Kako automatizacija podataka AI može prevladati izazove podataka o lancu opskrbe
Kako automatizacija podataka AI može prevladati izazove podataka o lancu opskrbe
Današnji lanac opskrbe više je međusobno povezaniji nego ikad prije, a kompanije se često okreću AI-u da poboljšaju vidljivost, efikasnost i otporno što su mnogi susretljivi da nisu ispunili visoka očekivanja, a stvarni problem nije uvijek tehnologija, već i kvaliteta i dostupnost podataka koji pružaju ove sisteme .
Izazov podataka u modernom lancu snabdevanja
Opskrbni opskrbne količine podataka, koji dolaze iz brojnih sistema, prema IBM-ovim istraživanjima, što je teško analiziralo, a taj se rascjepni prilaz doveo do značajnih operativnih pitanja, stvarajući slijepe mrlje za donosioce odluka za efikasno reagiranje u stvarnom vremenu za učinkovito na promjene na tržištu .
2022. McKinsey izveštaj utvrdio je da kompanije sa naprednim analitičkim mogućnostima postižu otprilike 7% većih prihoda od onih bez efikasnog menadžera podataka i ručno oslanjajući se na strateške inicijative, prihvatanje novih dobavljača ili logističkih partnera je naporan proces koji može trajati sedmice ili čak mjesec Zbog složenih zahtjeva za podatke i tehničku nekompatibilnost, donošenje različitih poteškoća u poslovanje.
Pitanje podataka prvog kilometra
Jedna od najvećih prepreka s kojima se suočava lanac opskrbe predstavljaju takozvani "problem sa velikim kilometražom", koji će u osnovnoj interakciji biti u uvoznici, kao što su fakturi, ako je ovaj početni korak sklon pogreškama ili neefikasnim, utjecat će na svake naredne procese i potkopavanje pouzdanost cijelog lanca opskrbe.
Ono što ovaj izazov čini još složenija je raznolikost vanjskih partnerskih sistema, gdje svaki partner može koristiti različite softver, datotečne formate i integrirati . kako bi se opskrbili na globalnoj razini, te razlike i dalje povećavaju, čineći ručno upravljanje, čim se ručno upravljanje sve više teže i neobično čineći razinu, čineći ručno upravljanje, čineći ručnim upravljanjem
AI pogonjena automatizacija podataka Resolacije stvarnosti
Mnoga preduzeća su se počele okrenutim rješenjima za automatizaciju podataka AI kako bi se riješili ovim temeljnim izazovima za podatke, koji pomažu pojednostavljuju i standardiziraju dolazni protok podataka, čineći čitav proces lakše, jednostavnije, glađu i sa manje grešaka .
Izdvojite podatke iz dokumenata
AI Poboljšana obrada dokumenata sada može automatski izvući ključne podatke iz tradicionalno izazovnih dokumenata kao što su PDFS, e-poruke i slike . Centar za preradu dokumenata (APQC) značajno poboljšati tačnost i smanjiti rizik od grešaka, stvarajući pouzdaniji podaci .
Osnažite poslovne korisnike
Današnjim alatima omogućuju profesionalcima lanca opskrbe da direktno upravljaju integracijom podataka, a ova samoposlužna sposobnost omogućava brže prihvaćanje novih dobavljača ili su servisirajuće intekcijske rešenja skraćuju od nekoliko dana ., kako su poslovni i operativni korisnici visoko poznati tehnologiju i sve više voljni da igraju aktivniju ulogu u protoku podataka .
Proaktivno identificirati greške
AI sustavi mogu aktivno identificirati anomalije, nedosljednosti i netočnosti u prijenosu podataka kako bi ih spriječili u glavnim pitanjima . ovi AI modeli i postaju sve vještiji u ranom otkrivanju potencijalnih problema, čime se sprečava prekid potencijalnih problema, čime se sprečava prekidi;
Uvid u stvarnog vremena i neposredna akcija
Tradicionalne metode obrade podataka (obično provedene noću) zamjenjuju se automatizacijom podataka u stvarnom vremenu, što omogućava da se opskrbljuju da odmah odgovore na promjene podataka ili prekide . automatizirani reaktnosti u stvarnom vremenu, smanjuje zastoj ili neefikasnosti, a operacije čuva i ostavlja da operacije čuva glatko .
Realne aplikacije i dostignuća
Kompanije iz različitih industrija stekle su opipljive pogodnosti:
Globalni proizvođač značajno je smanjio vrijeme obrade računa od dana do zapisnika, dok poboljšava tačnost podataka, omogućujući složeniju analizu i brže donošenje odluka .
Maloprodajni distributer značajno smanjuje dobavljača, što je omogućilo brzo proširiti svoju mrežu dobavljača tokom nedavnog razdoblja prekida, poboljšavajući ukupnu agilnost i tržišnu konkurentnost .
Pružatelj logistike poboljšalo je tačnost i pravovremenost podataka, čime se povećava prediktivna sposobnost planova isporuke, smanjujući pritužbe za korisnike i povećanje pouzdanosti .
Prema poboljšanom upravljanju podacima o lancu snabdevanja
Kompanije zainteresirane za poboljšanje upravljanja podacima o napajanju trebale bi razmotriti sljedeće praktične korake:
1. Prepoznati ključne bodove bolova koji uzrokuju kašnjenja ili netočnosti u vanjskoj razmjeni podataka .
2. Opremite tim sa korisničkim samoposlužnim alatima za direktno upravljanje integracijom podataka .
3. Počnite sa malim, specifičnim procesima koji mogu odmah donijeti poboljšanje i jasno pokazati vrijednost automatizacije .
4. Planirati rješenja koja se mogu efikasno proširiti na podršku rasta bez proporcionalno povećanja troškova ili složenosti .
Bolji podaci znači bolje AI rezultate
Iskorištavanjem automatizacije AI za rješavanje temeljnih izazova za upravljanje podacima, mogu u potpunosti osloboditi potencijal Ai {{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{{. kompanija koje razumiju kritički odnos između kvaliteta podataka i AI uspjeha bit će bolje opremljeni za nošenje i složenosti globalnih lanaca opskrbe.
Konačno, preduzeća koja promišljeno ulažu u automatizaciju podataka AI poboljšaće njihovu reakciju, operativnu efikasnost i otpornost u sve složenijem i konkurentnim poslovnim okruženjem .
