EY: Die Vorteile generativer KI für die Lieferkette

Da Unternehmen bei der Bedarfsplanung und Beschaffung zunehmend auf KI angewiesen sind, erforscht die Lieferkettenbranche verstärkt den Einsatz dieser KI in anderen Schlüsselbereichen wie der Prozessstandardisierung und der Optimierung der Lieferung auf der letzten Meile.

Während COVID-19 einen Anstieg der KI-Einführung in der Lieferkette auslöste, hat die Entwicklung der generativen KI – vorangetrieben durch die Bevölkerung von ChatGPT – die Überzeugungen darüber, was möglich ist, auf den Kopf gestellt.

Basierend auf Daten wird generative KI darauf trainiert, neue Inhalte wie Bilder, Texte, Audio oder Video zu erstellen. Obwohl es sich hierbei nicht um eine neue Technologie handelt, haben die jüngsten Fortschritte auf diesem Gebiet die Nutzung und Wertschöpfung erheblich vereinfacht. Daher arbeiten Organisationen daran, die Auswirkungen, Geschäftsanwendungsfälle und Möglichkeiten zur Nutzung der Vorteile zu verstehen.

„Für diejenigen, die fleißig Innovationen vorantreiben, die von Strategie und einem Verständnis für die Grenzen geleitet werden – und nicht von dem Impuls, dem neuesten glänzenden Objekt nachzujagen – kann sich generative KI als agiler Co-Berater und Multiplikator bei der Stärkung von Lieferketten erweisen“, sagt EY .

Fähigkeiten generativer KI:

Im Folgenden finden Sie einige Möglichkeiten, wie generative KI derzeit in Lieferketten eingesetzt wird.

Wenn es um die Planung der Lieferkette geht, nutzen viele Unternehmen KI, um große historische Datensätze, Markttrends und andere Variablen zu analysieren und Echtzeit-Nachfragemodelle zu erstellen. NehmenNachfragevorhersageDarüber hinaus kann generative KI Lagerbestände, Produktionspläne und Vertriebspläne optimieren, um Kundenanforderungen effizienter zu erfüllen.

Weitere Möglichkeiten, wie generative KI in der Planungsphase eingesetzt wird, sind:Produktionsplanung, Planungssequenzen und Zuweisung von Ressourcen zur Minimierung von Engpässen sowieRisikomanagement, Szenariosimulation und Schadensbegrenzungsstrategien.

Für diejenigen, die in der Beschaffungsfunktion tätig sind, kann der Einsatz natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) bessere Erkenntnisse aus der Lieferantenkommunikation und Datenpunkten liefernLieferantenmanagement . Es kann auch Lieferanteninteraktionen unterstützen, überwachen und analysieren; potenzielle Probleme identifizieren; und Lieferantenbeziehungen verbessern.

Über das Lieferantenmanagement hinausBeschaffungkönnen auch von generativer KI profitieren, um den Auswahlprozess zu unterstützen, indem sie Daten analysieren und Erkenntnisse generieren, um Empfehlungen oder Rankings für fundierte Entscheidungen bereitzustellen.

Vertragsanalyse können auch von der Automatisierung der wichtigsten Informationen aus Verträgen und der Generierung von Zusammenfassungen oder Erkenntnissen profitieren. Darüber hinaus prüfen und vergleichen Sie Konditionen, identifizieren Risiken und stellen die Einhaltung sicher.

Wenn es um die Herstellung von Produkten geht, kann generative KI schnell Hunderte von Alternativen produzieren und bewertenProduktdesigns basierend auf vordefinierten Kriterien, um den Innovationsprozess deutlich zu beschleunigen. Durch das Lernen aus Maschinendaten in der Fabrikhalle kann generative KI Neues schaffenvorausschauende WartungPläne, die mit dem wahrscheinlichen Ausfall der Ausrüstung korrelieren.

Für diejenigen, die in arbeitenMaterialwissenschaft und IngenieurwesenGenerative KI kann helfen, neue Materialien zu entdecken und bestehende zu optimieren.

Wenn es schließlich um den Vertrieb von Produkten geht, kann generative KI in vielerlei Hinsicht hilfreich seinglobale Handelsoptimierung, zur OptimierungKonzeption von Logistiknetzwerken,UndDynamische Routenoptimierung auf der letzten Meile.

Während generative KI ein nützliches und leistungsstarkes Werkzeug ist, betont EY, dass sie mit Einschränkungen verbunden ist und keine Strategie darstellt. Unternehmen, die generative KI in ihr Unternehmen einführen möchten, sollten sich an drei wichtigen Schritten orientieren:

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Wenn es um zukünftige Anwendungen generativer KI in Lieferketten geht, sieht EY das Risikomanagement als einen der vielversprechendsten Bereiche für die Tools, insbesondere bei der Vorbereitung auf Risiken, die Lieferkettenplaner nicht berücksichtigt haben.

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