मशीन लर्निंग और एआई आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन प्रणाली को कैसे बदल रहे हैं

चौथी औद्योगिक क्रांति के बीच, आपूर्ति श्रृंखला और रसद सहित विभिन्न उत्पादन प्रक्रियाओं के साथ प्रौद्योगिकी का अभिसरण आज व्यापार करने का एक अनिवार्य हिस्सा बन गया है। सूचना युग में मुनाफे को बढ़ाने के लिए नए तरीके को परिभाषित करते हुए, आपूर्ति श्रृंखला की दृश्यता और ट्रैसेबिलिटी को और बढ़ाने के लिए व्यवसाय के लिए उपकरणों की आवश्यकता को देखा जा रहा है। नतीजतन, आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन प्रणाली का डिजिटल परिवर्तन बिज़ दुनिया में नवीनतम रुझानों में से एक के रूप में उभर रहा है।

पिछले कुछ वर्षों में, आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन के डिजिटल परिवर्तन को बढ़ाने के लिए नवीनतम तकनीकों में निवेश नई ऊंचाइयों पर पहुंच गया है। अगली पीढ़ी की प्रौद्योगिकियों जैसे कि संज्ञानात्मक विश्लेषण, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) की आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन प्रणालियों के एकीकरण के साथ, निर्माता आपूर्ति और मांग के बीच अंतर को कम करने में दक्षता के उच्च स्तर को प्राप्त करने में सक्षम रहे हैं।

आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन में तेजी से बढ़ने के लिए एआई और एमएल को अपनाना

जेडीए सॉफ्टवेयर, इंक। - एक अमेरिकी सॉफ्टवेयर कंपनी - और केपीएमजी एलएलपी - एक बहुराष्ट्रीय परामर्श कंपनी - द्वारा हाल ही में एक सर्वेक्षण प्रकाशित किया गया था, जिसमें पाया गया था कि उत्तरदाताओं के तीन-चौथाई से अधिक आपूर्ति श्रृंखला की दृश्यता और ट्रैसेबिलिटी को आपूर्ति के लिए उच्चतम निवेश क्षेत्र माना जाता है। श्रृंखला के अधिकारी।

सर्वेक्षण में यह भी पाया गया कि लगभग 80% उत्तरदाताओं ने AI और ML को इस परिदृश्य में सबसे प्रभावी तकनीकों के रूप में देखा, जो आपूर्ति श्रृंखला और मूल्य श्रृंखला प्रणालियों में जटिल मुद्दों से निपटने में उनकी प्रयोज्यता के कारण थे। आपूर्ति श्रृंखलाओं को अनुकूलित करने के आधुनिक तरीकों में सबसे महत्वपूर्ण पहलुओं में से एक होने के साथ पूर्वानुमानात्मक अंत-टू-एंड दृश्यता, एआई और एमएल उपकरण की सर्वव्यापीता विभिन्न औद्योगिक क्षेत्रों में आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन प्रणालियों में नाटकीय रूप से बढ़ेगी।

जैसा कि एआई और एमएल किसी भी व्यवसाय की आपूर्ति श्रृंखला संचालन में सबसे प्रभावी प्रौद्योगिकियों में से कुछ के रूप में उभर रहे हैं, इन प्रौद्योगिकियों में निवेश ऊपर की ओर रहेगा। हालांकि, एआई और एमएल के सटीक प्रभाव को समझने के लिए, आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन पर, इन तकनीकों को उनकी पूरी क्षमता तक भुनाने के लिए एक साथ होना बहुत महत्वपूर्ण है। आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता न केवल प्रक्रिया को स्वचालित करती है बल्कि खरीद, इन्वेंट्री प्रबंधन, आपूर्ति रसद आदि पर भी बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के निर्णय लेती है।

आपूर्ति श्रृंखला रणनीति के रूप में VUCA के प्रबंधन में AI / ML को लागू करना

जबकि उद्योग 4.0 की प्रवृत्ति संगठनात्मक सुधार को बढ़ावा देने के लिए उद्योगों में मात्रात्मक और साथ ही साथ गुणात्मक परिवर्तन दोनों में आ रही है, विभिन्न औद्योगिक कार्यों के डिजिटलीकरण ने भी जोखिम कारकों के बहुत सारे ट्रिगर किए हैं जैसे अस्थिरता, अनिश्चितता, जटिलता और अस्पष्टता (VUCA)। VUCA आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन प्रक्रियाओं को मानकीकृत करने के लिए प्रमुख बाधाएं हैं, और व्यवसायों को एआई और एमएल जैसी उन्नत प्रौद्योगिकियों के आगमन के साथ इन मुद्दों से निपटने का तरीका कैसे मिला।

यह आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन प्रणालियों और रसद में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग को एकीकृत करके VUCA के प्रबंधन के लिए एक प्रभावी तरीके के रूप में लोकप्रियता प्राप्त कर रहा है, जो विभिन्न प्रक्रियाओं के दौरान न केवल पहचान कर सकता है, बल्कि आकस्मिकताओं को भी परिभाषित कर सकता है। आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में एआई और एमएल-आधारित उपकरणों को अपनाने के साथ, निर्माता उच्च तकनीक उत्पादों से जुड़ी अस्पष्टताओं, जटिलताओं और अन्य VUCA चुनौतियों का प्रबंधन करने में सक्षम रहे हैं, जबकि उद्योग 4.0 की प्रवृत्ति में वृद्धि जारी है।

आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की भूमिका

चूंकि रोबोट प्रोसेस ऑटोमेशन अधिकांश औद्योगिक परिचालन के साथ-साथ उपकरणों का एक अनिवार्य हिस्सा बन रहा है, आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन प्रणाली भी डिजिटल परिवर्तन के दौर से गुजर रही है। इस प्रकार, एआई और एमएल जैसी प्रौद्योगिकियां न केवल विनिर्माण उपकरण का हिस्सा हैं, बल्कि आपूर्ति, मूल्य श्रृंखला और वेयरहाउस प्रबंधन भी हैं, जो मुख्य रूप से त्वरित सटीक निर्णय लेने में सक्षम हैं।

आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में प्रतिस्थापन के मानव हस्तक्षेप को कम करने के लिए एआई और एमएल तकनीकों का उपयोग करने के लिए निर्माताओं की तुलना में पहले से अधिक तेजी से उचित निर्णय लेने का अथक दबाव उत्पन्न हो रहा है। अधिकांश एआई और एमएल-एडेड उपकरण मानव तर्क तकनीकों को एक मॉडल के रूप में लागू करते हैं, जब वे आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में निर्णय लेने की प्रक्रियाओं के साथ एकीकृत होते हैं, और इससे उत्पाद के बारे में अंतर्दृष्टि और गति और सटीकता में सुधार होता है और अंत में ऐसे प्रोटोकोल प्राप्त होते हैं। ।

चूंकि विलंबित निर्णय कुछ मामलों में लाभ, राजस्व, नकदी प्रवाह और यहां तक ​​कि ग्राहकों की संतुष्टि पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकते हैं। जिससे, AI और ML उच्च तकनीक आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन प्रणालियों में निर्णय लेने वाले प्रोटोकॉल की गति बढ़ाने के लिए निर्माताओं को सक्षम कर रहे हैं। आपूर्ति श्रृंखला में निर्णय लेने की प्रक्रियाओं पर एआई और एमएल-संचालित उपकरणों के सकारात्मक प्रभाव के साथ, इसके गोद लेने से डिजिटल परिवर्तन से गुजरने वाले व्यवसायों के सकारात्मक विकास को प्रभावित करने की संभावना है।

एअर इंडिया और एमएल तकनीक आपूर्ति श्रृंखला योजना और अनुकूलन के लिए एक सिंक्रनाइज़ दृष्टिकोण को प्रभावित करती है

आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन को हमेशा विभिन्न डेटा-संचालित और विश्लेषणात्मक प्रक्रियाओं का एक परस्पर संबंध माना जाता है, और सटीक आपूर्ति श्रृंखला योजना को सुनिश्चित करने के लिए डेटा की इतनी बड़ी मात्रा का सिंक्रनाइज़ेशन अनिवार्य हो जाता है। इसके अलावा, तकनीक-संचालित आपूर्ति श्रृंखला की बढ़ती जटिलता एक मौलिक बदलाव ला रही है जिस तरह से आपूर्ति श्रृंखला के अनुकूलन को सुनिश्चित करने के लिए सिंक्रनाइज़ योजना की प्रक्रिया को पूरा किया जाता है।

एआई और एमएल-संचालित उपकरण आपूर्ति श्रृंखला नियोजन परिदृश्य में प्रवेश कर रहे हैं, जो एक स्थिर से कई आपूर्ति श्रृंखला संचालन के गतिशील अनुक्रम में संक्रमण की सुविधा प्रदान करता है। आज की आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन प्रणालियों में इस तरह के तकनीकी-संचालित उपकरणों को शामिल किया जा रहा है, और यह एंड-टू-एंड-एंड-चेन योजना को सिंक्रनाइज़ करने में उनके लाभों को उजागर कर रहा है। इन उपकरणों का उपयोग मांग और आपूर्ति के मिलान के लिए प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के साथ-साथ वास्तविक समय में निर्णय लेने की प्रक्रियाओं के लिए भी किया जा सकता है, जो अंततः आपूर्ति श्रृंखला परिदृश्य में योजना पारिस्थितिकी तंत्र को सिंक्रनाइज़ करता है।

आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग को अपनाने में चुनौतियां

यद्यपि वैश्विक औद्योगिक परिदृश्य डिजिटल परिवर्तन को बढ़ावा देने के लिए अगली पीढ़ी की तकनीकों को अपनाने की दिशा में कदम बढ़ा रहा है, लेकिन इन क्षेत्रों में आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन जैसे इन तकनीकों को अपनाना काफी कम है। एआई और एमएल जैसी प्रौद्योगिकियों के प्रचार और वास्तविक तकनीकी मूल्य के बीच की खाई को मुख्य रूप से आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में तकनीक संचालित उपकरणों को अपनाने में सीमाओं के लिए जिम्मेदार ठहराया जाता है।

अधिकांश प्रबंधक और व्यावसायिक अधिकारी व्यवसाय की वृद्धि में आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में एआई और एमएल के सटीक लाभों और प्रभावों को समझने और कल्पना करने में विफल रहते हैं। इसके अलावा, एआई और एमएल टूल्स को आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन प्रणालियों के अपेक्षित मापदंडों के भीतर निर्दोष काम करने के लिए समय-समय पर रखरखाव की आवश्यकता होती है, जिसे अतिरिक्त लागत में अनुवादित किया जाता है। इस तरह की चुनौतियां दुनिया के सभी भौगोलिक क्षेत्रों में इन तकनीकों के प्रवेश में भारी बाधा डाल रही हैं। हालांकि, जैसा कि आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में एआई और एमएल के नाटकीय रूप से सकारात्मक प्रभाव के बारे में जागरूकता तेजी से बढ़ रही है, इन चुनौतियों के बावजूद, इसकी गोद आने वाले वर्षों में अपरिहार्य हो जाएगी।