Wie Ihre technische Architektur KI entfesseln kann

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Wie Ihre technische Architektur KI entfesseln kann 

  • Wie Ihre technische Architektur KI entfesseln kann
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Untersuchungen von Blue Yonder haben ergeben, dass 80 % der globalen Unternehmen generative künstliche Intelligenz (KI) in ihren Lieferketten pilotiert oder implementiert haben. Es ist jedoch eine große Herausforderung, über ein Pilotprojekt hinauszugehen und KI in Geschäftsprozesse einzubetten, um ihr maximales Potenzial wirklich auszuschöpfen. Nach Angaben des Project Management Institute scheitern zwischen 70 und 80 % der KI-Initiativen, was zeigt, wie schwierig es sein kann, bestehende allgemeine KI- und Machine Learning (ML)-Tools und -Technologien in den Branchenkontext zu integrieren.  

Eine der größten Barrieren liegt in der technischen Architektur. Punktlösungen für Supply-Chain-Prozesse sind nicht in der Lage, der KI die Daten zu liefern, die sie benötigt. Unternehmen, die auf Einzellösungen und Batch-Prozesse angewiesen sind, sind nicht in der Lage, KI-Tools schnell genug mit der richtigen Datenqualität zu versorgen, und es fehlt ihnen an End-to-End-Vision, um sicherzustellen, dass die von ihnen eingesetzten KI-Tools wertvolle Entscheidungen oder Optimierungen bieten. 

In diesem Blog untersuchen wir drei Möglichkeiten, wie die Technologiearchitektur der Lieferkette verbessert werden kann, damit Unternehmen KI übernehmen und nutzen können – und zeigen, wie die technische Architektur von Blue Yonder genau dafür entwickelt wurde. 

KI-optimiertes Datenmodell 

Ein gemeinsames Datenmodell dient als standardisierter Rahmen, der definiert, wie Daten über verschiedene Systeme und Anwendungen hinweg strukturiert und miteinander verbunden sind. Es bietet ein einheitliches Schema, das sicherstellt, dass die Daten konsistent und interoperabel sind, damit die verschiedenen Systeme effektiv kommunizieren können. 

Ein KI-optimiertes Datenmodell ist so strukturiert, dass KI/ML von Erstanbietern die Daten schneller und genauer nutzen kann, was zu schnelleren Empfehlungen und Ursachenanalysen führt. Zum Beispiel können Daten in dieser Form von den branchenführenden ML- und KI-Funktionen von Blue Yonder verwendet werden, die genaue und erklärbare Erkenntnisse über Produkte hinweg schaffen. Entscheidend ist jedoch, dass ein gemeinsames KI-First-Datenmodell auch die einfache Aufnahme und Nutzung der Daten durch externe KI-Agenten ermöglicht. Diese Agenten können sowohl mit den Geschäftsdaten von Erstanbietern als auch mit Daten von Drittanbietern, die über das Unternehmen hinausgehen, interagieren, um fundiertere Vorhersagen zu treffen und die richtigen Maßnahmen vorzuschlagen. 

Ohne die Entwicklung dieses wichtigen Architekturelements für die Anforderungen der KI werden externe KI-Agenten Schwierigkeiten haben, Geschäftsdaten aufzunehmen und relevante Empfehlungen abzugeben. Um sicherzustellen, dass unsere Kunden modernste agentische KI effektiv einsetzen können, hat Blue Yonder in der neuesten Produktversion (24.4) ein KI-abgestimmtes Datenmodell bereitgestellt, um sowohl unsere Embedded-KI-Leistung zu verbessern als auch eine einfachere Integration mit externen KI-Agenten und -Anwendungen zu ermöglichen. 


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Studios, Proben und Abstimmungen 

So wie Musiker sich in einer Studioumgebung aufwärmen, ihre Instrumente in Einklang bringen und ihren Sound entwickeln müssen, benötigen KI-Modelle oft einige Experimente und Feinabstimmungen, um ihren Wert zu maximieren. Data Scientists haben jedoch nicht immer eine einfache Möglichkeit, zu üben. Ohne die richtige technische Umgebung kann es schwierig sein, eine Verbindung zu relevanten internen Daten und Daten von Drittanbietern herzustellen, Modelle zu erstellen oder zu verfeinern und leistungsstarke Modelle in großem Umfang in die Produktion zu bringen. 

Dank der neuesten Produktversion haben Blue Yonder-Kunden nun Zugriff auf ML Studio und können so das Modell für maschinelles Lernen finden, das am besten mit dem jeweiligen Anwendungsfall harmoniert. Mit ML Studio können Data Scientists eine vertraute Umgebung nutzen, um Machine Learning-Modelle zu erstellen, die auf bestimmte Ergebnisse und Szenarien zugeschnitten sind. Dieser Prozess ermöglicht es Unternehmen, zu ermitteln, welche Modelle am besten zu ihren Anforderungen passen, bevor sie sie einfach live und in großem Maßstab bereitstellen.

Mit ML Studio ist Blue Yonder führend bei der Bereitstellung eines flexiblen, anpassbaren Entwicklungstoolkits für maschinelles Lernen, das ein umfangreiches Potenzial für die Erzielung eines zusätzlichen Mehrwerts durch KI bietet. 

Modellierung von Szenarien 

Der Versuch, die globale Nachfrage vorherzusagen, ist eine der größten Herausforderungen in der Lieferkette. Einen einzigen Plan zu erstellen, der unabhängig davon, was passiert, gut genug funktioniert, ist eine unmögliche Aufgabe für menschliche Planer mit eingeschränkter Transparenz und eingeschränktem Zugriff auf Daten, insbesondere wenn sie viel Zeit mit der manuellen Erstellung jeder Prognose und jedes Plans verbringen müssen. Selbst wenn Szenarien automatisch generiert werden können, können veraltete Methoden Stunden in Anspruch nehmen und kritische Entscheidungen verzögern.

Die tiefe Einbettung von KI in die Prozesse wichtiger strategischer Funktionen wie der Planung ist ein großer Vorteil für führende Supply-Chain-Betreiber. Die Möglichkeit, Tausende von Szenarien in wenigen Minuten zu modellieren, ist ein entscheidender Faktor, insbesondere wenn sie auf bestimmte Geschäftsziele abgestimmt ist und hochpräzise KI-gesteuerte Nachfragesignale enthält. Optimierte Pläne ermöglichen es Unternehmen, das verfügbare Angebot besser zu nutzen, um die Nachfrage zu befriedigen, sobald sie auftritt.

Die technischen Kapazitäten, um eine solche schnelle Modellierung zu liefern, die speziell auf Ihr Unternehmen und die strategischen Ergebnisse zugeschnitten ist, die Sie für am wichtigsten halten, ermöglichen es Planern, schnell mehr potenzielle Pläne zu erstellen und zu bewerten, um maximale Flexibilität zu gewährleisten. 

Der Ansatz von Blue Yonder setzt einen neuen Standard für eine schnelle und genaue Szenarioplanung, die Unternehmen dabei hilft, sich viel schneller an Störungen und sich ändernde Nachfrage anzupassen.

Wir haben es uns zur Aufgabe gemacht, die Supply-Chain-Landschaft zu transformieren und Unternehmen in die Lage zu versetzen, sich in der Komplexität und Volatilität der modernen Lieferkette zurechtzufinden.

Unsere End-to-End-Plattform und unser digitales Netzwerk schaffen ein vernetztes Ökosystem, das Silos aufbricht und eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen Handelspartnern ermöglicht. Diese Integration stellt sicher, dass Planung, Ausführung und Zusammenarbeit rationalisiert werden, sodass sich Unternehmen schnell an sich ändernde Marktbedingungen und Kundenanforderungen anpassen können. Das Ergebnis ist ein reduziertes Risiko, eine höhere Effizienz und eine optimierte Leistung.

Erfahren Sie, wie unsere neuesten Produktupdates diese Mission mit Verbesserungen bei KI- und ML-Funktionen für Bestandsoptimierung, Bedarfsplanung, Angebotsplanung, integrierte Geschäftsplanung und integrierte Nachfrage- und Angebotsplanung vorantreiben.  

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