Yapay zeka, dünya çapında teknolojilerde gözle görülür değişiklikler yaptı. Ancak AI’ın belki de en dikkate değer potansiyeli, tedarik zinciri endüstrisindeki rolüdür.
Yapay zeka, tedarik zinciri sürecini reaktiften proaktif hale getirdi ve bu, gelecekte veriye dayalı süreçlerin nasıl işleyeceği konusunda daha büyük bir değişiklik yaratıyor. Yapay zekanın tedarik zincirindeki gerçek rolü, insan zekasını ve karar vermeyi geliştirmek ve artırmaktır. Supplyframe’deki uzmanlara göre bu, bazı insanların insan zekasını modası geçmiş hale getirdiğini düşündüğünden çok farklı bir olay.
AI, tedarik zincirlerinde iki yönlü bir role sahiptir. Birincisi, tedarik zinciri işlevlerinde tekrar eden görevlerin ve süreçlerin otomatikleştirilmesidir. İkincisi, yeni stratejik karar verme ve işbirliği biçimlerini hayata geçirmektir.
Bir tedarik zinciri yönetimi yazılımı sağlayıcısı olan Kinaxis’e göre şirketler sorunların asıl nedenlerine ulaştıklarında AI ve Makine Öğrenmesi gibi araçların bu alana büyük hizmet sağlayacağına inanıyor. Aksi takdirde bu alana yapılan yatırımlar bir sonuç getirmeyecektir.
Pandemi, neredeyse her sektördeki şirketleri tedarik zincirlerini yeniden düşünmeye zorladı. Bu itici güç, endüstrileri diğer ülkelere bağımlı olmaktan alıp, malzeme üretmek için kendi yeteneklerini geliştirmek gibi yeni bir hedefe taşıdı. Bu nedenle, tedarik zinciri sürecini yapay zeka aracılığıyla küçültmenin ve yerelleştirmenin değeri her zamankinden daha belirgin.
Yapay zeka, küresel tedarik zincirini etkilemek için muazzam bir potansiyele sahiptir. Bunu, zaman alıcı ve hataya açık manuel çalışmayı üstlenerek yapabilir. Surrey Hukuk Fakültesi’nde hukuk ve sağlık bilimleri profesörü ve UCLA’da David Geffen Tıp Fakültesinde yardımcı tıp profesörü olan Ryan Abbott’a göre bu, yapay zekanın talebi daha verimli bir şekilde tahmin etmesini, teslimat sürelerini iyileştirmesini, maliyetleri düşürmesini ve müşteri destek rollerini üstlenmesini içerebilir.
Yapay zeka bazen lojistik kalıpları ve hatta müşteri davranışını tahmin etmek için kullanılır – ancak daha iyi verim elde etmenin, daha hızlı ürün yinelemelerine ve güvenlik ve güvenlik hissine sahip olmanın gerçek değerini getirmek için neredeyse hiç kullanılmaz.
Planlama alanına bakıldığında ise makine öğrenimi, tüketici talebinin tahminini büyük ölçüde iyileştirebilir. Ancak öngörü kendi başına bir amaç değildir. Akıllı otomasyon, daha sonra optimum üretim veya yenileme stratejilerini uygulamalıdır. Aynı teknoloji nakliye, depo ve mağaza tedarik yönetimine uygulanabilir. Örneğin, nakliye planlamasında AI, malların teslimat süresi değişkenliklerinden ürünün bozulabilirliğine kadar hareketiyle ilişkili belirsizlikleri anlayabilir.
Teknoloji aynı zamanda en küçük tedarikçilere perde arkasında yardımcı olmakta. Fatura gönderme ve ödeme alma süreci, faturalardan verileri otomatik olarak çıkarmak, onaylanan siparişleri doğrulamak ve eşleştirmek ve sorunları çözmek için yapay zekadan yararlanılıyor. Sonuç, ödenecek hesaplarda ve zamanında ödenen tedarikçilerdeki manuel çabanın önemli ölçüde azaldığını gözlemledi.
Kaynak: technewsworld.com
