공급망에서 생성 AI의 역할

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2020년 공급망 중단이 이사회 논의의 빈번한 주제가 된 것처럼 Generative AI는 빠르게 2023년의 뜨거운 주제가 되었습니다. 결국 OpenAI의 ChatGPT는 처음 두 달 동안 사용자 1억 명에 도달하여 업계에서 가장 빠르게 성장하는 소비자 애플리케이션 채택이 되었습니다. 역사.

공급망은 대량의 데이터를 기반으로 작동하고 생성된다는 점에서 어느 정도 생성 AI 적용에 매우 적합합니다. 데이터의 다양성과 양, 다양한 유형의 데이터는 매우 복잡한 실제 문제인 공급망 성능을 최적화하는 방법에 복잡성을 더합니다. 공급망에서 생성적 AI의 사용 사례는 자동화 증가, 수요 예측, 주문 처리 및 추적, 기계 예측 유지 관리, 위험 관리, 공급업체 관리 등을 포함하여 광범위하지만 많은 경우 예측 AI에도 적용되어 이미 채택되었습니다. 대규모로 배포됩니다.

이 기사에서는 공급망의 생성 AI에 특히 적합한 몇 가지 사용 사례를 간략하게 설명하고 공급망 리더가 투자하기 전에 고려해야 할 몇 가지 주의 사항을 제공합니다.

공급망에서 AI와 ML의 주요 목적은 의사결정 프로세스를 용이하게 하여 속도와 품질을 향상시키는 것입니다. 예측 AI는 보다 정확한 예측을 제공하고, 아직 식별되지 않은 새로운 패턴을 발견하며, 매우 많은 양의 관련 데이터를 사용하여 이를 수행합니다. Generative AI는 공급망 관리의 다양한 기능 영역을 지원하여 이를 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다. 예를 들어, 공급망 관리자는 생성적 AI 모델을 사용하여 명확한 질문을 하고, 추가 데이터를 요청하고, 영향 요인을 더 잘 이해하고, 유사한 시나리오에서 의사결정의 과거 성과를 확인할 수 있습니다. 간단히 말해서, 생성적 AI는 의사 결정에 앞서 실사 프로세스를 사용자에게 훨씬 빠르고 쉽게 만듭니다.

또한 생성 AI는 기본 데이터와 모델을 기반으로 대량의 정형 및 비정형 데이터를 분석하고 다양한 시나리오를 자동으로 생성하며 제시된 옵션을 기반으로 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 공급망 관리자가 현재 수행하는 비부가가치 작업을 크게 줄이고 데이터 기반 결정을 내리고 시장 변화에 더 빠르게 대응하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

지난 몇 년 동안 기업은 기획자의 소진, 인력 감소, 직무의 복잡한 특성으로 인한 신규 채용에 대한 가파른 학습 곡선으로 인해 공급망 인재 부족으로 어려움을 겪었습니다. 생성적 AI 모델은 기업의 표준 운영 절차, 비즈니스 프로세스, 워크플로 및 소프트웨어 문서에 맞게 조정된 다음 상황에 맞는 관련 정보로 사용자 쿼리에 응답할 수 있습니다. 일반적으로 생성 AI와 관련된 대화형 사용자 인터페이스를 사용하면 지원 시스템과의 상호 작용이 훨씬 쉬워지고 쿼리를 구체화할 수 있어 올바른 정보를 찾는 데 걸리는 시간이 더욱 단축됩니다.

생성적 AI 기반 학습 및 개발 시스템과 생성적 AI 기반 지원 의사결정을 결합하면 다양한 변경 관리 문제의 해결을 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 교육 시간과 업무 경험 요구 사항을 줄여 신입 직원의 역량 강화를 가속화할 수 있습니다. 더 중요한 것은 생성적 AI가 의사소통을 강화하고, 인지력을 향상시키고, 읽기 및 쓰기 지원을 제공하고, 개인 조직을 제공하고, 지속적인 학습 및 개발을 지원함으로써 장애인에게 힘을 실어줄 수 있다는 것입니다.

생성적 AI가 향후 일자리 손실로 이어질 것이라고 우려하는 사람도 있는 반면, 반복적인 작업을 제거하고 보다 전략적인 작업을 위한 공간을 마련해 업무 수준을 높일 것이라고 생각하는 사람도 있습니다. 한편, 오늘날의 고질적인 공급망과 디지털 인재 부족 현상을 해결할 것으로 전망된다. 그렇기 때문에 기술을 활용하는 방법을 배우는 것이 중요합니다.