Rumah > Peranti teknologi > AI > teks badan

Adakah kecerdasan buatan akan mengubah rantaian bekalan?

WBOY
Lepaskan: 2023-04-10 10:21:05
ke hadapan
991 orang telah melayarinya

Industri logistik menyumbang 12% daripada KDNK global dan berkembang pada kadar pertumbuhan tahunan kompaun sebanyak 5% setahun. Menurut unjuran ini, perbelanjaan logistik global akan melonjak kepada lebih daripada $15 trilion menjelang 2023. Anggaran ini, ditambah dengan kos rantaian bekalan yang melambung tinggi disebabkan oleh pandemik global, telah meningkatkan keperluan untuk teknologi inovatif untuk meningkatkan kecekapan dan mengurangkan kos rantaian bekalan.

Tetapi apakah rantaian bekalan? Dalam bentuk yang paling mudah, rantaian bekalan ialah satu siri proses yang terlibat dalam pengeluaran dan pengedaran produk. Walaupun ia kelihatan mudah, trilion dolar dalam perbelanjaan logistik boleh dikurangkan dengan mengautomasikan proses manual dan memanfaatkan mesin untuk mengenal pasti masalah sebelum ia berlaku.

Adakah kecerdasan buatan akan mengubah rantaian bekalan?

Nasib baik, kecerdasan buatan telah terbukti sebagai inovasi yang berpotensi untuk menjadikan perkara lebih berkesan dengan menghapuskan ketidakcekapan dan mencipta cerapan -membuat mempunyai potensi untuk mengubah rantaian bekalan. Persoalannya ialah bagaimana menggunakan AI secara berkesan untuk proses rantaian bekalan untuk menghasilkan keputusan transformatif.

Banyak proses rantaian bekalan memerlukan berbilang dokumen untuk memastikan aliran barangan, dana dan maklumat yang terlibat dalam urus niaga yang membentuk rantaian bekalan. Ini termasuk kontrak, invois, bil muatan, pesanan penghantaran dan pengisytiharan, antara lain. Kesilapan manusia, kehilangan dokumen atau isu lain boleh menelan belanja ribuan dolar, apatah lagi pengalaman pelanggan yang lemah. Oleh itu, pendigitalan dokumen ini dan pertukaran data secara elektronik adalah langkah kritikal dalam menghapuskan sisa besar dalam rantaian bekalan. Kepintaran buatan telah terbukti berkesan dalam mendigitalkan dokumen kertas, membantu mencapai transaksi tanpa kertas.

Menggabungkan pembelajaran mesin dan rantaian blok, faedah kecerdasan buatan menjadi lebih berkesan. Sebagai contoh, robotik pada masa ini berjaya digunakan dalam banyak aplikasi rantaian bekalan untuk mengautomasikan tugasan yang berulang dengan itu mengurangkan kos kakitangan dan meningkatkan kecekapan. Walau bagaimanapun, automasi proses robotik hanyalah puncak gunung ais.

Automasi kognitif membawa peluang baharu seperti automasi proses robotik. RPA memanfaatkan teknologi kecerdasan buatan seperti pengecaman aksara optik, analisis teks dan ML untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dan pekerja. Satu contoh khusus ialah menggunakan teknologi chatbot untuk menjawab pertanyaan asas pelanggan. Chatbots mengurangkan kos pusat panggilan dan meningkatkan masa respons pelanggan.

Teknologi inovatif yang disediakan oleh syarikat teknologi rantaian bekalan juga akan memberi kesan yang ketara terhadap kemampanan rantaian bekalan. Manfaatkan teknologi untuk mengukur pelepasan CO2 dan memanfaatkan data sebagai aktiviti utama seperti perancangan, tempahan, penyelesaian dan pengesanan penghantaran merentasi rangkaian luas rakan kongsi dagangan. Analitik ramalan, keterlihatan hujung ke hujung dan jarak terakhir hanyalah beberapa bidang utama yang boleh dipertingkatkan melalui penggunaan AI.

Akhir sekali, apabila AI terus digunakan untuk meningkatkan kecekapan dan menghapuskan sisa dalam rantaian bekalan, perniagaan harus berhati-hati untuk mengimbangi keputusan ini dengan kesannya terhadap pengalaman dan kepuasan pelanggan. Mereka mesti memastikan bahawa AI tidak mempunyai kesan negatif yang tidak diingini terhadap pengalaman manusia yang tidak boleh diabaikan.

Atas ialah kandungan terperinci Adakah kecerdasan buatan akan mengubah rantaian bekalan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Label berkaitan:
sumber:51cto.com
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan