데이터 중심 AI 솔루션으로 인간-기계 팀 구성을 비용 효율적으로 만들 수 있습니까?

인공 지능(AI)은 기계, 소프트웨어 및 시스템이 인간 지능 및 행동의 특정 측면을 모방할 수 있도록 하는 기술을 말합니다. 정보 이해, 작업 실행, 변화하는 입력 및 환경에 대한 적응을 허용하는 "지능형 에이전트" 및 정교한 알고리즘을 활용하여 작동합니다.

AI는 일반적으로 개선된 통찰력, 제품, 서비스 및 효율성을 제공하는 것을 목표로 의사 결정의 기초로 인간의 추론을 사용합니다. AI 분야에는 기계 학습, 자연어 처리, 계획, 문제 해결, 로봇 공학과 같은 다양한 하위 분야가 존재합니다.

공급망에서 인공 지능의 적용은 정보trac, 데이터 분석, 공급 및 수요 계획, 자율 주행 차량 및 창고 관리와 같은 작업을 포함하여 다양합니다.

데이터 중심 AI의 출현은 기계 학습과 빅 데이터 분석 기술을 통합하여 AI가 알고리즘에만 의존하지 않고 데이터로부터 학습할 수 있도록 함으로써 이러한 환경을 혁신합니다. 결과적으로 우수한 의사 결정을 용이하게 하고 보다 정확한 결과를 제공합니다. 또한 데이터 중심 AI는 기존 AI 접근 방식에 비해 확장성이 뛰어납니다. 데이터 세트의 크기와 복잡성이 증가함에 따라 향후 데이터 중심 AI의 중요성이 커질 것으로 예상됩니다.

데이터 중심 AI 솔루션이란? 

앞서 언급했듯이 이 형태의 AI는 학습 및 예측을 위해 데이터를 활용하기 위해 특별히 제작되었습니다. 기업은 제품, 서비스 및 마케팅에 대한 의사 결정을 알리기 위해 데이터 중심 AI를 자주 사용합니다. 예를 들어, VoIP 전화 서비스의 맥락에서 데이터 중심 AI는 고객 사용 데이터를 이해하고 서비스 향상 방법을 결정하는 데 도움을 줍니다.

데이터 중심 AI는 AI 시스템 구축에 사용되는 데이터의 체계적인 엔지니어링을 포함합니다. Data-Centric AI 시스템을 코드보다 데이터를 우선시하는 프로그래밍으로 간주하십시오. AI 솔루션은 다양한 산업 분야에서 점점 더 많이 채택되고 있으며 AI 모델은 시간이 지남에 따라 발전했지만 AI의 잠재력을 완전히 발휘하려면 근본적인 변화가 필요합니다.

데이터 중심 AI는 종종 머신 러닝 및 딥 러닝을 비롯한 다른 AI 방식과 함께 활용됩니다. 더 많은 기업과 조직이 데이터 기반 의사 결정의 잠재적 이점을 인식함에 따라 데이터 중심 AI의 인기가 계속해서 높아지고 있습니다.

데이터 중심 AI는 어떻게 작동합니까? 

데이터 중심 AI는 증강, 외삽, 보간을 통해 AI 서비스의 성능을 향상시킵니다. 사용 가능한 데이터의 양을 확장하고 활용도를 최적화함으로써 데이터 중심 AI는 이러한 서비스의 정확성과 신뢰성에 기여합니다.

이 새로운 접근 방식에는 합성 데이터와 공개/비공개 데이터 세트를 포함하는 다양한 소스의 훈련 데이터를 사용하여 데이터 중심 AI를 생성하는 것이 포함됩니다. 이러한 접근 방식은 훈련 데이터의 품질을 향상시키면서 생성에 필요한 시간과 노력을 줄입니다. 또한 AI 서비스가 훈련 데이터를 활용하는 효율성을 높입니다. 결과적으로 데이터 중심 AI는 크기에 관계없이 추가 데이터 세트를 쉽게 처리할 수 있습니다.  

또한 데이터 중심 AI는 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오에서 통찰력을 얻을 수 있으므로 특정 유형의 데이터에 제약을 받지 않습니다.

일반적으로 데이터 중심 AI 전략에는 다음 단계가 포함됩니다.

• 적절한 레이블을 적용하고 문제를 수정합니다.
• 시끄러운 데이터 인스턴스를 제거합니다.
• 데이터 증대 기술을 사용합니다.
• 피처 엔지니어링을 수행합니다.
• 오류 분석.
• 도메인 전문가를 참여시켜 데이터 포인트의 정확성 또는 부정확성을 평가합니다.

인공 지능이 공급망에 중요한 이유

효율적인 공급망 관리는 수많은 회사의 성공적인 운영에 중요한 역할을 합니다. 공급망은 회사를 다양한 공급자 및 공급자와 연결하는 복잡한 네트워크를 포함합니다. 기본적으로 항목을 생산하고 고객에게 전달하는 데 필요한 모든 구성 요소와 프로세스를 포함합니다. 이 체인의 단일 중단은 회사를 빠르게 위험에 빠뜨려 제조, 유통 또는 배송 작업을 방해할 수 있습니다.

이러한 중요한 고려 사항을 고려할 때 효과적인 공급망 관리는 많은 비즈니스의 필수 요소입니다. 그러나 공급망 관리는 매우 복잡하고 어려운 작업입니다. 여기에는 여러 당사자를 조정하고 재료 가용성, 노동 문제, 가격 변동 등을 포함한 다양한 요인을 해결하는 것이 포함됩니다.

다행스럽게도 인공 지능(AI)은 최근 몇 년 동안 상당한 발전을 이루었으며 광범위한 비즈니스 응용 프로그램을 포함하는 강력한 도구로 부상했습니다. 공급망 최적화의 맥락에서 AI는 변혁적인 역할을 할 수 있습니다.  

공급망 조직에서 실시한 최근 ​​설문 조사에 따르면 이 부문은 현재부터 2028년 사이에 프로세스에서 기계 자동화가 두 배로 증가할 것으로 예상됩니다. 다음 섹션에서는 AI를 효과적으로 활용하여 이러한 문제를 해결하고 공급망 최적화를 강화할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

데이터 관리 

효과적인 데이터 관리는 공급망 관리의 어려운 측면입니다. 공급망 내에서 생성되는 방대한 양의 데이터는 신중한 모니터링, 분류 및 로깅을 필요로 합니다. 이 프로세스는 추세dent, 잠재적 문제 감지 및 공급망 최적화에 매우 중요합니다.

AI는 대규모 데이터 세트를 분석하고 대응하는 데 탁월합니다. 기계 또는 딥 러닝 기술을 통해 AI 시스템은 지속적으로 학습하고 스스로를 개선하며 처리 능력을 향상시킵니다. 공급망 데이터를 활용하여 AI 시스템은 불일치를 인식하고 패턴을dentdent인 문제를 사전에 식별하도록 훈련할 수 있습니다.

능률 

공급망 최적화는 효율성 극대화를 중심으로 이루어집니다. 공급망의 상호 연결된 특성을 고려할 때 네트워크의 한 부분에서 발생하는 지연이나 문제는 다른 구성 요소에 ripple 효과를 미칩니다. AI는 효율성 측면에서 인간과 다른 컴퓨터 기반 시스템에 비해 상당한 이점을 제공하므로 문제가 발생하면 즉시 해결할 수 있습니다.

용량 및 수요 예측 

공급망은 지연, 고장, 예상치 못한 수요 등 다양한 문제에 직면해 있습니다. AI 프로그램은 고객 수요 및 공급망 용량에 대한 향상된 예측 도구를 제공합니다. 이를 통해 기업은 사용량이 많은 기간에 사전 예방적으로 용량을 조정하거나 느린 시간에 규모를 축소하여 비용을 최적화할 수 있습니다.

재고 관리 

정확한 재고 관리는 공급망 내에서 상품의 원활한 흐름을 유지하는 데 중요합니다. 효율적인 창고 운영을 보장하고 재고 부족 또는 과잉 재고를 방지합니다. 재고 관리에는 주문 처리에서 피킹 및 포장에 이르기까지 여러 요소가 포함됩니다. 방대한 양의 데이터를 처리하는 AI의 능력은 재고 관리에 매우 효과적이며 오류를 줄이고 재고 수준을 최적화합니다.

비용 절감 및 안전성 

Enhancement AI는 비효율성을 최소화하여 창고 관리를 향상시켜 비용을 절감할 수 있습니다. 잘 관리된 창고는 작업자와 자재의 안전 향상에도 기여합니다.  

일부 AI 시스템은 전통적으로 인간이 수행하던 작업을 자동화하여 잠재적으로 위험한 상황에서 인간을 제거함으로써 안전성을 더욱 강화할 수 있습니다. AI는 인간에 비해 빠른 속도와 낮은 오류율로 작동하여 효율성을 높이고 비용을 절감합니다. 그러나 AI 시스템을 구현할 때 일자리 이동에 대한 우려를 고려해야 합니다.

재구성 

기업은 비일관성과 비효율성을 최소화하기 위해 잘 구조화된 공급망을 설계하려고 노력하지만 문제와 중단은 여전히 ​​발생할 수 있습니다. AI 시스템은 공급망의 전체적인 관점을 채택하여 최적화 기회를 모색할 수 있습니다. 여기에는 여러 공급업체를 하나로 통합하거나, 더 빠르고 비용 효율적인 운송 경로를dent하거나, 전체 네트워크 성능을 향상시키기 위한 기타 전략적 조정을 구현하는 것이 포함될 수 있습니다.

공급망에서 AI의 이점

인공 지능(AI)은 공급망 관리(SCM)에 수많은 이점을 제공합니다.

향상된 속도: AI는 시장 요소, 소비자 요구 및 환경 변화를 고려하여 효율적인 공급 및 수요 계획을 용이하게 합니다. 이러한 최적화는 공급망 전체에서 더 빠른 의사 결정과 간소화된 운영으로 이어집니다.

향상된 물류: AI 기반 시스템은 창고 운영 및 유통을 최적화하여 물류 효율성을 향상시킵니다. 여기에는 효율적인 재고 관리, 최적화된 라우팅 및 향상된 상품 이동 조정이 포함됩니다.

비용 절감: AI 기반 SCM 솔루션은 재고 및 보관 비용을 줄여 비용을 절감합니다. 또한 AI는 프로세스를 간소화하여 상품 처리 및 유통 속도를 높여 비용을 절감합니다.

AI와 기계 학습으로 강화된 지능형 기능은 공급망 전체에서 상품 이동에 중요한 역할을 합니다. 이러한 기능에는 다음이 포함됩니다.

공급 및 수요 일치 : AI는 시장 데이터를 분석하고 소비자 행동을 예측하여 공급을 수요와 일치시켜 더 나은 재고 관리를 가능하게 하고 품절 또는 과잉 재고를 줄입니다.

예측 분석 및 예상 도착 시간(ETA): AI는 과거 및 실시간 데이터를 활용하여 배송 시간을 예측하고 정확한 도착 시간을 제공하여 고객 만족도와 운영 계획을 개선합니다.

실시간 재고 가시성: AI는 정지 및 이동 중인 재고를 실시간으로 모니터링하여 재고 수준, 위치 및 상태에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여 효과적인 재고 관리 및 주문 이행을 가능하게 합니다.

정확한 가용성 및 주문 상태: AI 기반 시스템은 제품 가용성 및 주문 상태에 대한 정확한 실시간 정보를 제공하여 고객 서비스를 개선하고 더 나은 의사 결정을 가능하게 합니다.

자산 유지보수 예측: AI는 공급망 내 자산에 대한 예측 유지보수 및 수리 예측을 가능하게 하여 유지보수 주기를 최적화하고 가동 중지 시간을 줄입니다.

공급망에서 AI의 과제

SCM에서 AI 및 지능형 기능을 채택하면 데이터 통찰력 향상, 속도 향상, 물류 최적화, 비용 절감, 공급망 프로세스 및 자산 관리 개선과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

기술은 공급망 문제를 해결하는 데 상당한 진전을 이루었지만 모든 장애물이 완전히 완화된 것은 아니라는 점을 인정하는 것이 중요합니다.

데이터 제한: AI는 효과적인 결과를 제공하기 위해 고품질의 풍부한 데이터에 의존합니다. 그러나 많은 기업이 품질과 양 측면에서 데이터 제약으로 어려움을 겪고 있습니다. 공급망에서 AI를 활용하려면 데이터 제한을 최소화해야 합니다. 이는 효과적인 데이터 관리 관행을 통해 데이터 품질을 개선하고 실시간 데이터를 프로세스 및 시스템에 통합하는 것을 수반합니다. 지속적인 데이터 동기화를 통해 비즈니스는 최신 정보를 기반으로 운영되므로 의미 있는 분석과 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

기술에 대한 신뢰 부족: 인공 지능은 여전히 ​​비교적 새로운 기술이며 이를 채택하는 데 기업과 개인 사이에 망설임과 저항이 있을 수 있습니다. 창고와 같은 AI 시스템을 구현하려면 인간의 전문성에서 컴퓨터 기반 시스템으로의 전환이 필요할 수 있습니다. AI에 대한 신뢰를 구축하려면 AI의 기능을 입증하고 AI가 제공하는 가치를 보여줘야 합니다. AI 시스템은 계획 프로세스를 크게 개선하고 운영을 간소화하며 비용과 시간을 절약할 수 있습니다. 데이터, 알고리즘 및 인간의 전문 지식을 결합하는 것은 복잡하지만 AI가 작동하는 모습을 보면 신뢰를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 해당 분야의 전문가가 만든 Flowlity와 같은 솔루션은 AI에 대한 자신감과 신뢰를 구축하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

기술 제약: AI는 인상적이지만 여전히 특정 기술 장벽에 직면해 있습니다. 급변하는 생산 환경에서는 실시간 의사 결정이 필수적입니다. 클라우드 기반 AI 시스템에는 상당한 대역폭이 필요하며 AI 기능에 액세스하려면 특수 하드웨어가 필요할 수 있으며 추가 비용이 발생할 수 있습니다.

기업은 시기적절하고 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 실제 요인과 예측을 결합하는 솔루션이 필요합니다. 효과적인 솔루션은 계획을 자동화하고 재고 수준을 효율적으로 관리하며 잠재적 문제에 대한 경고를 제공해야 합니다.

운영 비용: 공급망 프로세스에 AI를 도입하는 것은 기업에 비용이 많이 들 수 있습니다. 기술 통합에 대한 초기 투자는 상당할 수 있으며 지속적인 운영 비용도 고려해야 합니다. 그러나 SaaS(Software-as-a-Service) 솔루션을 선택하면 사내 솔루션 개발에 대한 비용 효율적인 대안이 될 수 있습니다. AI는 수동 작업을 자동화하고 더 나은 의사 결정을 촉진하여 인간 작업을 향상하도록 설계되었습니다.

AI 시스템은 유지 관리 및 가끔 교체가 필요하지만 잘 최적화된 솔루션은 시간이 지남에 따라 비용 효율성이 입증되어 인벤토리, 계획 및 예측을 최적화하여 비용 절감으로 이어질 수 있습니다.

지속 가능한 공급망을 구축하는 것은 소매업체와 제조업체를 위한 지속적인 노력입니다. AI 채택과 관련된 문제를 해결하고 극복함으로써 기업은 공급망 운영을 간소화하는 비용 효율적인 솔루션을 구현할 수 있습니다.

결론

AI 중심 솔루션은 공급망 관리를 혁신하는 강력한 힘으로 부상했습니다. 이러한 솔루션은 인공 지능을 활용하여 용량 및 수요 예측, 재고 관리, 비용 절감 및 안전 향상을 포함하여 공급망의 다양한 측면을 향상시킵니다. 기업은 AI 기능을 활용하여 운영 효율성을 높이고 의사 결정을 최적화하며 공급망 환경의 역동적인 수요에 효과적으로 대응할 수 있습니다.

인간-기계 팀 구성은 AI 중심 솔루션의 중요한 구성 요소입니다. AI는 인간을 대체하는 대신 인간의 전문 지식과 함께 작동하여 의사 결정을 강화하고 반복 작업을 자동화하며 보다 정보에 입각한 조치를 위한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 이러한 협력적 접근 방식을 통해 기업은 인간과 기계의 강점을 모두 활용하여 공급망 운영의 효율성, 정확성 및 생산성을 향상시킬 수 있습니다.