Интеллект, созданный для конкретных целей

Эпоха изолированных систем управления цепочками поставок подходит к концу, поскольку отрасль вступает в эру специализированных интеллектуальных приложений. Новый отчет KPMG о тенденциях в цепочке поставок на 2024 год отмечает, что генеративный ИИ «имеет потенциал революционизировать управление цепочками поставок, логистику и закупки». Авторы отчета призывают компании «переоценить вашу текущую команду аналитиков цепочки поставок и подготовиться к обновлению с использованием ИИ». 

Современные новые возможности бизнес-аналитики цепочки поставок предоставляют действенный опыт, основанный на данных, такие как интерактивные отчеты и панели мониторинга, для команд по закупкам, операциям и надежности, от высшего руководства до работников на передовой.

Это приносит пользу обеим сторонам. Менеджеры по закупкам могут использовать проверенные сигналы спроса для получения аналитики данных о сроках выполнения, затратах, времени доставки, эффективности и обеспечении качества. Линейные менеджеры также могут легко увидеть любые виды пробелов в производительности и принять меры для их устранения. С повышенной ясностью и видимостью материалов MRO, принятие решений приводит к улучшению бизнес-показателей и экономии средств. 

Среди прочих областей, GenAI способен:

Закупки и соблюдение нормативных требований: Помощь компаниям в соблюдении руководящих принципов закупок и нормативных стандартов.
 

Эффективность производства: Оптимизация производственных потоков, улучшение процессов и снижение человеческих ошибок. Эти факторы способствуют общей эффективности.

Виртуальное сотрудничество в области поставок: Работа с виртуальными помощниками для обработки рутинных запросов, предоставления быстрых ответов и обеспечения бесперебойного потока коммуникации в цепочке поставок.

Тренд интеграции бизнес-данных повторяет немного важной истории в более широкой индустрии ERP, где в конце 1990-х годов волна хорошо финансируемых компаний «промежуточного ПО», включая Active Software, BEA Systems и WebLogic, сформировала тренд eBusiness, трансформируя корпоративные приложения и сервисно-ориентированную архитектуру (SOA) с большим успехом, используя программное обеспечение в качестве центральных посредников для связывания данных из множества приложений и типов данных в одну целостную систему.

Для современных цепочек поставок новые программные движки, работающие на основе GenAI, глубокого обучения и обработки естественного языка (NLP), могут обрабатывать экспоненциально большие объемы данных по сравнению с предыдущими формами машинного обучения. Они могут анализировать сложные переменные, включая данные об инвентаризации и расходах на техническое обслуживание и ремонт (MRO), гораздо быстрее. Эти умные приложения могут помочь установить связи между различными ERP-платформами бизнеса для управления их повседневными операциями и связанными с ними потребностями в закупках.