Во ера на безпрецедентни прекин и дигитално забрзување, еден технолог ја редизајнира иднината на тоа како стоките се движат, бизнисите работат и потрошувачите се ангажираат – Сринивас Калисети.Како лидерот за интеграција и вештачка интелигенција, Калисети стои на чело на малото иновации, нудејќи модел за тоа како вештачката интелигенција од следната генерација може да го трансформира синџирот на снабдување од реактивен систем во проактивен мотор на ефикасност и увид. Неговото неодамна објавено истражување, Агентска вештачка интелигенција и предвидувачки анализи: револуционирање на управувањето со синџирот на снабдување на мало за отпорност и ефикасност од следната генерација ,“ во American Data Science Journal for Advanced Computations, истражува како интелигентните системи, аналитиката во реално време и агентичкото компјутерирање можат да поддржат адаптивни синџири на снабдување способни да ги издржат денешните нестабилни пазари. Изградба на интелигенција во 'рбетот на мало The traditional retail supply chain—long reliant on static inventory models and siloed operations—is facing mounting pressures. From COVID-19-related disruptions to shifting consumer expectations, the industry is being forced to evolve. Истражувањата на Kalisetty воведуваат агентичка АИ како дефинирачка технологија во оваа трансформација. За разлика од конвенционалните системи за автоматизација, агентичката АИ опфаќа автономни способности за донесување одлуки, овозможувајќи им на системите да извршуваат стратешки дејства во физичкиот свет. Во контекст на мало, ова значи системи кои можат да управуваат со залихите, да ги контролираат условите на животната средина и да ги прилагодат цените врз основа на предвидувачки модели – сето тоа без човечка интервенција. Во своето срце, агентичката вештачка интелигенција го спојува најдоброто од предвидувачката анализа и автономните системи за да создаде синџири на снабдување кои не се само реактивни, туку и предвидувачки. „Трговијата на мало повеќе не е само за движење на производи“, вели Калисети. „Ова е за предвидување на потребите, прилагодување на однесувањето на потрошувачите во реално време, и сè со минимален отпад и максимална агилност.“ Предвидувачки анализи: Кристалната топка на мало Еден од темелите на рамката на Kalisetty е улогата на предвидувачката анализа во предвидувањето на синџирот на снабдување. Историски, предвидувањето на залихите и побарувачката се потпирало на линеарни модели кои не успеале да ја фатат комплексноста на современото однесување на потрошувачите. Со интегрирање на овие модели во одлучувањето за мало, бизнисите можат да ја предвидат побарувачката за производи со многу поголема точност, да ги намалат сценариите за вишокот и недостатокот на залихите и на крајот да ги намалат трошоците за логистика. „Се префрливме од претпоставките кон насочената стратегија“, вели Kalisetty. „Предвидувачката анализа ги претвора податоците во средство за донесување одлуки.“ Во своето истражување, тој ги истакнува реалните случаи на употреба – како што се оптимизирање на распоредите за испорака или планирање на распоредот на продавницата – за да илустрира како овие алатки не само што ја подобруваат оперативната ефикасност, туку и го подобруваат искуството на клиентите. Премин кон паметни синџири на снабдување Користејќи паметни агенти – адаптивни програми за вештачка интелигенција способни да управуваат со повеќе задачи на различни нивоа на апстракција – Калисети предлага модел во кој операциите во синџирот на снабдување можат да се само-коригираат, да ги пренасочуваат испораките, па дури и да ги прилагодат цените врз основа на побарувачката на пазарот. Рамката не се потпира само на предвидувачката интелигенција.Вклучува симулациски средини кои ги тестираат препораките за вештачка интелигенција под различни услови, зголемувајќи ја сигурноста пред распоредувањето. „Не станува збор само за податоци. Овој модел го одразува поширокиот тренд во индустријата: конвергенцијата на физичката инфраструктура со дигиталната интелигенција. трговците на мало опремени со паметни складишта, автономни системи за испорака и мапирање на синџирот на снабдување во реално време можат да одговорат на нарушувањата побрзо и поефикасно од било кога порано. Етичко користење на податоци и предизвици за скалабилност Додека технолошкото ветување е убедливо, Kalisetty е јасен за предизвиците. „Во градењето на паметни синџири на снабдување, компаниите мора да ја приоритетираат транспарентноста, управувањето со податоците и одговорното користење на вештачката интелигенција“, се наведува во истражувањето. И покрај овие пречки, Kalisetty останува оптимист. Неговата работа ја нагласува модуларното усвојување, охрабрувајќи ги трговците на мало да започнат со пилот програми пред целосно воспоставување. Блуепринт за продажба на мало со иднина Неговата визија се протега подалеку од логистиката и се однесува на секој аспект на мало - од тоа како компаниите го предвидуваат побарувачката и управуваат со добавувачите до тоа како ги зголемуваат ангажманот на потрошувачите. Тој нагласува дека технологијата сама по себе не е решението. Тоа е интеграцијата на човечки увид, адаптивни алгоритми и етичка стратегија што создава отпорен систем. Со усогласување на дигиталните иновации со оперативната реалност, Srinivas Kalisetty не само што ја предвидува иднината на малото, туку и ја гради. И во светот каде синџирите на снабдување се повеќе се тестираат од страна на глобалните кризи, притисоците врз животната средина и зголемените очекувања на потрошувачите, таквите иновации не се само вредни – тие се од суштинско значење.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Ова аудио е произведено на оригиналниот јазик на приказната!

Премногу долго; Да чита

CTA: Download the FREE AI Productivity Shift report

Отпорноста на малото: Визијата на Srinivas Kalisetty за иднината на синџирот на снабдување Intelligene

About Author

КОМЕНТАРИ

ВИСЕТЕ ТАГОВИ

ОВОЈ СТАТИЈА БЕШЕ ПРЕТСТАВЕН ВО

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps