Обробка природної мови змінює управління запасами

Обробка природної мови змінює управління запасами

Мітка часу: 27 березня 2024 р., 12:00
Вихідний вузол: 2527663

Штучний інтелект (ШІ) добре відомий своєю здатністю приймати рішення на основі даних, але є менш відома гілка ШІ, яка називається обробка природної мови (НЛП), яка починає повертати голови.

Що таке НЛП?

Витоки НЛП можна простежити в 1950-х роках, але тоді він мав мінімальне використання. Більш широке використання почалося в кінці 1980-х - початку 1990-х років. Однак знадобилося запровадження методів глибокого навчання (DL) та інтеграція ШІ для НЛП, щоб стати потужним і складним інструментом, який сьогодні використовують багато компаній. НЛП досі не входить до основної теми розмов, як це стосується штучного інтелекту та машинного навчання (ML), але це швидко змінюється, оскільки все більше компаній і організацій повільно відкривають для себе цю технологію, яка обіцяє полегшити багато проблем із керуванням запасами.

NLP дозволяє програмному забезпеченню розуміти та обробляти мову так само, як це роблять люди. Він працює шляхом поєднання моделей людської мови на основі правил із DL, статистичними моделями та моделями ML. Це допомагає зв’язати великі обсяги даних природної мови та дозволяє програмному забезпеченню розуміти людську мову. Якщо ви користуєтеся чат-ботами, мовними перекладачами, голосовими помічниками та подібними службами, то ви вже користувалися цією технологією, яка зараз все частіше впроваджується для управління запасами.

Як НЛП може працювати з управлінням запасами?

Використання NLP в управлінні запасами дозволяє працівникам усіх відділів брати участь у своїх робочих процесах, маючи інформацію, яка допомагає їм контролювати запаси, бути проактивними під час замовлення матеріалів і розуміти майбутні потреби. Потужність НЛП допомагає організаціям виявляти цінну інформацію з даних, які вони вже мають, які продовжують виробляти, або із зовнішніх джерел. Це дозволяє приймати глибокі рішення, залучати команди та конкурентні переваги.

Розблокування ефективності за допомогою НЛП в управлінні запасами

Працівники щодня отримують і створюють дані за допомогою електронних листів, рахунків-фактур, чатів клієнтів, звітів тощо. Цей великий обсяг даних має величезну цінність для кожної організації, якщо вони можуть їх синтезувати. NLP може обробляти та витягувати з цих даних важливу інформацію для управління запасами та ланцюгами поставок. Використовуючи ML і ключові слова, NLP може надати цінну інформацію, пов’язану з керуванням вашими запасами, щоб розблокувати ефективність.

NLP використовує ці дані, щоб допомогти взаємодіяти з постачальниками, вантажовідправниками та складським складом, оптимізуючи ланцюжок постачання та працівників, які тепер можуть задавати програмному забезпеченню складні запитання та отримувати відповіді, які надають просту, практичну інформацію, що дозволяє їм керувати даними. рішення.

Автоматизація аналізу запасів: роль НЛП

НЛП може відігравати ключову роль в автоматизації інвентаризації шляхом обробки та інтерпретації великої кількості неструктурованих даних, якими є бізнес, таких як електронні листи, повідомлення клієнтів, звіти, соціальні мережі тощо. Оскільки він розуміє людську мову, НЛП може витягувати корисну інформацію, яка допомагає впоратися з рівнем запасів, коливаннями в ланцюзі поставок, проблемами логістики та робочої сили, які можуть вплинути на запаси. Ці дані допомагають керівництву та іншим особам, які приймають рішення, точно прогнозувати та визначати потенційні проблеми, перш ніж вони стануть проблемами. Тепер компанії можуть швидко адаптуватися до змін ринку на основі даних.

Від тексту до дії: використання НЛП для прогнозування попиту

Прогнозуючи майбутній попит клієнтів, NLP аналізує дані ринкових тенденцій, внутрішні неструктуровані дані, історичні дані, соціальні мережі, відгуки клієнтів та інші джерела. Поєднання NLP із ML може оцінити настрої споживачів і логістичну мережу, щоб допомогти зменшити надлишки та інші проблеми, одночасно підвищуючи запаси та ефективність виробництва. Розуміючи всі ці різні, але пов’язані змінні даних, НЛП дає можливість підприємствам опанувати прогнозування попиту та мати правильний рівень запасів у потрібний час.

Комунікація з постачальником, керована НЛП, і зменшення ризиків          

НЛП може автоматизувати взаємодію з постачальниками, покращуючи відносини та сприяючи розумінню. NLP аналізує повідомлення від постачальників, включаючи звіти, електронні листи, публікації в соціальних мережах тощо, щоб визначити ключові тенденції, галузеву інформацію та потенційні перерви в ланцюжку поставок, теперішні чи майбутні. Використовуючи аналіз настроїв і прогнозну аналітику, НЛП визначає будь-які проблеми з постачальниками, щоб вони могли швидко реагувати на них і підтримувати безперервність ланцюжка поставок. Автоматичні сповіщення можна запрограмувати з попередньо визначеними відповідями для пом’якшення будь-яких проблем. Відповіді можуть включати пошук альтернативних постачальників, коригування рівня запасів або вказівку людям поговорити з постачальниками. Це також допомагає знизити ризики та підтримувати позитивні відносини з вашими постачальниками.

Інвентаризація в масштабі: масштабування рішень NLP

Масштабування рішень NLP вимагає від компаній розширення можливостей обробки та зберігання даних, а також інтеграції NLP так само, як вони включають AI та ML у свої існуючі системи. Розширення джерел даних і навчання алгоритмів за допомогою нових і більш широких наборів даних уможливить аналіз і сприятиме точному прогнозуванню. Компанії повинні інтегрувати NLP у свої існуючі ERP (планування ресурсів підприємства), CRM (керування взаємовідносинами з клієнтами) і програмне забезпечення для управління ланцюгами поставок. Крім того, організації повинні автоматизувати управління запасами, включаючи обробку замовлень і зв’язок із постачальниками, щоб зменшити витрати на ручну працю та ефективніше керувати запасами в NLP.

НЛП разом із штучним інтелектом є трансформаційною технологією, яка може за належного людського контролю зменшити проблеми в ланцюжку поставок ще до того, як вони виникнуть, таким чином потенційно заощаджуючи компаніям значний час і гроші.

Ніхіл Коранн є помічником віце-президента з операцій у Чету.

Часова мітка:

Більше від Мозок ланцюга поставок