ChatGPT στην Διαχείριση της Eφοδιαστικής Aλυσίδας

Οι εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) μεταμορφώνουν ραγδαία το επιχειρηματικό τοπίο, επιτρέποντας βελτιωμένη αποδοτικότητα, πληροφορίες και αυτοματοποίηση σε όλους τους κλάδους. Πλέον, τα πιο σύγχρονα συστήματα ΤΝ φυσικής γλώσσας, όπως το ChatGPT, υπόσχονται περαιτέρω αναστάτωση των καθιερωμένων διαδικασιών μέσω ανθρώπινων διαλογικών ικανοτήτων, ξεκλειδώνοντας νέες περιπτώσεις χρήσης.

Ο τομέας της διαχείρισης εφοδιαστικής αλυσίδας βρίσκεται στην πρώτη γραμμή αυτής της αλλαγής που οδηγεί η ΤΝ. Χρησιμοποιώντας προγνωστικά μοντέλα και αλγόριθμους βελτιστοποίησης, οι εταιρείες μπορούν να αντιδρούν πιο γρήγορα στις αλλαγές ζήτησης, να ελαχιστοποιούν τα κόστη μέσω καλύτερων δρομολογήσεων και να αυτοματοποιούν κουραστικές ροές εργασίας. Η McKinsey εκτιμά ότι η ΤΝ θα μπορούσε να δημιουργήσει ετήσια αξία άνω του $1.2- 2 τρισεκατομμυρίου δολαρίων σε λειτουργίες της εφοδιαστικής αλυσίδας.

Το ChatGPT αντιπροσωπεύει το επόμενο κύμα ευφυούς αυτοματοποίησης, ικανό να αναλύει πολύπλοκα αιτήματα και να παρέχει λεπτομερείς απαντήσεις σαν ένας έμπειρος ανθρώπινος ειδικός. Υποστηριζόμενο από μηχανική μάθηση αντί για κώδικα με βάση κανόνες, μπορεί να συνεχίζει να μαθαίνει προκειμένου να αντιμετωπίζει πιο δυναμικές επιχειρηματικές προκλήσεις. Για τους υπεύθυνους της εφοδιαστικής αλυσίδας, η ενσωμάτωση της διαλογικής ΤΝ στις λειτουργίες θα μπορούσε να επιταχύνει την ψηφιοποίηση μέσω βελτιωμένου σχεδιασμού, εποπτείας αποθεμάτων και συνολικής ανθεκτικότητας.

Ωστόσο, η εφαρμογή αντιμετωπίζει επίσης εμπόδια, από την πιθανή κατάργηση θέσεων εργασίας έως τους κινδύνους ασφαλείας με την επέκταση των ροών δεδομένων μεταξύ συστημάτων. Η επίτευξη οφελών ενώ παράλληλα μειώνονται οι προκλήσεις θα απαιτήσει προσεκτικές στρατηγικές υιοθέτησης. Η αξιολόγηση περιπτώσεων χρήσης που ευθυγραμμίζονται με τις ανθρώπινες δυνάμεις και τις ικανότητες της ΤΝ θα επιτρέψει στις εταιρείες να αξιοποιήσουν τα οφέλη παραγωγικότητας χωρίς αρνητικές επιπτώσεις στην οργάνωση.

ChatGPT περιπτώσεις χρήσης στην εφοδιαστική αλυσίδα

Στην ταχέως εξελισσόμενη αγορά της logistics και της διαχείρισης της εφοδιαστικής αλυσίδας, η ενσωμάτωση τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης (AI), όπως η ChatGPT, φέρνει επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο οι εταιρείες σχεδιάζουν, εκτελούν και βελτιστοποιούν τις δραστηριότητές τους.

Από την αυτοματοποίηση των ερωτημάτων εξυπηρέτησης πελατών και τη διευκόλυνση της παρακολούθησης των αποστολών σε πραγματικό χρόνο έως τη βελτιστοποίηση της διαχείρισης αποθεμάτων και την πρόβλεψη της ζήτησης με πρωτοφανή ακρίβεια, η ChatGPT βρίσκεται στην πρώτη γραμμή της ψηφιακής καινοτομίας.

• Πρόβλεψη Διακυμάνσεων Ζήτησης Καταναλωτών

  Με τις διαισθητικές δυνατότητες επεξεργασίας γλώσσας, το ChatGPT μπορεί να αναλύσει χρόνια ιστορικών δεδομένων παραγγελιών, οικονομικές τάσεις και ακόμη και σχέδια κυκλοφορίας νέων προϊόντων για να δημιουργήσει ακριβείς προβλέψεις ζήτησης. Αυτό επιτρέπει στους υπεύθυνους της εφοδιαστικής αλυσίδας να βελτιστοποιήσουν τα επίπεδα αποθεμάτων, το προσωπικό της αποθήκης και τη χωρητικότητα μεταφορών που απαιτούνται για να ανταποκριθούν στον προβλεπόμενο όγκο χωρίς υπερβολικό υπερβολικό απόθεμα.

• Βελτιστοποίηση Διαδρομών Παράδοσης και Μεταφορών

  Η Ai μπορεί να συγκεντρώσει δεδομένα σχετικά με τη χωρητικότητα φορτηγών, την κυκλοφορία σε πραγματικό χρόνο, το κόστος καυσίμων και τις συντεταγμένες των κέντρων διανομής για να βελτιστοποιήσει προγραμματικά τις διαδρομές παράδοσης και την επιλογή τρόπου μεταφοράς. Αυτό ελαχιστοποιεί τα χιλιόμετρα και τους χρόνους παράδοσης, μειώνοντας παράλληλα τα αποτυπώματα άνθρακα.

• Αυτοματοποίηση Διοικητικών και Γραφειοκρατικών Εργασιών

  Tα chatbots μπορούν να χειριστούν εργασίες υψηλού όγκου και επαναλαμβανόμενων διαχειριστικών εργασιών, όπως την έκδοση παραγγελιών, την επιβεβαίωση των ημερομηνιών παράδοσης στους πελάτες και τη δημιουργία τιμολογίων, κάτι που συχνά γίνεται χειροκίνητα σήμερα. Αυτό απελευθερώνει τους εργαζομένους από τη γραφειοκρατία, επιτρέποντάς τους να επικεντρώνονται σε πιο στρατηγικές προτεραιότητες. Η συμμόρφωση με τα πρότυπα εισαγωγής δεδομένων βελτιώνεται επίσης, ενώ παράλληλα επιτρέπει στο προσωπικό να χειρίζεται εξαιρέσεις.

• Βελτίωση Διαχείρισης Αποθεμάτων Αποθήκης

  Η ταχύτητα υπολογισμού του ChatGPT επιτρέπει τη δυναμική προσαρμογή των επιπέδων αποθέματος, της χαρτογράφησης της διάταξης και της κατανομής εργατικού δυναμικού σε όλες τις αποθήκες για ελαχιστοποίηση του κόστους τόσο των πλεονασμάτων όσο και των εξαντλημένων αποθεμάτων. Οι οδηγίες μέσω διαλόγου τυποποιούν επίσης τα πρωτόκολλα αποθήκευσης και συλλογής για μεγαλύτερη συνέπεια.

• Ενίσχυση Διαχείρισης Προμηθευτών και Σχέσεων

  Από τον καθορισμό των αιτημάτων για προσφορά προμηθευτών (RFPs) μέχρι την παροχή πληροφοριών αγοράς για διαπραγματευτικό πλεονέκτημα και την ανάλυση κινδύνων όσον αφορά τους όρους συμβάσεων, το ChatGPT εφοδιάζει τις ομάδες της εφοδιαστικής αλυσίδας με εμπλουτισμένα δεδομένα για έλεγχο και διαχείριση των συνεργατών τους. Αυτό αποτρέπει την υπερβολική εξάρτηση από συγκεκριμένες γεωγραφίες ή προμηθευτές. Τα chatbots διευκολύνουν επίσης την ταχύτερη επίλυση ζητημάτων που σχετίζονται με την παράδοση μέσω γρήγορης πρόσβασης σε πληροφορίες.

• Απαντήσεις σε Ερωτήσεις Πελατών

  Οι εκπρόσωποι εξυπηρέτησης πελατών μπορούν να χρησιμοποιήσουν το ChatGPT για υποστήριξη 24/7, απαντώντας σε ερωτήματα σχετικά με την κατάσταση αποστολής, συμβουλεύοντας για προσαρμοσμένες λύσεις logistics για τους πελάτες και επιλύοντας παράπονα μέσω αναζήτησης σχετικών πληροφοριών και ευχάριστου διαλόγου. Με την πάροδο του χρόνου, το σύστημα μαθαίνει να χειρίζεται κοινές επαναλήψεις για καλύτερη κλιμάκωση αυτοεξυπηρέτησης.

Συνολικά, οι περιπτώσεις χρήσης εκτείνονται από ενημερωτικές έως λειτουργικές, παρέχοντας στους υπεύθυνους της εφοδιαστικής αλυσίδας ισχυρή υποστήριξη Ai για τη διαχείριση στρατηγικών προτεραιοτήτων μαζί με τις καθημερινές ροές εργασίας.

Πλεονεκτήματα στη Διαχείριση της Aλυσίδας Eφοδιασμού

Η εφαρμογή του ChatGPT στη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας προαναγγέλλει μια νέα εποχή αποδοτικότητας και καινοτομίας, προσφέροντας πληθώρα πλεονεκτημάτων που επεκτείνονται σε ολόκληρο το δίκτυο. Καθώς οι επιχειρήσεις προσπαθούν να παραμείνουν ανταγωνιστικές σε μια ολοένα και πιο ψηφιακή αγορά, η υιοθέτηση της τεχνολογίας μπορεί να εξορθολογήσει σημαντικά τις λειτουργίες, να μειώσει το λειτουργικό κόστος και να βελτιώσει τη συνολική ανταπόκριση στις αλλαγές της αγοράς.

1. Ταχύτεροι Χρόνοι Επεξεργασίας

   Μέσω της αυτοματοποίησης επαναλαμβανόμενων αιτημάτων όπως έλεγχοι κατάστασης παραγγελίας και δημιουργία εντολών εργασίας, το ChatGPT εξαλείφει τα εμπόδια από τις χειροκίνητες διοικητικές εργασίες. Απαντάει 24/7 χωρίς χρόνο αναμονής, μαθαίνοντας παράλληλα τα βέλτιστα πρωτόκολλα. Η έξυπνη δρομολόγηση και ο σχεδιασμός αποστολής επιταχύνουν επίσης τους κύκλους διανομής προμηθειών. Συνολικά, η μείωση του χρόνου κύκλου χάρη στην ΤΝ μεταφράζεται σε βελτιωμένη εμπειρία πελατών και κέρδη σε κεφάλαιο κίνησης.

2. Μειώσεις Κόστους

   Από τον προγνωστικό σχεδιασμό αποθεμάτων μέχρι τη βελτιστοποίηση των μεταφορών, το ChatGPT επιφέρει σημαντική εξοικονόμηση κόστους στην εφοδιαστική αλυσίδα. Η απλοποίηση των διαδικασιών απαιτεί λιγότερες υπερωρίες προσωπικού για χειροκίνητη εισαγωγή δεδομένων ή αντιμετώπιση προβλημάτων αποστολής. Επιπλέον, η σύσταση αναπλήρωσης αποθεμάτων just-in-time μειώνει τα τέλη αποθήκευσης.

Η McKinsey εκτιμά ότι ο δυνητικός αντίκτυπος της Εφοδιαστικής Αλυσίδας 4.0 στα επόμενα δύο με τρία χρόνια είναι τεράστιος - αναμένεται μείωση του λειτουργικού κόστους έως και 30% και μείωση των χαμένων πωλήσεων κατά 75%, ενώ τα αποθέματα αναμένεται να μειωθούν έως και 75%, αυξάνοντας ταυτόχρονα σημαντικά την ευελιξία των εφοδιαστικών αλυσίδων.

• Μεγαλύτερη Διαβαθμισιμότητα

  Με το ChatGPT να διαχειρίζεται μεγάλο όγκο αιτημάτων ταυτόχρονα χωρίς κόπωση, η οργανωσιακή ικανότητα επεκτείνεται απεριόριστα για να απορροφήσει αυξήσεις στον όγκο αποστολών ή προβλήματα πελατών χωρίς ανάλογες αυξήσεις προσωπικού. Αυτή η ευελιξία επιτρέπει σε μικρότερες επιχειρήσεις να ανταγωνιστούν τους πρωτοπόρους μέσω της τεχνολογίας.

• Διαθεσιμότητα Πληροφοριών 24/7

  Σε αντίθεση με τους ανθρώπινους εκπροσώπους, το ChatGPT παραμένει συνεχώς διαθέσιμο στους συνεργάτες της εφοδιαστικής αλυσίδας και στους πελάτες για ενημερώσεις παρακολούθησης αποστολών ή ερωτήματα σχετικά με τα αποθέματα. Αυτό αποτρέπει καθυστερήσεις λόγω αναμονής για απαντήσεις την επόμενη εργάσιμη ημέρα. Η γρήγορη πρόσβαση σε υπηρεσίες self-service αποφεύγει επίσης την απασχόληση του χρόνου των εργαζομένων με επαναλαμβανόμενα ερωτήματα.

• Προληπτικός Εντοπισμός Κινδύνων

  Αναλύοντας χιλιάδες σημεία δεδομένων από ειδήσεις, οικονομικές αναφορές, κανονισμούς και περιστατικά μεταφορών, τα μοντέλα διαλογικής Ai μπορούν να εντοπίσουν πιθανούς κινδύνους στην εφοδιαστική αλυσίδα - από γεωπολιτική αστάθεια που επηρεάζει τις περιοχές προμήθειας έως ακραία καιρικά φαινόμενα που απειλούν τις διαδρομές μεταφοράς. Αυτή η πρόβλεψη επιτρέπει την προληπτική μείωση πριν από την εμφάνιση επιχειρησιακών επιπτώσεων.

Συλλογικά, η αποτελεσματικότητα καλύπτει τη βελτίωση της ταχύτητας, του κόστους, της επεκτασιμότητας και της διαχείρισης κινδύνων μέσω της ενίσχυσης της διαχείρισης της αλυσίδας εφοδιασμού με τεχνητή νοημοσύνη.

Προβλήματα εφαρμογής στις λειτουργίες της Aλυσίδας Eφοδιασμού

Ενσωματώνοντας την ΤΝ, όπως το ChatGPT, στις καθημερινές ροές εργασίας της εφοδιαστικής αλυσίδας μπορεί να αποφέρει τεράστια κέρδη σε παραγωγικότητα και πληροφορίες, αλλά εμπεριέχει επίσης σειρά κινδύνων και τεχνολογικών εμποδίων.

Ένας από τους κύριους τομείς πρόκλησης είναι η ομαλή ενσωμάτωση με τα υπάρχοντα συστήματα της επιχείρησης και τις πηγές δεδομένων. Η δημιουργία συνδέσεων μεταξύ παλαιών αποθηκών δεδομένων, λογισμικού ERP και πλατφορμών ηλεκτρονικού εμπορίου τρίτων για τροφοδοσία διαλογικών διεπαφών μπορεί να αποδειχθεί περίπλοκη. Αυτό μπορεί να απαιτήσει εκτεταμένες προσπάθειες μετατροπής δεδομένων και ανάπτυξης API.

Υπάρχουν επίσης εγγενείς ευπάθειες στον κυβερνοχώρο που πρέπει να προστατευθούν με βελτιωμένες ροές δεδομένων ΤΝ, ειδικά όταν εμπλέκονται ευαίσθητες εμπορικές πληροφορίες. Οι έλεγχοι πρόσβασης και η διατομή του δικτύου εμποδίζουν την διείσδυση στο σύστημα ή τη διαρροή δεδομένων. Ωστόσο, η διατήρηση της ανθεκτικότητας του συστήματος έναντι της αυξανόμενης πολυπλοκότητας του κακόβουλου λογισμικού και των ransomware απαιτεί συνεχή επαγρύπνηση με ανταλλαγές πόρων.

Από λειτουργική άποψη, η τρέχουσα γενετική ΤΝ εξακολουθεί να παρουσιάζει κενά στην κατανόηση αποχρώσεων του περιεξομένου, όπως θα έκανε ένας άνθρωπος ενστικτωδώς. Μια καθυστέρηση σε μια διαδρομή εφοδιασμού νωρίς κατά τη βελτιστοποίηση θα μπορούσε να καταστήσει ξεπερασμένες τις υπόλοιπες προτάσεις του για ένα πλήρες σχέδιο μεταφοράς μόλις φτάσει στην αγορά. Ενώ η ταχύτητα υπολογισμού είναι τεράστια, η αντιστοίχιση της ανθρώπινης κρίσης παραμένει μια πρόκληση. Αυτό απαιτεί ανθρώπινους ελέγχους και ισορροπίες.

Τελικά, η αδιαφάνεια πίσω από τις προτάσεις που κάνει ένα AI όπως το ChatGPT καθιστά δύσκολο τον έλεγχο των αποτυχιών. Ο εντοπισμός του ακριβού συνδυασμού παραγόντων που οδήγησε σε προβληματικές συμβουλές εκ των υστέρων μπορεί να αποδειχθεί εξαιρετικά περίπλοκος λόγω των αλγορίθμων τύπου "μαύρο κουτί". Οι ερευνητές καινοτομούν ραγδαία τεχνικές όπως οι εξηγήσεις ANALOGY για να ιχνηλατήσουν τις εσωτερικές λογικές αλυσίδες. Ωστόσο, η ερμηνεύσιμη ΤΝ παραμένει ένας αναδυόμενος υποτομέας που απαιτεί ωρίμανση πριν από την πλήρη διασφάλιση.

Συνολικά, αυτή η πρωτοποριακή τεχνολογία φέρνει τόσο τεράστιες ευκαιρίες όσο και μη ασήμαντα ρίσκα, τα οποία οι υπεύθυνοι της εφοδιαστικής αλυσίδας πρέπει να αξιολογήσουν προληπτικά, να μετρήσουν και να διαχειριστούν μέσω στοχευμένων σταδίων ελέγχου και πιλοτικών εφαρμογών πριν από την ευρεία ανάπτυξη.

Βέλτιστες Πρακτικές στην Eφοδιαστική Aλυσίδα

Όταν ενσωματώνεται μια μεταμορφωτική τεχνολογία όπως η ΤΝ σε πολύπλοκα συστήματα εφοδιαστικής αλυσίδας, η δημιουργία προληπτικών μέτρων για την ηθική και αποτελεσματική υιοθέτηση είναι κρίσιμη.

Αντί να αντικαταστήσουν πλήρως τις υπάρχουσες θέσεις εργασίας, οι βοηθοί διαλόγου αναπτύσσονται με βέλτιστο τρόπο για να συμπληρώσουν τα ανθρώπινα πλεονεκτήματα - διευκολύνοντας εμπλουτισμένα αναλυτικά στοιχεία αλλά όχι καταπατώντας βασικές αποφάσεις.

Το να επιτρέπεται στους εργαζόμενους να επικεντρώνουν τις γνωστικές τους προσπάθειες σε υψηλότερη λογική ενώ η ΤΝ χειρίζεται τη ρουτίνα επεξεργασίας δεδομένων και τις απαντήσεις αυξάνει βιώσιμα την παραγωγικότητα.

Ο αυστηρός έλεγχος των προβλεπτικών προτάσεων και των σεναρίων βελτιστοποίησης έναντι ιστορικών δεδομένων βοηθά στην εκπαίδευση της ακρίβειας, χωρίς να διακινδυνεύει διαταραχές στον πραγματικό κόσμο από ελαττωματικά μοντέλα. Ελεγχόμενα πιλοτικά προγράμματα όπου το ChatGPT λειτουργεί σε πραγματικά περιβάλλοντα αλλά με επίβλεψη επιτρέπουν επίσης στις ομάδες να βελτιώσουν τη λειτουργικότητα για τους προμηθευτές και τους πελάτες πριν από την επέκταση. Η ανάλυση αποτυχιών και οι βρόχοι ανατροφοδότησης ενισχύουν την ασφάλεια.

Η εξασφάλιση της συμμετοχής των εργαζομένων είναι επίσης ζωτικής σημασίας μέσω της εκπαίδευσης σχετικά με το πώς η συνεργασία με ΤΝ απαλλάσσει από τις κουραστικές εργασίες και φέρνει στο φως πληροφορίες για τη βελτίωση της απόδοσης. Η επίδειξη του πώς το ChatGPT ενισχύει τις θέσεις εργασίας μετριάζει τις κοινές ανησυχίες σχετικά με την αντικατάσταση. Η εκπαίδευση επιτρέπει επίσης στο προσωπικό να χρησιμοποιεί εργαλεία όπως διεπαφές εξήγησης για να επικυρώσει τη λογική του συστήματος, αντί να λειτουργεί ως παθητικός αποδέκτης αυτοματοποιημένων προτάσεων.

Τελικά, ενώ η Ai ωριμάζει, η διατήρηση σημείων ελέγχου για την επανεξέταση από ανθρώπους πριν από την εκτέλεση λειτουργικά ευαίσθητων ενεργειών, όπως αλλαγές συμβάσεων, επιτρέπει την προσεκτική διαφύλαξη. Η χειροκίνηνη επίβλεψη σημαντικών αλλαγών περιορίζει τις διαταραχές, εξισορροπώντας την ευελιξία με την αξιοπιστία.

Το Mέλλον της Εφοδιαστικής Αλυσίδας

Το μέλλον της AI στην εφοδιαστική αλυσίδα βρίσκεται στα πρόθυρα μιας μετασχηματιστικής αλλαγής, που υπόσχεται να επαναπροσδιορίσει τα πρότυπα της αποτελεσματικότητας, της διαφάνειας και της ανθεκτικότητας στον κλάδο.

• Επιτάχυνση της διασυνδεσιμότητας και της ορατότητας δεδομένων από άκρη σε άκρη μέσω στρωμάτων ολοκλήρωσης ΤΝ σε όλη την εφοδιαστική αλυσίδα

• Μοντελοποίηση σεναρίων σε ολόκληρη την επιχείρηση μέσω διαλογικών διεπαφών (π.χ. εκτίμηση των επιπτώσεων πολλών εβδομάδων από κλείσιμο αποθηκών)

• Πιο προηγμένη πρόβλεψη αποθεμάτων και απωλειών με ανάλυση εναλλακτικών συνόλων δεδομένων για μείωση των κινδύνων διαταραχής

• Αύξηση της αυτονομίας επιλεγμένων λειτουργιών μακροπρόθεσμα, όπως η ρομποτική συλλογή και οι παραδόσεις χωρίς οδηγό

• Ανάπτυξη δυνατοτήτων συστήματος για προληπτικές συστάσεις μετριασμού σε φυσική γλώσσα

• Επέκταση της προβλεπτικής ανάλυσης έναντι του αντιδραστικού σχεδιασμού μέσω συνεχών αξιολογήσεων κινδύνων

• Η στρατηγική ηγεσία και η επίβλεψη της εφοδιαστικής αλυσίδας παραμένουν απαράβαχτα ανθρώπινες ευθύνες παρά τα κέρδη αυτοματοποίησης

• Σημασία διαχείρισης της ευημερίας των εργαζομένων και της απασχόλησης κατά την υιοθέτηση της ΤΝ για βελτιώσεις της αποδοτικότητας

• Συνολικά, τεράστιες δυνατότητες για κέρδη παραγωγικότητας, αλλά η ηθική εφαρμογή είναι επιτακτική όσον αφορά τους κινδύνους απώλειας θέσεων εργασίας

FAQs

• Πώς μπορούμε να διαφυλάξουμε τις θέσεις εργασίας καθώς η ΤΝ αναπτύσσεται στις λειτουργίες της εφοδιαστικής αλυσίδας?

Μπορείτε να προλάβετε τις επιπτώσεις στις θέσεις εργασίας λαμβάνοντας προληπτικά μέτρα προσαρμογής του εργατικού δυναμικού, όπως επανεκπαίδευση, αξιοποίηση της ΤΝ για ενίσχυση των ανθρώπινων δυνατοτήτων και προγράμματα διαμοιρασμού κερδών. Επιπλέον, η ενσωμάτωση των προτεραιοτήτων του τμήματος ανθρώπινου δυναμικού στην στρατηγική δείχνει τη δέσμευση για την ευημερία των εργαζομένων εν μέσω ψηφιοποίησης.

• Πώς μπορούν οι εφοδιαστικές αλυσίδες να διατηρήσουν την κυβερνοασφάλεια με την ενσωμάτωση του ChatGPT?

Η εφαρμογή ολοκληρωμένων προφυλάξεων, όπως κρυπτογράφηση, έλεγχοι πρόσβασης, εξωτερικοί έλεγχοι και σχέδια αντιμετώπισης περιστατικών συμβάλλει στην προστασία των αυξημένων ροών δεδομένων ΤΝ από νέες απειλές.

• Ποια είναι η περιβαλλοντική επίπτωση της βελτιστοποίησης διαδρομών με Ai?

Ενώ η βελτιστοποίηση διαδρομών με ΤΝ οδηγεί σε ορισμένα οφέλη βιωσιμότητας στην αποδοτικότητα των μεταφορών, οι κίνδυνοι παλινδρόμησης των ενεργειακών ωφελημάτων απαιτούν από τις εταιρείες να δώσουν έμφαση στην απολογισμό άνθρακα του κύκλου ζωής και στην παρακολούθηση της προόδου.

• Πώς μπορούμε να ελέγξουμε τις συστάσεις για τη logistics που προτείνει ένα σύστημα Ai?

Η διατήρηση εμπιστοσύνης επιτυγχάνεται μέσω πλαισίων διαφάνειας που τεκμηριώνουν την προέλευση των μοντέλων, διεπαφών εξήγησης που διευκρινίζουν τις μεταβλητές πίσω από τις συστάσεις και συνεχούς ανάλυσης των εσφαλμένων προβλέψεων για τη βελτίωση του συστήματος.

Πηγές:

Alicke, K., Bechtold, M., Fleischmann, J., Lehmacher, W., & Pflaum, A. (2020, June 10). Supply Chain 4.0 – the next-generation digital supply chain. McKinsey & Company. Retrieved from https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/supply-chain-40--the-next-generation-digital-supply-chain

Manyika, J., Chui, M., Osborne, M., Chui, M., & Brown, J. (2017, January 23). Most of AI's business uses will be in two areas. McKinsey & Company.