공급망 관리의 4가지 새로운 트렌드
현대 기술과 혁신의 출현으로 글로벌 공급망은 변화를 겪고 있습니다. 점점 더 복잡해지고 있으므로 이를 효과적으로 관리하려면 이러한 기술의 힘을 활용해야 합니다. 이 기사에서는 소프트웨어의 전반적인 효율성을 높이는 공급망 관리의 주요 새로운 동향을 살펴보겠습니다.
시작하기 전에 공급망 소프트웨어가 무엇인지 알아보겠습니다.
공급망 소프트웨어란 무엇입니까?
공급망 소프트웨어 또는 공급망 관리 소프트웨어는 공급망 운영의 여러 측면을 최적화하도록 설계된 도구입니다. 이 소프트웨어는 비즈니스에 따라 일부 사용자 정의 기능을 제공하지만 기본적으로 조달, 재고 관리, 물류, 주문 이행 및 수요 예측과 같은 공급망의 핵심 프로세스를 관리하는 기능을 제공합니다. 이러한 솔루션은 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 분석, 인공 지능(AI) 및 사물 인터넷(IoT)과 같은 최신 기술의 힘을 활용하여 공급망 활동에 대한 실시간 가시성을 제공하고 의사 결정을 강화하며 전반적인 효율성과 효율성을 향상시킵니다. 민감도.
공급망 관리 산업의 네 가지 새로운 트렌드
다음은 향후 공급망 관리 분야에 혁명을 일으킬 몇 가지 새로운 트렌드입니다.
1. 서비스형 공급망(Scaas)
서비스형 공급망은 점점 더 대중화되는 새로운 개념입니다. 이 개념에서 기업은 다른 작업에 더 집중할 수 있도록 공급망 운영을 아웃소싱합니다. 아웃소싱 파트너는 공급망의 전체 프로세스를 관리합니다. 이를 통해 새로운 도구에 투자하거나 인프라를 업그레이드할 필요가 없으므로 비즈니스 관리 비용이 절감됩니다. 서비스형 공급망의 이점 중 하나는 기업의 유연성과 적응성이 향상된다는 것입니다. 아웃소싱 파트너는 비즈니스 요구 사항에 맞게 조정 및 사용자 정의되어 요구 사항을 더 잘 충족할 수 있습니다. 이는 또한 새로운 도구나 업그레이드에 대한 기업의 의존도를 줄여 관리 비용을 절감합니다. 또 다른 이점은 아웃소싱 파트너가 더 뛰어난 전문 지식과 경험을 제공할 수 있다는 것입니다. 그들은 Supply
2, Artificial Intelligence
에 있습니다. 공급망 업계는 자동화와 인공 지능의 힘을 활용하여 프로세스를 간소화하고 최적화하고 있으며, 전체 속도를 높이고 오류 가능성을 줄이기 위해 반복적인 작업을 자동화하려고 합니다.
AI 기반 공급망 외에도 병목 현상, 지연 및 중단과 같은 공급망의 잠재적인 문제를 식별하고 문제를 방지하기 위해 이를 해결하기 위한 적절한 조치를 취하는 데 사용할 수 있습니다.
이 외에도 RPA를 업계에 도입하면 기업은 문서 처리, 주문 추적, 데이터 입력 등 반복적인 작업을 자동화하여 수작업에 대한 의존도를 줄이고 전반적인 효율성을 높일 수 있습니다. RPA를 사용하면 작업 정확도를 높일 수 있습니다.
3. 위험 관리
위험 관리는 공급망 관리에서 자리 잡은 또 다른 추세입니다. 스마트 공급망 계획 소프트웨어는 기업이 올바른 위험 완화 전략을 사용하여 위험을 예방할 수 있도록 위험 평가에 대한 통찰력을 제공할 수 있어야 합니다.
또한 기업은 실패와 오류에 더 잘 견디는 공급망을 개발하기 위해 기술에 투자하고 있습니다.
4. 순환 공급망
순환 공급망은 지속 가능성과 자원 효율성을 강조하면서 공급망 관리에 혁명을 일으킨 새로운 트렌드입니다. 전통적인 선형 모델과 달리 순환 공급망은 재사용, 재활용 및 재제조를 촉진하여 폐기물을 줄이고 자원 가치를 극대화하는 것을 목표로 합니다. 이러한 접근 방식에는 수명이 길고 재활용 가능한 제품 설계, 자재 재활용 및 재생을 위한 역물류 구현, 루프 폐쇄를 위한 공급망 전반의 협업 촉진이 포함됩니다.
순환 공급망 원칙을 채택함으로써 조직은 순환 경제 생태계를 조성하여 환경에 미치는 영향을 줄이고, 탄력성을 높이고, 새로운 수익원을 창출할 수 있습니다.
요약
위의 모든 기술은 모든 미래 혁신을 위한 공급망의 모습을 진정으로 변화시키고 있습니다. 이제는 이러한 새로운 혁신과 기술을 수용하여 보다 효율적인 공급망 운영을 가능하게 해야 할 때입니다. 이는 지속 가능한 공급망을 유지하는 데 도움이 되며 모든 프로세스에서 높은 효율성과 탄력성을 가능하게 합니다.
위 내용은 공급망 관리의 4가지 새로운 트렌드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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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.

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

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.

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