جنریٹو AI سپلائی چین مینجمنٹ کو مکمل طور پر تبدیل کرنے کے لئے کیا کرسکتا ہے؟
جنریٹو AI سپلائی چین مینجمنٹ کو مکمل طور پر تبدیل کرنے کے لئے کیا کرسکتا ہے؟
کاروباری اداروں کو ان کی سپلائی چین کو ڈیزائن اور بہتر بنانے میں مختلف پیچیدہ چیلنجوں کا سامنا کرنا پڑتا ہے ، جن میں موافقت کو بہتر بنانا ، اخراجات کو کم کرنا ، اور منصوبہ بندی کے معیار کو بڑھانا صرف چند پہلو ہیں۔ پچھلی چند دہائیوں میں ، انفارمیشن ٹکنالوجی میں پیشرفت نے کاروباری فیصلہ سازی کو بدیہی اور تجربے پر انحصار کرنے سے زیادہ خودکار اور ڈیٹا سے چلنے والے طریقوں کی طرف بڑھا دیا ہے ، اس طرح کارکردگی میں بہتری ، اخراجات کو نمایاں طور پر کم کرنا ، اور کسٹمر سروس کو بڑھانا ہے۔
بدقسمتی سے ، کاروباری رہنماؤں کو ابھی بھی نظام کے ذریعہ تجویز کردہ تجاویز کو سمجھنے ، مختلف حالات کا تجزیہ کرنے اور مفروضے تجزیہ کرنے کے لئے بہت زیادہ وقت اور کوشش خرچ کرنے کی ضرورت ہے۔ کاروباری ماحول میں تبدیلیوں کی عکاسی کرنے کے لئے سپلائی چین مینجمنٹ ٹولز کے ریاضی کے ماڈلز کو اپ ڈیٹ کرنا بھی وقت طلب ہے۔ ان مسائل کو حل کرنے کے لئے ، منصوبہ سازوں اور مینیجرز کو نتائج کی وضاحت کرنے یا نظام میں ترمیم کرنے کے لئے ڈیٹا سائنس ٹیموں یا ٹکنالوجی فراہم کنندگان کی خدمات حاصل کرنا ہوں گی۔
بڑی زبان کا ماڈل (ایل ایل ایم) ایک جنریٹو اے آئی ہے جو مذکورہ بالا تعاون کے بغیر بھی ان سرگرمیوں کی تکمیل کو قابل بناتا ہے ، اور فیصلہ سازی کے وقت کو دن یا ہفتوں سے منٹ یا گھنٹوں تک کم کرتا ہے ، جس سے منصوبہ بندی اور انتظامی اہلکاروں کی کارکردگی اور اثرات کو نمایاں طور پر بہتر بنایا جاتا ہے۔ اس مضمون میں ، ہم یہ دریافت کریں گے کہ اعداد و شمار سے بصیرت حاصل کرنے کے لئے بڑے زبان کے ماڈل استعمال کرنے کا طریقہ ، مینیجرز کو سپلائی چین کی صورتحال کو بہتر طور پر سمجھنے ، فرضی سوالات کے جوابات دینے ، اور موجودہ کاروباری ماحول کو مدنظر رکھنے کے لئے سپلائی چین مینجمنٹ ٹولز کو اپ ڈیٹ کرنے کے قابل بنائیں گے۔ ہم نے ان چیلنجوں پر بھی زور دیا جن کو کاروباری اداروں کو بڑی زبان کے ماڈلز کو اپنانے کے ساتھ ساتھ مستقبل میں ان کے اطلاق کے دائرہ کار کو بڑھانے کے مواقع پر بھی قابو پالنا چاہئے۔
ہم جس تجربے کا اشتراک کرنا چاہتے ہیں اس کی اکثریت مائیکروسافٹ کے سرورز اور دیگر ہارڈ ویئر کی فراہمی کا انتظام کرنے کے لئے ایل ایل ایم پر مبنی نظام کے استعمال سے حاصل ہوتی ہے ، جو ان کی کلاؤڈ خدمات کی حمایت کے لئے دنیا بھر میں 300 سے زیادہ ڈیٹا سینٹرز کو فراہم کی جاتی ہیں۔ مائیکرو سافٹ نے مارچ سے اکتوبر 2023 تک ایل ایل ایم پر مبنی نظام کا تجربہ کیا اور اسی سال نومبر میں اس نظام کو مکمل طور پر تعینات کیا۔ تب سے ، اس نظام نے کارکردگی اور پیداواری صلاحیت پر نمایاں اثر ڈالا ہے ، جو واقعہ کے ردعمل کے وقت اور فیصلہ سازی کی رفتار میں ظاہر ہوتا ہے ، جبکہ ان فوائد میں وقت کے ساتھ ساتھ اور نظام کی مزید بہتری کے ساتھ توقع کی جاتی ہے۔ تاہم ، ہم جن خصوصیات پر تبادلہ خیال کر رہے ہیں وہ مائیکروسافٹ مصنوعات کے استعمال پر انحصار نہیں کرتے ہیں ، اور اس وقت مارکیٹ میں دستیاب مختلف اعلی معیار کے ایل ایل ایم ان خصوصیات کو نافذ کرنے کے لئے استعمال ہوسکتے ہیں۔
اب ، آئیے ان فوائد کو دریافت کریں جو ایل ایل ایم لاسکتے ہیں۔
ڈیٹا مائننگ اور بصیرت
ایک عام سپلائی چین کا تصور کریں جس میں ایک خاص تعداد میں خام مال سپلائرز ، پروڈکشن فیکٹریوں اور خوردہ فروشوں کے ساتھ ہیں۔ ایل ایل ایم کا استعمال کرتے ہوئے ، منصوبہ ساز سادہ زبان میں پوچھ سکتے ہیں ، جیسے "سپلائر ایس کے پاس کتنے ٹی قسم کے خام مال ہیں؟" یا "فیکٹری ایف سے خوردہ فروش آر تک سامان لے جانے کا سب سے سستا طریقہ کیا ہے؟" ایل ایل ایم ان سوالات کو ڈیٹا سائنس کے سوالات میں تبدیل کرسکتا ہے ، اور پھر استفسار کے نتائج کو کمپنی کے ڈیٹا ریپوزٹری (جیسے ایس کیو ایل ڈیٹا بیس) میں داخل کرسکتا ہے ، اور مکمل جملوں میں جوابات فراہم کرسکتا ہے۔ رازداری کے نقطہ نظر سے ، ایل ایل ایم کو کلاؤڈ سروس کے طور پر استعمال کیا جاسکتا ہے ، جس کا مطلب ہے کہ ملکیتی ڈیٹا کو تیسری پارٹی کے ایل ایل ایم میں منتقل کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔
کسی کمپنی کی سپلائی چین کی موجودہ حالت کو سمجھنے کے ایک آلے کے طور پر خدمات انجام دینے کے علاوہ ، ایل ایل ایم کو بھی سپلائی چین سسٹم کے فیصلوں کی وضاحت کرنے اور اضافی بصیرت فراہم کرنے کے لئے بھی استعمال کیا جاسکتا ہے ، جیسے رجحانات سے متعلق معلومات۔ مثال کے طور پر ، منصوبہ ساز حالیہ رجحانات کے بارے میں سوالات پوچھ سکتے ہیں ، جیسے "پچھلے ہفتے کس فیکٹری میں پیداوار کی سب سے زیادہ کارکردگی تھی؟" یا "گذشتہ مہینے نقل و حمل کے کل اخراجات کا کتنے فیصد یا کس فیصد سے تجاوز کیا گیا ہے؟" مندرجہ ذیل متن میں ، ہم ڈیٹا کان کنی اور بصیرت کے لئے ایل ایل ایم کے ابتدائی استعمال کی مخصوص مثالیں فراہم کریں گے۔
ٹریک کو مستقل طور پر بدلتے ہوئے مطالبات کو ٹریک کریں۔ کلاؤڈ کمپیوٹنگ ایک ملٹی بلین ڈالر کا کاروبار ہے جس میں ایمیزون ، مائیکروسافٹ ، اور گوگل جیسے خدمت فراہم کرنے والوں کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ وہ ڈیٹا سینٹرز کی تعمیر میں بہت زیادہ سرمایہ کاری کریں ، انہیں ہارڈ ویئر سے لیس کریں ، اور کسی بھی وقت صلاحیت فراہم کرنے کے لئے ان کو چلائیں۔ انہیں ہارڈ ویئر اور آپریشنل اخراجات کو کم سے کم کرتے ہوئے ان خدمات کی بڑھتی ہوئی طلب کو مستقل طور پر پورا کرنا چاہئے۔ اس مقصد کے لئے ، کلاؤڈ سروس فراہم کرنے والے باقاعدگی سے ہارڈ ویئر کی تعیناتی کے فیصلے کریں گے ، جس میں ہارڈ ویئر کی نقل و حمل اور فرسودگی جیسے لاگت کے بہت سے عوامل ، نیز آپریشنل عوامل جیسے ہارڈ ویئر کی مطابقت ، انوینٹری ، اور قابل عمل سرور کی تعیناتی کے اہلکاروں کو بھی مدنظر رکھا جائے گا۔
مائیکرو سافٹ میں ، سرورز کی طلب داخلی کاروباری اکائیوں سے ہوتی ہے جس میں مختلف کلاؤڈ پروڈکٹس ہوتے ہیں جیسے ایزور اسٹوریج ، ایزور ورچوئل مشینیں ، اور مائیکروسافٹ 365۔ ضروریات کو درخواستوں کے ذریعے بیان کیا جاتا ہے ، جس میں مطلوبہ سرورز کی قسم اور مقدار بھی شامل ہے ، وہ خطہ جہاں سرور تعینات ہیں ، اور مثالی تعیناتی کی تاریخ بھی شامل ہے۔ سپلائی چین ٹیم ان ضروریات کو داخل کرتی ہے اور باقاعدگی سے ایک ہی مطالبہ کا منصوبہ تیار کرتی ہے۔ مائیکروسافٹ انجینئرز باقاعدگی سے کمپیوٹر کی اصلاح کا ٹول چلاتے ہیں تاکہ عملدرآمد کا منصوبہ تیار کیا جاسکے ، سپلائی گودام سے اصل ہارڈ ویئر مختص کریں ، اور یہ بتائیں کہ انہیں ڈیٹا سینٹر میں کب بھیج دیا جائے گا۔ مائیکرو سافٹ کے منصوبہ ساز اس منصوبے کے نفاذ کی نگرانی کے ذمہ دار ہیں ، بشمول اس بات کی تصدیق کرنا کہ یہ منصوبہ مختلف کاروباری محکموں کی ضروریات کو پورا کرتا ہے اور اس منصوبے کے مطابق سرورز کو تعینات کیا گیا ہے۔ تعینات سرور عام طور پر کاروباری محکمہ میں کئی سالوں تک کام کرتے ہیں جب تک کہ وہ ریٹائر اور مسترد نہ ہوجائیں۔
منصوبہ سازوں کو یہ بھی یقینی بنانے کے لئے ماہانہ بنیادوں پر مطالبہ میں ہونے والی تبدیلیوں کی نگرانی کرنے کی ضرورت ہے (جسے ڈیمانڈ آفسیٹ کہا جاتا ہے) اس بات کا یقین کرنے کے لئے کہ نظر ثانی شدہ منصوبہ صارفین کی تمام ضروریات کو پورا کرتا ہے اور بجٹ کی رہنمائی کے مطابق ہے۔ مطالبہ آفسیٹ کا اندازہ لگانے کا کام روایتی طور پر منصوبہ سازوں نے مکمل کیا ہے ، جو عام طور پر اس عمل میں مختلف کاروباری محکموں کے ڈیٹا سائنسدانوں اور انجینئروں کو شامل کرتے ہیں۔ ایک بار جب ان تبدیلیوں کو سمجھ لیا جائے تو ، منصوبہ ساز ہر خطے میں ہونے والی تبدیلیوں کی وضاحت کے لئے ایک ایگزیکٹو سمری تیار کریں گے۔
اب ، ایل ایل ایم پر مبنی ٹکنالوجی ان تمام کاموں کو پورا کرسکتی ہے۔ یہ خود بخود ایک الیکٹرانک رپورٹ ای میل تیار کرے گا ، جس میں یہ بتایا جائے گا کہ ہر تبدیلی کس نے کی ہے اور ایسا کرنے کی وجوہات کس نے کی ہیں۔ یہ منصوبہ سازوں کو جائزہ لینے کے لئے ممکنہ غلطیوں کی بھی نشاندہی کرے گا۔ مثال کے طور پر ، اگر نئے منصوبے میں مطالبہ (سرورز کی کل تعداد) پرانے منصوبے کے مقابلے میں کم ہے تو ، ای میل طلب میں کمی کی صحیح وجہ کی نشاندہی کرسکتا ہے ، جیسے زیادہ موثر ہارڈ ویئر کی نئی نسل کا تعارف ، جو سرورز کے استعمال کو کم کرتا ہے۔ یہ ایل ایل ایم ٹول منصوبہ سازوں کو چند منٹ میں آزادانہ طور پر ضرورت کے بڑھنے کے تجزیے کو مکمل کرنے کی اجازت دیتا ہے ، جبکہ ماضی میں ، اس میں ایک ہفتہ لگے گا۔
معاہدہ پر عمل کریں۔ آٹوموٹو انڈسٹری میں ، اصل سازوسامان مینوفیکچررز (OEMs) جیسے فورڈ ، ٹویوٹا ، اور جنرل موٹرز میں ہزاروں سپلائرز ہیں اور انہوں نے ہر سپلائر کے ساتھ متعدد معاہدوں پر دستخط کیے ہیں۔ ان معاہدوں میں اصل سازوسامان تیار کنندہ ، معیار کی ضروریات ، ترسیل کا وقت ، اور لچکدار اقدامات جو سپلائی کرنے والوں کو فراہمی کو یقینی بنانے کے ل take لازمی طور پر لیتے ہیں اس کی تفصیل سے تفصیل سے بیان کرتے ہیں۔ ایل ایل ایم کو ہزاروں معاہدے کے اعداد و شمار کو کھانا کھلانے کے بعد ، ایک اصل سازوسامان بنانے والے نے دریافت کیا کہ اگر کسی خاص مقدار کی حد سے تجاوز کر گیا ہے تو ، وہ قیمتوں میں کمی سے لطف اندوز ہوسکتے ہیں ، لیکن معاہدوں کی مقدار اور پیچیدگی کی وجہ سے خریداری کی ٹیم نے اس موقع کو نظرانداز کیا۔ حتمی نتیجہ یہ ہوا کہ اس کارخانہ دار نے خریداری کے اخراجات میں لاکھوں ڈالر کی بچت کی۔
فرضی سوالات کے جوابات دیں
منصوبہ ساز ایل ایل ایم سے تفصیلی سوالات پوچھ سکتے ہیں ، یہاں کچھ مثالیں ہیں:
اضافی نقل و حمل کی لاگت کیا ہے اگر مصنوعات کی کل طلب میں 15 ٪ اضافہ ہو
اگر خوردہ فروش آر صرف فیکٹری ایف سے مصنوعات استعمال کرتا ہے تو ، خریداری کی لاگت میں کتنا اضافہ ہوگا
اگر ہم فیکٹری ایف کو بند کرتے ہیں تو کیا ہم تمام مطالبات کو پورا کرسکتے ہیں؟
اگر ایم قسم کے خام مال کی یونٹ لاگت میں $ 1 کی کمی واقع ہوئی ہے تو ، پی مصنوعات کی تیاری کی کل لاگت کو کتنا کم کیا جائے گا
آئیے اس پر ایک نظر ڈالیں کہ ایل ایل ایم اس طرح کے سوالات کے درست اور موثر انداز میں کس طرح جواب دے سکتا ہے۔ بہت سے اصلاح کے کام ریاضی کے پروگراموں کی شکل میں لکھے جاتے ہیں جو سپلائی چین کی ساخت اور کاروباری تمام ضروریات کو سمجھتے ہیں ، اور سپلائی چین کی موثر سفارشات تیار کرتے ہیں۔ ایل ایل ایم ریاضی کے ماڈلز کی جگہ نہیں لیتا ہے ، بلکہ ان کی تکمیل کرتا ہے۔ خاص طور پر ، یہ دستی سوالات کو ریاضی کے کوڈ میں تبدیل کرے گا اور منصوبوں کو تیار کرنے کے لئے استعمال ہونے والے اصل ریاضی کے ماڈل میں معمولی ترمیم کرے گا۔ مثال کے طور پر ، خوردہ فروشوں کو کسی مخصوص فیکٹری سے مصنوعات استعمال کرنے پر مجبور کرنا ، ریاضی کی ضرورت (یعنی ، "رکاوٹ") شامل کی جاسکتی ہے جو دیگر فیکٹریوں کو اس خوردہ فروش کو فراہمی سے منع کرتی ہے۔ اس کے بعد ، ریاضی کے ماڈل میں یہ ٹھیک ٹھیک تبدیلی ایک ترمیم شدہ منصوبہ تیار کرنے کے لئے سپلائی چین ٹول میں ان پٹ ہوگی ، جو صرف موجودہ منصوبے کے ساتھ موازنہ کے لئے استعمال ہوتی ہے۔ پہلے کی طرح ، نئے ریاضی کے ماڈل کی آؤٹ پٹ ایل ایل ایم کے ذریعہ انسانی زبان کے جوابات پیدا کرے گی (موجودہ سپلائی چین کی معلومات حاصل کرنے کے ل L ایل ایل ایم کے استعمال کے اس طریقہ کار کے بارے میں جاننے کے ل you ، آپ مائیکروسافٹ کا اوپن سورس کوڈ اور متعلقہ بینچ مارک ڈیٹا کو گٹھب/مائیکروسافٹ/آپٹ گائڈ پر تلاش کرسکتے ہیں)۔
یہاں ، ہم اس بات کا حوالہ دے سکتے ہیں کہ مائیکرو سافٹ کے کلاؤڈ سروس آپریشنز میں منصوبہ ساز اس صلاحیت کو کس طرح گوداموں سے ڈیٹا سینٹرز میں سرورز کی تعیناتی کے لئے عملدرآمد کے منصوبوں کو تیار کرنے کے لئے استعمال کرتے ہیں۔ ہر درخواست کے لئے ، اہم فیصلوں میں شامل ہیں: (1) سرور کی قسم اور گودام طلب کو پورا کرنے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے ، (2) شپنگ کی تاریخ ، اور (3) سرور ڈاکنگ پوائنٹ (مخصوص ڈیٹا سینٹر اور اس کے مخصوص مقام)۔ اس کا مقصد متعدد اجزاء کی کل لاگت کو کم کرنا ہے ، جیسے سرور کی تعیناتی میں تاخیر کی وجہ سے نقل و حمل کے اخراجات اور متوقع مواقع کے اخراجات مثالی تاریخ سے زیادہ ہیں۔
جب اصلاح کے آلے کے آؤٹ پٹ نتائج موصول ہوتے ہیں تو ، منصوبہ ساز اس بات کی تصدیق کرسکتے ہیں کہ آیا نتائج کاروباری ضروریات کو پورا کرتے ہیں اور اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ اس نتیجے کے مطابق اس منصوبے پر عمل درآمد کیا جائے۔ تاہم ، اصلاح کے امکانی مسائل بہت پیچیدہ ہیں اور مکمل طور پر ناممکن نہیں ہیں ، لیکن ہر فیصلے کے پیچھے کی وجوہات کو فوری طور پر سمجھنا بھی مشکل ہے۔ لہذا ، منصوبہ ساز عام طور پر انجینئرز اور ڈیٹا سائنسدانوں سے رابطہ کرتے ہیں جو مزید معلومات حاصل کرنے کے لئے اصلاح کے اوزار تیار کرتے ہیں۔ منصوبہ سازوں اور انجینئروں کو اکثر مسائل یا فرضی منظرناموں کو مکمل طور پر دریافت کرنے کے لئے متعدد راؤنڈ کی ضرورت ہوتی ہے ، جس کے نتیجے میں کئی دنوں میں تاخیر ہوسکتی ہے۔ اب ، ایل ایل ایم پر مبنی سسٹم منصوبہ سازوں کو چند منٹ کے اندر اندر درج ذیل سوالات کے جوابات مہیا کرسکتے ہیں: "اگر ہم کسی اور تاریخ کے مقابلے میں کسی مقررہ تاریخ سے پہلے کسی مخصوص آرڈر کو مکمل کرتے ہیں تو ہم قیمتوں میں کتنی فیصد اضافہ کریں گے؟" اور "اگر ہم ایک ہفتہ کے لئے کسی گودام کو بند کردیں تو ہم لاگت میں کتنا فیصد اضافہ کریں گے
انٹرایکٹو منصوبہ بندی
منصوبہ ساز موجودہ کاروباری ماحول کی عکاسی کرنے کے لئے سپلائی چین ڈھانچے اور کاروباری ضروریات کے ریاضی کے ماڈلز کو اپ ڈیٹ کرنے کے لئے ایل ایل ایم ٹکنالوجی کا استعمال کرسکتے ہیں۔ اس کے علاوہ ، ایل ایل ایم کاروباری حالات میں تبدیلیوں کی بنیاد پر منصوبہ سازوں کو تازہ ترین معلومات فراہم کرسکتا ہے۔
مثال کے طور پر ، منصوبہ سازوں کے ذریعہ موصول ہونے والی اصل وقت کی معلومات سے پتہ چلتا ہے کہ موسم سرما کے برفانی طوفان کی وجہ سے ایک خاص کارخانہ دار سات دن کے لئے بند کیا جائے گا۔ ایل ایل ایم کی مدد کے بغیر ، منصوبہ ساز جو فروخت اور آپریشنز کو اپ ڈیٹ کرنا چاہتے ہیں ان کو ٹائم ٹائم سے نمٹنے کے لئے منصوبہ بندی کرنا چاہتے ہیں اس میں اس منصوبے میں ضروری ایڈجسٹمنٹ کرنے کے لئے آئی ٹی اور ڈیٹا سائنس ٹیموں کو شامل کرنا ہوگا ، جو وقت کے استعمال کا عمل ہوسکتا ہے۔ تاہم ، ایل ایل ایم کی مدد سے ، منصوبہ ساز شٹ ڈاؤن فیکٹریوں کے استعمال سے گریز کرتے ہوئے ، سسٹم کو نیا منصوبہ تیار کرنے کے لئے براہ راست درخواست کرسکتے ہیں۔ اگر نیا منصوبہ تمام پیش گوئی شدہ مطالبات کو پورا نہیں کرسکتا ہے تو ، ایل ایل ایم معاون منصوبہ بندی کا آلہ نہ صرف تازہ ترین فروخت اور آپریشنل منصوبوں اور اسی طرح کے اخراجات (جیسے خریداری اور نقل و حمل کے اخراجات) پیدا کرے گا ، بلکہ اس مطالبے کی نشاندہی بھی کرے گا جس کی فراہمی نہیں کی جاسکتی ہے اور اس کے منافع پر اس کے اثرات نہیں ہوسکتے ہیں۔
سپلائی کے منصوبوں کو تبدیل کرنے کا مطالبہ ایل ایل ایم پر مبنی ٹکنالوجی کے ذریعہ بھی چلایا جاسکتا ہے۔ مثال کے طور پر ، کسی مخصوص سپلائر کے شپنگ ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے بعد ، یہ ایک انتباہ جاری کرسکتا ہے جس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ پچھلے کچھ مہینوں میں سپلائر کی ترسیل کے وقت میں نمایاں اضافہ ہوا ہے۔ اس کے علاوہ ، ایل ایل ایم پر مبنی ٹکنالوجی اگلی شپمنٹ کے ممکنہ وقت کی پیش گوئی کرے گی اور اسے منصوبہ سازوں کو بھیجے گی۔ اس تسلیم کی وجہ سے کہ ترسیل کے لئے طویل عرصے سے لیڈ ٹائمز کا مخصوص خطوں میں خدمت کی سطح پر منفی اثر پڑے گا جب تک کہ اصلاحی اقدامات نہیں کیے جاتے ہیں ، منصوبہ سازوں کو نئی معلومات کے ساتھ منصوبہ بندی کے ٹولز کو دوبارہ شروع کرنے اور نئے منصوبے تیار کرنے کے لئے ایل ایل ایم پر مبنی نظام کی ضرورت ہوسکتی ہے۔ یہ منصوبہ قدرتی زبان میں ایل ایل ایم کے ذریعہ منصوبہ سازوں کو پہنچایا جاتا ہے اور اس کے لئے سپلائی کرنے والوں کی ضرورت ہوسکتی ہے کہ وہ کھیپ میں تیزی لائیں یا کمپنی کے مختلف علاقوں میں گوداموں سے انوینٹری کو متاثرہ علاقوں میں منتقل کریں۔
اس مضمون میں جس انداز میں تبادلہ خیال کیا گیا ہے اس میں ایل ایل ایم کو استعمال کرنے کا طریقہ نسبتا new نیا ہے۔ ہم توقع کرتے ہیں کہ ایل ایل ایم پر مبنی ٹکنالوجی آنے والے سالوں میں آخر سے آخر تک فیصلہ سازی کے منظرناموں کی حمایت کرے گی۔ مثال کے طور پر ، صارف اس فیصلے کے مسئلے کو بیان کرسکتے ہیں جسے وہ زبان کو سمجھنے میں آسانی سے حل کرنا چاہتے ہیں۔ یہ ایک مخصوص پیداوار کا مسئلہ ہوسکتا ہے (پیداواری سہولیات کا ایک پیچیدہ نیٹ ورک دیا جاتا ہے ، کب اور کہاں ایک خاص مصنوع تیار کرنا ہے) ، یا انوینٹری مختص کا مسئلہ (کسی گودام میں محدود انوینٹری دی جاتی ہے ، اس کو طلب کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے ل various اسے مختلف اسٹورز میں کیسے مختص کیا جائے)۔ آج کی ٹکنالوجی اس طرح کے ریاضی کے ماڈل اور سفارشات تیار کرسکتی ہے ، لیکن اس بات کی تصدیق کرنا کہ آیا ماڈل کاروباری ماحول کو صحیح طریقے سے دکھاتا ہے یا نہیں۔
رکاوٹوں پر قابو پانا
چونکہ کاروباری اداروں نے سپلائی چین مینجمنٹ میں ایل ایل ایم کو اپنانا شروع کیا ہے ، لہذا انہیں مؤثر طریقے سے تعینات کرنے کے لئے مختلف رکاوٹوں پر قابو پانے کی ضرورت ہے۔
استعمال اور تربیت۔ سپلائی چین کو بہتر بنانے کے لئے ایل ایل ایم کا استعمال کرنے کے لئے بہت عین مطابق زبان کی ضرورت ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر ، اگر کوئی صارف پوچھتا ہے ، 'کیا ہم فیکٹری ایف کا بہتر استعمال کرسکتے ہیں؟' اصطلاح 'بہتر' میں متعدد تشریحات ہوسکتی ہیں: اخراجات کو کم کرنا ، ان پٹ میں اضافہ ، وقتا فوقتا تھروپپٹ کو بہتر بنانا وغیرہ۔ ہر تشریح مختلف فیصلوں کا باعث بنے گی۔ لہذا ، جو نظام استعمال کرتے ہیں تربیت دینے والے اہلکار انتہائی ضروری ہیں۔ منصوبہ سازوں کو مزید عین مطابق سوالات پوچھنے کے لئے تربیت حاصل کرنے کی ضرورت پڑسکتی ہے ، جبکہ انتظامیہ اور انتظامی اہلکاروں کو ایل ایل ایم پر مبنی ٹکنالوجی کی صلاحیتوں اور حدود کو سمجھنے کی ضرورت پڑسکتی ہے۔
ان وجوہات کی بناء پر ، مائیکروسافٹ آہستہ آہستہ اس نئی ٹکنالوجی کو تعینات کررہا ہے ، جبکہ فرضی سوالات کے جوابات کے لئے پہلے متعارف کرایا گیا ٹولز صرف عام سوالات کے ایک سیٹ کی حمایت کرتے ہیں۔ کمپنی صارف کے تعامل ، درستگی اور بیک اپ میکانزم کی نگرانی کرے گی ، اور آہستہ آہستہ اس کی کوریج کو بڑھا دے گی۔ منصوبہ سازوں نے متعلقہ تربیت حاصل کی ہے اور وہ اس مسئلے کے سیٹوں سے واقف ہیں جو فی الحال اس آلے کے ذریعہ تعاون یافتہ ہیں۔
تصدیق ایل ایل ایم ٹکنالوجی کبھی کبھار غلط مواد کی پیداوار کرتی ہے ، لہذا ایک عام چیلنج یہ ہے کہ ٹیکنالوجی کو "ٹریک پر" چلانے کا طریقہ ، یعنی غلطیوں کی نشاندہی کرنا اور پٹری پر واپس جانا ہے۔ کمپنیاں اب ایل ایل ایم کو اس کے آؤٹ پٹ کی درستگی کو بہتر بنانے اور پہلے سے غیر تعاون یافتہ سوالات کی نشاندہی کرنے کے لئے میکانزم کو شامل کرنے کے لئے بھرپور ڈومین مخصوص مثالوں کی فراہمی کرکے اس چیلنج کا ازالہ کر رہی ہیں۔ مثال کے طور پر ، اگر کوئی غیر تعاون یافتہ سوال اٹھاتا ہے تو ، ایل ایل ایم پر مبنی نظام پہلے سے طے شدہ جواب فراہم کرے گا جیسے "بدقسمتی سے ، میں آپ کو اس مسئلے کو حل کرنے میں مدد نہیں کرسکتا۔ آپ مندرجہ ذیل سوالات کی جانچ کرسکتے ہیں۔" یقینا ، درستگی کی تصدیق کرنے میں دشواری آؤٹ پٹ کی پیچیدگی کے ساتھ بڑھ جاتی ہے۔ مثال کے طور پر ، اگر ہم ایل ایل ایم سے شروع سے ایک بہتر نفاذ کا منصوبہ بنانے کے لئے ایک مکمل ریاضی کا پروگرام تیار کرنے کو کہتے ہیں تو ، نظام اس کی درستگی کی تصدیق کیسے کرتا ہے؟ ہم یہ کیسے یقینی بناسکتے ہیں کہ پروگرام مناسب وقت میں زیادہ سے زیادہ منصوبہ تیار کرسکتا ہے؟ ان کھلے عام امور کو اب بھی مزید تحقیق کی ضرورت ہے۔
نئی افرادی قوت۔ ایل ایل ایم ٹکنالوجی کے انتہائی خودکار نفاذ کے ساتھ ، مینیجرز اور منصوبہ سازوں کے کردار بھی بدل جائیں گے۔ منصوبہ ساز اب انسانی غلطی کا شکار اور وقت طلب فیصلہ سازی کے عمل میں شامل نہیں ہوں گے ، لیکن سپلائی چین کی منصوبہ بندی کی تکنیکوں کے بارے میں مزید بصیرت فراہم کرنے اور ان کی سفارشات کی وضاحت کرنے کے لئے ایل ایل ایم ٹکنالوجی کا اطلاق کرسکیں گے۔ اس سے صارف کے اعتماد میں اضافہ ہوگا اور ان کے آلے کی تجاویز کو اپنانے میں نمایاں اضافہ ہوگا۔ محکمہ خریداری میں ، ملازمین کے لئے نئے معاہدوں کو بنانے کا وقت بھی بہت کم ہوجائے گا۔ ایل ایل ایم مخصوص مصنوعات کے زمرے کے لئے معاہدوں کو ڈیزائن کرنے اور مینیجرز کو مناسب سپلائرز کا انتخاب کرنے میں مدد کے لئے مختلف سپلائرز کی ماضی کی کارکردگی کی معلومات فراہم کرنے کے قابل ہوگا۔
دوسرے لفظوں میں ، ایل ایل ایم ٹول پر مبنی افرادی قوت کا استعمال کام کی توجہ کو روزانہ بار بار ہونے والے کاموں سے ویلیو ایڈڈ کاموں کی طرف منتقل کرسکتا ہے ، جیسے سپلائی چین کی مختلف سرگرمیوں کے بارے میں حکمت عملی کے مطابق سوچنا ، یا عملی علاقوں میں اور بیرونی سپلائرز اور صارفین کے ساتھ اندرونی طور پر تعاون کرنا۔ مثال کے طور پر ، طلب کے منصوبہ ساز تجارتی منصوبہ سازوں کے ساتھ مل کر مارکیٹنگ ، قیمتوں کا تعین ، اور چھوٹ کے ذمہ دار کے ساتھ مل کر مطالبہ کی پیش گوئی پر تجارت کے اثرات کو سمجھنے کے لئے تعاون کرسکتے ہیں۔ ہمارے تجربے کی بنیاد پر ، یہ باہمی تعاون فی الحال زیادہ تر تنظیموں میں موجود نہیں ہے۔ یقینا ، ، یہاں چیلنج یہ یقینی بنانا ہے کہ قیادت عملی محکمانہ رکاوٹوں کو توڑ دے اور باہمی تعاون کو آسان بنانے کے ل business کاروباری عمل کو ایڈجسٹ کرے۔
مذکورہ چیلنجوں کے باوجود ، ہم اب بھی یقین رکھتے ہیں کہ مستقبل قریب میں ، ایل ایل ایم پر مبنی ٹکنالوجی سپلائی چین مینجمنٹ کو تبدیل کرے گی ، جس سے اس کی کارکردگی ، لچک ، پیداوری اور درستگی کو بہتر بنایا جائے گا۔ یہ آج کی سپلائی چین ٹکنالوجی کی تکمیل کرے گا ، اور منصوبہ سازوں کو ڈیٹا سائنسدانوں یا انجینئروں کی ضرورت کے بغیر سپلائی چین ٹولز کے ساتھ براہ راست بات چیت کرنے کے قابل بنائے گا۔ انٹرپرائزز سپلائی چین کے عمل کی ایک بڑی تعداد کو خود کار بنانے اور یہاں تک کہ نئی تخلیق کرنے کے قابل ہوں گے ، جیسے تجارت اور پیش گوئی کے عمل کو مربوط کرکے۔ در حقیقت ، یہ انضمام ایک بند لوپ سپلائی چین مینجمنٹ سسٹم کی تشکیل کرے گا ، جس میں تجارت ، سپلائی چین ، اور فنانس فنکشنل محکمے سپلائی پلان تیار کرنے میں تعاون کریں گے جو تمام کاروباری اور مالی اہداف اور ضروریات کو پورا کرے۔ کچھ ہی سالوں میں ، ایل ایل ایم پر مبنی ٹکنالوجی سپلائی چین مینجمنٹ میں واقعی انقلاب لائے گی۔
ایشائی میناچے ، جیون پٹوری ، ڈیوڈ سمچیلیوی ، ٹام لنٹن|متن
اسے مینش مائیکرو سافٹ ریسرچ میں مشین لرننگ اینڈ آپٹیمائزیشن گروپ میں باہمی تعاون کے ساتھ ریسرچ منیجر ہیں۔ جیوان پٹوری مائیکروسافٹ کے کلاؤڈ سپلائی چین ڈویژن کے لئے سافٹ ویئر انجینئرنگ تعاون کے جنرل منیجر اور ڈائریکٹر ہیں۔ ڈیوڈ سینج لیوی ایم آئی ٹی میں ولیم بارٹن راجرز کے پروفیسر ہیں ، جو ایم آئی ٹی ڈیٹا سائنس لیبارٹری کے سربراہ ہیں ، اور ایکسینچر میں ایک ممتاز شخصیت ہیں۔ ٹام لنٹن میک کینسی میں سینئر مشیر ہیں اور اس سے قبل فلیکس میں چیف پروکیورمنٹ اور سپلائی چین آفیسر کی حیثیت سے خدمات انجام دے چکے ہیں۔
