Η Τεχνητή Νοημοσύνη ξεκλειδώνει το σημείο συμφόρησης στο κόστος εφοδιαστικής.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) καθίσταται ένα κρίσιμο εργαλείο για τις επιχειρήσεις logistics, ώστε να βελτιστοποιήσουν τις μεταφορές και την αποθήκευση, ενισχύοντας έτσι την ανταγωνιστικότητά τους.

Σχετικά με αυτό το ζήτημα, ο Αναπληρωτής Καθηγητής, Δρ. Nguyen Thanh Chuong, Πρόεδρος του Συνδέσμου Ανάπτυξης Ανθρώπινου Δυναμικού Logistics του Βιετνάμ, το συζήτησε με δημοσιογράφο του Οργανισμού Τύπου και Ραδιοτηλεόρασης του Ανόι .

Αναπληρωτής Καθηγητής, Δρ. Nguyen Thanh Chuong, Πρόεδρος του Συνδέσμου Ανάπτυξης Ανθρώπινου Δυναμικού Logistics
Βιετνάμ. Φωτογραφία: Lam Giang

Η Τεχνητή Νοημοσύνη καθορίζει την ανταγωνιστικότητα.

- Κύριε, η Τεχνητή Νοημοσύνη συζητείται ως μια σημαντική τεχνολογική τάση σε πολλούς τομείς. Ποιος είναι ο ρόλος της στον κλάδο της εφοδιαστικής;

- Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι πρωτίστως ένα εργαλείο που βοηθά τις επιχειρήσεις να βελτιώσουν την παραγωγικότητα της εργασίας και την αποτελεσματικότητα της διαχείρισης. Αυτή η τεχνολογία επιτρέπει στους εργαζόμενους και τους διευθυντές να λαμβάνουν ταχύτερες και πιο ακριβείς αποφάσεις, συμβάλλοντας έτσι σε πιο σταθερές και συνεχείς επιχειρηματικές δραστηριότητες.

Ένα πολύ σημαντικό όφελος της Τεχνητής Νοημοσύνης είναι η μείωση του ενδιάμεσου κόστους στη λειτουργική διαδικασία. Με τη μείωση του ενδιάμεσου κόστους, οι επιχειρήσεις θα βελτιώσουν την επιχειρησιακή τους αποτελεσματικότητα και θα αυξήσουν την ανταγωνιστικότητά τους.

Η ουσία της Τεχνητής Νοημοσύνης είναι η επεξεργασία δεδομένων και επαναλαμβανόμενων διαδικασιών. Εργασίες που οι άνθρωποι θα έπρεπε να εκτελούν χειροκίνητα πολλές φορές μπορούν πλέον να υποστηρίζονται από μηχανές πολύ πιο αποτελεσματικά.

Για την εφοδιαστική, η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι ιδιαίτερα κατάλληλη επειδή είναι ένας κλάδος που επιλύει προβλήματα βελτιστοποίησης. Παραδείγματα περιλαμβάνουν τη βελτιστοποίηση των μεταφορών, του χρόνου αποθήκευσης και της ροής αγαθών. Η αποτελεσματική βελτιστοποίηση μπορεί να βελτιώσει την αξιοποίηση των οχημάτων και να μειώσει σημαντικά το κόστος.

Επί του παρόντος, το κόστος εφοδιαστικής στο Βιετνάμ παραμένει υψηλό, εν μέρει λόγω της έλλειψης βελτιστοποίησης στις μεταφορές. Πολλές διαδικασίες μεταφοράς είναι αναποτελεσματικές, με αποτέλεσμα σημαντικό κόστος επειδή οι επιχειρήσεις δεν έχουν αξιοποιήσει αποτελεσματικά τα δεδομένα για τη διαχείριση των αγαθών.

- Κατά τη γνώμη σας, έχουν δείξει οι βιετναμέζικες επιχειρήσεις logistics σημαντικό ενδιαφέρον για την εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης;

- Στις μέρες μας, οι επιχειρήσεις δίνουν μεγαλύτερη προσοχή σε αυτό το ζήτημα λόγω της αυξανόμενης ανταγωνιστικής πίεσης. Δεν πρόκειται μόνο για ανταγωνισμό μεταξύ επιχειρήσεων αλλά και για εθνικό ανταγωνισμό.

Συνεπώς, στη διαδικασία του ψηφιακού μετασχηματισμού, οι επιχειρήσεις είναι υποχρεωμένες να εξετάσουν το ενδεχόμενο εφαρμογής της Τεχνητής Νοημοσύνης στη διοίκηση και τις λειτουργίες. Αυτός θα είναι ένας από τους καθοριστικούς παράγοντες για την ανταγωνιστικότητά τους στο μέλλον.

Για να είναι αποτελεσματικές οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης, τα συγχρονισμένα δεδομένα είναι απαραίτητα.

- Κατά τη γνώμη σας, ποιος είναι ο πιο σημαντικός παράγοντας κατά την εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης στον κλάδο της εφοδιαστικής σήμερα;

-Ο πιο σημαντικός παράγοντας είναι τα δεδομένα. Για να εφαρμόσετε την Τεχνητή Νοημοσύνη, χρειάζεστε πρώτα δεδομένα και για να έχετε δεδομένα, πρέπει να εφαρμόσετε τον ψηφιακό μετασχηματισμό.

Η τρέχουσα πρόκληση είναι η δημιουργία μιας συγχρονισμένης υποδομής δεδομένων. Ποιος θα διαχειρίζεται τα δεδομένα, πώς θα συνδέονται τα δεδομένα και πώς θα κοινοποιούνται είναι όλα κρίσιμα ερωτήματα.

Για παράδειγμα, στον τομέα των μεταφορών, τα δεδομένα είναι επί του παρόντος αρκετά κατακερματισμένα στις οδικές, σιδηροδρομικές, αεροπορικές και θαλάσσιες μεταφορές. Κατά τη γνώμη μου, χρειάζεται ένα κοινό σύστημα δεδομένων για ολόκληρο τον κλάδο των μεταφορών, καθώς και κοινά δεδομένα για την αποθήκευση, την εφοδιαστική και τις αλυσίδες εφοδιασμού.

Με διασυνδεδεμένα συστήματα δεδομένων, οι επιχειρήσεις μπορούν να αξιοποιήσουν αποτελεσματικά την Τεχνητή Νοημοσύνη για να βελτιστοποιήσουν τις μεταφορές, να μειώσουν το κόστος και να ενισχύσουν τη διεθνή ανταγωνιστικότητα.

- Ποιο είναι το χάσμα μεταξύ των δυνατοτήτων της Τεχνητής Νοημοσύνης και της τρέχουσας εφαρμογής της στο Βιετνάμ, κύριε;

-Ο κόσμος έχει πράγματι διανύσει μεγάλη πρόοδο στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης, ενώ εμείς μόλις αρχίζουμε να δημιουργούμε προγράμματα κατάρτισης μηχανικής Τεχνητής Νοημοσύνης, κέντρα Τεχνητής Νοημοσύνης ή ερευνητικά ινστιτούτα Τεχνητής Νοημοσύνης, αλλά συνολικά είναι ακόμα αρκετά νέο. Αυτό απαιτεί από το Βιετνάμ να επιταχύνει τον ψηφιακό μετασχηματισμό του και να αναπτύξει ψηφιακές υποδομές πιο γρήγορα.

Επί του παρόντος, η υποδομή δεδομένων και η ψηφιακή μας υποδομή βρίσκονται ακόμη σε πρώιμο στάδιο ανάπτυξης. Αυτό αποτελεί κρίσιμο θεμέλιο για την ευρεία εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης στις επιχειρήσεις και την οικονομία .

Ποιος βοηθά τις επιχειρήσεις να βελτιστοποιήσουν την αποθήκευση και τη ροή αποθεμάτων; Φωτογραφία: Hoang Hanh

Αλλά Πώς εφαρμόζεται αυτή τη στιγμή η εκπαίδευση ανθρώπινου δυναμικού στην Τεχνητή Νοημοσύνη για τον κλάδο της εφοδιαστικής, κύριε;

Τα εκπαιδευτικά ιδρύματα έχουν αρχίσει να ενσωματώνουν την Τεχνητή Νοημοσύνη στα προγράμματα σπουδών τους ως εργαλείο υποστήριξης σταδιοδρομίας. Ωστόσο, ο στόχος δεν είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη να αντικαταστήσει τους ανθρώπους, αλλά μάλλον να βοηθήσει τους μαθητές να τη χρησιμοποιούν αποτελεσματικά.

Στις σχολές εκπαίδευσης στον τομέα της εφοδιαστικής, τα μέλη ΔΕΠ πρέπει πρώτα να εκπαιδευτούν στην Τεχνητή Νοημοσύνη και στη συνέχεια να ενσωματώσουν σταδιακά τις γνώσεις της Τεχνητής Νοημοσύνης σε εξειδικευμένα μαθήματα.

Το πιο σημαντικό είναι ότι οι μαθητές πρέπει να κατανοήσουν ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι απλώς ένα υποστηρικτικό εργαλείο. Για να αξιοποιήσει αποτελεσματικά την Τεχνητή Νοημοσύνη, κάθε άτομο, επιχείρηση ή οργανισμός πρέπει να δημιουργήσει το δικό του σύστημα δεδομένων.

- Πώς θα υποστηρίξει τις επιχειρήσεις σε αυτή τη διαδικασία ο Σύνδεσμος Ανάπτυξης Ανθρώπινου Δυναμικού Logistics του Βιετνάμ;

-Εστιάζουμε σε τρεις κύριες ομάδες λύσεων. Πρώτον, παρέχουμε τεχνολογικές συμβουλευτικές υπηρεσίες σε επιχειρήσεις, υποστηρίζοντάς τες στην πρόσβαση σε λύσεις εφαρμογών Τεχνητής Νοημοσύνης που ταιριάζουν στις πραγματικές τους ανάγκες.

Δεύτερον, εστιάζουμε στην εκπαίδευση του ανθρώπινου δυναμικού, ώστε οι εργαζόμενοι να γνωρίζουν πώς να εφαρμόζουν την τεχνολογία στην εργασία τους. Τρίτον, έχουμε προγράμματα κατάρτισης που διασφαλίζουν ότι οι απόφοιτοι μπορούν να ανταποκριθούν άμεσα στις απαιτήσεις των επιχειρήσεων.

Μέσω φόρουμ, εργαστηρίων και δραστηριοτήτων δικτύωσης επιχειρήσεων, δημιουργούμε επίσης ευκαιρίες για τις επιχειρήσεις να ανταλλάσσουν εμπειρίες, να μαθαίνουν αποτελεσματικά μοντέλα εφαρμογών Τεχνητής Νοημοσύνης και να βρίσκουν τις βέλτιστες λύσεις για τις ίδιες.

- Ποιες είναι οι προτάσεις σας για τις επιχειρήσεις logistics στο τρέχον πλαίσιο;

Η εφοδιαστική αλυσίδα είναι ένας από τους κλάδους που εφαρμόζει την Τεχνητή Νοημοσύνη με τον πιο αποτελεσματικό τρόπο, επειδή βελτιστοποιεί ολόκληρη την επιχειρησιακή αλυσίδα.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να βελτιστοποιήσουν τις μεταφορές, την αποθήκευση και τη ροή αποθεμάτων, καθώς και να προβλέψουν τη ζήτηση της αγοράς. Η καλύτερη πρόβλεψη μπορεί να μειώσει τις αναποτελεσματικές μεταφορές, να ελαχιστοποιήσει τα απόβλητα και να εξοικονομήσει σημαντικά το κόστος εφοδιαστικής.

Για παράδειγμα, η κακή πρόβλεψη μπορεί να οδηγήσει σε καταστάσεις όπου τα αγαθά μεταφέρονται σε μεγάλες αποστάσεις αλλά δεν καταναλώνονται αποτελεσματικά, με αποτέλεσμα αυξημένο κόστος μεταφοράς και σημαντική σπατάλη.

Συνεπώς, οι επιχειρήσεις logistics πρέπει να ενσωματώσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη στις αναπτυξιακές τους στρατηγικές το συντομότερο δυνατό, να επιταχύνουν τον ψηφιακό μετασχηματισμό και να επενδύσουν σε υποδομές δεδομένων και ανθρώπινους πόρους. Αυτός θα είναι ένας κρίσιμος παράγοντας που θα βοηθήσει τις επιχειρήσεις να βελτιώσουν την ανταγωνιστικότητά τους και να συμβάλουν στη μείωση του κόστους logistics για την οικονομία.

Σας ευχαριστώ πολύ, κύριε !

Πηγή: https://hanoimoi.vn/ai-go-nut-that-chi-phi-logistics-941798.html