Sztuczna inteligencja i\u00a0uczenie maszynowe (ang. Machine Learning ? ML) mimo, \u017ce pojawiaj\u0105 si\u0119 one w\u00a0niekt\u00f3rych nieoczywistych ?produktach? typu: robotyczne pszczo\u0142y czy w\u00a0generatorach tekst\u00f3w rapowych, to\u00a0technologicznie si\u0119gaj\u0105 lat pi\u0119\u0107dziesi\u0105tych XX wieku i\u00a0s\u0105\u00a0wykorzystywane w\u00a0projektowaniu wspomaganym komputerowo (ang. CAD) i\u00a0komputerowych maszynach sterowanych numerycznie (ang. CNC) od\u00a0lat siedemdziesi\u0105tych. Odk\u0142adaj\u0105c na\u00a0bok ca\u0142y szum medialny, sztuczna inteligencja jest tak naprawd\u0119 tak prosta, jak zastosowanie zaawansowanej analityki i\u00a0algorytm\u00f3w do\u00a0wygenerowania praktycznych wniosk\u00f3w i\u00a0jest ju\u017c szeroko stosowana w\u00a0produkcji, finansach, opiece zdrowotnej, handlu detalicznym i\u00a0wielu innych bran\u017cach.<\/p>\n
Mo\u017cna \u015bmia\u0142o powiedzie\u0107, \u017ce sztuczna inteligencja ju\u017c dawno przekroczy\u0142a status modnego s\u0142owa. Jest to\u00a0pot\u0119\u017cne narz\u0119dzie do\u00a0analizy predykcyjnej, planowania popytu i\u00a0prognozowania biznesowego, kt\u00f3rego nie\u00a0mo\u017cna przeoczy\u0107.<\/p>\n
Analityka predykcyjna, planowanie popytu i\u00a0prognozowanie biznesowe zawsze by\u0142y podstawowymi funkcjami dla planist\u00f3w \u0142a\u0144cucha dostaw. Sk\u0105d inaczej mieliby wiedzie\u0107, jakich produkt\u00f3w konsumenci b\u0119d\u0105 oczekiwa\u0107 w\u00a0przysz\u0142o\u015bci, sk\u0105d pozyskiwa\u0107 surowce lub\u00a0ile danego produktu wyprodukowa\u0107?<\/p>\n
Problem polega na\u00a0tym, \u017ce w\u00a0dawna funkcjonalno\u015b\u0107 opiera\u0142a si\u0119 na\u00a0najlepszych dost\u0119pnych danych i\u00a0modelowaniu statystycznym. Innymi s\u0142owy, przewidywali\u015bmy przysz\u0142o\u015b\u0107 patrz\u0105c na\u00a0to, co wiedzieli\u015bmy z\u00a0przesz\u0142o\u015bci. Przysz\u0142o\u015b\u0107 nie\u00a0jest jednak statyczna. Nie\u00a0ma\u00a0sposobu, aby z\u00a0ca\u0142\u0105 pewno\u015bci\u0105 przewidzie\u0107, jak b\u0119d\u0105 wygl\u0105da\u0107 nawyki zakupowe konsument\u00f3w za miesi\u0105c, rok lub\u00a0pi\u0119\u0107 lat. To\u00a0samo dotyczy zwiastun\u00f3w zak\u0142\u00f3ce\u0144 w\u00a0\u0142a\u0144cuchu dostaw, takich jak z\u0142e zbiory, susze, po\u017cary, rozprzestrzenianie si\u0119 chor\u00f3b i\u00a0geopolityczne wiatry. Nie\u00a0wiemy, czego nie\u00a0wiemy.<\/p>\n
Sztuczna inteligencja i\u00a0uczenie maszynowe niekoniecznie rozwi\u0105zuj\u0105 ten problem. Nie\u00a0s\u0105\u00a0magi\u0105. Jednak technologie te, stosowane strategicznie, mog\u0105 wnie\u015b\u0107 nowy poziom zdolno\u015bci adaptacyjnych, dok\u0142adno\u015bci i\u00a0wydajno\u015bci do\u00a0proces\u00f3w \u0142a\u0144cucha dostaw. Liderzy \u0142a\u0144cucha dostaw w\u00a0Stanach Zjednoczonych zwracaj\u0105 na\u00a0to\u00a0uwag\u0119, 37% z\u00a0nich ju\u017c korzysta ze\u00a0sztucznej inteligencji lub\u00a0planuje to\u00a0zrobi\u0107 w\u00a0ci\u0105gu najbli\u017cszych dw\u00f3ch lat. 47% organizacji o\u00a0ugruntowanej pozycji rynkowej integruje sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 i\u00a0automatyzacj\u0119 z\u00a0procesami \u0142a\u0144cucha dostaw.<\/p>\n
Rola sztucznej inteligencji w\u00a0analityce predykcyjnej jest bardzo istotna. QAD ju\u017c korzysta z\u00a0technologii, kt\u00f3re wzmacniaj\u0105 dzia\u0142ania ludzi, a\u00a0nie\u00a0dzia\u0142aj\u0105 przeciwko nim. Pracownikom firm produkcyjnych powinno si\u0119 umo\u017cliwi\u0107 eliminacj\u0119 czasoch\u0142onnych zada\u0144 manualnych, zwi\u0119kszaj\u0105c produktywno\u015b\u0107 i\u00a0daj\u0105c wi\u0119cej czasu na\u00a0skupienie si\u0119 na\u00a0tym, co robi\u0105 najlepiej.<\/p>\n
Najlepszym wykorzystaniem ich\u00a0czasu prawdopodobnie nie\u00a0jest filtrowanie ogromnych ilo\u015bci surowych danych w\u00a0celu prognozowania ludzkich zachowa\u0144 i\u00a0innych trend\u00f3w. Jest to\u00a0niezwykle pracoch\u0142onne, a\u00a0tradycyjna analiza nieradzi sobie z\u00a0tym dobrze, bior\u0105c pod uwag\u0119 ogromn\u0105 ilo\u015b\u0107 danych przep\u0142ywaj\u0105cych przez organizacj\u0119. Jest to\u00a0idealny przypadek do\u00a0u\u017cycia sztucznej inteligencji.<\/p>\n
Sztuczna inteligencja mo\u017ce sortowa\u0107 ogromne ilo\u015bci danych w\u00a0ci\u0105gu kilku sekund lub\u00a0minut, a\u00a0nie\u00a0dni lub\u00a0tygodni oraz\u00a0identyfikowa\u0107 bardzo z\u0142o\u017cone wzorce, korelacje i\u00a0anomalie z\u00a0niezr\u00f3wnan\u0105 szybko\u015bci\u0105 i\u00a0wydajno\u015bci\u0105. We\u017amy na\u00a0przyk\u0142ad prognozowanie wzorc\u00f3w zakup\u00f3w konsumenckich. Wszyscy wiemy, \u017ce ludzie rozpoczynaj\u0105 swoj\u0105 podr\u00f3\u017c zakupow\u0105 online, szukaj\u0105 innowacyjnych nowych produkt\u00f3w i\u00a0s\u0105\u00a0coraz bardziej \u015bwiadomi czynnik\u00f3w zwi\u0105zanych ze\u00a0zr\u00f3wnowa\u017conym rozwojem. Analityka predykcyjna oparta na\u00a0sztucznej inteligencji mo\u017ce przyj\u0105\u0107 holistyczne podej\u015bcie do\u00a0modelowania, kt\u00f3re obejmuje wszystko, od\u00a0wcze\u015bniejszych zakup\u00f3w po\u00a0interakcje online, aby dok\u0142adnie prognozowa\u0107 przysz\u0142e wzorce zakup\u00f3w. Dla lider\u00f3w biznesu oznacza to\u00a0strategie marketingowe oparte na\u00a0danych, zoptymalizowane zapasy i, co najwa\u017cniejsze, zadowolonych klient\u00f3w.<\/p>\n
Teraz, gdy analityka predykcyjna nie\u00a0wymaga ju\u017c zgadywania, nast\u0119pnym krokiem jest zastosowanie tej wiedzy w\u00a0dzia\u0142aniach zwi\u0105zanych z\u00a0planowaniem popytu. Jest to\u00a0kolejny obszar, w\u00a0kt\u00f3rym AI 4FACTORY dzia\u0142a.<\/p>\n
Uwzgl\u0119dnienie zmieniaj\u0105cych si\u0119 warunk\u00f3w rynkowych, sezonowo\u015bci i\u00a0nieoczekiwanych czynnik\u00f3w zak\u0142\u00f3caj\u0105cych mo\u017ce by\u0107 trudne, ale\u00a0jest to\u00a0szczeg\u00f3lnie trudne w\u00a0przypadku korzystania z\u00a0konwencjonalnych technik planowania popytu, kt\u00f3re opieraj\u0105 si\u0119 na\u00a0fragmentarycznych danych si\u0119gaj\u0105cych zaledwie oko\u0142o 24 miesi\u0119cy wstecz. Modele oparte na\u00a0sztucznej inteligencji mog\u0105 analizowa\u0107 dziesi\u0105tki parametr\u00f3w jednocze\u015bnie, zapewniaj\u0105c firmom wgl\u0105d w\u00a0zmiany popytu w\u00a0czasie rzeczywistym.<\/p>\n
Sztuczna inteligencja jest tak skuteczna w\u00a0tym zastosowaniu, \u017ce eksperci McKinsey & Co. szacuj\u0105, \u017ce mo\u017ce zmniejszy\u0107 liczb\u0119 b\u0142\u0119d\u00f3w w\u00a0\u0142a\u0144cuchu dostaw o\u00a020% do\u00a050%, jednocze\u015bnie zmniejszaj\u0105c ryzyko utraty sprzeda\u017cy i\u00a0niedost\u0119pno\u015bci produkt\u00f3w nawet o\u00a065%.<\/p>\n
Dok\u0142adne prognozowanie popytu wymaga po\u0142\u0105czenia technik ilo\u015bciowych i\u00a0jako\u015bciowych, a\u00a0sztuczna inteligencja i\u00a0uczenie maszynowe oferuj\u0105 to, co najlepsze z\u00a0obu \u015bwiat\u00f3w, poniewa\u017c mo\u017cna uwzgl\u0119dni\u0107 wszystkie rodzaje czynnik\u00f3w, w\u00a0tym warunki pogodowe, trendy gospodarcze i\u00a0dane dotycz\u0105ce sprzeda\u017cy. Technologie te\u00a0oferuj\u0105 niezr\u00f3wnane mo\u017cliwo\u015bci w\u00a0zakresie optymalizacji zapas\u00f3w, redukcji odpad\u00f3w i\u00a0jako\u015bci produkt\u00f3w.<\/p>\n
Niepewno\u015b\u0107 jest jedyn\u0105 rzecz\u0105, kt\u00f3ra jest pewna i\u00a0dlatego nie\u00a0ma\u00a0sensu, aby firmy wykorzystywa\u0142y statyczne, liniowe modele prognozowania. Tworzenie prognoz biznesowych wymaga czasu i\u00a0s\u0105\u00a0one stosunkowo nieelastyczne, bior\u0105c pod uwag\u0119 wszystkie czynniki, kt\u00f3re wchodz\u0105 w\u00a0gr\u0119. Prognozowanie oparte na\u00a0sztucznej inteligencji mo\u017ce dostosowywa\u0107 si\u0119 do\u00a0zmian ?w\u00a0locie?, szybko dostosowuj\u0105c prognozy w\u00a0czasie rzeczywistym, aby odzwierciedli\u0107 najnowsze informacje.<\/p>\n
W\u00a0rezultacie prognozowanie biznesowe sta\u0142o si\u0119 znacznie bardziej dynamicznym obszarem. Sztuczna inteligencja mo\u017ce nie\u00a0tylko szybko zrozumie\u0107 ilo\u015bciowe, ustrukturyzowane dane, ale\u00a0mo\u017ce r\u00f3wnie\u017c analizowa\u0107 nieustrukturyzowane, jako\u015bciowe informacje, kt\u00f3re s\u0105\u00a0znacznie trudniejsze do\u00a0strawienia przy u\u017cyciu konwencjonalnych technik. Sztuczna inteligencja mo\u017ce przetwarza\u0107 wszystko, od\u00a0artyku\u0142\u00f3w informacyjnych i\u00a0trend\u00f3w w\u00a0mediach spo\u0142eczno\u015bciowych po\u00a0opinie klient\u00f3w, wnosz\u0105c bogat\u0105 warstw\u0119 informacji kontekstowych do\u00a0sztywnych prognoz biznesowych.<\/p>\n
Dzi\u0119ki prognozowaniu biznesowemu opartemu na\u00a0sztucznej inteligencji mamy lepsz\u0105 kontrol\u0119. Mo\u017cemy u\u017cy\u0107 narz\u0119dzi do\u00a0identyfikacji pojawiaj\u0105cych si\u0119 trend\u00f3w, przewidywania zmian w\u00a0zachowaniach rynkowych i\u00a0przyj\u0105\u0107 proaktywne, a\u00a0nie\u00a0reaktywne podej\u015bcie do\u00a0niepewno\u015bci.<\/p>\n
Podczas gdy rozwi\u0105zania oparte na\u00a0sztucznej inteligencji do\u00a0przewracania hamburger\u00f3w lub\u00a0oceniania konkurs\u00f3w pi\u0119kno\u015bci (tak, takie te\u017c istniej\u0105!) s\u0105\u00a0warte uwagi pod wzgl\u0119dem trend\u00f3w medialnych (i\u00a0to\u00a0dos\u0142ownie, je\u015bli m\u00f3wimy o\u00a0robotycznych pszczo\u0142ach zapylaj\u0105cych ro\u015bliny), sztuczna inteligencja i\u00a0uczenie maszynowe to\u00a0sprawdzone technologie o\u00a0trwa\u0142ej mocy, zw\u0142aszcza je\u015bli chodzi o\u00a0analityk\u0119 predykcyjn\u0105, planowanie popytu i\u00a0prognozowanie biznesowe, czy proces zarz\u0105dzania \u0142a\u0144cuchem dostaw.<\/p>\n
Aczkolwiek nadal nigdy nie\u00a0jest dobrym pomys\u0142em wdra\u017canie jakiejkolwiek nowej technologii bez\u00a0uprzedniego rozwa\u017cenia unikalnych wymaga\u0144 i\u00a0potencjalnych wyzwa\u0144. Jako\u015b\u0107 danych, wiedza specjalistyczna, kwestie etyczne i\u00a0infrastruktura wewn\u0119trzna to\u00a0tylko niekt\u00f3re z\u00a0nich, kt\u00f3re przychodz\u0105 na\u00a0my\u015bl w\u00a0przypadku sztucznej inteligencji. Wszystkie z\u00a0nich s\u0105\u00a0mo\u017cliwe do\u00a0pokonania, ale\u00a0musimy upewni\u0107 si\u0119, \u017ce wdro\u017cenie sztucznej inteligencji, podobnie jak ka\u017cdej innej technologii, jest zgodne ze\u00a0standardami etycznymi, spo\u0142ecznymi i\u00a0\u015brodowiskowymi.<\/p>\n
DSR S.A.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Sztuczna inteligencja (ang. Artificial Intelligence ? AI) jest jednym z\u00a0najmodniejszych hase\u0142 2024 roku, a\u00a0mo\u017cliwo\u015bci analityczne tej technologii maj\u0105 wiele do\u00a0zaoferowania r\u00f3wnie\u017c planistom \u0142a\u0144cucha dostaw. Sztuczna inteligencja i\u00a0uczenie maszynowe (ang. Machine […]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":5942,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_mi_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[37,49],"tags":[94,125,243,115,118],"class_list":["post-5941","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-cad-cam-cae","category-sztuczna-inteligencja","tag-cad","tag-cnc","tag-dsr","tag-machine-learning","tag-sztuczna-inteligencja-ai"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.designnews.pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5941","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.designnews.pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.designnews.pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.designnews.pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.designnews.pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5941"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.designnews.pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5941\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5943,"href":"https:\/\/www.designnews.pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5941\/revisions\/5943"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.designnews.pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5942"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.designnews.pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5941"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.designnews.pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5941"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.designnews.pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5941"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}