テクニカルアーキテクチャでAIを解き放つ方法

スタジオ、リハーサル、チューニング 

ミュージシャンがスタジオ環境でウォームアップし、楽器をチューニングし、サウンドを開発する必要があるのと同じように、AIモデルの価値を最大化するためには、多くの場合、実験と微調整が必要です。しかし、データサイエンティストは必ずしも簡単にリハーサルできるわけではありません。適切な技術環境がなければ、関連する内部データやサードパーティデータに接続し、モデルを構築または改良し、パフォーマンスの高いモデルを大規模に本番環境に導入することは困難な場合があります。 

最新の製品リリースにより、Blue Yonder のお客様は ML Studio にアクセスできるようになり、特定のユースケースに最も調和した機械学習モデルを見つけることができます。ML Studio を使用すると、データ サイエンティストは使い慣れた環境を使用して、特定の結果とシナリオに対応する機械学習モデルを構築できます。このプロセスにより、企業はどのモデルが自社のニーズに最も適しているかを特定し、それらをライブで大規模に容易に展開できます。

ML Studio により、Blue Yonder は柔軟でカスタマイズ可能な機械学習開発ツールキットの提供をリードし、AI からさらなる価値を実現するための広範な可能性を提供します。 

シナリオモデリング 

世界的な需要を予測することは、サプライチェーンにおける最大の課題の1つです。何が起こっても十分に機能する単一の計画を作成することは、可視性とデータへのアクセスが限られている人間のプランナーにとって不可能な作業であり、特に各予測と計画を手動で作成するのに多くの時間を費やす必要がある場合です。シナリオを自動的に生成できる場合でも、従来の方法では数時間かかり、重要な決定が遅れることがあります。

計画などの主要な戦略的機能のプロセスにAIを深く組み込むことは、主要なサプライチェーンオペレーターにとって大きなメリットです。何千ものシナリオを数分でモデル化する能力は、特に特定のビジネス目標に合わせて調整され、高精度のAI主導の需要シグナルを含めると、ゲームチェンジャーになります。最適化されたプランにより、企業は利用可能な供給をより有効に活用して、需要が発生したときに対応できます。

このような迅速なモデリングを提供する技術的能力を持ち、お客様のビジネスと最も重要な戦略的成果に合わせて調整することで、プランナーはより多くの潜在的な計画を迅速に構築し、評価して最大限の柔軟性を得ることができます。 

Blue Yonderのアプローチは、迅速かつ正確なシナリオプランニングの新たな基準を打ち立て、企業が混乱や変化する需要に迅速に適応できるよう支援します。

私たちは、サプライチェーンの状況を変革し、企業が現代のサプライチェーンの複雑さと不安定さを乗り越えられるようにすることを使命としています。

当社のエンドツーエンドのプラットフォームとデジタルネットワークは、相互接続されたエコシステムを構築し、サイロを解消し、取引パートナー間のシームレスなコラボレーションを可能にします。この統合により、計画、実行、コラボレーションが合理化され、企業は変化する市場状況や顧客の要求に迅速に適応できるようになります。その結果、リスクの軽減、効率の向上、パフォーマンスの最適化が実現します。

最新の製品アップデートにより、在庫最適化、需要計画、供給計画、統合事業計画、統合需要供給計画のためのAIおよびML機能の強化により、この使命をどのように推進するかをご覧ください。  

新しいリリースで取り組んだのはAIだけではありません - 詳しくはこちらをご覧ください。