الذكاء الاصطناعي التوليدي لسلاسل التوريد: الريادة في عصر جديد من الكفاءة والاستدامة

في الآونة الأخيرة، تم تقديم شكوى ضد فولكس فاجن، وبي إم دبليو، ومرسيدس بنز إلى المكتب الفيدرالي الألماني للشؤون الاقتصادية ومراقبة الصادرات، حيث فشلت الشركات في اكتشاف الممارسات غير الأخلاقية في سلاسل التوريد الخاصة بها. ومن الواضح أن عمالقة تصنيع السيارات اعتمدوا على المواد الخام التي تم استخراجها في ظل العمل القسري من قبل أقليات الأويغور المضطهدة في الصين.

من الصعب السيطرة على مخزونك هذه الأيام، ناهيك عن مراقبة سلاسل التوريد بأكملها. ولحسن الحظ، يبدو أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمتلك الأدوات التي تحتاجها للتعامل. يمكنك الاستعانة بشركة استشارية متخصصة في الذكاء الاصطناعي لمساعدتك على توقع طلب العملاء، والكشف عن أي ممارسات مشكوك فيها داخل سلسلة التوريد الخاصة بك، والعثور على موردين جدد يتناسبون مع أهدافك البيئية والأخلاقية.

مهتم؟ ثم دعونا نرى ما يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي التوليدي لسلسلة التوريد، وما هي التحديات المتوقعة أثناء التنفيذ.

ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي في سلسلة التوريد؟

الذكاء الاصطناعي التوليدي هو تقنية يمكنها إنشاء محتوى جديد، مثل النصوص والصور وحتى المستندات، على غرار الأمثلة التي تم تدريبها عليها. إنه بمثابة مساعد ذكي يمكنه إنتاج محتوى جديد حسب الطلب دون برمجته خصيصًا لكل نوع محتوى.

في سياق سلسلة التوريد، يتدرب الذكاء الاصطناعي التوليدي على كميات هائلة من البيانات المتعلقة بسلسلة التوريد، مثل المعلومات اللوجستية، وتاريخ المبيعات، وسجلات المخزون، وما إلى ذلك، وينتج أنواعًا مختلفة من الرؤى بما في ذلك خرائط الطريق المحسنة، وتوقعات الطلب، وتقييم الموردين التقارير واستراتيجيات إعادة التخزين.

كيف يختلف الذكاء الاصطناعي التوليدي عن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التقليدية؟

يتفوق الذكاء الاصطناعي التقليدي في تحليل البيانات التاريخية وتحديد الأنماط. فهو يتمتع بمجموعة واسعة من الإمكانات بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي، بينما يركز الذكاء الاصطناعي التوليدي فقط على إنتاج محتوى يبدو كما لو أنه تم إنشاؤه بواسطة البشر.

تشمل أمثلة الذكاء الاصطناعي التقليدي في حياتنا اليومية السيارات ذاتية القيادة، أو محركات التوصية على موقع التسوق المفضل لديك، أو المساعدين الصوتيين مثل Siri أو Alexa. تدور أمثلة الذكاء الاصطناعي التوليدي حول إنشاء المحتوى. وهي تشمل ChatGPT، الذي ينتج نصًا يشبه الإنسان، وDeepDream، الذي يولد الصور.

يمكنك معرفة المزيد حول دور الذكاء الاصطناعي التقليدي في تحقيق مرونة سلسلة التوريد على مدونتنا.

فوائد الذكاء الاصطناعي التوليدي لسلسلة التوريد لعملك

بعد نشر الذكاء الاصطناعي التوليدي، حتى لو قمت بتطبيقه على حالة استخدام واحدة أو حالتين، ستتمتع شركتك ببعض أو كل المزايا التالية:

• زيادة الكفاءة حيث يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحسين العمليات، مثل إعادة التخزين والمشتريات، بالإضافة إلى إيجاد بدائل شحن أسرع وأرخص
• تقليل تكاليف العمالة لأنه سيؤدي إلى أتمتة المهام الشاقة مثل التنبؤ وإعداد التقارير
• تحسين قابلية التوسع حيث يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتولى عبءًا إضافيًا دون الحاجة إلى توظيف المزيد من الأشخاص
• تعزيز رضا العملاء حيث يمكن للخوارزميات التنبؤ بالطلب والتأكد من عدم نفاد المخزون من المنتجات المفضلة لعملائك
• عمليات مبسطة حيث يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بمشكلات سلسلة التوريد وحلها
• موظفون أكثر إنتاجية حيث يمكنهم الآن التركيز على المهام التي تناسب مؤهلاتهم بشكل أفضل بينما تتعامل نماذج الذكاء الاصطناعي مع إنشاء تقارير كبيرة ومهام شاقة أخرى

هل من المنطقي إنشاء نماذج توليدية مخصصة للذكاء الاصطناعي، أو تحسين النماذج الحالية؟

هناك حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي الجاهزة، مثل C3 Geneative AI، والتي يمكن استخدامها لتحسين رؤية سلسلة التوريد. في حين أن هذه الحلول يمكن أن تكون قوية جدًا، إلا أن الشركة التي تستخدمها لتحسين سلسلة التوريد يمكن أن تواجه التحديات التالية:

• نقص الخبرة في مجالك لأن هذه الحلول غالبًا ما تكون مصممة كنماذج للأغراض العامة
• وستعتمد النتيجة على مجموعة بيانات التدريب. إذا كانت ذات جودة رديئة، أو تحتوي على تحيز، أو ببساطة لا تتطابق مع بيانات شركتك، فإن المحتوى الذي تم إنشاؤه سيعكس هذه المشكلات.
• قد تنتج الخوارزميات شيئًا لا علاقة له بعملك لأنها لا تفهم تفاصيل بياناتك

للحصول على الأداء الأمثل، يمكن لكل مؤسسة تعيين استشاري تكنولوجيا المعلومات لسلسلة التوريد لتطوير نماذج جديدة أو تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية لإضافة المعرفة الخاصة بالمجال. سيكون لهذا النهج الفوائد التالية:

• زيادة الدقة
• مصممة لتلبية احتياجاتك التنظيمية
• من السهل الاندماج في العمليات الخاصة بك
• الملكية الكاملة للتكنولوجيا في حالة التطوير المخصص
• الالتزام بمتطلبات الامتثال الخاصة بالصناعة

لكن ضع في اعتبارك أن الخوارزميات المصممة خصيصًا أكثر تكلفة وتستغرق وقتًا أطول للنشر لأنها مبنية من الصفر وتحتاج إلى التدريب والتحقق من صحتها. لذا، فإن الاختيار النهائي هو المفاضلة بين احتياجات عملك والميزانية المتاحة.

خمس حالات استخدام رئيسية للذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد

حالة الاستخدام 1: التعامل مع المخزون بكفاءة

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحليل كميات كبيرة من البيانات والتوصل إلى سياسات واقتراحات حول كيفية التعامل بشكل أفضل مع المخزون في ظل الاتجاهات الحالية. وإليك كيف يمكن لهذه التكنولوجيا أن تساهم في إدارة المخزون:

• التوصية بسياسات المخزون الديناميكية: تقوم الخوارزميات باستمرار بتحليل معلومات المبيعات واتجاهات الطلب لاقتراح تعديلات على مستويات المخزون لمختلف العناصر في الوقت الفعلي للاستجابة لاحتياجات السوق.
• حساب مستويات المخزون الآمن للتأكد من عدم نفاد المخزون من العناصر الشائعة: يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي حساب مستويات الأمان المثالية بناءً على الطلب المتقلب والمواسم وعوامل أخرى.
• محاكاة السيناريوهات المختلفة التي يمكن أن تؤثر على المخزون، مثل الزيادة الحادة في الطلب واضطرابات العرض: وهذا يمكّن الشركات من التوصل إلى خطة طوارئ لإعادة التخزين عند الحاجة.
• تقليل هدر المخزون: يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي اكتشاف عناصر المخزون بطيئة الحركة التي تؤدي إلى ارتفاع تكاليف الاحتفاظ والتوصية باستراتيجيات لتحسين تدفق المنتج، مثل الخصومات والحملات التسويقية.
• التوصل إلى أساليب التخزين والتوزيع الأكثر فعالية للمنتجات المختلفة

مثال واقعي

Stitch Fix هي شركة أزياء مقرها الرئيسي في كاليفورنيا. لقد قامت بتدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدية على بيانات تفضيلات العملاء الشاملة وغيرها من المعلومات، وتنبأ النموذج بمنتجات الملابس التي سيكون الطلب عليها مرتفعًا وقدم توصيات بشأن إعادة تخزين المخزون. ونتيجة لذلك، أعلنت الشركة عن انخفاض بنسبة 25% في التكاليف المرتبطة بالتخزين ومعالجة العناصر.

حالة الاستخدام 2: تسليم الشحنات بشكل أسرع وأرخص

يمكن للشركات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإدارة سلسلة التوريد لتحليل كميات كبيرة من البيانات حول الظروف الجوية وأنماط حركة المرور والشحنات لإنشاء خرائط طريق محسنة حتى يتمكن الموردون من تسليم المنتجات/المواد بشكل أسرع وأرخص.

يمكن لهذه النماذج أيضًا مراقبة البيانات في الوقت الفعلي لإعادة توجيه الشحنات التي تمر بالفعل في حالة حدوث اختناقات مرورية أو حوادث أو أي مشكلات أخرى على طول المسار المخطط. ستساعد خطط التوجيه الديناميكية هذه السائقين على التكيف بسرعة وتجنب إضاعة ساعات طويلة في حركة المرور.

تدرك الشركات هذه الميزة، وينمو الذكاء الاصطناعي التوليدي في سوق الخدمات اللوجستية بسرعة. وقد بلغت قيمتها 412 مليون دولار في عام 2022، ومن المتوقع أن ترتفع إلى 13.948 مليار دولار بحلول نهاية عام 2032، بمعدل نمو سنوي مركب يصل إلى 43.5٪.

مثال واقعي

قامت إحدى الشركات المصنعة بدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في عملياتها لإدارة المخزون وتحسين عمليات سلسلة التوريد. وقام النظام بتحليل البيانات في الوقت الحقيقي وأوصى بخيارات إعادة التوجيه. أعلنت الشركة عن خفض النفقات اللوجستية بنسبة 12% خلال الأشهر الستة الأولى من نشر الذكاء الاصطناعي.

حالة الاستخدام 3: ضمان سلسلة توريد مستدامة وأخلاقية

تظهر الأبحاث أن قادة الأعمال يتجهون نحو سلسلة التوريد الأخلاقية، والتي تشمل جهود الاستدامة، ويمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يساعد في هذه المبادرة. يمكن للخوارزميات تحليل بيانات الموردين المتاحة للعامة، مثل كفاءة الطاقة، وإنتاج النفايات، وممارسات التصنيع المستدامة، ومصادر المواد الخام، لتحديد المورد الذي يتناسب بشكل أفضل مع أهداف التأثير البيئي الخاصة بك.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي تحديد المناطق التي يمكن للمقاول الحالي الخاص بك تقليل النفايات فيها. على سبيل المثال، يمكن أن يقترح تغيير تصميم التغليف أو العملية اللوجستية. يمكنك مشاركة هذه الأفكار مع المورد الخاص بك إذا كان منفتحًا على الممارسات الصديقة للبيئة. بهذه الطريقة، لا يزال بإمكانك تحقيق أهداف الاستدامة دون إنهاء الشراكة مع الموردين.

مثال واقعي

تعتمد الشركات على خوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدية لاكتشاف الممارسات غير المستدامة وغير الأخلاقية داخل سلسلة التوريد الخاصة بها. على سبيل المثال، تستخدم شركتا Siemens وUnilever هذا النهج لتحديد الموردين المرتبطين بقمع مسلمي الأويغور في الصين، المذكورين في المقدمة.

ويأتي مثال آخر من شركة Frenzy AI ومقرها كاليفورنيا، والتي قامت ببناء نموذج ذكاء اصطناعي توليدي يحلل البيانات، مثل الإقرارات الجمركية ومستندات الشحن، لتتبع المنتجات إلى موردين مختلفين والتحقق مما إذا كانت منتجاتهم تستخدم بشكل أخلاقي.

حالة الاستخدام 4: توقع احتياجات العملاء

يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية معالجة أنواع مختلفة من البيانات مثل المبيعات التاريخية، والاتجاهات الموسمية، والبيانات الاقتصادية، وأنشطة المنافسين، ومعنويات العملاء، وما إلى ذلك للتنبؤ بالطلب. يمكن للخوارزميات مراقبة كل هذا في الوقت الفعلي، وإبلاغك بالاتجاهات القادمة بمجرد ظهورها. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنجاز المهام التالية:

• التنبؤ بالطلب على المنتجات والخدمات المختلفة، مما يسمح للشركات بإخطار مورديها وإعادة التخزين وخدمة العملاء بشكل أفضل
• نموذج سيناريوهات مختلفة لكيفية تغير الطلب حتى تتمكن الشركات من الاستعداد. على سبيل المثال، يمكن أن يوضح كيف يؤثر تغيير استراتيجيات التسعير والتسويق على الطلب.

مثال واقعي

تعتمد Walmart على نظام تنبؤي بالطلب قائم على الذكاء الاصطناعي لتوقع ما سيحتاجه العملاء في كل متجر على حدة. يستخدم عملاق البيع بالتجزئة أيضًا التكنولوجيا لتحليل سلوك العملاء خلال أحداث الجمعة السوداء والتنبؤ بأي اختناقات محتملة.

حالة الاستخدام 5: العثور على المورد المناسب والتفاوض معه

نظرًا لأنه يمكنه تحليل كميات كبيرة من بيانات سلسلة التوريد، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تقديم توصيات قيمة والمساعدة في فحص الموردين. إليك ما يمكن أن تفعله التكنولوجيا:

• تصنيف الموردين: يمكن للخوارزميات تصنيف الموردين بناءً على معايير محددة مسبقًا، مثل التسعير وجودة المواد الخام
• تقييم ممارسات الاستدامة: يتضمن ذلك تقييم البصمة البيئية للمورد المحتمل، والمسؤولية الاجتماعية، وإنتاج النفايات
• تقييم المخاطر المرتبطة بكل مورد مثل المخاطر الجيوسياسية والعوامل الاقتصادية ونقاط الضعف الأخرى
• إنشاء استراتيجيات التفاوض على العقود مصممة خصيصًا لكل مورد

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي أيضًا الاستمرار في مراقبة الموردين الشركاء للتأكد من وفائهم بالتزاماتهم التعاقدية والحفاظ على مستويات الجودة المتوقعة.

مثال واقعي

قامت Walmart بتجربة روبوت الذكاء الاصطناعي المولد من Pactum AI والذي يمكنه التفاوض على الصفقات مع الموردين. وقد ساعد هذا النهج بائع التجزئة على توفير حوالي 3% من نفقات العقد. ومن المثير للدهشة (أو لا)، أن ثلاثة من كل أربعة موردين فضلوا بالفعل التفاوض مع الروبوت.

التحديات التي قد تواجهها مع الذكاء الاصطناعي التوليدي في إدارة سلسلة التوريد

إذا كنت مهتمًا بتنفيذ الذكاء الاصطناعي التوليدي، فكن مستعدًا لمواجهة مجموعة التحديات التالية:

القضايا المتعلقة بالبيانات

تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية إلى كميات كبيرة من البيانات عالية الجودة للقيام بعملها. إذا كانت البيانات مجزأة وغير كاملة وقديمة، فلن تكون النتائج دقيقة. ولا يمكنك التحكم في نوع بيانات الموردين المتاحة للعامة، لذا حاول وضع توقعات معقولة عندما تعتمد على البيانات المقدمة من الآخرين.

وستعمل النماذج أيضًا على بياناتك التنظيمية، مثل تاريخ المبيعات والإحصائيات المالية. هذه هي البيانات التي يمكنك التحكم فيها، لذا تأكد من أنها نظيفة وخالية من التحيز ويمكن الوصول إليها.

التكامل مع الأنظمة الحالية

يحتاج حل الذكاء الاصطناعي الجديد الخاص بك إلى التوافق بسلاسة مع النظام الحالي والاتصال بالتطبيقات الأخرى للوصول إلى بياناتها. وقد يتضمن ذلك تكييف الأنظمة القديمة، وهو ما يمثل تحديًا هائلاً. وقد يتعين عليك إعادة هندسة بعض عملياتك. يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا قويًا جدًا ويتطلب موارد حسابية كبيرة وقدرة على تخزين البيانات. فكر في تكييف البنية التحتية الخاصة بك أو الترتيب للاستضافة السحابية.

بالإضافة إلى ذلك، قد تحتاج على الأرجح إلى التكامل مع برامج الموردين لديك والتوافق مع سير عملهم. تحقق مما إذا كان لديهم واجهة برمجة تطبيقات مخصصة يمكنك استخدامها لجمع البيانات.

التحديات المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي

• في بعض الأحيان، يمكن أن يكون الافتقار إلى إمكانية تفسير الذكاء الاصطناعي مشكلة. ليس من الممكن دائمًا شرح سبب إنتاج الذكاء الاصطناعي التوليدي لهذه الاستجابة/الاقتراح/الاستراتيجية. خذ تقارير الامتثال كمثال. إذا أرادت إحدى المنظمات الحصول على شهادة الأيزو، فإنها تحتاج إلى توثيق عملياتها لعرض الامتثال. ولكن إذا اعتمدت بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي التوليدي لإعداد التقارير، فقد لا تكون قادرة على القيام بذلك.
• يتعين عليك الالتزام بمعايير الصناعة الخاصة بك لاستخدام الذكاء الاصطناعي ولوائح الخصوصية العامة في منطقة عملياتك.

قضايا ما بعد النشر

• يجب أن يتم تصميم أي نظام ذكاء اصطناعي مع الأخذ في الاعتبار الأمان، لأنه يعمل مع كميات كبيرة من المعلومات الحساسة. هناك مجموعة من الممارسات التي يتعين على الشركات اتباعها لضمان أمن البيانات. يتضمن ذلك تشفير البيانات أثناء النقل وأثناء الراحة، وتنفيذ آليات المصادقة، ومراقبة الوصول غير المصرح به، على سبيل المثال لا الحصر. ستحتاج أيضًا إلى مشاركة البيانات مع شبكة الموردين الخاصة بك. تأكد من أن هذا آمن أيضًا.
• تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي عمليات تدقيق منتظمة وتقييمات للأداء وتحديثات لتظل فعالة وذات صلة.

العامل البشري

بعد نشر الذكاء الاصطناعي التوليدي لإدارة سلسلة التوريد، تريد أن يقبله الموظفون ويستخدمونه ويساهمون في تحسينه. من الأفضل إضفاء الطابع الرسمي على القواعد التي ستحكم التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي وتحديد المسؤول عن النتائج النهائية. وهذا هو التحدي. على من يقع اللوم إذا امتلأ المخزون بمنتجات لا يرغب أحد في شرائها؟ ومن المسؤول إذا فشل المورد الذي اختاره الذكاء الاصطناعي في التسليم في الوقت المحدد مرتين على التوالي؟

الشركة مسؤولة أيضًا عن تدريب موظفيها على العمل مع الذكاء الاصطناعي واتباع ممارسات البيانات الآمنة.

هل أنت مقتنع أنك بحاجة إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي؟ إليك ما يجب فعله بعد ذلك

فيما يلي تسع نصائح ستساعدك على البدء في تنفيذ الذكاء الاصطناعي:

• حدد أهداف عملك وما تريد تحقيقه باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لسلسلة التوريد. سيحدد هذا البيانات التي تحتاج نماذجك للوصول إليها.
• فكر في جمع البيانات تلقائيًا حتى تتمكن الخوارزميات الخاصة بك من الوصول إلى المعلومات الحديثة.
• قم بإعداد بياناتك لتستخدمها خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
• تأكد من حصولك على الموافقة لاستخدام بيانات التدريب عند الحاجة والامتثال للوائح خصوصية البيانات.
• قم بتأسيس ممارسات قوية لإدارة البيانات أو الاستفادة من خدمات إدارة البيانات التابعة لجهات خارجية.
• تعزيز التعاون في مجال البيانات بين مؤسستك والموردين.
• استعن بمورد ذكاء اصطناعي موثوق لإنشاء أو تخصيص خوارزميات ذكاء اصطناعي توليدية يمكنها تلبية احتياجاتك الفريدة.
• ابدأ بمشروع تجريبي صغير الحجم وتعلم من حالات الفشل.
• مراقبة النماذج بعد النشر. قم بتنفيذ حلقة تعليقات تتيح للمستخدمين الإبلاغ عن مخاوفهم وتوصياتهم.

إذا كنت تتساءل عن التكاليف المرتبطة بتنفيذ الذكاء الاصطناعي، فاطلع على مقالتنا التفصيلية حول تكلفة الذكاء الاصطناعي.

تواصل معنا إذا كانت لديك أي أسئلة بخصوص استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإدارة سلسلة التوريد أو إذا كنت تريد تقديرًا دقيقًا لتكلفة مشروعك. سنساعدك على بناء/تخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي، وندعمك في جمع البيانات وتنظيفها، ومراجعة النماذج الخاصة بك عند الطلب.

تم نشر هذه المقالة في الأصل على موقع Itrex.