ChatGPT は、在庫を最適化できることを誓います。 調べてみましょう。

ほんの数週間前に AI ボットの ChatGPT が登場して以来、いくつかの鋭い意見が寄せられています。 一部の人々は、それが世界に革命をもたらし、その過程で私たちの多くの仕事を奪うと確信しているようです. 他の人は、その回答はしばしば検証が困難であるか、完全に不正確であると指摘しています. そして、マイクロソフトのMSFT
Bing は、ChatGPT の基盤となるテクノロジーを招待制の試用期間に使用しました。Microsoft は、ChatGPT メーカーの OpenAI に 10 億ドルを注ぎ込みました。状況はさらに悪化しました。 ジャーナリストや学者は、AI エンジンの恐ろしさを指摘しました 脅威 そして奇妙な 感情的な操作。 One ニューヨーク·タイムズ紙NYT
レポーターは言った ビング 彼に恋をした.

これらは派手な見出しですが、私たちの 21^st 世紀の文化は、何かに執着し、反発の理由を見つけてから、反発に対して反発することです。 その間、私たちは物事そのものについて本当の会話をすることを忘れています.

個人的には、ChatGPT を全知全能の疑似アシスタントとして使用して、たまたま取り組んでいるタスクに成功しています。 先日、Excelで何かをする方法がわかりませんでした。 ChatGPT に問い合わせたところ、数秒以内に関数、使用方法、例、および考慮すべき他の XNUMX つの同様の関数が吐き出されました。

また、自分の言葉を組み立てるのに苦労しているときに、メールを書き始めるのを手伝ってくれるように頼んだこともあります. そのままコピペするつもりはありませんが、いくつかの重要なフレーズを入力するだけで、創造力が湧いてくることがあります。

これらは、日々のワークフローを強化するために ChatGPT を使用した方法です。 しかし、彼らはほとんど業界にとらわれません。 製造業者が自社の業務でこのツールを使用しているという話は聞いたことがありませんでしたが、業界固有のアプリケーションに興味がありました。

それで、私はそれを尋ねました。 製造業者は ChatGPT をどのように使用してビジネスを支援できますか? カスタマー サービス、リード ジェネレーション、および製品の推奨事項に関する説明が吐き出されます。 しかし、ここで私が本当に目を引いたのは次の部分です。

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最適化: ChatGPT を使用して製造プロセスを自動化および最適化し、無駄を減らして効率を高めることができます。 たとえば、生産のスケジュールを立てたり、在庫レベルを監視したり、サプライヤーと調整したりするのに役立ちます。

うわあ！ それは非常に現実的なビジネス価値のように思えます。 問題は、これらの方法でどのように使用されるかわかりません。 ということで、またお願いしました。 ChatGPT は、メーカーが生産のスケジュールを立て、在庫レベルを監視し、サプライヤーと調整するのにどのように役立ちますか? そして、繰り返しになりますが、反応は有望であり、まったく実行不可能でした.

生産実行のスケジューリング: ChatGPT は、販売データと顧客の需要を分析して、どの製品の需要が高くなるかを予測できます。 次に、この情報を使用して、無駄を最小限に抑え、効率を最大化する方法で生産をスケジュールできます。

在庫レベルの監視: ChatGPT をメーカーの在庫管理システムと統合して、在庫レベルをリアルタイムで監視できます。 在庫レベルが低いときに通知を送信し、サプライヤーに新しい注文をいつ出すかを提案できます。

サプライヤーとの調整: ChatGPT を使用して、サプライヤーと通信し、配送を調整できます。 たとえば、自動化されたメッセージをサプライヤーに送信して納期と数量を確認し、生産スケジュールと在庫レベルに関するリアルタイムの更新を提供できます。

これらのサービスにすぐにサインアップすると言うとき、私はすべてのメーカーを代表していると思います. しかし、もちろん、ハードルは残ります。 リアルタイムのデータが供給され、製造業者のサプライヤーとベンダーの信じられないほど包括的なビューを作成しなければ、在庫レベルや需要などに関する正確な情報を提供することはもちろん不可能です. サプライ チェーンに沿ったパートナーへのメッセージを自動化できるかもしれませんが、それらのメッセージに誤った情報が含まれていると、利益よりも害が大きくなります。

サプライ チェーン全体でより堅牢な情報共有の時代に到達し、ChatGPT がより信頼できる正確な情報源になるとしたら、ここに何かがあるかもしれません。 それまでは、慎重に進めてください。 で MITテクノロジーレビュー, メリッサ・ヘイキラが書いている その AI 言語モデルは「悪名高いでたらめであり、しばしば虚偽を事実として提示する」。 彼女は次のように続けています。

もちろん、それまでの間、ベースライン作業も進める必要があります。 提唱してきた しばらくの間。 デジタル接続 生産ラインとサプライ チェーンでできるだけ多くのことを行う必要があります。そうすれば、これらすべての接続された部品や部品を管理するのに役立つソリューションを AI が真に提供するときに準備が整います。

結論: 今のところ、ChatGPT は単なるツールボックスのツールです。 主要な機能を置き換えたり、私の仕事を代わりに行ったりすることはありません。 製造業者が成功するのは、創造的に考え、競合他社との差別化を図れるソリューションを確立できるときです。これらの革新的なアイデアは、最終的にはビジネスに最も従事している人間からもたらされます。

しかし、ツールとしては強力です。 個人レベルでは、ChatGPT は研究時間を削減し、私たちが取り組んでいるものに組み込むためのいくつかの重要なポイントを提供することで、私たちをより効率的にすることができます. 必ず確認してください。

組織レベルでは、ユースケースはより曖昧です。 ChatGPT は、自社と製造業を変革する能力を高く評価しています。 その提案は確かに考えられないわけではありませんが、私はあまり確信が持てません.

製造業者は、ChatGPT を試してみて、このような言語モデルがどのように機能するかを理解する必要があります。利点、制限、およびその間のすべての灰色の領域です。 この種の AI は、いつの日か、より最適化された効率的な運用の作成に役立つことは間違いありません。 そして、それについてもっと知るのは早ければ早いほど良い. 今のところ、日常のタスクをより速く完了するのに役立ちますが、それだけではありません。