PERSPEKTYWA
Sieci łańcucha dostaw w erze generatywnej AI
Zamiana obietnic na wyniki
10MIN CZYTANIA
5 lutego 2024
W skrócie
- Era generatywnej AI nadal napędza radykalne zmiany w różnych branżach, a tempo tych zmian przyspiesza.
- W kompleksowych sieciach łańcucha dostaw dyrektorzy ds. łańcucha dostaw (CSCO) mogą wykorzystać tę transformację sposobu pracy pracowników, uzyskać dostęp do wniosków analitycznych z danych i generować informacje.
- W naszym raporcie analizujemy ogromny potencjał we wszystkich obszarach, od projektowania i planowania, poprzez zaopatrzenie i produkcję, aż po realizację zamówień i obsługę klienta.
Witamy w łańcuchu dostaw opartym na generatywnej AI
Jak Twoja kompleksowa sieć łańcuchów dostaw może wykorzystać potencjał generatywnej AI?
Generatywna AI podbiła świat. Jej ogromny potencjał przyciągnął uwagę liderów biznesowych z różnych branż, a 95% członków kadry kierowniczej przyznaje, że będzie miała transformacyjny wpływ na ich firmy. Natomiast 100% przewiduje wynikające z tego zmiany kadrowe.
Jakie są konsekwencje dla liderów ds. łańcuchów dostaw? Istnieją niezliczone możliwości zastosowania generatywnej AI w kompleksowych sieciach łańcuchów dostaw. Poprawa wyników czeka na wykorzystanie we wszystkich obszarach, od zaopatrzenia i planowania, poprzez produkcję i realizację zamówień, aż po obsługę posprzedażową i serwis.
Można też uzyskać znaczną wartość interdyscyplinarną w takich obszarach, jak zrównoważony rozwój, orientacja na klienta, odporność łańcucha dostaw i analiza danych łańcuchów dostaw.
Liderzy ds. łańcuchów dostaw, którzy zdają sobie z tego sprawę, mogą szybko podjąć działania, aby wykorzystać dynamiczny rozwój generatywnej AI i przekształcić dzisiejszy ogromny potencjał w nowy poziom wyników w przyszłości.
Według badania przeprowadzonego przez Accenture:
43%
wszystkich godzin pracy w całym łańcuchu dostaw może zostać dotkniętych przez generatywną AI.
29%
godzin pracy w łańcuchach dostaw można zautomatyzować dzięki generatywnej AI.
14%
godzin pracy w łańcuchach dostaw można znacznie usprawnić dzięki generatywnej AI.
Dlaczego generatywna AI ma taki potencjał?
Generatywna AI może być „brakującym ogniwem”, które pomoże wypełnić lukę między liniowymi łańcuchami dostaw z przeszłości a wzajemnie połączonymi, inteligentnymi sieciami łańcuchów dostaw w przyszłości. Bazując na wcześniejszych osiągnięciach w zakresie wykorzystania AI w zarządzaniu łańcuchem dostaw — w obszarach takich jak widoczność wieży kontrolnej — generatywna AI zapewnia szereg nowych możliwości:
- Rozumienie kontekstowe. Generatywna AI usprawnia prognozowanie i podejmowanie decyzji dzięki kontekstowym wnioskom analitycznym uzyskiwanym z większych ilości wcześniej niedostępnych danych nieustrukturyzowanych.
- Możliwości konwersacyjne. Generatywna AI usprawnia dostęp do wniosków analitycznych i stwarza nowe możliwości automatyzacji dzięki łatwy interakcjom z agentami AI w języku potocznym.
- Generowanie treści. Generatywna AI potrafi tworzyć trafne i użyteczne treści służące do usprawniania i automatyzacji zadań w takich obszarach, jak poszukiwanie źródeł, zaopatrzenie, obsługa klienta i inne.
Generatywna AI umożliwia specjalistom ds. łańcuchów dostaw bardziej racjonalne działanie, bardziej strategiczne myślenie i generowanie jeszcze większej wartości biznesowej.
Znaczenie generatywnej AI
Możliwości w zakresie obsługi kompleksowych sieci łańcuchów dostaw:
Generatywna AI może usprawnić procesy projektowania, wykorzystując historyczne i zewnętrzne źródła danych do szybkiego tworzenia nowych projektów zgodnie ze specyfikacją, co pozwala skrócić czas projektowania i ograniczyć powtarzalne czynności. Przykłady obejmują tworzenie projektów nowych, ekologicznych opakowań.
Generatywna AI ułatwia dostęp do wniosków analitycznych dotyczących łańcucha dostaw, zmieniając sposób, w jaki ludzie korzystają z narzędzi planowania i danych. Przykłady obejmują łatwiejszy dostęp do zaawansowanych narzędzi analityki danych oraz wykorzystanie nowych źródeł danych w celu lepszego prognozowania.
Generatywna AI może usprawnić procesy poszukiwania źródeł i zaopatrzenia, generować nowe wnioski analityczne i zwiększyć stopień automatyzacji rutynowych zadań. Przykłady obejmują łątwe w obsłudze czatboty ułatwiające zakupy, automatyczne generowanie zamówień zakupu i sporządzanie dokumentów RFx.
Generatywna AI zapewnia nowe wnioski analityczne i metody automatyzacji, które pozwalają zwiększyć doskonałość operacyjną w całym procesie produkcji. Przykłady obejmują szybszy i prostszy dostęp do instrukcji technicznych, automatyczne generowanie planów konserwacji oraz sporządzanie dokumentów dotyczących zgodności z przepisami.
Generatywna AI usprawnia operacje realizacji zamówień, zapewniając nowe wnioski analityczne, które ułatwiają bardziej spersonalizowaną obsługę klientów. Przykłady obejmują szybszy dostęp do analityki prognostycznej, a także usprawnione procesy wysyłki i tworzenia dokumentacji.
Generatywna AI ułatwia pracownikom obsługi klienta dostęp do informacji kontekstowych i szybsze rozwiązywanie problemów. Przykłady obejmują inteligentnych pomocników, którzy podsumowują zgłoszenia klientów, wykrywają problemy, proponują rozwiązania i formułują odpowiedzi.