In che modo la tua architettura tecnica può liberare l'intelligenza artificiale

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In che modo la tua architettura tecnica può liberare l'intelligenza artificiale 

  • In che modo la tua architettura tecnica può liberare l'intelligenza artificiale
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La ricerca di Blue Yonder ha rilevato che l'80% delle organizzazioni globali ha sperimentato o implementato l'intelligenza artificiale generativa (AI) nelle proprie catene di approvvigionamento. Tuttavia, andare oltre un progetto pilota e incorporare l'intelligenza artificiale nei processi aziendali per realizzarne veramente il massimo potenziale è una sfida importante. Secondo il Project Management Institute, tra il 70 e l'80% delle iniziative di intelligenza artificiale si conclude con un fallimento, evidenziando quanto possa essere difficile collegare gli strumenti e la tecnologia di intelligenza artificiale e apprendimento automatico (ML) generali esistenti nei contesti industriali.  

Uno dei maggiori ostacoli è l'architettura tecnica. Le soluzioni puntuali per i processi della supply chain non sono adatte a fornire all'intelligenza artificiale i dati di cui ha bisogno. Le aziende che si affidano a soluzioni puntuali e processi batch non sono in grado di fornire agli strumenti di intelligenza artificiale la giusta qualità dei dati, in modo sufficientemente rapido, e non hanno la portata di una visione end-to-end per garantire che gli strumenti di intelligenza artificiale che stanno adottando offrano decisioni o ottimizzazioni preziose. 

In questo blog, esploreremo tre modi in cui l'architettura tecnologica della supply chain può essere migliorata per consentire alle aziende di adottare e realizzare valore dall'intelligenza artificiale e mostreremo come l'architettura tecnica di Blue Yonder sia costruita appositamente per questo. 

Modello di dati ottimizzato per l'intelligenza artificiale 

Un modello di dati comune funge da framework standardizzato che definisce il modo in cui i dati sono strutturati e interconnessi in vari sistemi e applicazioni. Fornisce uno schema unificato, garantendo che i dati siano coerenti e interoperabili in modo che i diversi sistemi comunichino in modo efficace. 

Un modello di dati ottimizzato per l'intelligenza artificiale è strutturato in modo da consentire all'intelligenza artificiale/machine learning di prima parte di sfruttare i dati con maggiore velocità e precisione, portando a raccomandazioni e analisi delle cause principali più rapide. Ad esempio, i dati in questa forma possono essere utilizzati dalle funzionalità ML e AI leader del settore di Blue Yonder, che creano informazioni accurate e spiegabili su tutti i prodotti. Tuttavia, un modello di dati comune basato sull'intelligenza artificiale consente anche di acquisire e utilizzare facilmente i dati da parte di agenti di intelligenza artificiale esterni. Questi agenti possono interagire sia con i dati aziendali di prima parte che con i dati di terze parti al di fuori dell'azienda per fare previsioni più informate e suggerire le azioni giuste. 

Senza progettare questo elemento architettonico chiave per le esigenze dell'intelligenza artificiale, gli agenti di intelligenza artificiale esterni avranno difficoltà a inserire i dati aziendali e a formulare raccomandazioni pertinenti. Per assicurarsi che i nostri clienti possano adottare efficacemente l'intelligenza artificiale agentica all'avanguardia, Blue Yonder ha fornito un modello di dati ottimizzato per l'intelligenza artificiale nell'ultima versione del prodotto (24.4) per migliorare le prestazioni dell'intelligenza artificiale integrata e per consentire un'integrazione più semplice con agenti e applicazioni di intelligenza artificiale esterni. 


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Gli agenti di intelligenza artificiale stanno rivoluzionando i magazzini, aiutandoli a lavorare in modo più intelligente, non più difficile. Automatizza le attività ripetitive, ottimizza la gestione dell'inventario e prevedi le esigenze di manutenzione per aumentare l'efficienza e i risparmi.

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Studio, prove e accordatura 

Proprio come i musicisti hanno bisogno di riscaldarsi, accordare i loro strumenti e sviluppare il loro suono in un ambiente di studio, i modelli di intelligenza artificiale spesso necessitano di un po' di sperimentazione e messa a punto per massimizzare il loro valore. Tuttavia, i data scientist non hanno sempre un modo semplice per provare. Può essere difficile connettersi a dati interni e di terze parti pertinenti, creare o perfezionare modelli e mettere in produzione i modelli con le migliori prestazioni su larga scala senza il giusto ambiente tecnico. 

Grazie all'ultima versione del prodotto, i clienti Blue Yonder hanno ora accesso a ML Studio, consentendo loro di trovare il modello di apprendimento automatico che si armonizza meglio con il caso d'uso specifico. ML Studio consente ai data scientist di utilizzare un ambiente familiare per creare modelli di Machine Learning che affrontano risultati e scenari specifici. Questo processo consente alle aziende di identificare quali modelli si adattano meglio alle loro esigenze, prima di implementarli dal vivo e su larga scala con facilità.

Con ML Studio, Blue Yonder è all'avanguardia nell'offerta di un toolkit di sviluppo di machine learning flessibile e personalizzabile, che offre un ampio potenziale per ottenere un valore aggiunto dall'intelligenza artificiale. 

Modellazione degli scenari 

Cercare di prevedere la domanda globale è una delle maggiori sfide nella supply chain. Costruire un unico piano che funzioni abbastanza bene, qualunque cosa accada, è un compito impossibile per i pianificatori umani con visibilità e accesso limitati ai dati, in particolare quando devono dedicare molto tempo alla creazione manuale di ogni previsione e piano. Anche quando gli scenari possono essere generati automaticamente, i metodi legacy possono richiedere ore, ritardando le decisioni critiche.

Incorporare l'intelligenza artificiale nei processi di funzioni strategiche chiave come la pianificazione è un enorme vantaggio per i principali operatori della supply chain. La capacità di modellare migliaia di scenari in pochi minuti è un punto di svolta, soprattutto se ottimizzata per obiettivi aziendali specifici e se include segnali di domanda altamente accurati basati sull'intelligenza artificiale. I piani ottimizzati consentono alle aziende di sfruttare meglio l'offerta disponibile per soddisfare la domanda in tempo reale.

Avere la capacità tecnica di fornire una modellazione così rapida, adattata specificamente alla tua attività e ai risultati strategici che ritieni più critici, consente ai pianificatori di costruire e valutare rapidamente più piani potenziali per la massima flessibilità. 

L'approccio di Blue Yonder stabilisce un nuovo standard per una pianificazione rapida e accurata degli scenari che aiuta le aziende ad adattarsi molto più rapidamente alle interruzioni e ai cambiamenti della domanda.

La nostra missione è trasformare il panorama della supply chain, consentendo alle aziende di affrontare le complessità e le volatilità della supply chain moderna.

La nostra piattaforma end-to-end e la nostra rete digitale creano un ecosistema interconnesso, abbattendo i silos e consentendo una collaborazione senza soluzione di continuità tra i partner commerciali. Questa integrazione garantisce che la pianificazione, l'esecuzione e la collaborazione siano semplificate, consentendo alle aziende di adattarsi rapidamente alle mutevoli condizioni di mercato e alle richieste dei clienti. Il risultato è una riduzione dei rischi, una maggiore efficienza e prestazioni ottimizzate.

Scopri in che modo i nostri ultimi aggiornamenti di prodotto portano avanti questa missione con miglioramenti nelle funzionalità di intelligenza artificiale e machine learning per l'ottimizzazione dell'inventario, la pianificazione della domanda, la pianificazione dell'offerta, la pianificazione aziendale integrata e la pianificazione integrata della domanda e dell'offerta.  

L'intelligenza artificiale non è l'unica cosa su cui abbiamo lavorato nella nuova versione: scopri di più qui.

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