Kako AI automatizacija podataka može prevladati izazove podataka o lancu opskrbe

Kako AI automatizacija podataka može prevladati izazove podataka o lancu opskrbe

Današnji lanac opskrbe je međusobno povezan i složeniji nego ikad prije, a tvrtke se često okreću AI -u kako bi poboljšale vidljivost, učinkovitost i otpornost . Međutim, mnoge su tvrtke otkrile da njihovi AI planovi nisu ispunili velika očekivanja, a stvarni problem nije uvijek sama tehnologija, već kvaliteta i dostupnost podataka {1}

 

Izazov podataka u modernom lancu opskrbe

 

Lanac opskrbe generira ogromne količine podataka, koji potječu iz brojnih sustava, formata i partnera . Prema IBM-ovom istraživanju, otprilike 80% podataka o lancu opskrbe još uvijek je nestrukturirano, što je teško analizirati, a ovaj fragmentirani pristup doveo je do značajnih operativnih pitanja, a informirano su i izumirani podaci o izumi, a i izumirani podaci o izumi, a i zamislili su zalihe, a informirani podaci, a i zamislili, a podaci o izumi, i upremnici, i dalje su izumirani podaci, a i zamislili, a informirani su podaci o izumi, i u izuzima, a i zamišljeni podaci o izuzima, a i tempotske podatke, tetibilno su izmislili, a i inventirani podaci o izumi, i snimci, a investicijski podaci, u, a i investicijski podaci uvidi u stvarnom vremenu za učinkovito reagiranje na tržišne promjene .

 

Izvješće McKinsey iz 2022. godine utvrdilo je da tvrtke s naprednim analitičkim sposobnostima obično postižu približno 7 . 5% većeg rasta prihoda od onih bez učinkovitog upravljanja podacima ., međutim, mnogi se timovi opskrbnog lanca još uvijek oslanjaju na proračunske tablice, a prihvaćaju se za to što bi se moglo prihvatiti, a to bi moglo biti korišteno za to što bi moglo biti korisno, a to bi moglo biti iskorištena vremena. Partneri su naporan proces koji može potrajati tjednima ili čak mjesecima zbog složenih zahtjeva za podacima i tehničke nespojivosti, donoseći različite poteškoće u posao.

 

Izdanje podataka prvog kilometara

 

Jedna od najvećih prepreka s kojom se danas suočava lanac opskrbe je takozvani "problem s podacima prve milje", koji se odnosi na poteškoće u snimanju i standardizaciji podataka kada prvo unese poduzeće . Svaka interakcija s vanjskim partnerima, kao što su INVEUNCIJE, ili IT IT IT IT INSTUMENTS, donijeti podatke u kompanije u kompaniji utjecati će na svaki sljedeći postupak i potkopati pouzdanost cijelog lanca opskrbe .

 

Ono što ovaj izazov čini još složenijim je raznolikost vanjskih partnerskih sustava, gdje svaki partner može koristiti različite softvere, formate datoteka i standarde podataka koji zahtijevaju ručnu intervenciju za standardizaciju i integriranje . kako se lanci opskrbe šire na globalnoj razini, ove razlike i dalje povećavaju, čineći ručno upravljanje sve težim i neodržanim {{1}.

 

Rješenje za automatizaciju podataka vođenih AI

 

Mnoga poduzeća počela su se okretati rješenjima automatizacije podataka vođenih AI kako bi se riješile ove temeljne izazove podataka, koji pomažu u pojednostavljenju i standardizaciji dolaznog protoka podataka, olakšavajući, jednostavniji, jednostavniji i s manje pogrešaka .

 

Izvadite podatke iz dokumenata

 

AI poboljšana obrada dokumenata sada može automatski izvući ključne informacije iz tradicionalno izazovnih dokumenata kao što su PDF -ovi, e -poruke i slike . Nedavna studija američkog centra za produktivnost i kvalitetu (APQC) otkrila je da tvrtke koje koriste AI za obradu dokumenta mogu smanjiti unose podataka do 80%, a značajno su uštedjeli na riziku, a automatiziraju se i automatiziraju, a automatiziraju se, a automatiziraju, a automatiziraju se, a automatiziraju, a automatiziraju se, a automatiziraju se, a automatiziraju, a automatiziraju se u ograničavanju, i automatiziraju se na to da će se podaci o ugradnji, a automatiziraju, i ne mogu smanjiti. temelj .

 

Osnaživanje poslovnih korisnika

 

Današnji alati omogućuju profesionalcima opskrbnog lanca da izravno upravljaju integracijom podataka bez opsežnog IT uključenosti, a ova sposobnost samoposluživanja omogućava brže prihvaćanje novih dobavljača ili logističkih partnera, značajno smanjujući vrijeme integracije {}}} Prema istraživanju Gartnera, poduzeća koja im se bave, a obavljaju nekoliko dana, samo nekoliko dana, skraćuju partnerske postupke s tjednima s skraćenim partnerima iz tjedana s tjednima od tjedana. visoko su iskusni u tehnologiji i sve je spremniji igrati aktivniju ulogu u protoku podataka .

 

Proaktivno identificirajte pogreške

 

AI sustavi mogu aktivno identificirati anomalije, nedosljednosti i netočnosti u strujama podataka kako bi se spriječilo da eskaliraju u glavne probleme . Ovi AI modeli kontinuirano uče iz povijesnih podataka i postaju sve više slasniji pri ranom otkrivanju potencijalnih problema, čime se sprečava prekidi .

 

Uvidi u stvarnom vremenu i neposredna radnja

 

Tradicionalne metode obrade podataka (koje se obično provode noću) zamjenjuju automatizacijom podataka u stvarnom vremenu, što omogućava lancima opskrbe da odmah reagiraju na promjene podataka ili prekide . Automatizirani odgovor u stvarnom vremenu pojačava agilnost, smanjuje zastoj ili neučinkovitosti i održava gladovanje operacija .

Realistične primjene i postignuća

 

Tvrtke iz raznih industrija stekle su opipljive koristi:

 

Globalni proizvođač značajno je smanjio vrijeme obrade računa iz dana u minute, istovremeno poboljšavajući točnost podataka, omogućujući složeniju analizu i brže odlučivanje .

 

Maloprodajni distributer značajno je smanjio vrijeme prihvaćanja dobavljača, omogućujući mu da brzo proširi svoju mrežu dobavljača tijekom nedavnog razdoblja prekida, poboljšavajući ukupnu agilnost i konkurentnost na tržištu .

 

Davatelj logistike poboljšao je točnost i pravovremenost podataka, povećavajući na taj način prediktivnu sposobnost planova isporuke, smanjujući žalbe na korisničku službu i povećavajući pouzdanost .

 

Prema poboljšanom upravljanju podacima o lancu opskrbe

 

Tvrtke zainteresirane za poboljšanje upravljanja podacima o lancu opskrbe trebale bi razmotriti sljedeće praktične korake:

 

1. Identificirajte ključne točke boli koje uzrokuju kašnjenja ili netočnosti u vanjskoj razmjeni podataka .

 

2. Opremite tim prilagođenim korisničkim alatima za samoposluživanje za izravno upravljanje integracijom podataka .

 

3. Počnite s malim, specifičnim procesima koji mogu odmah donijeti poboljšanje i jasno pokazati vrijednost automatizacije .

 

4. Planiraju rješenja koja se mogu učinkovito proširiti kako bi podržala rast bez proporcionalnog povećanja troškova ili složenosti .

 

Bolji podaci znače bolje rezultate AI

Koristeći automatizaciju vođene AI za rješavanje temeljnih izazova upravljanja podacima, tvrtke mogu u potpunosti osloboditi potencijal AI . kompanija koje razumiju kritični odnos između kvalitete podataka i uspjeha AI bit će bolje opremljene za suočavanje s nesigurnošću i složenošću globalnih lanaca opskrbe .

 

U konačnici, poduzeća koja zamišljeno ulažu u automatizaciju podataka usmjerenih na AI poboljšat će njihovu reakciju, operativnu učinkovitost i otpornost u sve složenijem i konkurentnijem poslovnom okruženju .