Toeleveringsketen Efficiëntie Ontgrendelen: 5 Bewezen AI Strategieën

Het kan lijken alsof vandaag de steeds onvoorspelbaardere toeleveringsketens de professionele planners uiteindelijk hebben verslagen, maar de realiteit is dat legacy planningsoftware niet bijgehouden is met onze steeds verbonden en onderling afhankelijke wereld. Traditionele tools vertrouwen op regel-gebaseerde voorschrijvende oplossingen: We maken enkele weloverwogen gissingen, trekken een lineaire regressie op een spreadsheet, en kruisen onze vingers. Afwijkingen van die voorspellingen zijn "uitzonderingen," en we managen ze met buffers of expedites – wat werkend kapitaal vastlegt, productiecycli misleidt, en consumenten frustreert met lege planken.

Er is een betere manier: perfecte stroom herstellen in toeleveringsketens.

Het tegenovergestelde van perfecte stroom is een fenomeem dat we "operaties entropie" noemen. Het is de verstoring van goed geplande plannen door krachten die doorgaans als onvoorspelbaar worden gedacht. Met vooruitgang in computers, data-opslag en machine learning, wordt operaties entropie eindelijk verslagen. Zelfs als uw toeleveringskete begint AI-vooruitgang in voorspelling te benutten, is het makkelijk om dwalen. Houd deze punten in gedachten om uw organisatie vooruit te helpen:

Focus op Waarde op het Spel

Waarschuwingen over gebrek aan aanbod en overvoorraad zijn afleidingen van het meest kritieke getal in planning: waarde op het spel. Al te vaak besteden planners hun weken aan het uitkruisen van waarschuwingen zonder de context of zichtbaarheid nodig om geïnformeerde beslissingen te nemen. Zet wat rekenkracht achter die waarschuwingen en kwantificeer de opkomende risico's om uw hele team zichtbaarheid te geven in precies welke problemen de meeste dollars op het spel zetten. Het kan nog wel even duren en onderzoek kosten om een lastig issue te mitigeren, maar iedereen zal gerust zijn wetend dat ze aan precies het juiste probleem werken.

Geniet Niets in een Black Box

Vertrouwen is cruciaal in een hoge-inzet en kwaadwillig gecompliceerde toeleveringsketenbreuk. Geen AI zal de menselijke intelligentie hebben die een planner heeft, maar de AI zal veel meer rigoureus geïnterpreteerde context hebben dan de planner. AI-platforms moeten hun redenering blootleggen aan planners om de veronderstellingen te verifiëren, en om planners het vertrouwen te geven om op die inzichten te handelen. Grote impactvolle beslissingen nemen vereist moed en zekerheid, niet alleen big data en slimme algoritmen.

Verspilling Elimineren

Verspilling is het resultaat van onnauwkeurige voorspellingen: Voorradenbuffers maskeren onnauwkeurige vraagvoorspellingen, en lege vrachtwagens getuigen van logistieke oversights. Zelfs fabrieksdowntime en defecte producten kunnen voorkomen worden met betere voorspellende wetenschap. Veel van deze inefficiënties worden geaccepteerd als "business as usual," maar met nieuwe voorspellende tools, is het tijd om elke bron van verspilling in vraag te stellen – zoals voorraad, overproductie, transport, of zelfs verspild talent.

De Ruis Dempen

De accumulatie van legacy systems of record voegt vaak onnodige complexiteit toe aan de digitale werkruimte van een planner. In het verloop van het mitigeren van een storing is het gebruikelijk om meerdere logins, redundante waarschuwingen, en in het ergste geval machtigings- of zichtbaarheidsissues te hebben. AI blinkt in datamanipulatie, taggen, categoriseren, en corrigeren van veel van de datastromen die legacy systemen produceren. AI-oplossingen moeten alle relevante data direct beschikbaar maken, zodat planners zich kunnen richten op het mitigeren van een storing, niet door verwarden systemen sorteren voor betere zichtbaarheid op het issue.

Samenwerking Omhelzen

De toekomst is menselijke en machine-intelligentie die samenwerken. AI en machine learning toegepast op toeleveringsketensplanning is geen toekomsttoestand op een analisten hype-cyclus. De waarde is bewezen in productie – met het doel om voorbij gehypte verwachtingen te duwen en echte bedrijfswaarde te zien.

Toeleveringsketensplanners hadden geen pandemie nodig om uit te wijzen wat ze al wisten: De snelheid van besluitvorming binnen het uitvoeringsvenster is cruciaal voor toeleveringsketens. Nu is de tijd om toeleveringsketensplanners en leiders te ondersteunen met producten gebouwd met AI in hun kern.

Mike Hulbert is vicepresident consumer business bij Noodle.ai, een AI-producten leverancier voor de toeleveringsketen en fabricanten.