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12 2024-10
供应链所面临的环境正变得愈发复杂，而数据驱动的供应链管理（SCM）的实施是支撑管理的基础引言供应链管理（SCM）是一项优化公司开发、制造和向客户提供产品和服务的整个系统的计划。这不是一个新概念，但在最近商业环境变化和数字技术进步的背景下，其关注范围、实施方法和寻求的价值都发生了重大变化。本文将解释SCM的基础知识和数字技术利用的趋势。SCM(供应链管理)是一种企业管理方法，旨在审视并改进公司将产品、服务提供给顾客的整个流程，以实现整个过程的效率化和最优化。尽管这不是一个新的词汇，但近年来，人们重新认识到了SCM的重要性，并且加强对供应链的复审以及相关机制的发展之势正逐渐扩大。PanasonicElectricWorks：通过需求预测系统加强SCM2024年4月，生产家庭、办公室和商业设施用电气设备材料的PanasonicElectricWorksCo.,Ltd.开始全面推行需求预测系统。其目的是全面整合和分析来自日本和海外3,000多家供应商和工厂的数据，并确保即使在发生灾难或商业环境发生变化时也能维持约200,000个零件的供应。在需求预测方面，将整合来自20种业务系统（如生产、销售、库存和零件采购）的数据，以可视化大约200,000个产品编号的库存和订单信息。此外，根据过去5年主要零部件的销售结果生成300种预测模型，并在公司全面优化PSI（生产、销售、库存）计划和零部件采购计划。FujifilmGroup：构建信息基础并改革数码相机供应链富士胶片集团开发并运营了自己的数字信任平台（DTPF），这是一个使用区块链技术的信息平台。该平台的应用之一是“X”系列数码相机的供应链管理。原因是由于新冠疫情导致零件供需平衡显着恶化，这使得零件采购和调整交货日期变得困难。因此，富士胶片集团在DTPF上开发了一个新的业务应用程序“SRM（供应商关系管理系统）”，以便与供应商进行更高效且更安全的信息共享。目前，该系统作为与主要供应商的信息基础平台，正稳定运营，实现了部件采购的可视化。未来，还计划根据交货期回复信息，优化每次部件订购的数量，并进一步合理化部件库存量。KirinBrewery：在生产计划中自动计算数量麒麟啤酒开发了一个应用程序，该程序能够自动计算1到2周后的生产数量，并自2023年7月开始投入使用。通过这一举措，预计将减少70%创建生产计划所需的时间，并每年创建超过1000小时的时间节省。传统上，负责人会根据最近的发货成绩、未来的需求预测和库存数量等数据，使用电子表格软件等工具来计算生产数量。新开发的应用程序能够自动创建生产计划，并自动将其反映在生产计划系统中。它会基于工厂的生产要求和仓库的存储能力等限制条件来制定计划，并且具备一个警报功能，方便人工高效地检查制定的生产计划内容。德国默克公司：为解决半导体短缺问题，构建行业供应链基础设施德国默克这家医药化学制造商，针对半导体短缺问题，正在致力于构建面向同行业供应链的数据分析平台“Athinia”。该平台使用人工智能(AI)技术使供应链相关数据的分析成为可能，并促进各相关公司间的信息共享。其目的是缩短产品上市时间，并解决半导体短缺和供应链相关的问题。SCM周围环境的重大变化，例如业务连续性和合规性正如上述例子中各公司加强供应链管理(SCM)的情形一样，背后有着企业周围环境的巨大变化。这可以大致归纳为以下三个趋势（见图1）。图1：SCM环境的三个趋势趋势1：自然灾害、流行病、系统故障、网络安全和其他业务连续性干扰因素比以往任何时候都更加普遍例如，2019年起的新型冠状病毒（COVID-19）大流行导致物品的生产和流通停滞，许多企业不得不重新考虑其业务模式。此外，最近由勒索软件代表的网络攻击造成生产设施和社会基础设施停摆的情况也接连不断。为了应对这些影响业务持续性的风险，整个供应链的协同应对是不可或缺的。趋势2：随着少子高龄化带来的劳动力短缺、推动工作方式改革、遵守各种法规、以及在经济活动中确保信任度和透明度等，对合规和治理的应对变得越来越重要结构性的劳动力短缺正日益影响到整个供应链。例如，在物流行业，随着2024年4月开始实施的工作方式改革相关法律，驾驶员短缺问题愈发严重，单靠物流行业自己来应对是困难的，需要包括供应商、制造商、零售商在内的各方协同合作。在原材料和部件采购方面，也需要确认是否存在非法制造、质量是否有问题、是否满足各种标准等，并努力确保生产和交易的透明性和可信度。在整个供应链中确保合规已成为商业上不可或缺的一部分。趋势3：数字化程度不断提高，数据分析的重要性日益增加为了预测消费者需求并精细化生产和销售计划，以及发现制造和流通过程中的瓶颈并提高业务效率，数据分析已成为不可或缺的元素。近年来，在工厂、仓库、配送中心的物联网(IoT)数据，以及电子商务(EC)网站、社交网络服务(SNS)的帖子等多个数据源的整合与分析活动也愈发活跃。随着机器学习、深度学习、生成式AI等技术的发展，分析方法及基于结果的改进手段也在不断进化。在追求更加全面优化的供应链管理中，数据利用已变得至关重要。在这些趋势中，近年来特别得到关注的是，基于数据进行决策的所谓“数据驱动”的方法。正如文章开头介绍的案例所显示的，最近的供应链管理(SCM)不仅在分析手头现有的数据，还在通过引入外部数据和利用AI技术进行分析等，加速了提高预测精度和可靠性的努力。其背后是分析技术的进步、以及基于云计算和AI等技术的数据分析平台的出现，所需的技术也在不断发展。物联网(IoT)、区块链、生成式AI等技术领域也在扩大。利用这些技术使得解决数据不足、流程复杂化、人才和技能短缺等问题变得比过去更加容易。供应链管理（SCM）由被称为“计划系”的“SCP（SupplyChainPlanning）”和被称为“执行系”的“SCE（SupplyChainExecution）”组成。SCP负责预算计划、需求预测、销售计划、库存计划、补货计划、生产计划等。SCE则根据SCP制定的计划执行订单管理、销售管理、交货期管理、库存管理、补货请求、生产请求等。数据驱动的方法适用于SCM的计划系，是一个重点。因为计划系比执行系更容易直接利用数据分析的结果，并容易导致持续的改进。从SCP中的需求预测和销售计划等数据分析开始着手，同时综合管理各个流程处理的数据，并逐步将活动扩展到SCE的订单管理和库存管理等数据分析上。当然，也可以利用IoT数据或传感器数据，从执行系开始着手。实际上，越来越多的案例分析了店内库存和顾客行为，将结果反馈到订单接收和发放过程中，或者分析货运卡车的移动量来优化路线。多个组织正在推进供应链管理(SCM)的标准化供应链管理（SCM）本身历史悠久。最初的提议是在1980年代的美国，到了2000年代，各种行业如制造业、食品业、服装业、IT业等在全世界范围内正式开始采用。目前，有多个组织正推动SCM的标准化工作。最具代表性的活动是美国的专家组织ASCM（AssociationforSupplyChainManagement），提供SCM标准“APICS”和按照该标准的认证资格“CPIM”。ASCM的构成组织美国供应链委员会（SupplyChainCouncil）开发了供应链过程的参考模型“SCOR”。ASCM对SCM的定义如下："设计、计划、执行、管理和监控供应链活动，以创造价值、建立竞争力基础、利用全球物流、同步供需和全球绩效测试为目的”（https://www.ascm.org/topics/supply-chain-management/）。SCM关注的领域涵盖从原材料和零件的采购，至设计制造、物流流通、销售消费的一系列过程。具体业务内容包括生产计划、需求预测、采购管理、生产管理、库存管理、订单和退货管理、物流管理、质量管理、风险管理等。在这些SCM的整个过程中，涵盖了众多相关方，如供应商、制造商、批发商、物流商、零售商等。正因如此，为了实现整个供应链的优化，需要各方面的关系人进行统一管理。只有各个公司分别单独努力，往往只能达到个别最优。近年来，随着商业的数字化进程，SCM的概念不仅被应用于产品的“物品销售”，还在向提供软件和服务等“事销售”商业模式的应用扩展。随着数字化和全球化的深入，跨越行业障碍，各种企业之间的合作共创型工作的必要性日益增高。SCM的目标是提高效率并优化整个供应链。通过朝着目标努力，将产生各种效果和好处，它大致可分为以下五类（见图2）。图2：实现SCM目标流程的5大好处优势1=运营效率和成本降低制造商通过重新评估与供应商的关系，或者共同化和标准化采购和配送流程，可以提高涉及的业务和系统效率，并期待能够降低成本。在物流流通领域，如果多家企业合作建立共同配送等机制，就可以减少配送成本，并能够应对物流配送司机的短缺。优势2=优化库存并响应需求波动如果制造商和零售商能够共享库存和销售信息，他们将能够顺利处理短缺、交货延迟、库存不足和积压等问题。如果优化了库存，将更容易处理由于环境和消费者需求的变化而导致的需求显着增加或减少等情况。优势3=更短的交易时间通过消除制造、物流、销售等各个过程中的浪费，并实现效率化，可以缩短交货期（LeadTime）。如果能够共享信息并合理保持各自的库存，各个过程的配合会变得更加顺畅，从而能够更加迅速地做出反应。实时掌握销售情况，并将需求预测反映在生产计划中，可以实现生产量的最优化。优势4=快速掌握管理信息，加快决策速度通过数据掌握需求预测、销售计划、生产计划等的实际情况，能够实时可视化市场和交易伙伴的状态，因此基于数据的客观决策变得更加容易。当发生退货响应或索赔等问题时，也能够更早发现问题，期待能够更早解决。基于数据的做法也使得应对供应链风险等变得更为容易。优势5=与每个部门、业务合作伙伴、客户等构建生态系统在将制造到销售的过程进行最优化时，部门间或与交易伙伴的合作是必不可少的。通过建立良好的关系，可以更顺畅地进行库存信息的协调和问题信息的共享，从而提高客户满意度。为了使相关方获得益处，构建包括客户在内的生态系统是重要的。通过SCM构建的生态系统被认为是企业持续成长的关键。虽然可以期待各种优点，但在SCM的实践过程中，也会面临一些挑战。比如，SCM的对象范围广泛，从原材料和部件的采购到设计制造、物流流通、销售消费，检讨和改进各个过程需要多方考量。仔细考虑的结果可能会导致过程变得复杂，合作变得困难，进而反而变得低效。如何建立推进工作的人才、技能和体制也是一个重大挑战。如果业务在各部门或企业之间被优化而系统成了孤岛，要解开这些问题就需要新的人才、技能和体制。这是因为在负责现有业务的同时，还需要推动新的项目。数据整备和系统构建也是一个重大挑战。即使在同一个集团内，如果各自采用不同的系统，就需要进行系统替换、系统协调和数据协调。就数据而言，相关方之间还需要决定使用哪些数据，按照哪些标准进行分析，以及如何进行共享。系统构建和运营、数据分析的费用和劳动力可能会导致低效率。全球都需要实现数据驱动的SCMSCM计划在广泛的领域都很困难，因为它们需要不断改进人员、流程和技术，同时不断考虑成本效益。然而，业务连续性、合规性和数字化是全球管理问题，有必要从全球视角实现SCM，而不仅仅是国内情况。虽然该计划自1980年以来已有40多年的历史，但随着数字化的发展，使用AI技术的需求预测、生产和销售计划有可能创造前所未有的价值，我们正处于向数据驱动实现迈进的新起点的状态。企业在未来如何应对SCM的改革，并刷新其商业模式，值得关注。免责申明：1、第三方机构如想转载天陈科技文章，请原文转载（不得修改）；如文章内容有改动，须在发布前获得天陈科技的审核批准。2、因编辑需要，文字和图片无必然联系，仅供读者参考；文中所转载的资料版权归版权所有人所有，因非原创文章及图片等内容无法一一和版权者联系，如无意中侵犯了媒体或个人的知识产权，请联系后台，我们将立即予以删除。3、本平台部分图片来源或改编自互联网，主要目的在于信息分享，让更多人获取所需资讯，版权归原作者所有，如侵犯到您的权益或版权，请及时告知我们，我们将及时进行删除。
10 2024-10
开辟数据应用未来，生成型AI时代首席数据官（CDO）的职责与重要性引言今日，以生成人工智能为驱动的技术革命正在正式地推进，愈加多的企业开始投资于数据中心、应用程序以及各类生成AI技术。根据Gartner对全球财务领导者进行的调查，有66%的回答者认为，在解释预测或预算的偏差时，“生成型AI对此产生了最直接的影响”。这项调查结果暗示今天生成型AI革命已使数据在业务决策中担当起了核心角色，其影响与发行新货币时的情形相似。因此，战略性地管理数据并将其转化为可用资产，对企业或组织在企业间竞争中尤其是在生成AI和价值推动等企业经营战略重点领域中显得至关重要。因此，需要能够执行这些过程的、具备熟练数据领导力的人才，通常这一角色由“首席数据官”（CDO）承担。本文将具体说明生成AI时代中CDO的角色，并解释为什么这个角色如此重要。扮演数据”交通管制官“的CEOCDO承担着制定组织内数据使用的愿景与策略的角色。此外，他们还负责管理数据的安全采集、存储和使用，确保所有元素协同工作以支持组织的目标，从而像数据的“交通管制官”一样行使职能。当前，对CDO的需求达到了历史最高点，根据Heidrick&Struggles进行的数据领导力需求调查，据悉CDO在全球主要企业中的存在比例高达80%。CDO的关键角色在于利用公司的数据提升工作效率，降低不必要的成本，并增加盈利。例如，伊藤忠集团在2021年招聘了CDO，并建立了数据创新中心，以增强集团整体的数据使用能力。通过这些努力，他们利用巨量的购买数据获得了新的见解，理解客户需求，并且还强化了交叉销售和客户体验，成功地扩大了集团的整体利润。CapitalOne在2002年设立了首个CDO职位。自那时起，全球对CDO的需求持续增长。根据CDOClubJapan的数字化转型（DX）现状调研报告显示，在日本的大型公司中，有46%已经确定了负责数字化转型的负责人。在这些公司中，有11.5%的公司由CDO（最高数字负责人或最高数据负责人）或首席信息官（CIO）负责数字化转型工作。但是，担任最高数据负责人的比例只有1.8%。另外，根据普华永道(PwC)的调查显示，在拥有CDO的日本企业中，有57%表示“已经准备好进行数据利用”，而那些没有设立CDO的企业，这一比例仅为30%。这一结果说明，在传统的企业环境中，战略性的数据管理对实现商业目标有着直接的贡献。而且，相较于由首席信息官(CIO)或其他高级领导承担数字化转型(DX)任务的企业，那些利用CDO的企业在数据使用上也更加成功。数据管理与管制：CDO的工作职责为了跟上生成AI的快速进化，有才能的CDO需要学习掌握“数据治理”和“数据管理”这两项核心能力。“数据治理”是指管理确保数据的准确性、安全性以及合规性的规则。此外，它是一个通过控制数据的访问、质量和应用来确保提供可信赖的决策支持数据的框架。而“数据管理”则是指日常进行数据存储、检索、处理等细节性工作。它还包含了组织和维护数据的可访问性和可用性，以便组织能够最大程度地利用其潜力。德勤在2023年对CDO进行的调查表明，有84%的CDO团队将数据治理和管理技能作为优先发展目标。这些基础技能使CDO能够充分利用现有数据，在保持合规的同时促进决策的加强。对CDO的要求在日本的企业中，除了需要强大的分析能力和技术技巧外，还期望CDO能够弥合经营直觉和技术专业知识之间的差距。虽然新的视角变得更加重要，但在日本的企业环境中，我们应当寻找那些既尊重现有企业文化又能够确定企业方向的人选。另外，在跨国公司中，由于需要调和不同地区和文化背景下的数据战略，因此，能够有效地向各种利益相关者传达复杂数据信息的能力对CDO来说非常关键。生成型AI的技术革命不是昙花一现的趋势，它将继续对企业经营政策和企业间的竞争产生深远影响。为了构建一个成熟的数据驱动文化，除了需要时间和持续的努力之外，尤其对日本企业来说，应当优先考虑招聘那些能够填补管理直觉与技术专业知识之间差异的CDO。END
14 2024-08
“AI Agent”是什么？ 1.AIAgent是什么AIAgent是一个集成了多个AI模型、为了达成目标而能够自主行动的高级软件系统。借助深度学习等技术，它可以执行复杂的任务，并代替人类做出决策。例如，它能够自动响应客户的咨询、管理商品库存，甚至发现新的商业机会。随着生成AI的发展，AIAgent实现了更高级的功能，并开始在商业的多种场合中得到应用。2.AIAgent的机制AIAgent是由以下四个要素构成的系统环境AIAgent活动的舞台-即服务的地点或情境传感器AIAgent获取环境信息的“眼睛”和“耳朵”等功能决策机制决定应该采取哪种行动的“大脑”部分执行器实际上执行某项操作的部分，如机器人的手臂或电脑键盘操作等通过这些要素的相互作用，AIAgent能够在复杂的环境中为了达到目标而自主行动。3.AIAgent的特征AIAgent具有以下特征：自主执行它可以不断监控项目的进展状态，并在发生延迟时自动采取对策。同时，它也能够调整多个任务之间的优先级，以最大化整体效率。此外，它还能自动响应客户的询问或执行产品的质量控制，这样可以减轻人力的负担，并提高工作质量。持续学习AIAgent通过使用强化学习等方法来更新自己的模型并提高性能。例如，通过重复与客户的对话，他们能够产生更加适当的回答。就像人类一样，通过经验成长并变得更加聪明。多个AIAgent的协作AIAgent不仅可以单独工作，还可以作为团队一起工作。通过多个Agent的合作，它们可以解决更复杂的问题。例如，在工厂的生产线上，每个Agent可以负责特定的工序，共同完成产品的制造。4.AIAgent与生成AI的区别"AIAgent"和"生成AI"都是在人工智能领域受到关注的技术，但它们的目的和功能有所不同，以下将具体解释AI智能体和生成AI的区别：AIAgent生成AI目的目标导向任务内容生成工作原理来自环境的输入大规模数据集互动性与环境进行双向交互单向处理应用范围通用能力专业能力目的生成AI（GenerativeAI）是一项技术，它能够创造各种内容，比如文章创作或是图像生成。与此同时，AI智能体（AIAgents）执行着特定的目标，比如客户服务或是业务自动化等具体任务。AIAgent的特点是其行为直接与商业成果相关联，因此更容易衡量其投资回报。工作原理生成AI是基于大规模数据集，使用概率模型来生成内容的技术。与此相对，AIAgent则基于从环境中获取的信息，利用强化学习等方法，学习为了达成目标的最优行动。AIAgent能够通过可视化决策过程，在业务中履行其说明责任。互动性生成AI基于给定的信息创造出新的信息，而AIAgent则在接收环境的反馈的同时，能够根据情况自主行动并适应变化。AIAgent的灵活性体现在它能在动态的环境中自主学习和适应，从而降低业务不确定性。应用范围生成AI专门用于创建特定的事物，例如文章和图像，而AIAgent则具备更广泛的能力以应对各种情况。例如，AIAgent能够同时处理多项任务，如智能家居控制和工厂生产管理等。5.AIAgent的种类AIAgent可以根据其架构或学习方式被分为不同的种类。由于各种类型的AIAgent适合不同的任务和环境，通过选择合适的AIAgent，可以构建更有效的AI系统，下面将详细解释这一点。简单反射Agent简单反射AIAgent同样被称为基于规则的系统，它们根据预先定义好的规则集来进行操作。这类AIAgent不会从过去的数据中进行学习，它们通过查找和输入信息相匹配的规则来产生相应的输出。简单反射Agent在处理特定的、规则化明确的任务时比较有效，但它们缺乏处理未知情况或复杂变量的能力。学习Agent学习Agent就像人类通过积累经验而成长一样，通过反复学习逐渐变得更加智能。例如，围棋AI通过大量学习过去的职业棋手对弈数据，能够发明出人类未曾想到的新手法，并且能够战胜世界顶级棋手。这个过程使用了一种叫做强化学习的方法，让AI通过不断的尝试和错误，学会选择最优的行动。基于模型的反射Agent基于模型的反射Agent就好比人类基于过去的信息来判断情况并决定行为一样。举个例子，喜欢听许多音乐的音乐应用会学习用户的偏好，并向用户推荐最适合他们的歌曲。基于模型的反射Agent构建了内部状态模型，这是一个用来表示环境状况的模型，通过预测当前情况，它可以选择最优的行动。基于目标的Agent基于目标的Agent致力于为了实现给定的目标去探索最优的行动路径。比如，自动驾驶汽车以“安全地到达目的地”为目标，观察周围车辆的动作和交通信号，选择最安全且最快的路线进行驾驶。通过对当前状态、可能的行动和目标状态进行建模，并预测未来的状态，它能够选择最优的行动。实用Agent实用Agent在追求实现目标的同时，选择能带来最佳结果的行动。例如，自动清扫机器人不仅仅追求“清洁房间”的目标，它还会考虑“尽快、高效且安静地清扫”这样多个因素，从而选择最优的清洁路径。这样的Agent可以选择那些最大化自身效用值的行动。层级Agent层级Agent是将大任务分解成小任务，并将它们分配给专门的团队来完成的机制。每个团队专注于自己的任务，而总指挥官协调各团队的工作，从而使整个大项目能够成功。例如，在工厂的生产线上，组装、检查和包装等工作是由不同的机器人担当，而管理整个生产计划的机器人则指挥整体的操作流程。6.AIAgent的应用实例AIAgent不断地在各个领域提供新的价值，下面将介绍特别受关注的5个应用实例。数据分析AIAgent正在帮助金融机构进行投资决策。通过金融数据挖掘，它们能够检测市场潜在的风险和机遇，并支持实施如算法交易等高级投资策略。虚拟助手利用自然语言处理技术的AI虚拟助手是能够与客户进行自然对话的聊天机器人，它可以迅速回答客户的问题，提供仿佛与人交谈的感觉。因此，它能提供24小时全年无休的服务和更加个性化的客户支持，有助于提高客户参与度。自动驾驶搭载在自动驾驶汽车上的AIAgent能够时刻掌握周围情况，并瞬间判断出安全的驾驶路线。例如，它可以维持与前车的安全距离，并检测并避开行人，从而执行安全驾驶所需的各种任务。会话型AI利用自然语言处理技术的对话型AI能够准确把握病人的症状，并提供适当的医疗机构介绍或自我护理的建议。此外，通过分析医疗数据，它还为实现更加个性化的医疗服务做出了贡献。推荐生成被称为推荐引擎的AIAgent使用机器学习来学习用户的行为模式，并提供个性化的推荐。因此，可以期待顾客体验的提升和收益性的改善。例如，在网上购物网站或视频流媒体服务中，AI分析每个人的过去购买历史或观看历史，为用户推荐最合适的商品或内容，从而提高用户对更多商品的兴趣，并增加购买的可能性。7.未来AIAgent的发展趋势值得关注！这次我们解释了AIAgent的机制、特征、类型、与生成型AI的差异以及应用实例。AIAgent正在开辟新的可能性，以提升企业的业务效率和使我们的生活更加便利。在不远的将来，AIAgent将成为我们的商业伙伴或生活支持者，成为不可或缺的存在。免责声明：1、第三方机构如想转载天陈科技文章，请原文转载（不得修改）；如文章内容有改动，须在发布前获得天陈科技的审核批准。2、因编辑需要，文字和图片无必然联系，仅供读者参考；文中所转载的资料版权归版权所有人所有，因非原创文章及图片等内容无法一一和版权者联系，如无意中侵犯了媒体或个人的知识产权，请联系后台，我们将立即予以删除。3、本平台部分图片来源或改编自互联网，主要目的在于信息分享，让更多人获取所需资讯，版权归原作者所有，如侵犯到您的权益或版权，请及时告知我们，我们将及时进行删除。
13 2024-08
RPA+AI机器人 | 物流中心如何通过RPA和AI机器人实现单据大量且高效处理导读增加物流中心事务性工作时间的主要原因之一是票据处理。在中心内，应对并处理各种各样的票据成为现场的负担。在实现票据处理自动化的工具中，备受关注的是“RPA（机器人流程自动化）”。本次我们将介绍在物流中心进行票据处理时使用RPA的自动化方法。在物流现场，不仅要进行拣货等工作，还要进行一系列的事务性工作。根据接受的订货数据打印订货单和拣货清单，并根据这些清单进行拣货作业。然后，发行发货通知单、与商品进行核对，打印送货单等。这里存在各种类型和格式的票据。结果，许多物流企业的时间被手动输入的常规业务作业占据，如订单信息的数据输入、订单确认与通知、发行出货请求单和送货单、配送指示等。其中，订单的邮件发送和操作系统登录是很耗时的工作。要提高重复性常规业务的效率化，“业务标准化”是前提条件提高这类常规业务作业效率的工具之一是备受期待的“RPA（机器人流程自动化）”。RPA是一个“预设程序自动化机制”，可以代替人类工作者，即使是单调且数量庞大的工作，也能自动执行既定程序。这些程序可以通过使用RPA专用软件，由不具备编程或IT专业知识的负责人来创建。选择基于云的RPA工具则可以减少初期投资。引入RPA后，可以期待实现单调的数据输入、修改更新、各类表单创建等重复性固定工作的自动化和省力化。如果对象业务“虽然是重复性固定工作，但容易发生操作失误”，导入效果可能会更显著。然而，考虑到RPA的特性是处理日常事务，业务标准化是必要条件。目标业务包括数据查询、汇总、加工、登记、报告等。也适用于实时更新理货、存货的最新状况等。还可以用于货主运营管理的销售管理系统等交换配送指示和业绩数据等。从物流中心的WMS（仓库管理系统）中提取出入库的日期时间、日程、查询编号、对应的运输公司等信息，并上传至货主方的系统（图1）。通过引入RPA，也可以实现出货实绩和库存信息等备份创建的省人化。图1：RPA（机器人流程自动化）与WMS（仓库管理系统）的联动示例在24小时运营的物流中心，最近由于人手短缺等问题，不得不将夜班员工分配到白天的工作中。这时，如果将基于订单数据的出货请求采集处理、账单打印、出货准备等一系列流程交给RPA处理，就能将夜班员工转移到白天去工作。通过这种人员配置的革新，预计能减少20～30%以上的运营成本。例如，物流公司A为了在营业时间以外进行收发订单处理，安排了夜班员工来应对。然而，夜班员工的负担很重，感到有必要进行改善。因此，导入RPA并推进夜间工作的自动化后，不仅减轻了夜班员工的工作负担，而且通过将人员转移到人手短缺的白天工作，实现了劳动力的有效利用和工作效率的提升。RPA与AI技术的结合，使进一步的自动化成为可能近年来，将AI（人工智能）技术应用于数据处理的趋势日益高涨。最近RPA工具也出现了引入AI技术的动向。原本的RPA不会通过机器学习等进行学习，程序也不会自主应对环境变化，因此，在数据获取等传统RPA领域，通过添加AI（人工智能）技术，可以实现自主操作（图2）。图2：通过RPA及AI（人工智能）技术的合作实现自主化比如说，对于兼职或临时工等工作人员的班次管理，人数越多，越需要考虑每个人的工作时间等情况，因此，排班负责人就必须花费更多的时间。特别是近年来，劳动力日趋多样化，老年人、女性、外国人等以往不从事作业的人才，希望在周末、节假日、短时间工作或非正式工作时间轮班的情况越来越多。对于越来越复杂的轮班管理，需要使用AI人工智能技术，而不是手工操作。在库存位置管理方面，也已经开始引入AI（人工智能）技术，根据出货频率和工作路线等因素，提供最佳储存位置或作业线路的建议。固定业务的自动化是“迈向完全自动化的入口”这样看来，RPA可以说是“迈向完全自动化的入口”。使用RPA将固定业务自动化的现场，是导入AI（人工智能）技术的绝佳环境。在即将到来的量子计算机和6G（第六代移动通信系统）时代，只要输入期望达成的业务目标，AI（人工智能）技术就会自动生成实现目标的过程。如果通过RPA能够实现固定业务处理的效率化与自动化，那么未来通过与AI（人工智能）的联合，即能够自主地推进自动化，也就是说“系统自己思考并执行最优的业务处理”的可能性正在显现。免责声明：1、第三方机构如想转载天陈科技微信文章，请原文转载（不得修改）；如文章内容有改动，须在发布前获得天陈科技的审核批准。2、因编辑需要，文字和图片无必然联系，仅供读者参考；文中所转载的资料版权归版权所有人所有，因非原创文章及图片等内容无法一一和版权者联系，如无意中侵犯了媒体或个人的知识产权，请联系后台，我们将立即予以删除。3、本平台部分图片来源或改编自互联网，主要目的在于信息分享，让更多人获取所需资讯，版权归原作者所有，如侵犯到您的权益或版权，请及时告知我们，我们将及时进行删除。
13 2024-08
业绩良好的企业在哪些业务中使用了“生成AI”？调查揭示导读根据麦肯锡的报道，有效利用生成AI的10家公司中有7家直面与数据管理和整合相关的挑战。尽管企业对生成AI抱有各种期望，但它在多大程度上有助于降低成本和提高收益呢？有效利用生成AI的企业的特点据麦肯锡报告，尽管在过去一年中全球引入生成AI的速度急剧增加，但即便是有效利用生成AI的企业中，也有70%直面数据管理和整合方面的挑战。另外，即使是在同一行业中，业绩较高和较低的企业在应用生成AI的趋势上也有所不同，让我们立即来看看。根据麦肯锡针对全球1363家企业进行的调查，至少在一个业务领域使用生成AI的比率，在短短10个月内从33%急增至65%。特别是在市场营销、销售、产品以及服务开发等方面取得了成果。然而，在全球范围内，只有5.2%的企业评估生成AI对EBIT（利息税前利润）的贡献超过了10%。麦肯锡的亚历克斯·辛格拉先生（高级合伙人）在声明中指出：“生成AI已不再是新鲜事物。领先企业不仅将生成AI工具整合到当前业务中，而且还专注于利用生成AI和结合AI进行分析，以重构整个工作流程。”咨询公司Cognizant表示，生成AI到2032年可能会使美国经济每年增长高达1万亿美元，并将生产率提高3.5%。Cognizant与经济研究公司牛津经济共同分析了1000个职位和18000个工作流程来创建模型。根据该调查，生成AI将影响90%的工作流程，其中52%将受到显著的影响。不同职种“生成AI引入的影响”Cognizant表示，生成AI带来的影响因职业类型而异。美国注册会计师协会（AICPA）指出，在会计行业中，小型企业可以通过提高效率，加强数据分析以及减轻人力短缺的负担来提升其竞争力，从而与大公司竞争。AICPA在与CPA.COM共同制作的报告中声明：“生成AI与互联网或智能手机一样具有革命性。它的普及速度远远超过它们，并且易用性更佳。这项技术能够构建新颖且卓越的商业模式，并实现与成本相符的价值。”麦肯锡则表示“生成AI有助于降低成本和提高收益”。麦肯锡表示，公司们主要将生成AI用于支持市场营销策略、市场营销个性化、潜在客户的识别和优先排序、服务和产品设计的创作、调研的复审以及模拟和测试的加速。参与麦肯锡调查的公司报告说，“在供应链和库存管理方面，他们实现了至少5%的增收。”此外，人事领域实现了最大的成本削减。麦肯锡指出，正确利用生成AI的公司倾向于在风险管理、合规、法务、战略、企业财务、库存和供应链管理等领域利用生成AI。取得成果的公司与没有成果的公司之间的差异在哪里？比较同一行业中业绩较低和较高的公司，前者在会计文档处理、风险评估、销售促进、定价、研发等方面利用生成AI的趋势是后者的三倍以上。企业意识到与生成AI相关的一些风险，其中包括不准确性、偏见、数据隐私泄露、侵犯知识产权等。根据麦肯锡的说法，被评为高绩效者的公司，与其他公司相比，经历了生成AI带来的负面影响，例如网络安全、个人隐私、可解释性、知识产权侵犯等方面的风险趋势更高。被评为高绩效者的公司，70%直面数据治理建立、AI模型的快速数据整合、收集充足训练数据等挑战。麦肯锡的布莱斯·霍尔先生（助理合伙人）在声明中表示：“竞争优势源自于建立系统性和技术能力，广泛地开创、扩大和改进解决方案。也就是说，重塑业务以适应分散式数字和AI创新至关重要。”免责声明：1、第三方机构如想转载天陈科技微信文章，请原文转载（不得修改）；如文章内容有改动，须在发布前获得天陈科技的审核批准。2、因编辑需要，文字和图片无必然联系，仅供读者参考；文中所转载的资料版权归版权所有人所有，因非原创文章及图片等内容无法一一和版权者联系，如无意中侵犯了媒体或个人的知识产权，请联系后台，我们将立即予以删除。3、本平台部分图片来源或改编自互联网，主要目的在于信息分享，让更多人获取所需资讯，版权归原作者所有，如侵犯到您的权益或版权，请及时告知我们，我们将及时进行删除。

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天陈科技公司成立于2016年，怀着“创造新的价值，超越客户的期待，感动社会和每个人”的使命，致力于用数字化技术为企业提供有价值的智能产品和服务，是集业务咨询、设计、开发、实施与服务于一体的高科技企业。目前核心业务主要是为企业提供一站式从咨询，设计，开发, 测试到运营的 RPA+AI-OCR+AIGC解决方案。已为数十家中大型企业导入了业务自动化机器人，涉及安防、汽车、旅游，母婴，电子电气，金融等行业，在线机器人个数接近600个（截止到2024年01月）。

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公司核心成员毕业于复旦大学、浙江大学等名校，并拥有多年美国、日本等海外学习和工作的经历。

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