هوش مصنوعی

زمان تخمینی مطالعه: 17دقیقه

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) کاربردهای گسترده‌ای در دنیای تجارت دارد. هوش مصنوعی توانایی انجام وظایفی را دارد که قبلا نیاز به تصمیم‌گیری انسانی داشته‌اند و نیازمند داده‌ها و الگوریتم‌های پیچیده هستند. در این مقاله قصد داریم به برخی از جنبه‌های کلیدی استفاده از هوش مصنوعی در دنیای تجارت اشاره کنیم، مزایا و قابلیت‌های استفاده از این فناوری هوشمند را مورد بررسی قرار دهیم، با چالش‌های موجود در این زمینه آشنا شویم و بررسی کنیم که چگونه باید داده‌های موردنیاز مدل‌های هوشمند را جمع‌آوری کنیم. هنگامی که صحبت از به کارگیری الگوریتم‌های هوشمند در دنیای تجارت به میان می‌آید، اصل مهمی که باید به آن دقت کنید، داشتن یک برنامه دقیق و جامع است که بتواند به نیازها پاسخ دهد و مانع از افزایش بدون دلیل هزینه‌ها شود.

قابلیت‌های کلیدی هوش مصنوعی در دنیای تجارت

هوش مصنوعی می‌تواند در تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده به کسب و کارها کمک کند. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، اطلاعات مفیدی می‌توان از داده‌ها استخراج کرد و الگوها و روندهای مخفی در داده‌ها را شناسایی کرد. این اطلاعات می‌تواند در بهبود فرآیندها، تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و شناسایی فرصت‌های جدید کسب و کار مفید باشند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند در ارائه خدمات بهتر به مشتریان نیز راهگشا باشد. سیستم‌های گفت‌وگوی مبتنی بر هوش مصنوعی (مانند چت‌بات‌ها و ربات‌های گفتگو) می‌توانند به سوالات و نیازهای مشتریان پاسخ دهند و راهنمایی لازم را ارائه دهند. همچنین، تحلیل رفتار مشتریان با استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی الگوهای رفتاری و ترجیحات مشتریان کمک کند و در نتیجه، استراتژی‌های بازاریابی و عملکرد سیستم‌های مدیریت مشتری را بهبود دهد.

یکی از مشکلات بزرگی که کارشناسان دیجیتال با آن روبه‌رو هستند، پیچیده بودن روند برنامه‌ریزی است. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، می‌توان فرآیندهای پیچیده را به صورت خودکار و هوشمندانه مدیریت کرد و بهبودهای مداوم را اعمال کرد تا عملکرد برنامه‌‌های تجاری بهبود پیدا کند. راهکار فوق کاهش هزینه‌ها، و صرفه‌جویی در زمان و منابع را به همراه دارد. مزیت دیگری که هوش مصنوعی در این زمینه دارد، پیش‌بینی و تحلیل بازار است. هوش مصنوعی می‌تواند در پیش‌بینی و تحلیل بازار نیز مفید واقع شود. با تحلیل داده‌های بازار، اطلاعاتی مانند روند‌های بازار، رفتار مشتریان، رقبا و فرصت‌های جدید را می‌توان شناسایی کرد. این اطلاعات می‌تواند به کسب و کار‌ها در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک کمک کند و اجازه دهد به مزیت رقباتی بزرگی نسبت به رقبا دست پیدا کنند.

بدون شک، خودکارسازی را باید یکی از دستاوردهای مهم هوش مصنوعی برای کسب و کارها توصیف کنیم. با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان و سیستم‌های تولیدی را هوشمند کرده و آن‌ها را قادر به انجام وظایف پیچیده و تکراری کرد. این موضوع می‌تواند بهبود کیفیت، کارایی و کاهش خطاها در فرآیندهای کسب و کار را به همراه داشته باشد.

البته، استفاده از هوش مصنوعی در دنیای تجارت کار ساده‌ای نیست و فناوری فوق با چالش‌ها و محدودیت‌هایی روبرو است. این موضوع شامل مسائل امنیتی، حفظ حریم خصوصی، اخلاقیات و تاثیر هوش مصنوعی بر ساختار سازمانی است. برای استفاده موثر از هوش مصنوعی در کسب و کار، نیاز به برنامه‌ریزی دقیق، انتخاب صحیح الگوریتم‌ها و مدل‌های درست و مدیریت داده‌ها و مشکلات مرتبط با آن‌ها دارید.

چه مدل‌های هوش مصنوعی مورد توجه سازمان ها قرار دارد؟

هنگامی که صحبت از به کارگیری هوش مصنوعی در دنیای کسب و کار به میان می‌آید با انتخاب‌های مختلفی روبه‌رو هستیم که هریک مزایا و معایب خاص خود را دارند. انتخاب الگوریتم و مدل مناسب بستگی به وظایف و مسایل خاص و نیازهای کسب و کار دارد. با این‌حال، برخی از الگوریتم‌ها و مدل‌های معمول که به شکل گسترده‌ای در حوزه کسب و کار مورد استفاده قرار می‌گیرند به شرح زیر هستند:

یادگیری ماشین (Machine Learning): به مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها اشاره دارد که به کامپیوترها امکان یادگیری از داده‌ها و بهبود عملکرد را می‌دهد. الگوریتم‌هایی مانند درخت تصمیم (Decision Tree)، ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines)، شبکه‌های عصبی (Neural Networks) و جنگل تصادفی (Random Forest) از جمله الگوریتم‌های معروف یادگیری ماشین هستند.

یادگیری عمیق (Deep Learning): این روش بر پایه شبکه‌های عصبی عمیق است که توانایی یادگیری از داده‌های پیچیده و ترکیبی را دارند. شبکه‌های عصبی عمیق، مانند شبکه‌های عصبی پیچشی (Convolutional Neural Networks) برای تشخیص تصاویر و شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks) برای پردازش داده‌های دنباله‌ای (مانند متن) استفاده می‌شوند.

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing): این حوزه بر روی پردازش و تفسیر زبان طبیعی (مانند متن) تمرکز دارد. الگوریتم‌ها و مدل‌های پردازش زبان طبیعی می‌توانند در تحلیل و تفسیر متن، استخراج اطلاعات، خلاصه‌سازی متن، ترجمه ماشینی و پاسخ به سوالات مشتریان استفاده شوند. برخی از مدل‌های معروف شامل شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)، ترنسفورمر (Transformer) و الگوریتم‌های بر پایه ماشین بردار پشتیبان (SVM) هستند.

تحلیل شبکه‌های اجتماعی (Social Network Analysis): این حوزه پیرامون بررسی روابط و ساختار شبکه‌های اجتماعی مانند شبکه‌های مجازی و رسانه‌های اجتماعی است. با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های شبکه‌های اجتماعی، می‌توان روابط دقیق در شبکه‌های اجتماعی را با تحلیل، تشخیص جوامع و شناسایی الگوها و روندهای اجتماعی انجام داد.

تحلیل پیش‌بینی و الگوهای زمانی (Time Series Analysis): این حوزه بررسی الگوها و روندهای زمانی در داده‌ها است. با استفاده از مدل‌های تحلیل پیش‌بینی و الگوهای زمانی می‌توان پیش‌بینی درآمد، میزان فروش، تقاضا، مقدار موجودی و سایر متغیرهای زمانی را انجام داد.

تحلیل خوشه‌بندی (Clustering Analysis): این روش برای گروه‌بندی داده‌ها بر اساس شباهت‌های آنها استفاده می‌شود. الگوریتم‌های خوشه‌بندی مانند K-means و DBSCAN می‌توانند در تقسیم‌بندی و تفکیک داده‌ها به گروه‌های مشابه و متمایز مورد استفاده قرار گیرند.

تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): این حوزه بررسی و تحلیل عواطف، نظرات و پالایش داده‌های متنی را شامل می‌شود. با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های آنالیز احساسات، می‌توان نظرات مشتریان را به عنوان مثبت، منفی یا بی‌طرف دسته‌بندی کرده و اطلاعات مفیدی درباره نظرات مشتریان و عملکرد محصولات و خدمات به دست آورد.

به طور کلی، انتخاب الگوریتم و مدل هوش مصنوعی بستگی به نیازها و مسایل خاص کسب و کار شما دارد. مهم است که مساله را به درستی تحلیل کنید و الگوریتم یا مدلی را انتخاب کنید که بهترین عملکرد را برای آن مساله داشته باشد.

چه چالش‌هایی در استفاده از AI در دنیای تجارت وجود دارد؟

هنگامی که صحبت از به کارگیری هوش مصنوعی در دنیای تجارت به میان می‌آید با چالش‌هایی روبه‌رو هستیم که برخی از آن‌ها به شرح زیر هستند:

کیفیت پایین داده‌ها و نامتوازن بودن آن‌ها: برای استفاده موثر از هوش مصنوعی، نیاز به دسترسی به داده‌های با کیفیت بالا و متوازن دارید، اما در بسیاری از موارد، داده‌های تجاری با مشکلاتی مانند ناهمگنی، ناقص بودن و استاندارد نبودن روبرو هستند. این مشکل می‌تواند تاثیر مستقیم بر عملکرد الگوریتم‌های هوش مصنوعی داشته باشد و نتایج نامطلوبی را تحویل دهد.

نیاز به حجم بالای داده: برخی از الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی نیازمند حجم بالای داده‌ها برای آموزش و یادگیری هستند. این حرف به معنای این است که نیازمند دسترسی به کلان داده‌هایی هستیم که به درستی انعکاس دهنده فعالیت‌های تجاری باشند. متاسفانه، در بسیاری از صنایع و سازمان‌ها دسترسی به چنین اطلاعاتی به راحتی وجود ندارد. جمع‌آوری و پردازش کلان داده‌ها می‌تواند هزینه‌بر و زمان‌بر باشد.

نیاز به تخصص و توانایی فنی: استفاده از هوش مصنوعی در کسب و کار نیازمند تخصص و توانایی فنی است که شامل توانایی تحلیل و پردازش داده‌ها، انتخاب و آموزش مدل‌های مناسب، رفع خطاها و بهبود عملکرد الگوریتم‌ها است. همچنین، نیازمند تیم‌های فنی و متخصص هستیم که مهارت‌های لازم برای جمع‌آوری اطلاعات را در اختیار داشته باشند.

قضاوت و تصمیم‌گیری انسانی: هر چند هوش مصنوعی می‌تواند در تحلیل و پردازش داده‌ها و ارائه پیشنهادها و توصیه‌هایی به کسب و کار کمک کند، اما در نهایت نیاز به قضاوت و تصمیم‌گیری انسانی همچنان وجود دارد. هوش مصنوعی قادر است الگوها و روندهایی را شناسایی کند، اما تصمیم‌گیری استراتژیک و تعامل با مشتریان و همکاران انسانی از جنبه‌هایی است که هنوز نیاز به وجود انسان دارد.

امنیت و حفظ حریم خصوصی: استفاده از هوش مصنوعی در کسب و کار نیازمند رعایت امنیت و حفظ حریم خصوصی است. هوش مصنوعی به داده‌های حساس و اطلاعات شخصی دسترسی دارد و در صورت عدم مراقبت کافی، ممکن است منجر به نقض حریم خصوصی مشتریان یا نشت اطلاعات حیاتی شرکت شود. بنابراین، امنیت و حفظ حریم خصوصی باید در استفاده از هوش مصنوعی در کسب و کار به طور جدی مورد توجه قرار گیرد.

تاثیر بر بازار کار: هوش مصنوعی و خودکارسازی می‌توانند تاثیر قابل توجهی بر بازار کار داشته باشند. در برخی موارد، استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند منجر به جایگزینی برخی از وظایف انسانی و کاهش نیروی کار شود. این مسئله نگرانی‌ها و تغییرات در ساختار بازار کار و اشتغال را به وجود خواهد آورد.

قانون‌مندی و اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی: استفاده از هوش مصنوعی در کسب و کار نیازمند رعایت قوانین و اصول اخلاقی است. مسائلی مانند تبعیض، تعصب الگوریتمی، تاثیرات اجتماعی و اخلاقی هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری‌ها و سیستم‌ها باید مورد بررسی و رسیدگی قرار گیرند. توسعه و استفاده از هوش مصنوعی با رعایت قوانین و اصول اخلاقی، به ایجاد روند پایدارتر و اعتماد بیشتر در استفاده از آن در کسب و کار کمک می‌کند.

مواردی که اشاره کردیم تنها چند نمونه از چالش‌هایی هستند که ممکن است در استفاده از هوش مصنوعی در کسب و کار با آن‌ها روبه‌رو شوید. با توجه به ماهیت و نیازهای خاص هر کسب و کار، چالش‌های دیگری نیز ممکن است وجود داشته باشد که باید مورد بررسی قرار گرفته و برطرف شوند.

چگونه می‌توانیم کلان داده‌ها را جمع‌آوری و پردازش کنیم؟

جمع‌آوری و پردازش کلان داده‌ها به عنوان یک چالش اساسی در استفاده از هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ها در کسب و کار، نیازمند رویکردها و ابزارهای مناسب است. مراحل کلی جمع‌آوری و پردازش کلان داده‌ها به شرح زیر هستند:

تعریف هدف و نیازها: در ابتدا، باید هدف و نیازهای خاص خود را برای جمع‌آوری و پردازش داده‌ها مشخص کنید. باید بدانید که داده‌هایی که نیاز دارید چه ویژگی‌ها و اطلاعاتی را باید شامل شوند تا بتوانید از آن‌ها در تحلیل‌ها و مدل‌سازی‌های هوش مصنوعی استفاده کنید.

جمع‌آوری داده‌ها: برای جمع‌آوری داده‌ها می‌توانید از منابع مختلفی مانند پایگاه‌داده‌ها، سامانه‌های آنلاین، دستگاه‌های حسگر و شبکه‌های اجتماعی استفاده کنید. برنامه‌ریزی و طراحی یک فرآیند جمع‌آوری داده موثر، از جمله تعیین منابع، روش‌ها و زمان‌بندی مناسب برای جمع‌آوری داده‌ها، بسیار مهم است.

ذخیره‌سازی و سازماندهی داده‌ها: پس از جمع‌آوری داده‌ها، باید آن‌ها را در یک سیستم ذخیره‌سازی سازمان‌دهی کنید. این موضوع شامل انتخاب پلت‌فرم‌ها و سیستم‌های مدیریت داده، ایجاد ساختار و دسته‌بندی مناسب برای داده‌ها، و تعیین روش‌های مرتب‌سازی و فیلتر کردن داده‌ها است.

پاکسازی و تهیه داده‌ها: داده‌ها در بیشتر موارد خام بوده و نیازمند پاکسازی و پیش‌پردازش هستند. این فرآیند شامل حذف داده‌های غیر متوازن، تکراری یا ناقص، تبدیل واحدهای اندازه‌گیری، نرمال‌سازی و استخراج ویژگی‌های مهم است.

تحلیل و استخراج اطلاعات: در این مرحله، می‌توانید از روش‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، و دیگر روش‌های تحلیل داده استفاده کنید. با استفاده از این روش‌ها، می‌توانید الگوها، روابط و اطلاعات مفید را در کلان داده‌ها شناسایی کنید.

تفسیر و بررسی نتایج: پس از تحلیل داده‌ها، مرحله بعدی ارزیابی و تفسیر نتایج است. باید نتایج به دقت مورد بررسی قرار گیرند و به سوالات و هدف‌های اولیه شما پاسخ دهند. این مرحله می‌تواند شامل تجزیه و تحلیل مقایسه‌ای، تشخیص الگوها و روندها، استخراج دانش و برداشت‌های مفید باشد.

ارائه و استفاده از نتایج: در این مرحله، نتایج پردازش داده‌ها برای استفاده در تصمیم‌گیری‌ها و برنامه‌ریزی‌های آینده به کار می‌روند. می‌توانید گزارش‌ها، داشبوردها و نمودارهای مناسبی ارائه کنید تا تصمیم‌گیران و دیگر کاربران بتوانند از داده‌ها بهره‌برداری کنند.

برای پردازش کلان داده‌ها نیاز به استفاده از فناوری‌های پیشرفته و ابزارهای خاصی مانند فریم‌ورک‌های تحلیل داده، پایگاه‌های داده پرسرعت، سیستم‌های توزیع شده و پردازش موازی است. همچنین، دانش فنی و تخصصی در زمینه تحلیل داده و هوش مصنوعی نیز برای بهره‌برداری بهینه از داده‌ها بسیار مهم است.

چگونه می‌توانیم از هوش مصنوعی در بهبود رقابت پذیری کسب و کار استفاده کنیم؟

استفاده از هوش مصنوعی در بهبود رقابت‌پذیری کسب و کار یکی از داغ‌ترین مسائل روز دنیای تجارت و فناوری است. شرکت‌هایی که تمایل دارند از هوش مصنوعی در این زمینه استفاده کنند باید به نکات مهم و کلیدی دقت کنند که برخی از آن‌ها به شرح زیر است:

پیش‌بینی و تحلیل بازار: با استفاده از الگوریتم‌ها و روش‌های هوش مصنوعی می‌توانید الگوها و روندهای بازار را تحلیل کنید و پیش‌بینی‌های دقیق‌تری درباره تقاضا، رفتار مشتریان، رقبا و شرایط بازار داشته باشید. این اطلاعات به شما کمک می‌کند تا برنامه‌ریزی بهینه‌تری انجام داده و تصمیمات استراتژیک را بر اساس اطلاعات دقیق‌تری بگیرید.

بهبود فرآیندهای عملیاتی: هوش مصنوعی می‌تواند در بهبود فرآیندهای عملیاتی کسب و کار نقش بسزایی داشته باشد. از جمله کاربردهای معروف می‌توان به بهبود زنجیره تامین، بهینه‌سازی مسیرهای توزیع، برنامه‌ریزی تولید و مدیریت موجودی، پشتیبانی مشتریان با استفاده از سیستم‌های چت‌ربات و ربات‌های صوتی و بهینه‌سازی فرآیندهای خدمات مشتریان اشاره کرد.

تجربه مشتری بهتر: با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توانید تجربه مشتری را بهبود بخشید. از جمله کاربردهای مشترک می‌توان به توصیه‌گرها و سیستم‌های توصیه مشتری، تحلیل احساسات مشتری به وسیله پردازش زبان طبیعی، تشخیص الگوهای رفتاری مشتریان و سفارشی‌سازی اشاره کرد.

بهبود تصمیم‌گیری‌ها: هوش مصنوعی می‌تواند در فرایند تصمیم‌گیری کمک کند تا بتوانید تصمیمات دقیق‌تری را اتخاب کنید. برای این منظور باید به سراغ الگوریتم‌های یادگیری ماشین و مدل‌های پیش‌گویانه بروید تا بتوانید در تحلیل داده‌ها و اطلاعات کلان از آن‌ها استفاده کنید. همچنین، می‌توانید از سیستم‌های تصمیم‌گیری خودکار و مبتنی بر قوانین استفاده کنید تا فرآیندها را به درستی تحلیل کنید و تصمیم‌های بهینه‌تری را اتخاذ کنید.

اتوماسیون فرآیندهای کسب و کار: با استفاده از هوش مصنوعی و خودکارسازی فرآیندهای تکراری قادر به کاهش هزینه‌ها هستید. این موضوع مواردی مثل پردازش خودکار اسناد، مدیریت روتین کارها، پشتیبانی خودکار و پاسخگویی به سوالات متداول و سایر فرآیندهای تکرارشونده را به همراه دارد. این کارها باعث افزایش بهره‌وری، کاهش خطاها و صرفه‌جویی در زمان و هزینه می‌شود.

تجزیه و تحلیل داده‌ها: با استفاده از AI می‌توانید داده‌های بزرگ را تجزیه و تحلیل کنید و الگوها، روندها و ارتباطات مخفی در داده‌ها را شناسایی کنید. این اطلاعات به شما کمک می‌کند تا تصمیمات استراتژیک دقیق‌تر، بازاریابی  بهتر و افزایش عملکرد را تجربه کنید.

ارتباطات و اینترنت اشیا (IoT): هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان یک تکنولوژی کلیدی در سامانه‌های ارتباطی و اینترنت اشیا استفاده شود. با اتصال دستگاه‌ها و سنسورها به پلت‌فرم‌های هوشمند می‌توانید داده‌ها را به شکل لایو بررسی کرده، تحلیل کنید و به صورت خودکار به آن‌ها واکنش نشان دهید. این کار باعث بهبود کارایی، کاهش هزینه‌ها و ایجاد تجربه کاربری بهتر می‌شود.

چگونه می‌توانیم از AI به منظور بهبود زنجیره تامین استفاده کنیم؟

یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در ارتباط با بهبود عملکرد زنجیره تامین است. زنجیره تامین یا زنجیره عرضه (Supply Chain) به مجموعه فرآیندها و فعالیت‌هایی اشاره دارد که از تامین مواد اولیه تا تولید، توزیع و عرضه محصولات و خدمات به مشتریان را شامل می‌شود. به بیان دقیق‌تر، زنجیره تامین تمامی فعالیت‌ها و ارتباطات بین تامین‌کنندگان، تولیدکنندگان، توزیع‌کنندگان، خدمات لجستیک و مشتریان را در بر می‌گیرد. کسب و کارها می‌توانند بر مبنای راهکارهای زیر از هوش مصنوعی در بهبود عملکرد زنجیره تامین استفاده کنند.

پیش‌بینی تقاضا: هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل دقیق تاریخچه فروش، الگوهای مصرف و عوامل مؤثر بر تقاضا، پیش‌بینی دقیق‌تری از تقاضا ارائه دهد. این اطلاعات به شما کمک می‌کند تا سطح موجودی، تولید و برنامه‌ریزی زنجیره تامین را بهبود بخشید و به موقع مانع کاهش موجودی‌های ضروری شوید.

بهینه‌سازی موجودی: با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانید موجودی‌ها را بهینه‌سازی کنید. این موضوع شامل تعیین سطح موجودی بهینه، زمان سفارش‌دهی و بازدهی موجودی است. با بهینه‌سازی موجودی، می‌توانید هزینه‌های نگهداری موجودی را کاهش دهید.

بهینه‌سازی زنجیره تامین: هوش مصنوعی می‌تواند در بهینه‌سازی فرآیندهای زنجیره تامین نقش مهمی ایفا کند. با تحلیل داده‌های زنجیره تامین، می‌توانید الگوها و روندهای عملکردی را شناسایی کنید و بهینه‌سازی‌های لازم را انجام دهید. برای مثال، می‌توانید مسیرهای توزیع را بهینه‌سازی کنید، تامین‌کنندگان مناسب را انتخاب کنید و برنامه‌ریزی تولید را بهبود بخشید.

پیش‌بینی و مدیریت ریسک: هوش مصنوعی می‌تواند در پیش‌بینی و مدیریت ریسک‌های مرتبط با زنجیره تامین کمک کند. با تحلیل داده‌ها و اطلاعات مربوط به تامین‌کنندگان، شرایط جوی، تغییرات بازار و سایر عوامل، می‌توانید ریسک‌ها را شناسایی کنید و برنامه‌های مناسبی برای مدیریت ریسک‌ها طراحی کنید.

بهبود ارتباطات و همکاری: هوش مصنوعی می‌تواند در بهبود ارتباطات و همکاری در زنجیره تامین نقش مهمی ایفا کند. با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی مانند ربات‌های گفتگو، می‌توانید ارتباطات با تامین‌کنندگان، مشتریان و سایر ذی‌نفعان را بهبود بخشید.

اکنون که به چند مورد از روش‌های قابل استفاده از هوش مصنوعی در بهبود عملکرد زنجیره تامین اشاره کردیم، وقت آن رسیده تا نحوه استفاده از این فناوری در زنجیره تامین را مورد بررسی قرار دهیم:

جمع‌آوری داده‌ها: برای استفاده از هوش مصنوعی، نیازمند داده‌های با کیفیت بالا و مرتبط با زنجیره تامین هستید. جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها از منابع مختلف مانند سیستم‌های ERP (برنامه‌ریزی منابع سازمان)، سیستم‌های فروش و سایر سیستم‌ها در این مرحله انجام می‌شود.

پیش‌پردازش داده‌ها: قبل از استفاده از داده‌ها در الگوریتم‌های هوش مصنوعی، باید آن‌ها را پیش‌پردازش کنید. این موضوع شامل تمیزکردن داده‌ها، اصلاح خطاها، مقیاس‌بندی و تبدیل داده‌ها به قالبی مناسب برای استفاده در الگوریتم‌های هوش مصنوعی است.

انتخاب الگوریتم‌های هوش مصنوعی: بسته به نوع مسئله و داده‌های خود، باید الگوریتم‌های مناسبی را برای استفاده در هوش مصنوعی انتخاب کنید. برخی از سازمان‌ها به سراغ الگوریتم‌های مبتنی بر یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی مصنوعی، الگوریتم‌های تکاملی یا سیستم‌های خبره می‌روند.

آموزش و تنظیم الگوریتم‌ها: پس از انتخاب الگوریتم‌ها، باید آن‌ها را با استفاده از داده‌های آموزشی، آموزش دهید و پارامترهای آن‌ها را تنظیم کنید. این مرحله نیازمند تخصص فنی در زمینه هوش مصنوعی است.

ارزیابی و بهبود: پس از آموزش الگوریتم‌ها، باید عملکرد آن‌را به دقت ارزیابی کنید، در صورتی که خروجی ارائه شده هماهنگ با سطح انتظارات نیست، تغییراتی در آن اعمال کرده، از داده‌های آموزشی دیگری استفاده کنید، سنجه‌‌های مورد استفاده را به دقت ارزیابی کنید تا در نهایت به خروجی موردنظر دست پیدا کنید.

به طور خلاصه، AI می‌تواند در بهبود عملکرد زنجیره تامین از طریق پیش‌بینی دقیق تقاضا، بهینه‌سازی مسیرها و لجستیک، مدیریت موجودی بهینه، تشخیص خطا و ردیابی، بهبود ارتباطات، افزایش امنیت و پیشگیری از تقلب، پیشنهاددهی و توصیه‌گری و بهینه‌سازی فرآیندهای تصمیم‌گیری کمک کند. با این روش‌ها می‌توانید عملکرد و کارایی زنجیره تامین خود را بهبود بخشید و هزینه‌ها را کاهش دهید.

بخوانید: آشنایی با مدیریت زیر ساخت مرکز داده (DCIM)