Top 10 der KI- und ML-Supply-Chain-Unternehmen und -Lösungen
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Top 10 der KI- und ML-Supply-Chain-Unternehmen und -Lösungen

Apr 30, 2023

KI und maschinelles Lernen (ML) revolutionieren das Supply Chain Management in vielerlei Hinsicht und in vielen Bereichen. Bei der Nachfrageprognose können KI und ML beispielsweise historische Daten und Markttrends analysieren, um genaue Nachfrageprognosen zu erstellen.

Auch die Bestandsverwaltung profitiert enorm, da Unternehmen jetzt Echtzeitdaten nutzen können, um Lagerbestände basierend auf Nachfragemustern, Durchlaufzeiten und anderen Variablen zu optimieren.

Zu den weiteren Aspekten der Lieferkette, die durch KI und ML verändert werden, gehören Lieferkettenplanung, Lieferantenauswahl, Risikomanagement, Lagerautomatisierung, Optimierung der letzten Meile und vorausschauende Wartung.

Im Folgenden sind 10 Unternehmen aufgeführt, deren KI-Plattformen und -Lösungen die Art und Weise verändern, wie Lieferketten verwaltet werden.

Amazon Web Services (AWS) ist die weltweit umfassendste und am weitesten verbreitete Cloud mit 200 vorgestellten Diensten, die in Rechenzentren auf der ganzen Welt verfügbar sind. Die 2017 eingeführte SageMaker-Plattform für maschinelles Lernen (ML) ermöglicht es Entwicklern, Modelle für maschinelles Lernen in der Cloud zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.

Darauf aufbauend ist AWS Supply Chain eine cloudbasierte Anwendung, die Daten vereinheitlicht, ML-gestützte umsetzbare Erkenntnisse, integrierte kontextbezogene Zusammenarbeit und Bedarfsplanung bietet. Es kann mit bestehenden Enterprise-Resource-Planning- und Supply-Chain-Management-Systemen verbunden werden, ohne dass ein Plattformwechsel, Vorablizenzgebühren oder langfristige Verpflichtungen erforderlich sind.

Mit der Vertex AI-Plattform von Google können Benutzer ML-Modelle schneller erstellen, bereitstellen und skalieren, mit vollständig verwalteten ML-Tools für jeden Anwendungsfall.

Vertex AI vereint alle Dienste von Google Cloud zum Erstellen von ML unter einer einheitlichen Benutzeroberfläche und API. In Vertex AI können Benutzer Modelle einfach mithilfe von AutoML oder benutzerdefiniertem Code-Training trainieren und vergleichen, wobei alle Modelle in einem zentralen Modell-Repository gespeichert werden.

Unternehmen können mit Vertex einen digitalen Zwilling ihrer Lieferkette erstellen, mit durchgängiger Transparenz, alarmgesteuertem Ereignismanagement, Analysen und teamübergreifender Zusammenarbeit.

Im November 2022 kündigte Microsoft seine auf Azure basierende Supply-Chain-Plattform an, die Unternehmen dabei hilft, ihre Investitionen in den Supply-Chain-Datenbestand mit einem offenen Ansatz zu maximieren und das Beste aus Microsoft KI, Zusammenarbeit, Low-Code, Sicherheit und SaaS-Anwendungen in einem zusammensetzbaren Paket zu vereinen Plattform.

Mit Microsoft Azure ML können Datenwissenschaftler und Entwickler hochwertige Modelle schneller und sicherer erstellen, bereitstellen und verwalten. Es beschleunigt die Wertschöpfung durch branchenführende maschinelle Lernvorgänge, Open-Source-Interoperabilität und integrierte Tools. Die Plattform ist für verantwortungsvolle KI-Anwendungen im maschinellen Lernen konzipiert.

Watson Machine Learning ist ein Dienst in der IBM Cloud mit Funktionen zum Trainieren und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen und neuronalen Netzen. Watson Machine Learning basiert auf einer skalierbaren Open-Source-Plattform, die auf Kubernetes- und Docker-Komponenten basiert, und ermöglicht Benutzern das Erstellen, Trainieren, Bereitstellen und Verwalten von Modellen für maschinelles Lernen und Deep Learning.

Watson erlangte erstmals 2011 Berühmtheit, als er die US-Gameshow Jeopardy! gewann. wenn er gegen zwei menschliche Champions antritt. Im Hinblick auf die Lieferkette sorgt Watson mit intelligenten Dashboards und KPIs für eine durchgängige Transparenz.

SAP Integrated Business Planning (IBP) ist eine cloudbasierte Planungslösung zur Analyse, Verwaltung und Änderung von Daten, um Unternehmen bei der Bewältigung logistischer Herausforderungen zu unterstützen. Eingebettete ML-Funktionen in SAP IBP fördern die Planungsgenauigkeit und Automatisierung, wobei die Lösung ML-Funktionen in allen Planungsbereichen wie Prognosen und Betrieb nutzt.

SAP bietet außerdem intelligente Asset-Management-Lösungen an, die auf KI- und maschinellen ML-Algorithmen basieren, um Sensordaten zu analysieren, Muster zu identifizieren und potenzielle Ausfälle vorherzusagen.

SAP hat kürzlich bekannt gegeben, dass es die IBM Watson-Technologie in SAP-Lösungen einbetten wird, um KI-gesteuerte Erkenntnisse und Automatisierung im gesamten SAP-Anwendungsportfolio bereitzustellen.

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) AI Services ist eine Sammlung von Diensten mit vorgefertigten Modellen für maschinelles Lernen, die es Entwicklern erleichtern, KI auf Anwendungen und Geschäftsabläufe anzuwenden. Die Modelle können individuell trainiert werden, um genauere Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Im April 2023 führte Oracle neue Funktionen in der gesamten Oracle Fusion Cloud Applications Suite ein, um Kunden dabei zu helfen, die Planung der Lieferkette zu beschleunigen, die betriebliche Effizienz zu steigern und die finanzielle Genauigkeit zu verbessern.

Siemens ist ein weltweit führendes Unternehmen in den Bereichen Ingenieurwesen und Technologie und bietet eine Reihe vorausschauender Wartungslösungen für Branchen wie Fertigung, Energie und Gesundheitswesen. Im Jahr 2022 erwarb Siemens Senseye, einen führenden Anbieter von vorausschauenden Wartungslösungen für Fertigungs- und Industrieunternehmen.

Vorausschauende Wartung ist wichtig für die Lieferkette, da sie Echtzeit-Intelligenz über Anlagen weltweit ermöglicht und dabei hilft, Produktionsprobleme vorherzusagen und zu verhindern.

Durch die Kombination führender KI mit menschlichen Erkenntnissen hilft die Plattform Unternehmen, ihre Produktivität zu steigern, nachhaltiger zu arbeiten und die digitale Transformation zu beschleunigen.

Viele führende Lieferketten- und Logistikorganisationen sowie Unternehmen mit einer Lieferketten- oder Beschaffungsabteilung nutzen Dataiku. Es handelt sich um eine Plattform für Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und KI, die für eine detailliertere und genauere Verwaltung verwendet wird. Es trägt zu einer effizienteren Lieferkette bei, die zu erheblichen Kosteneinsparungen und höheren Gewinnen führt.

Dataiku unterstützt ein breites Spektrum an maschinellen Lern- und Analyseaufgaben wie Vorhersage, Clustering, Zeitreihen und Bildklassifizierung.

SAS wurde 1976 gegründet und entwickelt und vermarktet eine Suite von Analysesoftware, die den Zugriff, die Verwaltung, die Analyse und die Berichterstattung über Daten unterstützt, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

SAS Machine Learning in der SAS Cloud unterstützt moderne Statistik- und ML-Techniken in einer einzigen, skalierbaren In-Memory-Verarbeitungsumgebung zum Entwickeln, Testen und Bereitstellen von Modellen.

In der Lieferkette hilft es, Unter- oder Überbestände zu vermeiden, indem es Echtzeit-„Was-wäre-wenn“-Einblicke in die Angebots- und Nachfragedynamik nutzt. Es kann auch Kunden- und Lieferketteninformationen mithilfe von ML-Modellen verbinden, um das Engagement der Käufer mit der Produktnachfrage zu verknüpfen.

Databricks Machine Learning ermöglicht ML-Teams die Vorbereitung und Verarbeitung von Daten und optimiert die teamübergreifende Zusammenarbeit. Die Databricks Lakehouse-Plattform ermöglicht es Unternehmen, belastbare und vorausschauende Lieferketten aufzubauen, „indem sie den Kompromiss zwischen Genauigkeit oder Analysetiefe und Zeit eliminiert“, so das Unternehmen.

Es ermöglicht skalierbare Prognosen, um die Nachfrage vorherzusagen und die Planung und Optimierung der Lieferkette zu fördern, und kann durch die Verbesserung der Genauigkeit von Entscheidungen eine Hilfe für das Lieferkettenmanagement sein.

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