Com l’automatització de dades d’AI pot superar els reptes de les dades de la cadena de subministrament
Com l’automatització de dades d’AI pot superar els reptes de les dades de la cadena de subministrament
La cadena de subministrament actual és més interconnectada i complexa que mai, i les empreses sovint es dirigeixen a la IA per millorar la visibilitat, l'eficiència i la resiliència . Tot i això, moltes empreses han trobat que els seus plans d'AI no han complert les expectatives altes, i el problema real no sempre és la tecnologia en si, sinó la qualitat i la disponibilitat de les dades que proporcionen aquests sistemes .}
El repte de dades de la cadena de subministrament moderna
La cadena de subministrament genera quantitats massives de dades, que provenen de nombrosos sistemes, formats i socis . Segons la investigació d’IBM, aproximadament el 80% de les dades de la cadena de subministrament encara no estan estructurades, cosa que dificulta l’anàlisi, i aquest enfocament fragmentat ha comportat problemes operatius importants {{2} Informació en temps real per respondre eficaçment als canvis de mercat .
Un informe de 2022 McKinsey va trobar que les empreses amb capacitats analítiques avançades normalment aconsegueixen aproximadament 7 . 5% de creixement dels ingressos més elevat que les que no tenen una gestió efectiva de dades . Tot i això, molts equips de la cadena de subministrament encara confien en forts fulls de càlcul i la reconciliació de dades manuals, perdent temps valuós que podrien haver estat utilitzats per a iniciatives estratègiques {{4} tradicional, acceptant nous proveïdors o logisions o logistres o logistres o logisions noves, acceptant els nous proveïdors o logiències o logiències o logiències o logiències o logiències o logiències o logiors o en logiors o logiors o logiors o logiors, acceptant els logers o els logers o els logers o els logers o els logis. Partners és un procés laboriós que pot trigar setmanes o fins i tot mesos a causa dels requisits complexos de dades i la incompatibilitat tècnica, aportant diverses dificultats al negoci.
Primer problema de dades del quilòmetre
Un dels majors obstacles que s’enfronta a la cadena de subministrament avui és l’anomenat “Problema de Dades de la primera milla”, que es refereix a la dificultat de capturar i estandarditzar les dades quan entra per primera ineficient, afectarà tots els processos posteriors i minvarà la fiabilitat de tota la cadena de subministrament .
El que fa que aquest repte sigui encara més complex és la diversitat de sistemes de socis externs, on cada soci pot utilitzar diferents programes, formats de fitxers i estàndards de dades que requereixen una intervenció manual per estandarditzar i integrar . a mesura que les cadenes de subministrament s’expandeixen a nivell mundial, aquestes diferències continuen augmentant, fent que la gestió manual sigui cada cop més difícil i insostenible .
Solució de realitat automatitzada de dades impulsada per IA
Moltes empreses han començat a recórrer a les solucions d'automatització de dades impulsades per IA per abordar aquests reptes fonamentals de dades, que ajuden a simplificar i estandarditzar el flux de dades entrant, facilitant el procés sencer, més senzill, suau i amb menys errors .
Extreure dades dels documents
El processament de documents millorat per IA pot extreure automàticament informació clau de documents tradicionalment desafiants com ara PDF, correus electrònics i imatges . Un estudi recent del Centre de Productivitat i Qualitat Americana (APQC) va trobar que les empreses que utilitzen IA per al processament de documents poden reduir les dades manuals per fins a un 80%, millorar significativament la precisió, automatitzar aquests processos per salvar molt de temps i reduir el risc dels errors, crear una dada més fiable, crear una dada més fiable, crear dades més flables fonament .
Empower Business Users
Les eines actuals permeten als professionals de la cadena de subministrament gestionar directament la integració de dades sense una implicació àmplia, i aquesta capacitat d’autoservei permet una acceptació més ràpida de nous proveïdors o socis logístics, reduint significativament el temps d’integració . segons la investigació de Gartner, les empreses que implementen aquestes solucions d’autoservei han reduït el procés d’acceptació del soci des de les setmanes fins a pocs dies .}}}}}}}} Els usuaris són molt experimentats en tecnologia i cada vegada estan disposats a tenir un paper més actiu en el flux de dades .
Identificar de manera proactiva els errors
Els sistemes d’AI poden identificar activament anomalies, incoherències i inexactituds en els fluxos de dades per evitar que s’escalfin en problemes principals . Aquests models AI aprenen contínuament de les dades històriques i es fan cada cop més adeptes a la detecció precoç de problemes potencials, evitant així les interrupcions .
Informació en temps real i acció immediata
Els mètodes tradicionals de processament de dades per lots (generalment realitzats a la nit) s’estan substituint per l’automatització de dades en temps real, que permet que les cadenes de subministrament responguin immediatament als canvis o interrupcions de dades . la resposta automatitzada en temps real millora l’agilitat, redueix els temps d’inactivitat o les ineficiències i manté les operacions suaus .
Aplicacions i èxits realistes
Les empreses de diverses indústries han obtingut beneficis tangibles:
Un fabricant global ha reduït significativament el temps de processament de les factures de dies a minuts, alhora que millora la precisió de les dades, permetent una anàlisi més complexa i una presa de decisions més ràpida .
Un distribuïdor al detall va reduir significativament el temps d’acceptació del proveïdor, permetent -li ampliar ràpidament la seva xarxa de proveïdors durant el període d’interrupció recent, millorant l’agilitat global i la competitivitat del mercat .
Un proveïdor de logística ha millorat la precisió i la puntualitat de les dades, millorant així la capacitat predictiva dels plans de lliurament, reduint les queixes del servei al client i augmentant la fiabilitat .
Cap a la millora de la gestió de dades de la cadena de subministrament
Les empreses interessades a millorar la gestió de dades de la cadena de subministrament han de tenir en compte els passos pràctics següents:
1. Identifiqueu els punts de dolor clau que causen retards o inexactituds en l'intercanvi de dades externs .
2. Equipeu l'equip amb eines d'autoservei fàcils d'utilitzar per gestionar directament la integració de dades .
3. Comença amb processos petits i específics que poden aportar immediatament la millora i demostrar clarament el valor de l'automatització .
4. Solucions de pla que es poden ampliar efectivament per suportar el creixement sense augmentar proporcionalment els costos ni la complexitat .
Millors dades significa millors resultats de la IA
Aprofitant l’automatització impulsada per l’IA per afrontar els reptes fonamentals de la gestió de dades, les empreses poden desencadenar el potencial d’Ai . que les empreses que entenguin la relació crítica entre la qualitat de les dades i l’èxit de l’IA estaran millor equipades per afrontar la incertesa i la complexitat de les cadenes de subministrament globals .
En última instància, les empreses que inverteixen pensant en l’automatització de dades impulsades per IA milloraran la seva resposta, eficiència operativa i resiliència en un entorn empresarial cada cop més complex i competitiu .
