Yeni nesil yapay zekayı Microsoft Tedarik Zinciri Platformuna uygulama
Yeni nesil yapay zekayı Microsoft Tedarik Zinciri Platformuna uygulama. Yirmi yılı aşkın bir süredir, müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) ve kurumsal kaynak planlama (ERP) yazılımları, manuel giriş ve yüksek temaslı veri süreçleriyle tanımlanmıştır. O zamandan beri işletmeler, birçok manuel işlemi çeşitli yollarla otomatikleştirme konusunda ilerleme kaydetti, ancak büyük ölçüde bir düzlüğe ulaştı. İş eğilimleriyle ilgili 2023 anketimiz, her 10 çalışandan 9’unun işlerinden kaynaklanan bu tür tekrarlayan görevleri azaltmak için yapay zeka kullanmayı umduğunu ortaya çıkardı.
Tedarik zincirleri, içerdiği çok sayıda kritik iş verisi ve süreci nedeniyle yapay zekanın uygulanması için birincil alan olmuştur. Tedarik zincirleri, işletmelerin operasyonlarını optimize etmelerine, maliyetleri düşürmelerine ve müşteri memnuniyetini artırmalarına olanak tanıyan gelişen teknolojiler ve yeniliklerle birlikte yıllar içinde gelişmiştir. Ancak stok yönetimi, tahmin, üretim planlama, çizelgeleme gibi süreçlerde istatistiksel modeller kullanılırken, sektörde algoritma geliştirmenin ötesinde önemli bir kayma olmamıştır. Tedarik zinciri süreçlerini akıllı ve kendi kendini düzenleyen hale getirmek için öğrenme uygulanmadı. Yeni nesil yapay zeka, sektörü daha çevik, verimli ve değişikliklere duyarlı hale getirerek dönüştürecek.
Mart ayında Microsoft, ERP ve CRM uygulamaları için dünyanın ilk yapay zeka yardımcı pilotunu tanıtan Microsoft Dynamics 365 Copilot’u duyurdu. Dynamics 365 Copilot’taki yeni nesil yapay zeka özellikleriyle, bu çok temaslı, zahmetli süreçler, etkileşimli yapay zeka destekli yardımla dönüştürülebilir.
Copilot ile, yerine getirilmeyen görevler için harcanan zamanı azaltmak ve yürütme hızını ve iş sonuçlarını hızlandırmak için verileri ve yapay zekayı bir araya getirerek ERP’nin potansiyelini daha da ortaya çıkarabilirsiniz.
Microsoft Tedarik Zinciri uygulaması, yeni nesil yapay zekayı hemen hemen her iş fonksiyonuna getirmekten ve özellikle de yapay zekanın Microsoft Tedarik Zinciri Platformunda sahip olduğu fırsatlardan heyecan duyuyoruz . Bu gönderide, tedarik zinciri yönetiminde (SCM) yapay zekaya hem gelişimine hem de mevcut durumuna bakıyoruz ve yeni nesil yapay zekaya ilişkin görüşümüzü paylaşıyoruz .
Endüstri 4.0 yapay zekadır
Dördüncü Sanayi Devrimi, iş günü boyunca nasıl çalıştığımızı ve neye odaklandığımızı daha da değiştiren kapılar açıyor. 1960’ların endüstriyel tesis otomasyonundan 2020’lerin akıllı tedarik zinciri dijital ikizleri çağına kadar çok yol kat ettik. Artık geleneksel tedarik zincirlerini yeni nesil bilişsel tedarik zincirlerine dönüştürebilen önemli teknolojik gelişmelere sahibiz. Bu kognitif tedarik zincirleri kesintileri proaktif olarak tahmin edebilir ve kendi kendine düzeltebilir, yeniden planlamayı tetikleyebilir ve akıllı öneriler sağlayabilir. Böylece, değişen ortamlara gerçek zamanlı olarak hızlı bir şekilde yanıt vermek için insanların ve yapay zekanın birlikte çalışmasını sağlar.
Yapay zeka çağında, yapay sinir ağları ve makine öğrenimi gibi araçlar, kişisel iş akışlarını ve süreçleri otomatikleştirmenin yollarını sağlar. Yine de düşük kodlu uygulamalar, doğal dil işleme ve üretken yapay zeka, insan inovasyonunun yerini almayacak. Öte yandan, uzmanlığımızı ve yeteneğimizi artıracak ve genişletecektir. Bu nedenle Microsoft’ta yapay zekanın insanlara etkilerini, yeteneklerini ve benzersiz potansiyellerini artırmaları için yeni yollar tanımlayacağına inanıyoruz.
Tedarik zinciri yönetimi süreçlerinde yapay zekanın kısa tarihi
Yapay zekanın SCM’deki ilk uygulaması , envanter yönetimi asistanı (IMA) olarak bilinen sözde bir uzman sistemdir . IMA, 1986 yılında ABD Hava Kuvvetleri için yedek parça ikmalini iyileştirmek ve güvenlik stokunu azaltmak üzere tasarlandı. 2 Oradan, 1990’lar, onlarca yıllık yapay zeka kavramına olan ilgide geniş bir canlanma gördü. Sonuç olarak yapay zeka, bu süre zarfında SCM uygulamalarında sınırlı bir şekilde ticari olarak kullanılabilir hale geldi.
2000’lerde, donanım maliyetleri hızla düşerken bilgi işlem gücü artmaya devam etti ve bu da yapay zekaya yapılan yatırımı karşılanabilir hale getirdi. Bununla birlikte, AI’nın SCM’de yaygın olarak benimsenmesi, 2010’larda Endüstriyel Nesnelerin İnterneti’nin (IIoT) yükselişi ve buna bağlı olarak dijital dönüşümdeki hızlanma ile gerçekten yükseldi. Bu faktörler birlikte, tedarik zinciri süreçlerinde üretilen veri miktarında bir patlamaya yol açarak tedarik zincirinde büyük verilerin başlangıcını işaret etti.
Tedarik zincirinin dışında, makine öğrenimi algoritmaları olgunlaştı ve Netflix öneri motoru gibi verimli ve neredeyse standart benzeri özelliklere dönüştü . Aynı zamanda, SCM kullanım örnekleri şekilleniyor ve değer sunmaya başlıyordu. Makine öğreniminin ilk uygulamaları, yüksek tahmin doğruluğu elde etmek için regresyon modellerini kullanan talep tahmini, model tanıma kullanan kısa vadeli talep algılama, varlıklarda anormallik tespitleri ve envanter optimizasyonu alanlarında geldi.
Günümüzde AI, görüntü ve konuşma tanıma, doğal dil işleme ve otonom araçlar dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalarda kullanılmaktadır. OpenAI’den Dall-E2 ve ChatGPT gibi daha yeni atılımlar, kısa süre önce kullanıma sunduğumuz Dynamics 365 Copilot’un kanıtladığı gibi, hızla yeni kapılar açıyor. Ancak çoğu şirket, talebi tahmin etmek veya üretimi planlamak gibi hâlâ analitik ve promosyon kullanım durumlarına odaklanıyor.
Bu nedenle kuruluşlar, kendi kendine öğrenen tedarik zincirlerini, daha gelişmiş tedarik zinciri algoritmalarını ve büyük verilerdeki insan algısının ötesindeki kalıpları tanımayı içeren yapay zekanın potansiyelini henüz tam olarak keşfetmedi. Yapay zeka, SCM’de yinelenen kararların çoğunu otomatikleştirebilir ve tedarik zinciri sistemleriyle insan bağlamında etkileşim kurabilir, ancak bu, çok büyük ve artan miktarda tedarik zinciri verilerini birleştirmek için eski ve modern çözümleri birbirine bağlayacak bir platform gerektirir.
Bizi LinkedIn‘den takip edebilirsiniz
