物流でGenAIを効果的に活用するための鍵は、ユースケースを理解することです。

物流でGenAIを効果的に活用するための鍵は、ユースケースを理解することです。

GenAI を商品輸送という主要機能にどのように適用できるかは最初は明確ではないかもしれませんが、私たちの研究は GenAI 機能を物流目標に適用する機会を示しています。導入に関しては、チームを GenAI パイロットに突入させるのではなく、ビジネス リーダーは、今日のユースケースのアイデア創出と優先順位付けに重点を置く必要があります。

アイデア創出と優先順位付け

まず、サプライチェーンに GenAI を実装するための最初のステップは、ビジネスの優先事項に沿ったユースケースのアイデアを考案し、GenAI の変革の可能性を活用することです。 GenAI は次の 5 つの一般的なタスクをサポートできます。

1. 書面コンテンツの拡張と作成: テキストの下書き出力を作成し、ユーザーがそれを確認します。

2. 質問と回答、チャットボット、情報発見: データとプロンプト情報に基づいて回答を見つけて入力します。

3. 要約: テキスト処理は、たとえば、言語を和らげたり、テキストを専門的にしたりするために使用できます。

4. 特定のユースケースに合わせてコンテンツを分類する: 会話、記事、電子メール、Web ページのスニペットを短縮し、要点に変換します。

5. ソフトウェアコーディング: コードの生成、翻訳、解釈、検証を提供します。

物流リーダーは、物流戦略、物流パフォーマンス、貨物輸送、物流技術、アウトソーシング、輸送、物流企業、倉庫管理、国際貿易管理という物流の 9 つの機能領域に基づいてこれらのタスクを評価する必要があります。潜在的なユースケースについてチームと話し合い、どのユースケースが最も適しているか、また、サプライ チェーン、ロジスティクス、ビジネスの優先事項全体に合致しているかを判断します。

たとえば、GenAI が物流管理のテクノロジーをどのようにサポートできるかを考えてみましょう。輸送管理システム (TMS) や倉庫管理システム (WMS) などのソフトウェア プログラムとツールは、プログラムの使用方法や一般的な問題のトラブルシューティング方法を説明したユーザー マニュアルをチームに提供します。 GenAI は書面によるコンテンツの自動化と作成をサポートするため、提供された仕様と資料に基づいて資料を迅速に作成でき、チームは他の優先事項に集中できます。さらに、GenAI 機能をイベント ログに適用して、ユーザーの自然言語、フリーテキストの機能要求、ソリューション フィードバックを集約し、物流における一連のイベントや例外管理を伝達または記録することができます。

もう 1 つの例は、GenAI を使用して管理ロジスティクス エンタープライズ設計をサポートすることです。 GenAI は、新入社員のオンボーディング プランの作成、企業構造図の生成、職務記述書の作成などのタスクに役立ちます。さらに、質問回答、チャットボット、情報検出機能を通じて、新入社員からのベストプラクティスや次のステップに関する質問も簡素化できます。

チームとリーダーは、物流リーダーとしての役割や物流チーム内の役割に関連する各機能領域のユースケースの開始リストを生成して確認できます。そこから、サプライチェーンに GenAI を実装する次のステップは、チームが実際に追求するユースケースに優先順位を付けることです。いくつかの GenAI ユースケースのみを優先し、価値と実現可能性のバランスが取れた小規模なポートフォリオを構築することをお勧めします。

GenAIの物流におけるチャンス

物流リーダーが GenAI のユースケースを業務にどのように適用するか、または業務をどのように改善するかを検討し始める際には、組織の成熟度、内部能力、データと人材の可用性を評価する必要があることも覚えておくことが重要です。

高度に洗練された企業には、ソリューションを開発およびカスタマイズするためのテクノロジー、データ、才能がある場合があります。一方、成熟度の低い企業では、これらの要件の 1 つ以上が満たされていない可能性があり、提携しているテクノロジー プロバイダーまたはサービス プロバイダーからの組み込み製品を検討する必要があります。

すぐに成果が得られるかどうかを考えることも重要です。これは新しく、急速に進化する分野であるため、企業がすでに使用しているソリューションやテクノロジーに組み込まれたオプションを活用することで、より迅速な成果が得られます。同じことが、物流機能の明らかな使用例のほとんどにも当てはまります。

最後に、サプライ チェーンと物流業務における人的要素を見逃さないことが重要です。 GenAI 機能は生産性と効率性の向上を約束しますが、価値を実現するには人間のドメイン知識を考慮し、戦略に組み込む必要があります。

<<:  GitHub のスターや Kaggle のいいねを公に販売する「ブラックマーケット」がますます露骨になっていませんか?

>>:  作業効率を大幅に向上できるAIツール

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

人工知能認知学習—教育の未来?

人工知能(AI)はどこにでもあります。スマートセンサーを使用して素晴らしい写真を撮影するスマートフォ...

Daguan Data: 推奨システムアルゴリズムの再ランキングの実践

インターネットの出現と普及は、大量の情報をユーザーにもたらし、情報化時代の情報需要を満たしました。し...

IoTセキュリティにおける人工知能の重要性

[[423901]]画像ソース: https://pixabay.com/images/id-601...

業界のハイエンド複合AI人材を育成するために、第5回AICAチーフAIアーキテクトトレーニングプログラムが開始されました。

10月15日、国家深層学習技術応用工学研究所と百度が共同で開始した第5回AICAチーフAIアーキテ...

やめる! Google は米国国防総省の 100 億ドルの契約への入札を断念しました。

[[245607]]ブルームバーグによると、アルファベットの検索子会社グーグルは、米国防総省の10...

34B パラメータが GPT-4 を上回ります! 「数学的普遍モデル」MAmmoTH オープンソース: 平均精度が最大 29% 向上

数学的推論は言語モデルが避けることのできない問題点です。さまざまなブラックテクノロジーのサポートがあ...

2020 年の最もクールな機械学習スタートアップ 12 社

人工知能は近年注目されている技術分野です。機械学習は人工知能のサブセットであり、人工知能分野全体の中...

ゼロベース科学の普及: 4 つのシンプルな推奨アルゴリズムの背後にある原理

[[402797]]この記事はWeChatのパブリックアカウント「Big Data DT」から転載し...

...

...

...

香港大学の黄凱斌氏:6G時代のエッジインテリジェンス、シャノンとチューリングの出会い

この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leiphone.com公式...

純粋な乾物 | ディープラーニング研究の概要

[[195952]] 1. ディープラーニングディープラーニングといえば、一度でも触れたことがある人...