떤 '화학반응'이 일어날까?

GenAI(Generative Artificial Intelligence)는 많은 관심을 받고 있는 신기술로 마케팅, 영업 등 다양한 사업 분야에서 널리 활용되고 있습니다. 데이터 분석을 통해 운영 효율성과 공급망 유연성을 향상시켜 기업의 경쟁력을 강화합니다. GenAI의 출현은 기업에 더 많은 개발 기회를 제공하여 시장 과제와 변화에 더 잘 대응하고 보다 효율적인 비즈니스 관리와 혁신적인 개발을 달성하도록 돕습니다.

공급망의 생성 AI란 무엇입니까

소비자 사용 사례에서 GenAI 프로세스에는 텍스트, 이미지 또는 비디오 필드에 명령이나 질문을 입력하여 AI가 새로운 콘텐츠를 생성하는 프로세스를 시작하는 작업이 포함됩니다. 일반적으로 GenAI 모델은 대규모 데이터 세트에 대해 학습되며, 사용자가 새 데이터를 입력하면 애플리케이션은 이 새 데이터를 이전에 학습한 지식과 결합하여 완전히 새로운 콘텐츠를 생성합니다.

사용자는 재고, 물류, 수요를 포함한 공급망의 모든 측면에서 얻은 데이터를 사용하여 GenAI를 교육할 수 있습니다. GenAI는 회사 정보를 분석하여 공급망 관리의 효율성과 유연성을 향상시키는 데 도움을 줍니다.

공급망에서 생성 인공 지능의 7가지 적용 시나리오

1. 수요 예측

소비자가 지출을 서비스에서 상품으로 이동하고 있어 공급망 운영을 예측하기가 어려워지고 있습니다. 기업은 급변하는 시장의 과제에 대처하기 위해 수요 변화 예측에 주의를 기울여야 합니다.

기업은 GenAI 모델을 사용하여 과거 판매 데이터, 시장 추세 및 기타 관련 요소를 분석하여 미래 공급 및 수요 시나리오를 시뮬레이션하고 수요 예측의 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 수요 패턴을 추적함으로써 기업은 시장 변동에 더 잘 대응하고 잠재적인 중단을 줄이며 재고 문제를 효과적으로 방지할 수 있습니다. 이러한 정확한 수요 예측은 기업이 보다 목표화된 생산 계획과 재고 관리 전략을 개발하는 데 도움이 되며 이를 통해 운영 효율성을 향상하고 비용을 절감하며 경쟁력을 강화합니다. 동시에 Gen

2를 기반으로 재고 평가

GenAI는 재고 관리 개선에도 도움이 될 수 있습니다.

재고 수준, 창고 용량 및 제조 시간과 같은 주요 데이터에 대한 교육을 통해 GenAI는 재고 보충 또는 감소 시기 제안을 포함하여 재고 프로세스를 최적화하는 방법을 제안하여 중복 보관을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 적절한 재고 수준을 유지하면 원활한 공급망을 보장하는 동시에 품절로 인한 손실을 방지할 수 있습니다. 제품을 과잉 재고하지 않고 수요에 맞춰 정확하게 재고를 관리하면 회사의 운영 효율성이 향상됩니다. 초과 재고는 자본 비용과 창고 비용을 증가시키므로 재고 프로세스를 최적화함으로써 기업은 비용을 절감하고 경쟁력을 높일 수 있습니다. GenAI의 데이터 분석과 지능형 알고리즘은 기업이 더 나은 재고 계획을 세우고 보다 정확한 재고 관리를 달성하는 데 도움이 됩니다

3. 공급업체와 고객 간의 커뮤니케이션

회사, 공급업체, 고객 간의 긴밀한 커뮤니케이션은 공급망의 효율성을 보장하는 것입니다. 그러나 에서는 효과적인 의사소통을 보장하고 있으며 일부 문제에 직면할 수 있습니다.

GenAI는 메시징을 자동화하여 직원들이 보다 효율적으로 일할 수 있도록 합니다. GenAI는 대규모 언어 모델과 자연어 처리 기술을 활용하여 시장 이벤트, 교통 지연 등의 데이터를 분석하여 공급업체에 위험을 알릴 수 있습니다. 또한 GenAI 챗봇은 반품 요청 처리, 배송 진행 상황 추적 등 고객 문의를 처리할 수 있습니다.

4. 운영

새로운 기술과 수요 변동으로 인해 운영상의 어려움이 발생할 수 있으며 GenAI는 개선 방법을 제안할 수 있습니다.

GenAI는 공급업체 성과, 제조 속도 등 운영 측면을 평가한 후 프로세스 최적화 방법을 제안할 수 있습니다. 무엇보다도 이러한 최적화를 통해 기업의 비용을 절감할 수 있습니다.

5. 물류

물류 중단으로 인해 다양한 문제가 발생할 수 있습니다. 교통사고로 인해 배송이 지연될 수 있고, 기상이변으로 인해 예상치 못한 품귀 현상이 발생하여 정시 배송 일정을 유지하기 어려울 수 있습니다.

GenAI 모델은 과거 날씨 패턴, 교통 지도, 연료 가격과 같은 데이터를 통합하여 최적의 여행 경로를 식별하고 잠재적인 향후 중단 및 필요한 경우 대체 경로를 강조합니다. 이렇게 하면 주문이 지연되지 않으므로 배송이 일정대로 유지되고 고객 서비스가 향상됩니다.

6. 지속 가능성 및 확장성

지속 가능성은 현재 많은 비즈니스의 주요 초점이며 GenAI는 잠재적으로 개선이 필요한 영역을 강조할 수 있습니다.

회사의 현재 재료 사용량과 재생 가능한 재료에 대한 시장 예측을 기반으로 GenAI 모델을 교육하면 비용 효율성과 장기적인 확장성을 고려하여 프로세스를 보다 지속 가능하게 만드는 방법에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

7. 분석

GenAI는 시뮬레이션과 잠재적인 가정 시나리오를 실행하고, 위험을 평가하고, 결과를 보고서로 컴파일할 수 있습니다.

다른 모든 GenAI 공급망 사용 사례와 마찬가지로 GenAI와 이 기술이 구동하는 모델은 계속 발전하고 있으므로 이 기술을 사용할 때는 주의가 필요합니다. 현재 우려되는 점으로는 효과적인 사용을 방해할 수 있는 AI 환각이라고도 알려진 잘못된 데이터와 불완전한 출력이 있습니다.

위 내용은 AI가 ERP를 만나면 어떤 '화학반응'이 일어날까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!