Mens bedrifter sliter med stadig mer komplekse forsyningskjeder og raskt skiftende markedsforhold, har teknologigiganten Microsoft tatt ledelsen når det gjelder å levere innovative løsninger. Selskapet kunngjorde nylig introduksjonen av ny Copilot AI og behovsplanleggingsevner for Dynamics 365 Supply Chain Management-plattformen. Dette initiativet viser Microsofts fortsatte forpliktelse til å oppmuntre til innovasjon innen forsyningskjedestyring, med sikte på å forbedre bedriftens produktivitet og motstandskraft midt i økende kostnader og press på arbeidsstyrken.
AI Copilot
Microsofts Dynamics 365 Supply Chain Management-plattform er kjent for sin vekt på å levere AI-først-funksjoner. Disse egenskapene er utviklet for å administrere risiko, lagerbeholdning og smidig planlegging, slik at virksomheter kan ta raske, informerte beslutninger på tvers av hele forsyningskjeden. Introduksjonen av de nye Copilot AI-funksjonene demonstrerer Microsofts anerkjennelse av potensialet til generativ AI for å gjenoppfinne forretningsprosesser.
De nylig introduserte Copilot AI-funksjonene for Dynamics 365 Supply Chain Management markerer en betydelig milepæl for Microsoft. Selskapet har levert sitt første sett med disse egenskapene, noe som gjenspeiler deres forpliktelse til å utnytte AI-teknologi for å forbedre forsyningskjedestyringen. Sampilotfunksjoner er utviklet for å gi bedrifter en mer effektiv måte å administrere sine forsyningskjeder på, og hjelpe dem med å navigere i kompleksiteten og endringene som er iboende i dagens markedsplass.
Dynamics 365 Supply Chain Management
AI Demand Planleggingsfunksjoner
I tillegg til Copilot AI-funksjonene har Microsoft også introdusert en ny Demand Planning-funksjon. Denne funksjonen, som for tiden er tilgjengelig i offentlig forhåndsvisning, bruker AI og maskinlæringsmodeller for å forutsi etterspørselen. For å gjøre dette integrerer den eksterne datakilder, noe som gir mer komplette og nøyaktige prognoser.
Den AI-drevne prognosemodellen er designet for å automatisk velge de beste algoritmene og parameterne for hvert produkt. Dette lar planleggere finjustere innstillingene basert på de spesifikke behovene til virksomheten deres, og gir et tilpasningsnivå som vanligvis ikke finnes på lignende plattformer. I tillegg kan brukere tilpasse prognosedata ved å bruke en veiledet tilnærming uten kode. Dette lar dem simulere virkningen av å endre prognosemodeller før de tar dem i bruk, og til og med integrere sine egne maskinlæringsmodeller hvis de ønsker det.
De nye behovsplanleggingsfunksjonene tar sikte på å forbedre brukeropplevelsen ved å gjøre den mer fleksibel, enklere og mer intuitiv. Målet er å redusere overflødig varelager og øke arbeidskapitalen, og dermed forbedre den generelle effektiviteten til virksomheten.
Introduksjonen av nye Copilot AI og behovsplanleggingsevner til Microsofts Dynamics 365 supply chain management-plattform representerer et betydelig fremskritt innen supply chain management-teknologi. Ved å utnytte AI og maskinlæring hjelper Microsoft bedrifter med å navigere i kompleksiteten til forsyningskjedestyring, ta mer informerte beslutninger og til slutt drive vekst og innovasjon. Ettersom plattformen fortsetter å utvikle seg, vil det være interessant å se hvordan disse nye egenskapene blir mottatt av bedrifter og hvilken innvirkning de har på forsyningskjeden.
Kilde: Microsoft
Les mer guide:
- Komme i gang Veiledning for bruk av Microsoft Copilot Studio for å lage GPT AI-handlinger
- Microsoft Copilot-oppdatering forbedrer AI-bilde- og videogjenkjenning
- Hvordan Microsoft 365 Copilot AI kan forbedre produktiviteten din
- Slik bruker du Microsoft Copilot med Office 365
- Hvordan lage din første AI-assistent Microsoft Copilot Studio – Nybegynnerveiledning
- Nye funksjoner og forbedringer i OneNote 2023
