この記事は、Blue Yonderの最高製品責任者であるGurdip Singh氏による寄稿記事で、2023年8月25日に Unite.AI に掲載されたものです。以下のストーリーからの抜粋。記事の全文を読むには、 Unite.AI.
2020年にサプライチェーンの混乱が取締役会の議論で頻繁に取り上げられるようになったとき、ジェネレーティブAIは瞬く間に2023年のホットな話題となりました。結局のところ、OpenAIのChatGPTは最初の2か月で1億人のユーザーに達し、史上最も急速に普及した消費者向けアプリケーションとなりました。
サプライチェーンは、大量のデータに基づいて機能し、生成することを考えると、ジェネレーティブAIのアプリケーションにはある程度適しています。データの多様性と量、およびさまざまな種類のデータは、サプライ チェーンのパフォーマンスをどのように最適化するかという非常に複雑な現実の問題にさらに複雑さを加えます。また、サプライチェーンにおけるジェネレーティブAIのユースケースは、自動化の増加、需要予測、注文処理と追跡、機械の予知保全、リスク管理、サプライヤー管理など多岐にわたりますが、その多くは予測AIにも適用され、すでに大規模に採用され、展開されています。
この記事では、サプライチェーンにおけるジェネレーティブAIに特に適したいくつかのユースケースを概説し、サプライチェーンのリーダーが投資を行う前に考慮すべきいくつかの注意点を提供します。