Tedarik Zincirleri için Üretken Yapay Zeka: Yeni Verimlilik ve Sürdürülebilirlik Çağına Öncülük Ediyoruz

Yakın zamanda Volkswagen, BMW ve Mercedes Benz'e karşı Almanya Federal Ekonomik İşler ve İhracat Kontrolü Ofisi'ne, şirketlerin tedarik zincirlerindeki etik dışı uygulamaları tespit edememeleri nedeniyle bir şikayette bulunuldu. Görünen o ki, otomobil imalat devleri, Çin'deki ezilen Uygur azınlıklar tarafından zorla çalıştırılarak çıkarılan hammaddelere güveniyordu.

Bu günlerde kendi envanterinizi kontrol altında tutmak ve tüm tedarik zincirlerini izlemek çok zor. Neyse ki üretken yapay zeka, başa çıkmanız için ihtiyaç duyduğunuz araçlara sahip gibi görünüyor. Müşteri talebini tahmin etmenize, tedarik zincirinizdeki şüpheli uygulamaları ortaya çıkarmanıza ve çevresel ve etik hedeflerinize uygun yeni tedarikçiler bulmanıza yardımcı olması için üretken bir yapay zeka danışmanlık firmasıyla anlaşabilirsiniz.

İlgili? O halde üretken yapay zekanın tedarik zinciri için başka neler yapabileceğini ve uygulama sırasında hangi zorlukların beklenebileceğini görelim.

Tedarik Zincirinde Üretken Yapay Zeka Nedir?

Üretken yapay zeka, eğitim aldığı örneklere benzer şekilde metin, resim ve hatta belgeler gibi yeni içerikler oluşturabilen bir teknolojidir. Her içerik türü için özel olarak programlanmadan, isteğe bağlı olarak yeni içerik üretebilen akıllı bir asistan gibidir.

Tedarik zinciri bağlamında, üretken yapay zeka, lojistik bilgileri, satış geçmişi, envanter kayıtları vb. gibi tedarik zinciriyle ilgili çok miktarda veriyi eğitir ve optimize edilmiş rota haritaları, talep tahminleri, tedarikçi değerlendirmesi dahil olmak üzere farklı türde bilgiler üretir. raporlar ve yeniden stoklama stratejileri.

Üretken Yapay Zeka Geleneksel Yapay Zeka Teknolojisinden Nasıl Farklıdır?

Geleneksel yapay zeka, geçmiş verileri analiz etme ve kalıpları belirleme konusunda üstündür. Doğal dil işleme, bilgisayar görüşü ve makine öğrenimi gibi geniş bir yetenek yelpazesine sahipken, üretken yapay zeka yalnızca insanlar tarafından oluşturulmuş gibi görünen içerik üretmeye odaklanıyor.

Günlük hayatımızdaki geleneksel yapay zeka örnekleri arasında sürücüsüz arabalar, en sevdiğiniz alışveriş web sitesindeki öneri motorları veya Siri veya Alexa gibi sesli asistanlar yer alıyor. Üretken yapay zeka örnekleri içerik oluşturma etrafında döner. Bunlar arasında insan benzeri metinler üreten ChatGPT ve görüntüler üreten DeepDream yer alıyor.

Tedarik zinciri esnekliğini sağlamada geleneksel yapay zekanın rolü hakkında daha fazla bilgiyi blogumuzda bulabilirsiniz.

İşletmeniz için Tedarik Zinciri için Üretken Yapay Zekanın Avantajları

Üretken yapay zekayı dağıttıktan sonra, bunu bir veya iki kullanım senaryosuna uygulasanız bile şirketiniz aşağıdaki avantajların bir kısmını veya tamamını deneyimleyecektir:

• Üretken yapay zeka, yeniden stoklama ve satın alma gibi süreçleri optimize edebilmenin yanı sıra daha hızlı ve daha ucuz nakliye alternatifleri bulabildiğinden artan verimlilik
• Tahmin ve rapor oluşturma gibi sıkıcı görevleri otomatikleştireceği için işçilik maliyetlerinde azalma
• Yapay zeka, daha fazla insanı işe almaya gerek kalmadan ek yükü üstlenebildiğinden iyileştirilmiş ölçeklenebilirlik
• Algoritmalar talebi tahmin edebildiği ve müşterilerinizin en sevdiği ürünlerin envanterinin hiçbir zaman tükenmemesini sağladığı için artan müşteri memnuniyeti
• Yapay zekanın tedarik zinciri sorunlarını tahmin edip çözebilmesi sayesinde operasyonlar kolaylaştırıldı
• Yapay zeka modelleri büyük rapor oluşturma ve diğer sıkıcı görevleri üstlenirken, çalışanlar artık niteliklerine daha iyi uyan görevlere odaklanabildiklerinden daha üretkenler

Özel Üretken Yapay Zeka Modelleri Oluşturmak veya Mevcut Modellerde İnce Ayar Yapmak Mantıklı mı?

Tedarik zinciri görünürlüğünü iyileştirmek için kullanılabilecek C3 Generative AI gibi hazır üretken yapay zeka çözümleri mevcuttur. Bu çözümler çok güçlü olsa da bunları tedarik zinciri optimizasyonu için kullanan bir şirket aşağıdaki zorluklarla karşılaşabilir:

• Bu çözümler genellikle genel amaçlı modeller olarak tasarlandığından alanınızda uzmanlık eksikliği
• Sonuç, eğitim veri setine bağlı olacaktır. Kalitesizse, önyargı içeriyorsa veya şirketinizin verileriyle eşleşmediyse oluşturulan içerik bu sorunları yansıtacaktır.
• Algoritmalar verilerinizin ayrıntılarını anlamadıkları için işinizle alakasız bir şey üretebilir

Optimum performans için her kuruluş, alana özel bilgi eklemek amacıyla yeni geliştirmek veya mevcut yapay zeka modellerinde ince ayar yapmak üzere bir tedarik zinciri danışmanıyla BT kiralayabilir. Bu yaklaşımın aşağıdaki faydaları olacaktır:

• Arttırılmış doğruluk
• Organizasyonel ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmıştır
• Süreçlerinize entegrasyonu kolaydır
• Özel geliştirme durumunda teknolojinin tam sahipliği
• Sektöre özel uyumluluk gerekliliklerine uyma

Ancak özel olarak oluşturulmuş algoritmaların daha pahalı olduğunu ve sıfırdan oluşturuldukları ve eğitilmeleri ve doğrulanmaları gerektiği için konuşlandırılmalarının daha uzun sürdüğünü unutmayın. Dolayısıyla son seçim, iş ihtiyaçlarınız ile mevcut bütçe arasındaki dengedir.

Tedarik Zincirinde Beş Temel Üretken Yapay Zeka Kullanım Örneği

Kullanım Senaryosu 1: Envantere Verimli Bir Şekilde Yaklaşmak

Üretken yapay zeka, büyük miktarda veriyi analiz edebilir ve mevcut eğilimler göz önüne alındığında stokun nasıl daha iyi yönetilebileceğine dair politikalar ve öneriler üretebilir. Bu teknolojinin envanter yönetimine nasıl katkıda bulunabileceği aşağıda açıklanmıştır:

• Dinamik envanter politikaları önerme: Algoritmalar, pazar ihtiyaçlarına yanıt vermek üzere gerçek zamanlı olarak çeşitli öğelerin envanter seviyelerinde ayarlamalar önermek için satış bilgilerini ve talep eğilimlerini sürekli olarak analiz eder.
• Bir envanterde popüler öğelerin tükenmediğinden emin olmak için güvenlik stoku seviyelerini hesaplama: Yapay zeka modelleri, dalgalanan talebe, mevsimlere ve diğer faktörlere göre optimum güvenlik seviyelerini hesaplayabilir.
• Talepte keskin bir artış ve arzdaki aksaklıklar gibi stoğu etkileyebilecek farklı senaryoların simüle edilmesi: Bu, şirketlerin ihtiyaç duyulduğunda yeniden stoklama için bir acil durum planı oluşturmasına olanak tanır.
• Envanter israfının azaltılması: Üretken yapay zeka, yüksek stok maliyetlerine yol açan, yavaş hareket eden stok kalemlerini tespit edebilir ve indirimler ve pazarlama kampanyaları gibi ürün akışını iyileştirmeye yönelik stratejiler önerebilir.
• Farklı ürünler için en etkili depolama ve dağıtım taktiklerini bulmak

Gerçek Hayattan Örnek

Stitch Fix, merkezi Kaliforniya'da bulunan bir moda şirketidir. Kapsamlı müşteri tercihi verileri ve diğer bilgiler üzerine üretken yapay zeka algoritmalarını eğitti ve model, hangi giyim ürünlerinin yüksek talep göreceğini tahmin etti ve envanter yeniden stoklama önerilerinde bulundu. Sonuç olarak şirket, depolama ve ürün taşımayla ilgili maliyetlerde %25'lik bir azalma bildirdi.

Kullanım Senaryosu 2: Gönderilerin Daha Hızlı ve Daha Ucuz Teslim Edilmesi

Şirketler, tedarikçilerin ürünleri/malzemeleri daha hızlı ve daha ucuz şekilde teslim edebilmesi için optimize edilmiş rota haritaları oluşturmak üzere hava koşulları, trafik düzenleri ve sevkiyatlarla ilgili büyük miktardaki verileri analiz etmek amacıyla tedarik zinciri yönetimi için üretken yapay zekayı kullanabilir.

Bu modeller ayrıca, planlanan rota üzerinde trafik sıkışıklığı, kaza veya başka sorunlar olması durumunda halihazırda transit halinde olan gönderileri yeniden yönlendirmek için verileri gerçek zamanlı olarak izleyebilir. Bu tür dinamik rota planları, sürücülerin anında uyum sağlamasına ve trafikte takılıp saatlerce vakit kaybetmekten kaçınmasına yardımcı olacak.

Şirketler bu avantajın farkında ve lojistik pazarındaki üretken yapay zeka hızla büyüyor. Değeri 2022'de 412 milyon dolar olarak gerçekleşti ve 2032'nin sonunda 13.948 milyar dolara yükselmesi ve %43,5'lik devasa bir Bileşik Büyüme Oranı (CAGR) ile büyümesi bekleniyor.

Gerçek Hayattan Örnek

Bir üretici, stokları yönetmek ve tedarik zinciri süreçlerini optimize etmek için üretimsel yapay zekayı faaliyetlerine entegre etti. Sistem, gerçek zamanlı verileri analiz etti ve yeniden yönlendirme seçeneklerini önerdi. Şirket, yapay zeka dağıtımının ilk altı ayında lojistik giderlerini %12 oranında azalttığını bildirdi.

Kullanım Senaryosu 3: Sürdürülebilir ve Etik Bir Tedarik Zincirinin Sağlanması

Araştırmalar, iş dünyası liderlerinin sürdürülebilirlik çabalarını da içeren etik bir tedarik zincirine doğru ilerlediğini ve üretken yapay zekanın bu girişime yardımcı olabileceğini gösteriyor. Algoritmalar, hangi tedarikçinin çevresel etki hedeflerinize daha iyi uyduğuna karar vermek için enerji verimliliği, atık üretimi, sürdürülebilir üretim uygulamaları ve hammadde tedariki gibi kamuya açık tedarikçi verilerini analiz edebilir.

Ayrıca yapay zeka modelleri, mevcut yüklenicinizin israfı azaltabileceği alanları belirleyebilir. Örneğin ambalaj tasarımının veya lojistik sürecinin değiştirilmesini önerebilir. Tedarikçiniz çevre dostu uygulamalara açıksa bu içgörüleri tedarikçinizle paylaşabilirsiniz. Bu şekilde tedarikçi ortaklığınızı sonlandırmadan da sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşabilirsiniz.

Gerçek Hayattan Örnek

Şirketler, tedarik zincirlerindeki sürdürülemez ve etik olmayan uygulamaları tespit etmek için üretken yapay zeka algoritmalarına güveniyor. Örneğin Siemens ve Unilever, giriş bölümünde de belirtildiği gibi Çin'deki Uygur Müslümanlarına yönelik baskıyla bağlantılı tedarikçileri belirlemek için bu yaklaşımı kullanıyor.

Başka bir örnek, ürünleri farklı tedarikçilere kadar takip etmek ve kendi ürünlerinin etik olarak kullanılıp kullanılmadığını kontrol etmek için gümrük beyanları ve sevkıyat belgeleri gibi verileri analiz eden üretken bir yapay zeka modeli oluşturan Kaliforniya merkezli Frenzy AI'dan geliyor.

Kullanım Senaryosu 4: Müşterilerin İhtiyaçlarını Tahmin Etmek

Üretken yapay zeka modelleri, talebi tahmin etmek için geçmiş satışlar, mevsimsel trendler, ekonomik veriler, rakip faaliyetleri, müşteri duyarlılığı vb. gibi farklı türdeki verileri işleyebilir. Algoritmalar tüm bunları gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve yaklaşan trendler ortaya çıkar çıkmaz sizi bilgilendirebilir. Üretken yapay zeka aşağıdaki görevleri gerçekleştirebilir:

• Farklı ürün ve hizmetlere olan talebi tahmin ederek şirketlerin tedarikçilerini bilgilendirmesine, stoklarını yenilemesine ve müşterilere daha iyi hizmet sunmasına olanak tanır
• Şirketlerin hazırlıklı olabilmesi için talebin nasıl değişebileceğine dair farklı senaryolar modelleyin. Örneğin, fiyatlandırma ve pazarlama stratejilerinin değiştirilmesinin talebi nasıl etkilediğini gösterebilir.

Gerçek Hayattan Örnek

Walmart, müşterilerin her bir mağazada neye ihtiyaç duyacağını tahmin etmek için üretken bir yapay zeka tabanlı talep tahmin sistemine güveniyor. Perakende devi, Kara Cuma etkinlikleri sırasında müşteri davranışlarını analiz etmek ve olası darboğazları öngörmek için de bu teknolojiyi kullanıyor.

Kullanım Senaryosu 5: Doğru Tedarikçiyi Bulmak ve Onlarla Pazarlık Yapmak

Üretken yapay zeka, büyük miktarlarda tedarik zinciri verilerini analiz edebildiği için değerli öneriler sunabilir ve tedarikçi incelemesine yardımcı olabilir. İşte teknolojinin yapabilecekleri:

• Tedarikçilerin sıralanması: Algoritmalar, tedarikçileri fiyatlandırma ve hammadde kalitesi gibi önceden tanımlanmış kriterlere göre sıralayabilir.
• Sürdürülebilirlik uygulamalarının değerlendirilmesi: Bu, potansiyel bir tedarikçinin çevresel ayak izinin, sosyal sorumluluğunun ve atık üretiminin değerlendirilmesini içerir
• Jeopolitik riskler, ekonomik faktörler ve diğer zayıf noktalar gibi her tedarikçiyle ilişkili risklerin değerlendirilmesi
• Her tedarikçiye özel sözleşme müzakere stratejileri oluşturmak

Yapay zeka algoritmaları, sözleşme yükümlülüklerini yerine getirdiklerinden ve beklenen kalite seviyelerini koruduklarından emin olmak için iş ortağı tedarikçilerini de izlemeye devam edebilir.

Gerçek Hayattan Örnek

Walmart, Pactum AI'nin tedarikçilerle anlaşmalar yapabilen üretken bir yapay zeka botunu denedi. Bu yaklaşım perakendecinin sözleşme giderlerinde yaklaşık %3 oranında tasarruf etmesine yardımcı oldu. Şaşırtıcı bir şekilde (ya da değil), dört tedarikçiden üçü aslında botla pazarlık yapmayı tercih etti.

Tedarik Zinciri Yönetiminde Üretken Yapay Zeka ile Karşılaşabileceğiniz Zorluklar

Üretken yapay zekayı uygulamakla ilgileniyorsanız aşağıdaki zorluklarla yüzleşmeye hazır olun:

Verilerle İlgili Sorunlar

Üretken yapay zeka modelleri, işlerini yapabilmek için büyük miktarda kaliteli veriye ihtiyaç duyar. Veriler parçalanmış, eksik ve güncelliğini kaybetmişse sonuçlar doğru olmayacaktır. Ayrıca hangi tür tedarikçi verilerinin kamuya açık olduğunu kontrol edemezsiniz; bu nedenle başkaları tarafından sunulan verilere güvenirken makul beklentiler belirlemeye çalışın.

Modeller aynı zamanda satış geçmişi ve finansal istatistikler gibi organizasyonel verileriniz üzerinde de çalışacaktır. Bunlar kontrol edebileceğiniz verilerdir; bu nedenle bunların temiz, önyargısız ve erişilebilir olduğundan emin olun.

Mevcut Sistemlerle Entegrasyon

Yeni yapay zeka çözümünüzün mevcut sisteme sorunsuz bir şekilde uyum sağlaması ve diğer uygulamalara bağlanarak verilerine erişmesi gerekiyor. Bu, çok büyük bir zorluk olan eski sistemlerin uyarlanmasını gerektirebilir. Ve bazı süreçlerinizi yeniden tasarlamanız gerekebilir. Üretken yapay zeka aynı zamanda çok güçlüdür ve önemli miktarda hesaplama kaynağı ve veri depolama kapasitesi gerektirir. Altyapınızı uyarlamayı veya bulut barındırma için düzenleme yapmayı düşünün.

Ek olarak, muhtemelen tedarikçilerinizin yazılımlarıyla entegrasyon yapmanız ve onların iş akışlarına uyum sağlamanız gerekecektir. Veri toplamak için kullanabileceğiniz özel bir API'ye sahip olup olmadıklarını kontrol edin.

Yapay Zeka Kullanımıyla İlgili Zorluklar

• Bazen yapay zekanın açıklanamaması bir sorun olabilir. Üretken yapay zekanın neden bu yanıtı/öneriyi/stratejiyi ürettiğini açıklamak her zaman mümkün olmuyor. Örnek olarak uyumluluk raporlarını ele alalım. Bir kuruluş ISO sertifikası almak istiyorsa, uyumluluk gösterebilmek için süreçlerini belgelemesi gerekir. Ancak raporlama için üretken yapay zekaya çok fazla güveniyorsa bunu yapamayabilir.
• Yapay zeka kullanımına ilişkin endüstri standartlarına ve faaliyet alanınızdaki genel gizlilik düzenlemelerine uymanız gerekir.

Dağıtım Sonrası Sorunlar

• Herhangi bir yapay zeka sistemi, büyük miktarlarda hassas bilgilerle çalıştığı için güvenlik göz önünde bulundurularak tasarlanmalıdır. Veri güvenliğini sağlamak için şirketlerin izlemesi gereken bir takım uygulamalar vardır. Bu, birkaçını saymak gerekirse, aktarım sırasında ve beklemedeyken verilerin şifrelenmesini, kimlik doğrulama mekanizmalarının uygulanmasını ve yetkisiz erişimin izlenmesini içerir. Verileri tedarikçi ağınızla da paylaşmanız gerekecektir. Bunun da güvenli olduğundan emin olun.
• Yapay zeka modellerinin verimli ve alakalı kalabilmesi için düzenli denetimler, performans değerlendirmeleri ve güncellemeler gerekir.

İnsan Faktörü

Tedarik zinciri yönetimi için üretken yapay zekayı dağıttıktan sonra çalışanların bunu kabul etmesini, kullanmasını ve geliştirilmesine katkıda bulunmasını istiyorsunuz. İnsan-yapay zeka işbirliğini yönetecek kuralları resmileştirmek ve nihai sonuçlardan kimin sorumlu olduğunu belirtmek en iyisidir. Ve bu bir meydan okumadır. Envanter kimsenin satın almak istemediği ürünlerle dolup taşarsa kim suçlanacak? Yapay zeka tarafından seçilen bir tedarikçinin art arda iki kez zamanında teslimat yapmaması durumunda kim sorumlu olacak?

Şirket ayrıca çalışanlarının yapay zeka ile çalışması ve güvenli veri uygulamalarını takip etmeleri konusunda eğitilmesinden de sorumludur.

Üretken Yapay Zekaya İhtiyacınız olduğuna İkna Oldunuz mu? İşte Bundan Sonra Yapılması Gerekenler

Yapay zeka uygulamasına başlamanıza yardımcı olacak dokuz ipucu:

• Tedarik zinciri için üretken yapay zeka ile iş hedeflerinizi ve neyi başarmak istediğinizi tanımlayın. Bu, modellerinizin hangi verilere erişmesi gerektiğini belirleyecektir.
• Algoritmalarınızın güncel bilgilere erişebilmesi için otomatik veri toplamayı düşünün.
• Verilerinizi AI ve ML algoritmaları tarafından kullanılacak şekilde hazırlayın.
• Gerektiğinde eğitim verilerinin kullanılması için izin aldığınızdan ve veri gizliliği düzenlemelerine uyduğunuzdan emin olun.
• Güçlü veri yönetimi uygulamaları oluşturun veya üçüncü taraf veri yönetimi hizmetlerinden yararlanın.
• Kuruluşunuz ve tedarikçileriniz arasındaki veri işbirliğini geliştirin.
• Benzersiz ihtiyaçlarınızı karşılayabilecek üretken yapay zeka algoritmaları oluşturmak veya özelleştirmek için güvenilir bir yapay zeka tedarikçisini işe alın.
• Küçük ölçekli bir pilot projeyle başlayın ve başarısızlıklardan ders alın.
• Dağıtımdan sonra modelleri izleyin. Kullanıcıların endişelerini ve önerilerini bildirmelerine olanak tanıyan bir geri bildirim döngüsü uygulayın.

Yapay zeka uygulamasıyla ilgili maliyetleri merak ediyorsanız yapay zekanın maliyetinin ne kadar olduğuna ilişkin ayrıntılı makalemize göz atın.

Tedarik zinciri yönetimi için üretken yapay zekanın kullanımına ilişkin sorularınız varsa veya projeniz için doğru bir maliyet tahmini istiyorsanız bizimle iletişime geçin. Yapay zeka modelleri oluşturmanıza/özelleştirmenize yardımcı olacağız, veri toplama ve temizleme konusunda sizi destekleyeceğiz ve talep üzerine modellerinizi denetleyeceğiz.

Bu makale ilk olarak Itrex web sitesinde yayınlanmıştır.