27 марта 2024 г.
Дальнейшее развитие технологий позволит директорам по цепочкам поставок (CSCO) обеспечить поддержку новых бизнес-моделей, оснастить и автоматизировать процесс принятия решений и развивать сотрудничество в экосистеме, говорит Gartner. В свете новых возможностей Gartner выделил топ-8 стратегических трендов технологий цепочек поставок в 2024 году, которые помогут достигнуть этих целей.
«Тренды этого года обусловлены кругом задач, требующих от руководителей цепочек поставок обеспечить фундамент, который поддержит их прошлые и будущие инвестиции, не упуская при этом новые возможности конкурентной дифференциации в будущем, — пишет в пресс-релизе Кристиан Титце (Christian Titze), вице-президент-аналитик практики Supply Chain в Gartner. — Варианты ИИ продолжают быть и драйвером трендов (например, в робототехнике), и самим по себе трендом, представленным в этом году „композитным ИИ“».
Тренды этого года обусловлены двумя большими задачами: необходимостью задействовать новые технологии для контроля и защиты своего бизнеса и новыми возможностями достижения конкурентного преимущества путем дополняющей интеграции людей и машин (см. рис. 1).
Человеко-машинное взаимодействие / Контроль и защита
«Эти тренды технологий не изолированы, а, скорее, взаимосвязаны и усиливают друг друга, — пишет Дуайт Клаппич (Dwight Klappich), вице-президент-аналитик и почетный сотрудник (Fellow) практики Supply Chain в Gartner. — Их значимость будет зависеть не только от организационной зрелости, но также от отрасли, потребностей бизнеса и уже принятых стратегических планов. Будет правильным увязать между собой стратегии и инвестиции для разных трендов — это поможет достичь критически важных целей».
Главные тренды технологий цепочек поставок в этом году выглядят следующим образом.
Кибервымогательство
Киберпреступники весьма успешно осуществляют атаки с использованием программ-шифровальщиков, вымогая немалые суммы у логистических организаций. Можно не сомневаться, что они будут использовать мощь ИИ для создания новых инструментов, сделающих их атаки еще эффективнее. Руководители цепочек поставок, взаимодействуя с ИТ-руководством, должны обеспечить, чтобы сценарии атак с применением шифровальщиков были включены в процессы управления корпоративными рисками, и выработать детальный план реагирования на инциденты, связанные с такими атаками.
Управление данными цепочки поставок
Появление мощных инструментов углубленной аналитики и методов искусственного интеллекта значительно расширяет возможности межкомандного обмена данными, моделирования сценариев и автоматизации принятия решений. По мере растущего использования этих технологий поддержание высокого качества данных и строгого процесса управления ими становится критически важным для бизнеса.
Ужесточение регуляторных требований
Законодательство в области устойчивого развития во всем мире создает необходимость перейти от добровольных инициатив к строгому соблюдению регуляторных требований. В свете этого точность данных об устойчивом развитии, выполняющих сегодня роль индикаторов, нужно повысить до инвестиционного уровня, чтобы удовлетворить требования заинтересованных сторон, обеспечив также принятие верных внутренних решений.
ИИ-системы машинного зрения
Это инновационные решения гиперавтоматизации, сочетающие в себе 3D-камеры промышленного уровня, ПО компьютерного зрения и передовые ИИ-технологии распознавания образов. Такие системы могут автономно захватывать и интерпретировать неструктурированные изображения в реальном времени и делать на их основе логические выводы.
Оснащенный новейшими технологиями онлайн-персонал (ACWF)
Инициативы в этой области сокращают сроки онбординга новых сотрудников, помогая повысить их продуктивность и качество принятия решений. Суть стратегии ACWF (augmented connected workforce) — повысить ценность вклада каждого сотрудника, создав «соединительную ткань», которая оптимизирует использование интеллектуальных технологий, аналитику трудовых ресурсов и расширение навыков. Это единая, взаимоувязанная стратегия, позволяющая ускорить работу и масштабировать персонал.
Композитный ИИ
Это совместное применение нескольких технологий ИИ, чтобы повысить эффективность и точность обучения для расширения уровня представления знаний и, в конечном счете, для решения множества бизнес-задач, способствующих повышению эффективности цепочки поставок. В зависимости от конкретного применения разные методы ИИ, а чаще их сочетание, дадут лучший результат, чем «единый для всех» подход.
Человекоподобные производственные роботы следующего поколения
Они сочетают в себе сенсорное восприятие, мобильность манипуляций и свободу передвижения для выполнения производственных работ, ранее возложенных на людей. Такие роботы обычно напоминают человека: «голова» снабжена датчиками и камерами для восприятия окружающей обстановки, «тело» вмещает источник энергии и необходимую механику, «руки» служат для захвата и перемещения объектов, а «ноги» — для передвижения.
Машинные клиенты
Это субъекты экономической деятельности, приобретающие товары или услуги за установленную плату без участия человека. Примерами являются устройства или активы, подключенные к Интернету вещей и самостоятельно размещающие заказы, интеллектуальные алгоритмы пополнения запасов, поддерживающие наличие расходных материалов, и интеллектуальные помощники, предлагающие покупки потребителям.
Источник: Пресс-служба компании Gartner