Üreticiler, sürekli olarak teknolojik gelişme ve entegrasyonun ön saflarında yer almışlardır ve bu durum Yapay Zeka için de geçerlidir. Şu anda, uzay ve endüstriyel uygulamalarda yapışkanlı bağlantı elemanları üreten Click Bond, Inc. , tedarik zincirleri içinde yapay zeka kullanımlarını araştırmaktadır. Sorun: Click Bond CEO'su ve NAM SMM Başkan Yardımcısı Karl Hutter’a göre, tedarik zinciri yönetimi hâlâ kesin olmayan bir disiplin olup, yapay zeka teknolojisi operasyonları önemli ölçüde geliştirme potansiyeline sahiptir. “Hangi alanlarda…tahminlerde bulunmak veya tamponlar eklemek zorunda kalındığını görebiliyoruz çünkü veriler doğası gereği güvenilir değil, ” dedi Hutter. “İşte tam da burada teknoloji önemli bir rol oynayabilir. ” Verimliliği artırmak: Yapay zeka, gürültüyü filtreleyerek ve genellikle verimsizliklere yol açan varsayımlardan kaçınarak bu zorlukların üstesinden gelmeye yardımcı olur. “Ürün arzı, talep ve planlama konusunda daha iyi netlik ihtiyaç duyuyoruz, ” dedi Hutter. “Bu tür araçlar, bir tedarikçi olarak, üretim süreçlerimizi optimize etmemize, müşteri ihtiyaçlarını etkin şekilde karşılamamıza ve tam zamanında tedariklere hızlıca cevap vermemize olanak tanır. ” “Yapay zeka, önemli bilgileri tanımlama, geçmiş verileri ilişkilendirme ve insan kapasitesinin ötesinde tahminler yapma gibi hayati bir görev gerçekleştirir, ” diye ekledi. Veri çevirisi: Veri biçimlendirmesi için evrensel endüstri standardı olmadığından, üreticiler bilgilerinin entegrasyonunda sık sık zorluk yaşar. Neyse ki, yapay zeka bir çözüm sunar. “Veri tablolarım, müşterilerim ve tedarikçilerimin tablolarından farklı olabilir, ” dedi Hutter.

“Yapay zeka, tüm tarafların veri yapı kurallarını anlayabilir ve aralarındaki iletişimi sağlayan bir tercüman gibi hareket edebilir. ” Örneğin, Click Bond neredeyse dört on yıldır Boeing’e ürün tedarik etmektedir ve her askeri, sivil ve uzay sektörü ürün hattını desteklemektedir. Yapay zeka bu işbirliğini yeni seviyelere taşıyabilir. Üretimi ilerletmek: Yapay zeka araçları, üretim sırasında farklı veri türlerini yorumlayıp çözümler önermede de yardımcı olur. “[Yapay zekanın çeviri yeteneği], aynı zamanda teknik veri ortamına da uygulanabilir—model ve simülasyonları gerçek parçalara dönüştürmek, ” dedi Hutter. “Benzer bir süreçtir. Teknik veriyi güvenle ve emin şekilde nasıl paylaşabilirsiniz?Bu teknoloji bunu kolaylaştırabilir. ” Üreticilere rehberlik: Hutter, yakın zamanda bu teknolojilere odaklanan bir atölyeye katıldı ve yapay zeka ile ilgilenen üreticilere benzer pratik öğrenim fırsatları aramalarını öneriyor. “Bu araçları ilk elden deneyimlemek, onları gerçekten kavramanın en iyi yoludur, ” teşvik etti. “Geniş çapta okumalar yapabilir ve düşünceler yürütebilirsiniz, ancak en iyi yaklaşım, pratik eğitimle bu araçların gerçekten neler başarabileceğini keşfetmektir. ”