Adakah kecerdasan buatan akan mengubah rantaian bekalan?
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.
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!

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
