მწარმოებლები ძალისხმევით იყვნენ ტექნოლოგიკური განვითარების და ინტეგრაციის წინამორბედები, და იგივე ეხება ხელოვნურს ინტელექტს. ამჟამად, Click Bond, Inc. — აეროუსამყაროსა და მრეწველობის საჭიროებებისთვის შეკრული ნაჭრების მწარმოებელი კომპანია—საკვებისჩეინში AI-ის გამოყენებას იკვლევს. უვიცუბელი გამოწვევა: Click Bond-ის სამეთვალყურეო და NAM SMM-ის ვიცე-მდივნის კარლ ჰუტერის თქმით, მიწოდების ჯაჭვის მართვა რბილი დისციპლინაა, და AI ტექნოლოგიას აქვს შესაძლებლობა მნიშვნელოვნად გააუმჯობესოს ოპერაციები. „არსებობს ბევრი სფერო . . . სადაც ვარაუდების გაკეთება ან ბუფერების დამატება სჭირდება მონაცემების ბუნებრივი არასანდ რეების გამო, “ განმარტა ჰუტერმა. „ეს სწორედ ტექნოლოგიის მნიშვნელოვანი როლია. “ ეფექტურობის ზრდა: AI ეხმარება ამ სირთულეების გადალახვაში ზედამხედველობის გამოაში და დარჩენილ ვარაუდებს ავიცილებს, რაც ხშირად იწვევს ნაკლებ ეფექტიანობას. „ჩვენს უკეთეს სითცად სწორი ინფორმაცია გვაქვს მიწოდების, მოთხოვნის და გრაფიკის შესახებ, “ შენიშნა ჰუტერმა. „ამგვარი ხელსაწყოები საშუალებას გვაძლევს, როგორც მიმწოდებელს, შევიქმნათ ოპტიმალური საწარმო ციკლები, ეფექტურად უზრუნველვყოთ მომხმარებლის მოთხოვნები და დროულად უპასუხოთ just-in-time მიწოდებას. “ „AI ასრულებს მნიშვნელოვან სამუშაოს — იდენტიფიცირებს მნიშვნელოვან ინფორმაციას, კოორდინირებს ისტორიულ მონაცემებს და აკეთებს პროგნოზებს human-ის უნარებს სცილებით, “ ის დაამატა. მონაცემების გადათარგმნა: მიუხედავად იმისა, რომ ინდუსტრიის საერთო სტანდარტი მონაცემების ფორმატზე არ არსებობს, წარმოამდგენლები ხშირად უჭირთ მათი ცოდნის ინტეგრირება.

საბედნიეროდ, AI-ს აქვს ეს პრობლემა გადაჭრაში შესაძლებლობა. „ჩემი მონაცემთა სია შესაძლოა განსხვავდებოდეს ჩემი მომხმარებლებისა და მიმწოდებლებისა. —განაცხადა ჰუტერმა — AI შეუძლია გააცნობიეროს involved მხარეების მონაცემთა სტრუქტურის წესები და დააყენოს მათ შორის თარგმანი. “ მაგალითად, Click Bond ამჟამად ყიდის პროდუქციას Boeing-ს თითქმის ხუთი ათეული წელია, მხარს უჭერს მისი ყველა პროდუქტის ხაზს სამხედროდ, სამოქალაქო და გაშლილ საბადოს სექტორში. AI შეიძლება ამ თანამშრომლობას ახალი სტიმული მისცეს. აწვაშენს წარმოება: AI ხელსაწყოები ასევე ეხმარება პროდუქტმწარმოებლებს წარმოების პროცესში, თანხვედრილ მონაცემთა განსახილველად და გადაწყვეტილებების ფიქსირებისთვის. „[AI-ის თარგმნის უნარი] გავრცელებულია ასევე ტექნიკურ მონაცემთა გარემოს — მოდელების და სიმულაციური სისტემების ნამდვილ ნაწილებად გარდაქმნაზე, “ განაცხადა ჰუტერმა. „ეს იგივე პროცესი აღმოჩნდა. როგორ უნდა გამოიჩინოთ თავდაჯერებულობა და უსაფრთხოება ტექნიკური მონაცემების ორგანიზებაში?ეს ტექნოლოგია ამას შეუწყობს ხელს. “ მომაწოდებელი რჩევები: ჰუტერმა ახლახანს მიიღო მონაწილეობა სემინარში, რომელიც ამ ტექნოლოგიებზე იყო, და ურჩევს მწარმოებლებს, განიხილონ მსგავსი პრაქტიკული სასწავლო შესაძლებლობები. „არ არსებობს უკეთესი მეთოდი, ვიდრე უშუალოდ ამ ხელსაწყოების გამოცდა, რათა მათ უკეთ გაიგოთ, “ აღნიშნა მან. „ხვადეთ წაკითხვა და დაფიქრება, მაგრამ საუკეთესო მიდგომაა პრაქტიკული სწავლა, რათა ნახოთ, რა შეუძლია ამ ინსტრუმენტებს მართლაც გააკეთოს. “