Débloquer l'intelligence et s'adapter à la vitesse de l'apprentissage automatique

Tout semble mieux fonctionner avec des idées intelligentes. Notre temps et nos ressources sont précieux et nous devons les utiliser judicieusement. Comme notre monde est plus connecté, la technologie peut être utilisée pour répondre à nos besoins avec une précision cognitive, rendant nos vies plus fluides et plus complètes.

Les systèmes de navigation standard sont peut-être l'un des meilleurs exemples de ces expériences intelligentes. modèles de voitures les plus modernes. Du point de vue de l'utilisateur, le tableau de bord apparaît lisse et direct. Nos voitures sont connectées à des cartes et les cartes sont liées aux rapports de trafic. L'itinéraire est créé en fonction de la position de la voiture et des informations cartographiques, et l'heure d'arrivée est estimée. Les conducteurs ne voient jamais cette minutie dans les coulisses – ils éprouvent simplement le plaisir d'un voyage sans souci, sachant que les décisions prises sont basées sur une compréhension plus large des flux de trafic en temps réel qu'ils ne peuvent voir ou répondre.

À l'instar de nos voitures, les entreprises doivent fonctionner sans heurts, concurrencer, innover et s'adapter plus rapidement. En soutenant l'apprentissage continu, l'adaptation et la transformation numérique, les entreprises ont une occasion distincte de se réinventer avec un aperçu en temps réel. Ce modèle fournit des données qui sont non seulement plus résilientes et complètes mais aussi plus unifiées et fiables.

Une telle connectivité permet aux entreprises de tirer parti des systèmes connectés pour comprendre en profondeur la dynamique de la chaîne logistique et y répondre rapidement. Les automobilistes ne peuvent pas attendre des instructions virage par virage différées, ni des chaînes d'approvisionnement intelligentes.

Conduire avec perspicacité

Comprendre les rebondissements de la chaîne d'approvisionnement permet aux entreprises de s'adapter à la dynamique changeante en temps réel. En détectant des modèles et en dérivant d'autres modes d'action qui auraient été impossibles à concevoir il y a des années, l'apprentissage automatique peut aider à surveiller et prévoir la demande de la même manière que les systèmes de navigation gèrent les heures d'arrivée prévues.

Les données de ce modèle prédictif permettent aux gestionnaires de la chaîne d'approvisionnement d'évaluer les résultats de livraison, la capacité, l'inventaire et les contraintes pour effectuer les ajustements nécessaires pour s'assurer que les clients reçoivent leurs commandes comme promis. Les entreprises peuvent exploiter cette intelligence – souvent piégée dans un environnement hyperconnecté de capteurs de périphériques, de robotique et d'impression 3D – en intégrant des capacités d'apprentissage automatique du cœur de leurs systèmes au bord de chaque point de connexion.

génération Intelligent ERP suite, les entreprises peuvent construire cette base pour ouvrir la voie à de nouveaux modèles d'affaires et des processus hautement adaptatifs. Ce modèle de données unifié prend en charge l'apprentissage automatique en fournissant une plate-forme intuitive qui traite les données en temps réel, consolide les transactions et génère des recommandations pratiques pour prendre des décisions plus rapidement.

Figure 1: Un modèle de données unifié pour les chaînes d'approvisionnement numériques

En décomposant les silos de données, l'architecture de calcul en mémoire de la chaîne d'approvisionnement intelligente combine immédiatement des processus de traitement des transactions en temps réel et des processus analytiques en temps réel pour:

1. Détecter de nouvelles opportunités plus rapidement pour augmenter la valeur commerciale des systèmes existants en éliminant les couches de données redondantes généralement requises par les systèmes de gestion de bases de données relationnelles [19659013] Transaction de processus et analyse de données en une seule application pour évaluer, rapporter, simuler et prédire le résultat de ution, concept d'innovation ou décision en temps réel

3. Prise en charge de décisions avec des couches de données redondantes personnalisées telles que des index secondaires, des tables agrégées et plusieurs versions d'informations d'inventaire

4. Amélioration de la vitesse de lecture et de traitement des processus critiques en simplifiant le modèle de données

5. Innover de nouveaux modèles commerciaux et technologies à grande échelle dans toutes les solutions sectorielles et industrielles avec des données et des processus rationalisés

6. Accélérer les implémentations à l'échelle économique avec des modèles de solution unifiés

8. Automatisation de processus avec traitement de données basé sur le signal, exploration de texte et capacités de prédiction ou de simulation pour tirer parti de l'Internet des objets, de l'industrie 4.0, des données non structurées et du Big Data [19659020] Fourniture de capacités de configuration guidées basées sur des modèles d'expérience acquise

10. L'extension de l'apprentissage par l'intermédiaire d'une plate-forme cloud compatible avec le noyau

L'apprentissage automatique donne aux responsables de la chaîne logistique une opportunité unique d'accélérer et d'automatiser les processus de la commande à la livraison. Avec un cadre numérique pour les données en temps réel, des analyses à la volée et des simulations prédictives, les entreprises peuvent aller plus loin dans leur transformation . Ils aideront non seulement à s'assurer que leurs objectifs stratégiques sont parfaitement alignés, mais deviendront également un front unifié qui protège la rentabilité, la réputation et la croissance future de l'entreprise.

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