6 Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong chuỗi cung ứng của bạn

Các doanh nghiệp cần xem xét tương lai của quản lý chuỗi cung ứng của họ và các cơ hội mà Trí tuệ nhân tạo mang lại trong lĩnh vực này. Họ cũng có trách nhiệm kết hợp đổi mới vào thiết kế, sáng tạo sản phẩm và cung cấp sản phẩm tương tự cho khách hàng một cách hiệu quả bằng cách tích hợp Trí tuệ nhân tạo vào hệ thống quản lý chuỗi cung ứng của họ.

Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ các doanh nghiệp bằng cách tự động hóa, bổ sung và nâng cao trải nghiệm khách hàng cũng như quy trình ra quyết định. Do đó, cải thiện năng suất trong không gian quản lý chuỗi cung ứng, tạo ra sản phẩm tốt hơn có giá trị cao hơn cho các công ty hoạt động.

Quản lý chuỗi cung ứng

Quản lý chuỗi cung ứng (SCM) bao gồm hậu cần, quản lý hàng tồn kho và lưu trữ. Đây là những yếu tố hữu hình của SCM, vì chúng liên quan đến việc vận chuyển nguyên vật liệu cũng như nhập kho để sử dụng trong tương lai. Quản lý chuỗi cung ứng cho phép các công ty và bộ phận điều phối các kế hoạch dài hạn của họ, kiểm soát dòng nguyên liệu hàng ngày của nhà cung cấp lên và xuống chuỗi cung ứng.

Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo cho phép máy móc có khả năng học hỏi và thực hiện các hành động dựa trên kinh nghiệm hoặc dữ liệu được đưa vào hệ thống của chúng thay vì theo hướng quy trình như đối với con người.

Như được giới thiệu và phân loại bởi nhà phân tích của Gartner, Noha Tahomy, Trí tuệ nhân tạo được phân loại như sau:

  • Tăng cường - Trí tuệ nhân tạo (AI) hỗ trợ con người thực hiện các công việc hàng ngày của họ như trợ lý ảo, phân tích dữ liệu và giải pháp phần mềm, đang trở nên phổ biến hơn. AI như vậy làm giảm các lỗi thiên vị của con người, cung cấp giải pháp cho các vấn đề.
  • Tự động hóa - Máy Trí tuệ nhân tạo hoạt động tự chủ mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào của con người; như rô-bốt thực hiện các bước quy trình quan trọng trong nhà máy sản xuất, hãy thuộc danh mục này.

Việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo vào các nhiệm vụ liên quan đến Quản lý chuỗi cung ứng có tiềm năng cao trong việc thúc đẩy giá trị cả tuyến trên và lợi nhuận của một tổ chức.

Trí tuệ nhân tạo trong quản lý chuỗi cung ứng

Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi bộ mặt của ngành quản lý chuỗi cung ứng bằng cách xác định và loại bỏ sự kém hiệu quả và không chắc chắn có nguồn gốc sâu xa. Nó thúc đẩy tầm nhìn vào tất cả các khía cạnh của chuỗi cung ứng với các phương pháp luận mà con người không có khả năng mô phỏng trên quy mô lớn.

AI biến đổi các quy trình quản lý chuỗi cung ứng phức tạp cho các công ty để các công ty trở nên hiệu quả hơn, giải phóng thời gian dành cho các nhiệm vụ thông thường để họ có thể tham gia vào các hành động chiến lược.

Zap Inventory là một giải pháp dựa trên SaaS đưa các chức năng quản lý đơn hàng, vận chuyển và hàng tồn kho vào một nền tảng tự động. Nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc thực hiện các đơn đặt hàng và tất cả các quy trình back-end đa kênh đồng thời theo dõi khoảng không quảng cáo của bạn trong thời gian thực. Zap Inventory cũng cung cấp khả năng tích hợp liền mạch với các thị trường hàng đầu. Đặt bản demo ngay hôm nay để tìm hiểu thêm.

Dưới đây là sáu cách, nơi Trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ các chức năng quản lý Chuỗi cung ứng khác nhau của một công ty:

1. Trí tuệ nhân tạo trong hoạt động mua sắm

Hợp lý hóa các nhiệm vụ liên quan đến mua sắm thông qua tự động hóa và nâng cao năng lực của Chabot yêu cầu quyền truy cập vào các tập dữ liệu thông minh, mạnh mẽ sẽ có sẵn dưới dạng khung hoặc điểm tham chiếu cho rô bốt. Một chatbot cũng có thể được sử dụng cho các công việc hàng ngày, chẳng hạn như:

  • Nói chuyện với các nhà cung cấp trong các cuộc trò chuyện tầm thường
  • Đặt các yêu cầu mua hàng
  • Đặt và gửi các tài liệu tuân thủ khi cần thiết
  • Nhận hóa đơn và thanh toán từ nhà cung cấp cùng với việc nộp các tài liệu khác nhau
  • Nghiên cứu và trả lời các câu hỏi nội bộ liên quan đến chức năng mua sắm

2. Học máy để lập kế hoạch chuỗi cung ứng

Lập kế hoạch chuỗi cung ứng đã là một hoạt động quan trọng trong thế giới kinh doanh, nhưng ngày nay nó thậm chí còn quan trọng hơn vì các công ty cần có kế hoạch cụ thể để duy trì tính cạnh tranh. Với các công cụ làm việc mạnh mẽ và công nghệ thông minh để xây dựng các kế hoạch này, bạn có thể chắc chắn rằng công ty của mình sẽ có lợi thế hơn các doanh nghiệp khác. Thuật toán máy học có thể cách mạng hóa cách chúng tôi lập kế hoạch nhu cầu hàng tồn kho với khả năng dự đoán nhu cầu trong tương lai trước khi chúng xảy ra hoặc những loại hàng hóa nào có thể bán chạy dựa trên sở thích của khách hàng. Máy học có thể cách mạng hóa sự nhanh nhạy và tối ưu hóa trong việc lập kế hoạch chuỗi cung ứng.

Các chuyên gia quản lý chuỗi cung ứng có khả năng tạo ra các kịch bản tối ưu hóa để phân phối hàng hóa tối ưu dựa trên các tập dữ liệu lớn. Với công nghệ học máy, họ có thể thiết lập các thông số để đảm bảo thành công, giảm bớt sự can thiệp hoặc đầu vào của con người.

3. Học máy để quản lý kho

Sự thành công của chuỗi cung ứng của bất kỳ công ty nào phụ thuộc vào cách họ quản lý hàng tồn kho của mình tốt như thế nào. Khi nhu cầu về hàng hóa tiếp tục tăng, tầm quan trọng của việc lập kế hoạch chuỗi cung ứng cũng vậy. Điều quan trọng là đảm bảo luôn có đủ sản phẩm và hàng tồn kho. Công cụ dự báo với công nghệ máy học tiếp tục nhìn về phía trước bằng cách sử dụng các thuật toán khác nhau tùy thuộc vào việc bạn muốn thông tin chi tiết hơn về xu hướng bán hàng hàng ngày, do đó tối ưu hóa hệ thống quản lý kho hàng.

Học máy đã cách mạng hóa cách các công ty lưu trữ hàng tồn kho của họ. Với dự báo tự thích ứng, các kho hàng có thể lập kế hoạch cho các nhu cầu trong tương lai và đón đầu xu hướng thị trường luôn thay đổi, cung cấp một vòng lặp vô tận liên tục cập nhật và nâng cấp chính nó với thông tin thông minh hơn mỗi ngày.

Khám phá cách tốt hơn để quản lý kho hàng của bạn với Zap Inventory. Quản lý mọi thứ ở một nơi hoặc sử dụng nó ở nhiều vị trí và sắp xếp khi di chuyển. Bắt đầu bản dùng thử miễn phí của bạn ngay hôm nay!

4. Phương tiện tự lái để vận chuyển và hậu cần

Sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực hậu cần và vận chuyển không có gì là bí mật. Nó đã trở thành tâm điểm thu hút sự chú ý trong quản lý chuỗi cung ứng, vì nó giúp giảm thời gian vận chuyển với tốc độ vận chuyển nhanh hơn, giảm chi phí đồng thời thân thiện với môi trường để làm cho các hoạt động này hiệu quả hơn, tác động đến cả tỷ lệ lao động và những thứ khác; nếu các phương tiện tự hành được phát triển ở tiềm năng của chúng mà các nhà phân tích kinh doanh nhất định đã đưa ra giả thuyết, thì tác động đối với việc tối ưu hóa hậu cần sẽ là phi thường.

5. NLP để làm sạch dữ liệu và xây dựng độ bền của dữ liệu

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một công nghệ máy học và trí tuệ nhân tạo giúp kết nối rào cản ngôn ngữ giữa các quốc gia. NPL có thể được sử dụng để xây dựng một bộ dữ liệu lớn về các nhà cung cấp có ít thông tin do họ thiếu tỷ lệ biết chữ. Những lợi ích tiềm năng từ sự phát triển này bao gồm hợp lý hóa các thủ tục kiểm toán do tăng khả năng tiếp cận thông qua các bộ dữ liệu có thể giải mã dễ dàng; đồng thời, nó thậm chí có thể cho phép các công ty tiếp cận các nguồn năng lượng tái tạo không ngừng.

6. Dễ dàng lựa chọn nhà cung cấp và SRM

Với việc ngày càng nhiều công ty buộc phải xem xét tính bền vững của chuỗi cung ứng, CSR, hoặc thậm chí chỉ là đạo đức cơ bản khi họ kinh doanh; lựa chọn nhà cung cấp đã trở thành một khía cạnh quan trọng. Quản lý rủi ro là chìa khóa để đảm bảo rằng bạn không mắc phải bất kỳ sai lầm đắt giá nào. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu luôn có ai đó túc trực, người biết cách tốt nhất để bảo vệ bạn trong mọi tương tác với những nhà cung cấp này?

Tương lai của việc lựa chọn nhà cung cấp giờ đây trở nên thông minh hơn bao giờ hết. Thu thập dữ liệu của nhà cung cấp đã trở thành một công cụ để thành công, với Máy học và các thuật toán thông minh để tạo ra một quy trình hoạt động sẽ giúp công ty đưa ra quyết định sáng suốt về người mà họ hợp tác chặt chẽ ngay từ ngày đầu tiên - tất cả đều có thể dễ dàng truy cập bởi con người.

Lợi ích và thách thức của AI trong SCM

Lợi íchThách thứcCác quyết định đúng đắn Vấn đề sai Tăng hiệu quảTính toán sai cho ROI của ASự hài lòng của khách hàngThiếu dữ liệuTổ chức phân chia tỷ lệThay đổi tổ chức

Khi nói đến việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo trong quản lý chuỗi cung ứng, câu hỏi không còn là ‘tại sao?’ Mà là ‘khi nào’ và ‘làm thế nào’. Khi công nghệ được cải thiện, số lượng điểm dữ liệu tăng lên và nhu cầu kinh doanh thay đổi, không có gì nói trước được những gì các công ty có thể đạt được với công cụ mới thú vị này.


Quản lý chứng khoán
  1. Kế toán
  2.   
  3. Chiến lược kinh doanh
  4.   
  5. Việc kinh doanh
  6.   
  7. Quản trị quan hệ khách hàng
  8.   
  9. tài chính
  10.   
  11. Quản lý chứng khoán
  12.   
  13. Tài chính cá nhân
  14.   
  15. đầu tư
  16.   
  17. Tài chính doanh nghiệp
  18.   
  19. ngân sách
  20.   
  21. Tiết kiệm
  22.   
  23. bảo hiểm
  24.   
  25. món nợ
  26.   
  27. về hưu