هل يمكن لحلول الذكاء الاصطناعي المرتكزة على البيانات أن تجعل فرق العمل بين الإنسان والآلة فعالة من حيث التكلفة؟

يشير الذكاء الاصطناعي (AI) إلى التكنولوجيا التي تمكن الآلات والبرمجيات والأنظمة من تقليد جوانب معينة من الذكاء والسلوك البشري. تعمل من خلال استخدام "عوامل ذكية" وخوارزميات متطورة ، مما يسمح بفهم المعلومات وتنفيذ المهام والتكيف مع المدخلات والبيئات المتغيرة.

عادةً ما يستخدم الذكاء الاصطناعي التفكير البشري كأساس لصنع القرار ، بهدف توفير رؤى ومنتجات وخدمات وكفاءات محسّنة. في مجال الذكاء الاصطناعي ، توجد العديد من الحقول الفرعية مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية والتخطيط وحل المشكلات والروبوتات.

تتنوع تطبيقات الذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد ، وتشمل مهام مثلtracالمعلومات ، وتحليل البيانات ، وتخطيط العرض والطلب ، والمركبات المستقلة ، وإدارة المستودعات.

أحدث ظهور الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات ثورة في هذا المشهد من خلال دمج تقنيات التعلم الآلي وتحليلات البيانات الضخمة ، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من التعلم من البيانات بدلاً من الاعتماد فقط على الخوارزميات. وبالتالي ، فإنه يسهل اتخاذ قرارات متفوقة ويقدم نتائج أكثر دقة. علاوة على ذلك ، يُظهر الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات قابلية تطوير أكبر مقارنة بأساليب الذكاء الاصطناعي التقليدية. مع زيادة حجم وتعقيد مجموعات البيانات ، من المتوقع أن تزداد أهمية الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات في المستقبل.

ما هي حلول الذكاء الاصطناعي المرتكزة على البيانات؟ 

كما ذكرنا سابقًا ، تم تصميم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي لغرض الاستفادة من البيانات للتعلم والتنبؤ. كثيرًا ما تستخدم الشركات الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات لإبلاغ القرارات المتعلقة بالمنتجات والخدمات والتسويق. على سبيل المثال ، في سياق خدمات الهاتف VoIP ، يساعد الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات في فهم بيانات استخدام العملاء وتحديد كيفية تحسين الخدمة.

يتضمن الذكاء الاصطناعي المتمحور حول البيانات الهندسة المنهجية للبيانات المستخدمة في بناء نظام الذكاء الاصطناعي. ضع في اعتبارك أن نظام الذكاء الاصطناعي المتمحور حول البيانات هو بمثابة برمجة تعطي الأولوية للبيانات بدلاً من التعليمات البرمجية. يتم اعتماد حلول الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد عبر مختلف الصناعات ، وعلى الرغم من أن نماذج الذكاء الاصطناعي قد أحرزت تقدمًا بمرور الوقت ، إلا أن التحول الأساسي ضروري لإطلاق العنان للإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي.

غالبًا ما يتم استخدام الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات جنبًا إلى جنب مع طرائق أخرى للذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك التعلم الآلي والتعلم العميق. مع إدراك المزيد من الشركات والمؤسسات للمزايا المحتملة لعملية اتخاذ القرار القائمة على البيانات ، تستمر شعبية الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات في النمو.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات؟ 

يعزز الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات أداء خدمات الذكاء الاصطناعي من خلال التعزيز والاستقراء والاستيفاء. من خلال توسيع حجم البيانات المتاحة وتحسين استخدامها ، يساهم الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات في دقة هذه الخدمات وموثوقيتها.

يتضمن هذا النهج الجديد إنشاء الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات باستخدام بيانات التدريب من مصادر مختلفة ، بما في ذلك البيانات التركيبية ومجموعات البيانات العامة / الخاصة. يعمل هذا النهج على تحسين جودة بيانات التدريب مع تقليل الوقت والجهد اللازمين لتوليدها. علاوة على ذلك ، فهو يعزز الكفاءة التي تستخدم بها خدمات الذكاء الاصطناعي بيانات التدريب. وبالتالي ، يمكن للذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات معالجة مجموعات البيانات الإضافية بسهولة ، بغض النظر عن حجمها.  

علاوة على ذلك ، لا يقتصر الذكاء الاصطناعي المرتكز على البيانات على نوع معين من البيانات ، حيث يمكنه الحصول على رؤى من النصوص والصور والصوت والفيديو.

بشكل عام ، تشتمل إستراتيجية الذكاء الاصطناعي المرتكزة على البيانات على الخطوات التالية:

• وضع الملصقات المناسبة وتصحيح أي مشاكل.
• القضاء على مثيلات البيانات الصاخبة.
• توظيف تقنيات زيادة البيانات.
• إجراء هندسة الميزات.
• تحليل الأخطاء.
• إشراك خبراء المجال لتقييم دقة أو عدم دقة نقاط البيانات.

لماذا يعتبر الذكاء الاصطناعي مهمًا لسلسلة التوريد

تلعب إدارة سلسلة التوريد الفعالة دورًا حيويًا في العمليات الناجحة للعديد من الشركات. تشمل سلسلة التوريد الشبكة المعقدة التي تربط الشركة بمورديها ومقدميها المتنوعين. بشكل أساسي ، يشمل جميع المكونات والعمليات اللازمة لإنتاج عنصر وتسليمه للعملاء. يمكن أن يؤدي حدوث خلل واحد في هذه السلسلة إلى تعريض الشركة سريعًا للخطر ، أو إعاقة عمليات التصنيع أو التوزيع أو التسليم.

بالنظر إلى هذه الاعتبارات الهامة ، تعد الإدارة الفعالة لسلسلة التوريد جانبًا أساسيًا للعديد من الشركات. ومع ذلك ، فإن إدارة سلسلة التوريد مهمة معقدة للغاية وصعبة. إنه ينطوي على تنسيق أطراف متعددة ومعالجة عوامل مختلفة ، بما في ذلك توافر المواد ، والمخاوف العمالية ، وتقلبات الأسعار ، وأكثر من ذلك بكثير.

لحسن الحظ ، حقق الذكاء الاصطناعي (AI) تطورات كبيرة في السنوات الأخيرة ، حيث ظهر كأداة قوية مع مجموعة واسعة من تطبيقات الأعمال. في سياق تحسين سلسلة التوريد ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يلعب دورًا تحويليًا.  

كشفت دراسة استقصائية أجريت مؤخرًا بين مؤسسات سلسلة التوريد أن هذا القطاع يتوقع مضاعفة أتمتة الماكينة في عملياتها من الآن وحتى عام 2028. في الأقسام التالية ، سنستكشف كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل فعال لمواجهة هذه التحديات وتعزيز تحسين سلسلة التوريد.

إدارة البيانات 

تعد الإدارة الفعالة للبيانات جانبًا صعبًا في إدارة سلسلة التوريد. يتطلب الكم الهائل من البيانات التي يتم إنشاؤها داخل سلاسل التوريد مراقبة دقيقة وتصنيفًا وتسجيلًا. هذه العملية ضروريةdentالاتجاهات ، واكتشاف المشكلات المحتملة ، وتحسين سلسلة التوريد.

يتفوق الذكاء الاصطناعي في تحليل مجموعات البيانات الكبيرة والاستجابة لها. من خلال تقنيات التعلم الآلي أو العميق ، تتعلم أنظمة الذكاء الاصطناعي باستمرار وتطور نفسها وتحسن قدراتها في المعالجة. من خلال الاستفادة من بيانات سلسلة التوريد ، يمكن تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على التعرف على التناقضات ،dentعلى أنماط عدم الاتساق ، والعمل بشكل استباقي علىdentالمشكلات المحتملة.

كفاءة 

يدور تحسين سلسلة التوريد حول تعظيم الكفاءة. ونظرًا للطبيعة المترابطة لسلاسل التوريد، فإن أي تأخير أو مشكلة في جزء واحد من الشبكة له آثار ripple على المكونات الأخرى. يوفر الذكاء الاصطناعي ميزة كبيرة على البشر والأنظمة الأخرى المعتمدة على الكمبيوتر عندما يتعلق الأمر بالكفاءة، مما يتيح حل المشكلات بسرعة عند ظهورها.

القدرة والتنبؤ بالطلب 

تواجه سلاسل التوريد تحديات مختلفة ، بما في ذلك التأخير والانهيار والطلب غير المتوقع والمزيد. توفر برامج الذكاء الاصطناعي أدوات تنبؤ محسنة لطلب العملاء وقدرة سلسلة التوريد. يمكّن هذا الشركات من ضبط السعة بشكل استباقي أثناء فترات الانشغال أو تقليصها خلال الأوقات البطيئة لتحسين التكاليف.

ادارة المخزون 

تعد الإدارة الدقيقة للمخزون أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على التدفق السلس للسلع داخل سلسلة التوريد. إنه يضمن عمليات المستودعات الفعالة والحماية من نقص المخزون أو الإفراط في التخزين. تتضمن إدارة المخزون عوامل متعددة ، من معالجة الطلب إلى الانتقاء والتعبئة. إن قدرة الذكاء الاصطناعي على التعامل مع كميات هائلة من البيانات تجعله فعالاً للغاية في إدارة المخزون ، ويقلل من الأخطاء ويحسن مستويات المخزون.

خفض التكلفة والسلامة 

التحسين يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز إدارة المستودعات عن طريق تقليل أوجه القصور ، مما يؤدي إلى توفير التكاليف. تساهم المستودعات المُدارة جيدًا أيضًا في تحسين سلامة العمال والمواد.  

يمكن لبعض أنظمة الذكاء الاصطناعي حتى أتمتة المهام التي يؤديها البشر بشكل تقليدي ، مما يزيد من تعزيز السلامة عن طريق إبعاد البشر عن المواقف التي يحتمل أن تكون خطرة. يعمل الذكاء الاصطناعي بسرعة عالية وبمعدل خطأ أقل مقارنة بالبشر ، مما يؤدي إلى زيادة الكفاءة وتقليل التكاليف. ومع ذلك ، يجب مراعاة المخاوف المتعلقة بنقل الوظائف عند تنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي.

إعادة التكوين 

بينما تسعى الشركات جاهدة لتصميم سلاسل توريد جيدة التنظيم لتقليل التناقضات وعدم الكفاءة ، لا يزال من الممكن حدوث تحديات واضطرابات. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تبني منظور شامل لسلسلة التوريد ، والبحث عن فرص للتحسين. قد يتضمن ذلك دمج العديد من الموردين في واحد ، أوdentبتحديد طرق نقل أسرع أو أكثر فعالية من حيث التكلفة ، أو تنفيذ تعديلات استراتيجية أخرى لتحسين أداء الشبكة بشكل عام.

مزايا الذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد

يجلب الذكاء الاصطناعي (AI) مزايا عديدة لإدارة سلسلة التوريد (SCM):

سرعة محسّنة: يسهل الذكاء الاصطناعي تخطيط العرض والطلب بكفاءة من خلال مراعاة عوامل السوق واحتياجات المستهلك والتغيرات البيئية. يؤدي هذا التحسين إلى اتخاذ قرارات أسرع وعمليات مبسطة عبر سلسلة التوريد.

تحسين الخدمات اللوجستية: تعمل الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على تحسين عمليات المستودعات والتوزيع ، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة اللوجستية. يتضمن ذلك إدارة المخزون بكفاءة ، وتوجيه محسن ، وتنسيق محسّن لحركة البضائع.

خفض التكلفة: تساعد حلول SCM المدفوعة بالذكاء الاصطناعي على تقليل التكاليف من خلال تمكين خفض تكاليف المخزون والتخزين. بالإضافة إلى ذلك ، يعمل الذكاء الاصطناعي على تبسيط العمليات ، مما يتيح معالجة أسرع للسلع وتوزيعًا أسرع ، مما يؤدي إلى توفير التكاليف.

تلعب القدرات الذكية ، المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، دورًا حاسمًا في حركة البضائع عبر سلسلة التوريد. تشمل هذه القدرات:

مطابقة العرض والطلب : يساعد الذكاء الاصطناعي في مواءمة العرض مع الطلب من خلال تحليل بيانات السوق والتنبؤ بسلوك المستهلك ، مما يتيح إدارة أفضل للمخزون وتقليل نفاد المخزون أو زيادة المخزون.

التحليلات التنبؤية والوقت المقدر للوصول (ETAs): يستخدم الذكاء الاصطناعي البيانات التاريخية والحقيقية للتنبؤ بأوقات التسليم وتقديم ETAs الدقيقة ، وتحسين رضا العملاء والتخطيط التشغيلي.

رؤية المخزون في الوقت الفعلي: يسمح الذكاء الاصطناعي بالمراقبة في الوقت الفعلي للمخزون أثناء السكون والحركة ، مما يوفر رؤى قيمة حول مستويات المخزون والموقع والحالة ، مما يتيح الإدارة الفعالة للمخزون وتنفيذ الطلبات.

التوفر الدقيق وحالة الطلب: توفر الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي معلومات دقيقة في الوقت الفعلي عن توفر المنتج وحالة الطلب ، وتحسين خدمة العملاء وتمكين اتخاذ قرارات أفضل.

التنبؤ بصيانة الأصول: يتيح الذكاء الاصطناعي إمكانية التنبؤ بالصيانة والإصلاحات التنبؤية للأصول داخل سلسلة التوريد ، مما يؤدي إلى تحسين دورات الصيانة وتقليل وقت التوقف عن العمل.

تحديات الذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد

يجلب اعتماد الذكاء الاصطناعي والقدرات الذكية في SCM فوائد مثل رؤى البيانات المحسّنة والسرعة المحسّنة واللوجستيات المحسّنة وخفض التكلفة وإدارة أفضل لعمليات وأصول سلسلة التوريد.

قطعت التكنولوجيا خطوات كبيرة في حل تحديات سلسلة التوريد ، ولكن من المهم الإقرار بأنه لم يتم تخفيف جميع العقبات بشكل كامل.

قيود البيانات: يعتمد الذكاء الاصطناعي على بيانات عالية الجودة ووفرة لتحقيق نتائج فعالة. ومع ذلك ، فإن العديد من الشركات تكافح مع قيود البيانات من حيث الجودة والكمية. للاستفادة من الذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد ، يجب تقليل قيود البيانات. يستلزم ذلك تحسين جودة البيانات من خلال ممارسات إدارة البيانات الفعالة ودمج البيانات في الوقت الفعلي في العمليات والأنظمة. تضمن المزامنة المستمرة للبيانات أن الشركات تعمل على أحدث المعلومات ، مما يتيح تحليلًا ذا مغزى ورؤى قابلة للتنفيذ.

عدم الثقة في التكنولوجيا: لا يزال الذكاء الاصطناعي تقنية جديدة نسبيًا ، وقد يكون هناك تردد ومقاومة بين الشركات والأفراد لتبنيه. قد ينطوي تنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي ، كما هو الحال في المستودعات ، على تحول من الخبرة البشرية إلى الأنظمة المعتمدة على الكمبيوتر. يتطلب بناء الثقة في الذكاء الاصطناعي إظهار قدراته وإبراز القيمة التي يجلبها. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحسين عمليات التخطيط بشكل كبير وتبسيط العمليات وتحقيق وفورات في التكلفة والوقت. يعد الجمع بين البيانات والخوارزميات والخبرة البشرية أمرًا معقدًا ، لكن رؤية الذكاء الاصطناعي أثناء العمل يمكن أن يساعد في بناء الثقة. يمكن أن تلعب حلول مثل Flowlity ، التي أنشأها خبراء في هذا المجال ، دورًا مهمًا في بناء الثقة في الذكاء الاصطناعي.

معوقات التكنولوجيا: في حين أن الذكاء الاصطناعي مثير للإعجاب ، إلا أنه لا يزال يواجه بعض الحواجز التكنولوجية. في بيئات الإنتاج سريعة الخطى ، يعد اتخاذ القرار في الوقت الفعلي أمرًا ضروريًا. تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي المستندة إلى السحابة نطاقًا تردديًا كبيرًا ، وقد تكون الأجهزة المتخصصة ضرورية للوصول إلى إمكانات الذكاء الاصطناعي ، مما قد يترتب عليه تكاليف إضافية.

تتطلب الشركات حلولًا تجمع بين عوامل العالم الحقيقي والتنبؤات لاتخاذ قرارات مستنيرة وفي الوقت المناسب. يجب أن يعمل الحل الفعال على أتمتة التخطيط وإدارة مستويات المخزون بكفاءة وتوفير تنبيهات للمشكلات المحتملة.

التكاليف التشغيلية: قد يكون إدخال الذكاء الاصطناعي في عمليات سلسلة التوريد مكلفًا للشركات. يمكن أن تكون الاستثمارات الأولية في تكامل التكنولوجيا كبيرة ، ويجب أيضًا مراعاة التكاليف التشغيلية المستمرة. ومع ذلك ، فإن اختيار حلول البرمجيات كخدمة (SaaS) يمكن أن يكون بديلاً فعالاً من حيث التكلفة لتطوير الحلول الداخلية. تم تصميم الذكاء الاصطناعي لتعزيز العمل البشري من خلال أتمتة المهام اليدوية وتسهيل اتخاذ القرار بشكل أفضل.

بينما تتطلب أنظمة الذكاء الاصطناعي الصيانة والاستبدال العرضي ، يمكن للحل المُحسَّن جيدًا أن يثبت فعاليته من حيث التكلفة بمرور الوقت ، مما يؤدي إلى تحسين المخزون والتخطيط والتنبؤ ، مما يؤدي إلى توفير التكاليف.

بناء سلسلة التوريد المستدامة هو مسعى مستمر لتجار التجزئة والمصنعين. من خلال معالجة التحديات المرتبطة بتبني الذكاء الاصطناعي والتغلب عليها ، يمكن للشركات تنفيذ حلول فعالة من حيث التكلفة تبسط عمليات سلسلة التوريد الخاصة بها.

الخاتمة

ظهرت الحلول المرتكزة على الذكاء الاصطناعي كقوة قوية في تحويل إدارة سلسلة التوريد. تستفيد هذه الحلول من الذكاء الاصطناعي لتعزيز الجوانب المختلفة لسلسلة التوريد ، بما في ذلك القدرة على التنبؤ بالقدرة والطلب ، وإدارة المخزون ، وخفض التكاليف ، وتعزيز السلامة. من خلال تسخير قدرات الذكاء الاصطناعي ، يمكن للشركات تحقيق كفاءة تشغيلية أكبر ، وتحسين عملية صنع القرار ، والاستجابة بفعالية للطلبات الديناميكية لمشهد سلسلة التوريد.

يعد التعاون بين الإنسان والآلة مكونًا مهمًا للحلول التي تركز على الذكاء الاصطناعي. بدلاً من استبدال البشر ، يعمل الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع الخبرة البشرية لزيادة عملية صنع القرار ، وأتمتة المهام المتكررة ، وتقديم رؤى قيمة لاتخاذ إجراءات أكثر استنارة. يسمح هذا النهج التعاوني للشركات بالاستفادة من نقاط القوة لكل من البشر والآلات ، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة والدقة والإنتاجية في عمليات سلسلة التوريد.