


Bagaimana teknologi kecerdasan buatan akan mengubah masa depan rantaian bekalan
Teknologi sentiasa mengganggu dan menambah baik cara kami menguruskan rantaian bekalan – daripada gerobak beroda baharu yang diikat kepada unta di Laluan Sutera purba, kepada ultra hari ini -ramalan permintaan penambahan semula runcit yang tepat dikuasakan oleh kecerdasan buatan.
Tetapi sementara perkembangan ini terus mendorong masyarakat ke hadapan, ia tidak selalu dialu-alukan pada mulanya. Ambil kod bar sebagai contoh.
Apabila kod bar mula digunakan secara komersial, pengeluar yang ragu-ragu terpaksa diyakinkan untuk mencetaknya pada produk dan pasar raya yang teragak-agak untuk membeli pengimbas. Tetapi dalam masa beberapa tahun sahaja, pengekodan bar telah diiktiraf secara meluas sebagai mengubah kecekapan dan ketepatan sepanjang kitaran hayat runcit.
Sebagai pemimpin perniagaan, kita mesti sentiasa mengatasi keengganan awal dan memanfaatkan teknologi baharu yang transformatif. Rantaian bekalan yang boleh menyesuaikan diri dengan perubahan luaran, daripada geopolitik kepada alam sekitar, merupakan kelebihan daya saing utama dalam persekitaran ekonomi yang tidak menentu hari ini. Jadi, teknologi baharu yang manakah boleh meningkatkan kelajuan, menyokong kebolehpercayaan dan meningkatkan daya tahan perniagaan seperti anda?
IoT dan 5G akan mengubah keterlihatan
Pandemik COVID-19 telah menyebabkan kelembapan ekonomi, tetapi sekarang setelah yang paling teruk mungkin berada di belakang kita, IoT dan 5G boleh maju jika tidak diutamakan Pertimbangkan tahap mereka akan berada di diberi wabak.
Faedah teknologi 5G adalah jelas. Ia 1,000 kali lebih pantas daripada 4G dan boleh mengendalikan 10,000 kali lebih banyak trafik. Ia juga mengurangkan kependaman daripada 10 milisaat kepada kurang daripada 1 milisaat dan meningkatkan sambungan peranti daripada 100,000 kepada 1 juta peranti setiap kilometer persegi. Ringkasnya, ia memudahkan letupan dalam bilangan peranti dan aplikasi yang boleh disambungkan secara serentak.
Untuk rantaian bekalan, ini membolehkan tahap kelajuan dan responsif yang tidak pernah berlaku sebelum ini apabila menjejaki pergerakan barangan di seluruh dunia. Cip 5G kos rendah boleh mengumpul dan menganalisis data rantaian bekalan dalam masa nyata. Penderia IoT yang didayakan 5G kemudiannya boleh diletakkan pada titik berbeza di sepanjang rantaian bekalan, membolehkan pengurus memantau lokasi, pelabelan dan status produk dari jauh dan segera merancang penyelesaian jika kelewatan atau gangguan berlaku.
5G juga akan membantu organisasi mengoptimumkan operasi mereka dan meminimumkan ketidakcekapan, seperti menggunakan teknologi geolokasi untuk mengelakkan kesesakan lalu lintas. Dengan menggabungkan 5G dengan organisasi IoT boleh memastikan produk sampai ke gudang dan rak pada masa yang tepat dan dalam kuantiti yang sempurna.
Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin akan mengoptimumkan prestasi
Satu lagi bidang teknologi yang menjanjikan untuk merevolusikan pengurusan rantaian bekalan ialah kecerdasan buatan (AI) dan subset pembelajaran mesin (ML). Ingat, adalah penting untuk mengambil perhatian perbezaan halus antara AI dan ML: AI membolehkan sistem komputer "berfikir" sendiri menggunakan matematik dan logik serta melaksanakan tugas secara autonomi. Pada masa yang sama, ML membenarkan sistem "belajar" dan menambah baik outputnya berdasarkan pengalamannya.
Rantai bekalan dipacu pembelajaran mesin membolehkan organisasi menambah baik ramalan permintaan produk mereka secara automatik dari semasa ke semasa. Ini bukan sahaja meningkatkan ketepatan inventori dan ramalan stok untuk mengelakkan "kesan bullwhip", tetapi juga membuka peluang runcit baharu, seperti harga dinamik. Selain itu, model data boleh menyerlahkan anomali dalam permintaan produk dan menetapkan mekanisme kawalan secara automatik, seperti had pembelian pelanggan dan pesanan inventori tambahan.
Pada masa yang sama, dengan bantuan kecerdasan buatan, tugas bahagian belakang yang rendah seperti pemprosesan dokumen dan pemilihan pesanan boleh diautomasikan, membolehkan pekerja menjalankan kerja yang lebih berkesan dan memuaskan. AI juga boleh membantu pengurus menilai prestasi pembekal, daripada penetapan harga kepada kebolehpercayaan, untuk mengurangkan lagi gangguan dan mengukuhkan rantaian bekalan.
Ini bukan sahaja penemuan spekulatif, sama ada. Penyelidikan daripada McKinsey menunjukkan bahawa pengguna awal AI dan pembelajaran mesin telah menyaksikan kejayaan besar, dengan "peningkatan purata dalam kos logistik sebanyak 15%, tahap inventori sebanyak 35% dan tahap perkhidmatan sebanyak 65%.
Apabila kos meningkat dan gangguan meningkat, pemimpin perniagaan harus berusaha untuk memanfaatkan faedah rantaian bekalan dipacu AI sebelum pesaing yang bergerak lebih pantas terlalu jauh ke hadapan.
Teknologi generasi akan datang akan menjadi kalis masa hadapan industri
Walaupun rantaian bekalan perlu menjadi lebih pantas, selamat dan lebih berdaya tahan, rantaian bekalan yang benar-benar kalis masa hadapan juga mesti mampan. Ketika kita menuju ke arah masyarakat bersih-sifar, rantaian bekalan yang lebih hijau akan sangat dicari – apatah lagi kerana ia boleh mengelakkan turun naik harga dan ketersediaan bahan api fosil, dan menarik pelanggan, pelabur dan pekerja yang mementingkan alam sekitar.
Nasib baik, kerajaan mula mengambil perhatian dan menyediakan insentif yang besar untuk pembelian dan pengedaran mesra alam. Amerika Syarikat baru-baru ini meluluskan bil tenaga menyeluruh yang akan melabur kira-kira $370 bilion sepanjang dekad akan datang dalam pelbagai teknologi tenaga rendah karbon. Penyelidikan sudah menunjukkan perundangan boleh membantu mengurangkan pelepasan A.S. dengan ketara dan mencapai matlamat bersih-sifar.
Pada masa yang sama, perang Rusia-Ukraine dan kesannya terhadap penghantaran minyak dan gas ke Eropah mungkin menyebabkan negara-negara di benua itu mengikuti Amerika Syarikat dan melabur banyak dalam tenaga mampan.
Penjanaan tenaga boleh diperbaharui empat kali ganda dan membina infrastruktur elektrik boleh menjimatkan EU lebih daripada $1 trilion menjelang 2035, dengan faedah tambahan untuk keselamatan iklim, kesihatan dan tenaga, rancangan penyelidikan. Begitu juga, strategi keselamatan tenaga UK menetapkan cara negara akan menggunakan tenaga boleh diperbaharui untuk memastikan sehingga 95% tenaga elektrik adalah rendah karbon menjelang 2030.
Pada masa ini, kos per watt elektrik yang diperoleh daripada tenaga suria dan angin adalah setanding dengan bahan api fosil. Tetapi jika pelaburan tenaga hijau berjaya, kita boleh melihat kebebasan daripada bahan api fosil, merevolusikan sumber, operasi dan sisa yang berlebihan dalam rantaian bekalan.
Sementara itu, teknologi baru muncul yang lain memberi kita gambaran tentang masa depan yang luar biasa. Sepuluh tahun dari sekarang, adakah AI mampu untuk merekayasa organisma hidup Sepasukan penyelidik robotik dan saintis telah menunjukkan bahawa ia sememangnya mungkin. Inovasi sentiasa hampir tiba, dan menjadi tanggungjawab kita untuk bersedia untuk apa jua teknologi yang mungkin datang bersebelahan dengan rantaian bekalan, perniagaan dan kehidupan kita.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana teknologi kecerdasan buatan akan mengubah masa depan rantaian bekalan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
