ما هي متطلبات الذكاء الاصطناعي؟ - 8 متطلبات أساسية

يمكن أن يعود الذكاء الاصطناعي (AI) بمزايا كبيرة على سلسلة الإمداد إذا استند إلى أسس تراعي طبيعة سلاسل الإمداد الحديثة اليوم، حيث تعتمد فعالية الذكاء الاصطناعي على توافر البيانات الدقيقة اللازمة لاتخاذ القرار. تتناول هذه المقالة الأساسيات التي تحتاجها سلاسل الإمداد للحصول على نتائج فعلية من تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence هو الذكاء الذي تعرضه الآلات، خاصة في مجال التفكير واتخاذ القرارات والتصرف، حيث تتخذ الآلات قرارات ذكية ، سواء كانت تقرر المكان المناسب لنقل المواد الخام أو كيفية التنبؤ بناءً على الطلب المتغير.

متطلبات الذكاء الاصطناعي

هناك ثمانية معايير مطلوبة للتنفيذ الناجح لنظام الذكاء الاصطناعي لتقديم الفائدة القصوى، وتتمثل في:

1. الوصول إلى البيانات في الوقت الحقيقي

لتحسين الأنظمة التقليدية بأنظمة التخطيط القديمة، يجب أن تتغلب أنظمة الذكاء الاصطناعي الجديدة على مشاكل البيانات القديمة، بالتالي تحاول معظم سلاسل الإمداد اليوم تنفيذ الخطط باستخدام بيانات حديثة، والتي تعمل على تحسين سلسلة الإمداد أو من الممكن أن تتطلب تدخل المستخدم اليدوي لمعالجتها.

2. الوصول إلى بيانات المجتمع (متعدد الأطراف)

يجب إتاحة القدرة على الوصول إلى البيانات خارج المؤسسة لرؤية البيانات ذات الصلة بعملية التداول الخاصة بك لأي نوع من خوارزمية الذكاء الاصطناu التعلم العميق أو التعلم الآلي.

إذا لم تتمكن أداة الذكاء الاصطناعي من رؤية سلسلة الإمداد الأكثر تقدمًا وذات الطلب النهائي، وجميع القيود والقدرات ذات الصلة في سلسلة الإمداد، فلن تكون النتائج أفضل من تلك الموجودة في نظام التخطيط التقليدي.

3. دعم الوظائف الموضوعية

يجب أن تكون الوظيفة الموضوعية لمحرك الذكاء الاصطناعي هي تسوية خدمة المستهلك بأقل تكلفة ممكنة، وذلك لأن المستهلك النهائي هو المستهلك الوحيد للمنتجات النهائية الحقيقية. إذا تجاهلنا هذه الحقيقة، فلن يحصل الشركاء على الإستفادة الكاملة التي تأتي من تحسين مستويات الخدمة وتكلفة الخدمة، وهو أمر مهم لأن زيادة المبيعات تعود بالفائدة على الجميع. يجب أن يدعم الإثراء الإضافي لخوارزمية القرار التخصيص عبر العملاء على مستوى المنظمة لمعالجة قضايا ندرة المنتج وسياسات العمل للمنظمة الفردية.

4. يجب أن تكون عملية صنع القرار تدريجية

يمكن أن تؤدي عملية إعادة التخطيط وتغيير خطط التنفيذ إلى خلق ضغوط في المنظمة، حيث يؤدي التغيير المستمر دون موازنة ميزانية التغيير إلى مزيد من التكلفة، مما يقلل من القدرة على التنفيذ الفعال. بالتالي يجب أن تراعي أداة الذكاء الاصطناعي المقايضات من حيث تكلفة التغيير مقابل الفوائد الإضافية عند اتخاذ القرارات.

5. يجب أن تكون عملية اتخاذ القرار مستمرة

تعد الاختلافات بين الفريق مشكلة متكررة في المنظمة، وذلك لأن كفاءات التنفيذ تختلف باستمرار. يجب أن يتتبع نظام الذكاء الاصطناعي المشكلة باستمرار وليس فقط بشكل دوري، ويجب أن يتعلم مع استمراره في تطوير سياساته الخاصة لتعديل قدراته على أفضل وجه، وجزء من عملية التعلم هو قياس فعالية التحليلات، ثم تطبيق ما تعلمته.

6. يجب أن تكون محركات الذكاء الاصطناعي ذاتية التحكم

لا يمكن تحقيق القيمة إلا إذا كانت الخوارزمية تستطيع اتخاذ قرارات ذكية وتستطيع تنفيذها أيضاً. علاوة على ذلك، يجب أن يتم تنفيذها ليس داخل المنظمة فقط بل عبر شركاء الأعمال عند الحاجة. يتطلب ذلك وجود نظام ذكاء اصطناعي ونظام تنفيذ أساسي لدعم عمليات سير عمل التنفيذ متعدد الأطراف.

7. يجب أن تكون محركات الذكاء الاصطناعي قابلة للتطوير بدرجة كبيرة

لكي يتم تحسين سلسلة الإمداد بين كل من المستهلكين و الموردين، يجب أن يكون النظام قادرًا على معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة كبيرة، حيث يمكن أن تحتوي سلاسل الإمداد الكبيرة على الملايين من مواقع التخزين. بالتالي يجب أن تكون حلول الذكاء الاصطناعي قادرة على اتخاذ قرارات ذكية و سريعة وواسعة النطاق.

8. ايجاد طريقة ليتفاعل المستخدمون مع النظام

يجب أن تمنح المستخدمين نظرة ثاقبة لمعايير اتخاذ القرار وتمكينهم من فهم المشكلات التي لا يستطيع نظام الذكاء الاصطناعي حلها. يجب أن يقود نظام الذكاء الاصطناعي النظام نفسه وأن يشرك المستخدم فقط بحالات استثنائية أو يسمح للمستخدم بإضافة أحدث المعلومات التي قد لا يعرفها الذكاء الاصطناعي بناءً على طلب المستخدم.و بالرغم من وجود فرصة عظيمة، لا زال هناك حاجة إلى نهج مختلف لتلبية كل هذه المتطلبات.

كيف تستفيدد من نظام الذكاء الاصطناعي اليوم؟

يجب أن يركز المدراء التنفيذيون على ضمان وضع الأساسيات لزيادة العائد على استثماراتهم في الذكاء الاصطناعي الآن وفي المستقبل. يتلقى نظام الذكاء الاصطناعي البيانات ويضيف قيمة كبيرة من خلال توفير الرؤى واتخاذ القرارات ونقلها وتنفيذها باستخدام التعلم الآلي لمراقبة النتائج وتكييف خوارزمياته حسب الضرورة. يمكن للشركات التحضير للذكاء الاصطناعي، ورقمنة سلاسل الإمداد الخاصة بها، وتقديم فوائد كبيرة، وذلك من خلال الاستفادة من جميع مستويات المشاركة والذكاء للإدراك، بالتالي يمكنهم تحقيق نتائج فعلية.