Цифровые двойники — это виртуальные копии реальной среды. Их можно использовать для моделирования, исследований и прогнозной аналитики. Генеративный ИИ расширяет возможности цифровых двойников, создавая синтетические данные, что позволяет выйти за рамки существующих ограничений. Генеративный и прогнозный ИИ работают вместе в цифровом двойнике для моделирования и реагирования на сбои в цепочке поставок или внезапные изменения спроса.
В недавней статье AutomationWorld говорится, что компания Mars сотрудничала с Accenture для создания цифровых двойников своей продукции и производственных помещений. Они хотели увидеть, как будут развиваться события при внесении изменений в те или иные объекты, прежде чем принимать решение об изменениях в физическом пространстве. Моделирование с помощью цифрового двойника помогло им выявить узкие места и проблемы с качеством. Они также узнали, как можно заблаговременно реагировать на неожиданные сбои или изменения спроса.
Компания UPS находится в процессе создания цифрового двойника своей логистической сети, как сообщалось в Supply Chain Dive . Их цель — более точное отслеживание посылок и обновление маршрутов на основе данных в режиме реального времени. Они стремятся скоординировать множество сигналов в единое, целостное представление о маршруте. Для этого цифровой двойник будет создан с использованием комбинации датчиков Интернета вещей (IoT) и искусственного интеллекта. Это также поможет в оптимизации и планировании маршрутов.
Создание обширной экосистемы цифровых двойников — это не единичный случай. Компании стремятся получить максимальную выгоду от крупномасштабного моделирования с использованием ИИ. Для этого им необходимо обеспечить совместимость данных с торговыми партнерами. Стандарты электронного обмена данными (EDI) 1 составляют основу такого совместимого обмена данными. Кроме того, оцифровка ключевых событий в цепочке поставок может быть достигнута с помощью событий электронных сервисов информации о кодах товаров (EPCIS) для обмена данными, обеспечивающими прозрачность, и создания действительно прозрачного цифрового двойника.
источник: https://www.gs1us.org/articles/practical-applications-of-generative-ai-in-the-supply-chain
