ข้อมูลอัตโนมัติของข้อมูล AI สามารถเอาชนะความท้าทายข้อมูลห่วงโซ่อุปทานได้อย่างไร

ข้อมูลอัตโนมัติของข้อมูล AI สามารถเอาชนะความท้าทายข้อมูลห่วงโซ่อุปทานได้อย่างไร

ห่วงโซ่อุปทานของวันนี้มีการเชื่อมต่อและซับซ้อนมากขึ้นกว่าเดิมและ บริษัท มักจะหันไปหา AI เพื่อปรับปรุงการมองเห็นประสิทธิภาพและความยืดหยุ่น . อย่างไรก็ตามธุรกิจจำนวนมากพบว่าแผน AI ของพวกเขาไม่ได้บรรลุความคาดหวังสูงและปัญหาที่แท้จริงไม่ใช่เทคโนโลยี แต่คุณภาพและความพร้อมใช้งานของข้อมูลเหล่านี้

 

ความท้าทายด้านข้อมูลในห่วงโซ่อุปทานที่ทันสมัย

 

ซัพพลายเชนสร้างข้อมูลจำนวนมากซึ่งมาจากระบบหลายรูปแบบและพันธมิตร . จากการวิจัยของ IBM ประมาณ 80% ของข้อมูลห่วงโซ่อุปทานยังคงไม่มีโครงสร้างทำให้ยากที่จะวิเคราะห์ ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์เพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดอย่างมีประสิทธิภาพ .

 

รายงานของ McKinsey 2022 พบว่า บริษัท ที่มีความสามารถในการวิเคราะห์ขั้นสูงโดยทั่วไปจะได้รับประมาณ 7 . 5% การเติบโตของรายได้สูงกว่าการจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ . อย่างไรก็ตามทีมซัพพลายเชนจำนวนมากยังคงพึ่งพาสเปรดชีต พันธมิตรเป็นกระบวนการที่ลำบากซึ่งอาจใช้เวลาหลายสัปดาห์หรือหลายเดือนเนื่องจากความต้องการข้อมูลที่ซับซ้อนและความไม่ลงรอยกันทางเทคนิคนำปัญหาต่าง ๆ มาสู่ธุรกิจ

 

ปัญหาข้อมูลกิโลเมตรแรก

 

หนึ่งในอุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดที่เผชิญหน้ากับห่วงโซ่อุปทานในวันนี้คือปัญหา 'ข้อมูลไมล์แรก' ซึ่งหมายถึงความยากลำบากในการจับภาพและสร้างมาตรฐานเมื่อมันเข้าสู่องค์กร . การโต้ตอบกับคู่ค้าภายนอกเช่นการเริ่มต้น มันจะส่งผลกระทบต่อทุกกระบวนการที่ตามมาและบ่อนทำลายความน่าเชื่อถือของห่วงโซ่อุปทานทั้งหมด .

 

สิ่งที่ทำให้ความท้าทายนี้ซับซ้อนยิ่งขึ้นคือความหลากหลายของระบบพันธมิตรภายนอกซึ่งแต่ละคู่อาจใช้ซอฟต์แวร์รูปแบบไฟล์และมาตรฐานข้อมูลที่แตกต่างกันซึ่งต้องใช้การแทรกแซงด้วยตนเองเพื่อสร้างมาตรฐานและรวม . เมื่อห่วงโซ่อุปทานขยายตัวทั่วโลกความแตกต่างเหล่านี้ยังคงเพิ่มขึ้น

 

โซลูชันโซลูชั่นความเป็นจริงของ AI Data Data Data Data

 

องค์กรหลายแห่งได้เริ่มหันไปใช้โซลูชั่นระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อจัดการกับความท้าทายด้านข้อมูลพื้นฐานเหล่านี้ซึ่งช่วยลดความซับซ้อนและสร้างมาตรฐานการไหลของข้อมูลที่เข้ามาทำให้กระบวนการทั้งหมดง่ายขึ้นง่ายขึ้นง่ายขึ้นและมีข้อผิดพลาดน้อยลง .}}

 

แยกข้อมูลจากเอกสาร

 

การประมวลผลเอกสารที่ได้รับการปรับปรุง AI สามารถแยกข้อมูลสำคัญจากเอกสารที่ท้าทายแบบดั้งเดิมเช่น PDFs อีเมลและรูปภาพ . การศึกษาล่าสุดโดยศูนย์ผลิตภาพและคุณภาพของอเมริกา (APQC) พบว่า บริษัท ที่ใช้ AI สำหรับการประมวลผลเอกสารสามารถลดข้อมูลด้วยตนเองได้มากขึ้น รากฐาน .

 

เพิ่มขีดความสามารถให้กับผู้ใช้ทางธุรกิจ

 

เครื่องมือของวันนี้ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านซัพพลายเชนสามารถจัดการการรวมข้อมูลโดยตรงโดยไม่มีการมีส่วนร่วมอย่างกว้างขวางและความสามารถในการบริการตนเองนี้ช่วยให้การยอมรับซัพพลายเออร์ใหม่หรือพันธมิตรโลจิสติกส์เร็วขึ้นการลดเวลาการรวมตัวของผู้ใช้ มีความเชี่ยวชาญสูงในด้านเทคโนโลยีและเต็มใจที่จะมีบทบาทมากขึ้นในการไหลของข้อมูล .

 

ระบุข้อผิดพลาดเชิงรุก

 

ระบบ AI สามารถระบุความผิดปกติความไม่สอดคล้องกันและความไม่ถูกต้องในกระแสข้อมูลเพื่อป้องกันไม่ให้พวกเขาเพิ่มขึ้นในประเด็นสำคัญ . โมเดล AI เหล่านี้เรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากข้อมูลทางประวัติศาสตร์

 

ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์และการดำเนินการทันที

 

วิธีการประมวลผลข้อมูลแบบแบทช์แบบดั้งเดิม (โดยปกติจะดำเนินการในเวลากลางคืน) จะถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติข้อมูลแบบเรียลไทม์ซึ่งช่วยให้โซ่อุปทานสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงข้อมูลหรือการขัดจังหวะได้ทันที . การตอบสนองแบบเรียลไทม์อัตโนมัติช่วยลดความคล่องตัวลดการหยุดทำงานหรือความไร้ประสิทธิภาพ

แอปพลิเคชันและความสำเร็จที่เป็นจริง

 

บริษัท จากอุตสาหกรรมต่าง ๆ ได้รับผลประโยชน์ที่เป็นรูปธรรม:

 

ผู้ผลิตทั่วโลกได้ลดเวลาในการประมวลผลใบแจ้งหนี้อย่างมีนัยสำคัญจากวันเป็นนาทีในขณะที่ปรับปรุงความแม่นยำของข้อมูลช่วยให้การวิเคราะห์ที่ซับซ้อนมากขึ้นและการตัดสินใจที่เร็วขึ้น .}

 

ผู้จัดจำหน่ายรายย่อยลดเวลาการยอมรับซัพพลายเออร์อย่างมีนัยสำคัญทำให้สามารถขยายเครือข่ายซัพพลายเออร์ได้อย่างรวดเร็วในช่วงระยะเวลาการหยุดชะงักล่าสุดเพิ่มความคล่องตัวโดยรวมและความสามารถในการแข่งขันของตลาด .

 

ผู้ให้บริการโลจิสติกส์ได้ปรับปรุงความแม่นยำของข้อมูลและความตรงต่อเวลาซึ่งจะช่วยเพิ่มความสามารถในการทำนายของแผนการจัดส่งลดการร้องเรียนการบริการลูกค้าและเพิ่มความน่าเชื่อถือ .

 

ไปสู่การจัดการข้อมูลห่วงโซ่อุปทานที่ดีขึ้น

 

บริษัท ที่สนใจในการปรับปรุงการจัดการข้อมูลห่วงโซ่อุปทานควรพิจารณาขั้นตอนการปฏิบัติดังต่อไปนี้:

 

1. ระบุจุดปวดที่สำคัญที่ทำให้เกิดความล่าช้าหรือความไม่ถูกต้องในการแลกเปลี่ยนข้อมูลภายนอก .

 

2. อุปกรณ์ให้ทีมด้วยเครื่องมือบริการตนเองที่ใช้งานง่ายเพื่อจัดการการรวมข้อมูลโดยตรง .}

 

3. เริ่มต้นด้วยกระบวนการขนาดเล็กที่เฉพาะเจาะจงที่สามารถนำการปรับปรุงได้ทันทีและแสดงให้เห็นถึงค่าของระบบอัตโนมัติ . อย่างชัดเจน

 

4. โซลูชันแผนที่สามารถขยายได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อรองรับการเติบโตโดยไม่ต้องเพิ่มค่าใช้จ่ายหรือความซับซ้อน . ตามสัดส่วนตามสัดส่วน

 

ข้อมูลที่ดีขึ้นหมายถึงผลลัพธ์ AI ที่ดีขึ้น

ด้วยการใช้ประโยชน์จากระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อจัดการกับความท้าทายในการจัดการข้อมูลขั้นพื้นฐาน บริษัท สามารถปลดปล่อยศักยภาพของ AI . บริษัท ที่เข้าใจความสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างคุณภาพข้อมูลและความสำเร็จของ AI จะดีขึ้นเพื่อรับมือกับความไม่แน่นอนและความซับซ้อนของห่วงโซ่อุปทานทั่วโลก

 

ในที่สุดองค์กรที่ลงทุนอย่างรอบคอบในระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะช่วยเพิ่มการตอบสนองประสิทธิภาพการดำเนินงานและความยืดหยุ่นในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่ซับซ้อนและแข่งขันได้มากขึ้น .}