Топ-10 компаний и решений в цепочках поставок AI и ML

ИИ и машинное обучение (МО) совершают революцию в управлении цепочками поставок во многих отношениях и областях. Например, при прогнозировании спроса ИИ и машинное обучение могут анализировать исторические данные и рыночные тенденции для создания точных прогнозов спроса.

Управление запасами также приносит огромную выгоду: компании теперь могут использовать данные в реальном времени для оптимизации уровня запасов на основе структуры спроса, сроков выполнения заказов и других переменных.

Другие аспекты цепочки поставок, трансформируемые с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения, включают планирование цепочки поставок, выбор поставщиков, управление рисками, автоматизацию складов, оптимизацию последней мили и профилактическое обслуживание.

Ниже приведены 10 компаний, чьи платформы и решения искусственного интеллекта меняют способ управления цепочками поставок.

Amazon Web Services (AWS) — это наиболее комплексное и широко распространенное облако в мире, предлагающее 200 функциональных сервисов, доступных в центрах обработки данных по всему миру. Платформа машинного обучения (ML) SageMaker, запущенная в 2017 году, позволяет разработчикам создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения в облаке.

На основе этого создано облачное приложение AWS Supply Chain, которое объединяет данные, предоставляет действенную аналитику на основе машинного обучения, встроенную контекстную совместную работу и планирование спроса. Его можно подключить к существующим системам планирования ресурсов предприятия и управления цепочками поставок без изменения платформы, авансовых лицензионных платежей или долгосрочных обязательств.

Платформа Google Vertex AI позволяет пользователям быстрее создавать, развертывать и масштабировать модели машинного обучения с помощью полностью управляемых инструментов машинного обучения для любого варианта использования.

Vertex AI объединяет все сервисы Google Cloud для создания машинного обучения в одном унифицированном пользовательском интерфейсе и API. В Vertex AI пользователи могут легко обучать и сравнивать модели с помощью AutoML или обучения пользовательскому коду, при этом все модели хранятся в одном центральном репозитории моделей.

Предприятия могут использовать Vertex для создания цифрового двойника своей цепочки поставок со сквозной прозрачностью, управлением событиями на основе предупреждений, аналитикой и совместной работой между командами.

В ноябре 2022 года Microsoft анонсировала свою платформу цепочки поставок, построенную на базе Azure, которая помогает организациям максимизировать инвестиции в данные цепочки поставок с помощью открытого подхода, объединяя лучшее из приложений Microsoft для искусственного интеллекта, совместной работы, минимального кода, безопасности и SaaS-приложений в составном едином устройстве. Платформа.

Microsoft Azure ML позволяет ученым и разработчикам данных быстрее и увереннее создавать, развертывать высококачественные модели и управлять ими. Это ускоряет окупаемость благодаря ведущим в отрасли операциям машинного обучения, совместимости с открытым исходным кодом и интегрированным инструментам. Платформа предназначена для ответственных приложений искусственного интеллекта в машинном обучении.

Watson Machine Learning — это сервис в IBM Cloud с функциями обучения и развертывания моделей машинного обучения и нейронных сетей. Watson Machine Learning, созданный на масштабируемой платформе с открытым исходным кодом на основе компонентов Kubernetes и Docker, позволяет пользователям создавать, обучать, развертывать модели машинного и глубокого обучения, а также управлять ими.

Впервые Уотсон получил известность в 2011 году, победив в американском игровом шоу Jeopardy! когда сражаюсь с двумя чемпионами-людьми. Что касается цепочки поставок, Watson обеспечивает сквозную прозрачность с помощью интеллектуальных информационных панелей и ключевых показателей эффективности.

SAP Integrated Business Planning (IBP) — это облачное решение для планирования, предназначенное для анализа, управления и изменения данных, которое помогает предприятиям решать логистические задачи. Встроенные возможности машинного обучения в SAP IBP повышают точность и автоматизацию планирования, а решение использует возможности машинного обучения в таких областях планирования, как прогнозирование и операции.

SAP также предлагает интеллектуальные решения по управлению активами, основанные на алгоритмах искусственного интеллекта и машинного машинного обучения для анализа данных датчиков, выявления закономерностей и прогнозирования потенциальных сбоев.

SAP недавно объявила о внедрении технологии IBM Watson в решения SAP, чтобы обеспечить аналитику и автоматизацию на основе искусственного интеллекта во всем портфеле приложений SAP.

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) AI Services — это набор сервисов с готовыми моделями машинного обучения, которые упрощают разработчикам применение ИИ к приложениям и бизнес-операциям. Модели можно индивидуально обучать для получения более точных бизнес-результатов.