Эп. 19 | Supply Chain Uncut: почему ИИ делает плохие цепочки поставок еще хуже

Внедрение ИИ поверх неработающих процессов цепочки поставок не решает их проблемы. Оно автоматизирует их. Педром Реджай, основатель и руководитель Elevate Growth Partners, присоединяется к ведущему Аарону Макмиллану, чтобы обсудить, почему готовность к ИИ начинается с операционной дисциплины, почему фундаментальные принципы цепочки поставок становятся все более важными по мере развития технологий и что изменили организации, которые действительно извлекают выгоду из ИИ. Ожидайте прямого, конкретного и актуального разговора для любого руководителя цепочки поставок, серьезно задумывающегося о том, где ИИ может найти свое место. Сочетание производственных операций и навыков решения проблем на ранних этапах 03:08 - 04:05 Педром рассказывает, как его ранний интерес к инженерии зародился еще в начальной школе, когда он разобрал компьютер для демонстрации, в сочетании с десятилетним опытом работы футбольным арбитром. Управление стрессовыми ситуациями и человеческими конфликтами на поле подготовило его непосредственно к решению операционных проблем на заводских площадках, в конечном итоге позволив ему масштабировать эти навыки на цепочках поставок в масштабах всего предприятия. Управление рисками в цепочке поставок в условиях непредсказуемости 08:25 - 09:54 Педром обсуждает, как после пандемии глобальные цепочки поставок перешли от стабильных, оптимизированных по затратам моделей к непредсказуемым условиям, вызванным геополитической напряженностью, тарифами и сбоями в судоходстве. Он подчеркивает, что современные менеджеры цепочек поставок должны действовать как страховые агенты, оценивая компромиссы в отношении рисков, чтобы сбалансировать скорость, стоимость и уровень обслуживания клиентов. Приоритизация бизнес-целей над шумом ИИ 19:38 - 20:58 Размышляя о своем времени в Unilever, где он улучшил обслуживание клиентов с 78% до 90%, Педром предостерегает от чрезмерного использования ИИ для определения бизнес-приоритетов. Хотя ИИ может генерировать объемные отчеты, руководство должно сначала определить три-пять наиболее важных клиентов или товарных позиций, используя технологии специально для достижения этих целей. Обучение ИИ выполнению сложных задач и стимулирование к проверке 23:19 - 26:32 Педром советует небольшим компаниям на ранних этапах развития подходить к внедрению ИИ, ориентируясь на выполнение одной конкретной, повторяющейся задачи за раз, например, обработку заказов на покупку или составление электронных писем. Он подчеркивает, что пользователи должны относиться к ИИ как к сотруднику, нуждающемуся в контекстном обучении, и явно побуждать его проверять предположения, а не просто подтверждать гипотезы. Создание механизмов контроля для самоуправляемой цепочки поставок 30:25 - 32:31 Педром подробно описывает концепцию «самоуправляемой цепочки поставок», подчеркивая, что интеллектуальная автоматизация требует строгих операционных механизмов контроля. Поскольку алгоритмы ИИ действуют на всплески данных, не понимая лежащего в основе контекста рекламных акций, системы должны быть запрограммированы на выявление необычных колебаний запасов или спроса, требуя одобрения человека перед размещением автоматизированных повторных заказов. Следите за новостями Supply Chain Digital: Twitter:   / supplychaind   Facebook:   / supplychaindigital   LinkedIn:   / supply-chain-digital   Рассылка новостей: https://mailchi.mp/supplychaindigital...