Transformation der Lieferkette mit KI -Automatisierung

Stellen Sie sich vor, Sie verwalten 100K+ Bestellungen in allen Regionen. Wie koordinieren Sie mit den Lieferanten? Wie teilen Sie den Standing mit den funktionsübergreifenden Groups? Ist es durch Excel -Blätter? Wie viele Excel -Blätter brauchen Sie?

Um weiter auszuarbeiten, geht es bei der Lieferkette nicht nur darum, Angebot, Nachfrage, Inventar, Verfolgung von Particulars oder umsetzbare Erkenntnisse mit den Daten zu identifizieren. Es ist auch in der Lage, Geschäftsentscheidungen schnell zu treffen und den Betrieb effizient zu optimieren. Hier kommt die nahtlose Integration der analytischen Berichterstattung über Self-Service-Analyse mit eingebetteten Workflows ins Spiel, und dies überbrückt die Lücke zwischen Erkenntnis und Aktion.

Die Notwendigkeit einer AI -Automatisierung

Mit dem Ziel, die KI -Automatisierung in Lieferkettenbetrieb zu bringen, zeigt dieser Artikel, wie ich eine entwickelt habe Automatisierung Analyseplattform. Das Vital Order Administration Information Instrument soll revolutionary Lösungen für die Welt der globalen Lieferkette bringen. Es kann Ihre Entscheidungsfindung im Maßstab erheblich erhöhen und operativen effektiv verwalten. Mit dem sich schnell verändernden Datenraum würde ich sagen, dass das Erlernen dieser Techniken für eine effektive Entscheidungsfindung im Maßstab erforderlich ist, unabhängig von der Domäne, in der Sie arbeiten.

Diesen Ansatz verstärken, Gartner prognostizierte Am 17. Juni 2025 das

„Bis 2027 werden 50% der Geschäftsentscheidungen von AI -Agenten für Entscheidungsinformationen erweitert oder automatisiert.“

An manchen Tagen ist es sehr schwierig, Tausende kritischer Bestellungen in einer globalen Lieferkette mit manuellem Excel zu verwalten, was es schwierig macht, Lieferanten schnell an Bord zu bringen, und viele, viele Teamkanäle und E -Mails. Dies bedeutet, dass wir oft eine sehr hohe Likelihood haben, unsere Fähigkeit zu verlangsamen, schnell auf dringende Probleme zu reagieren, was die Kundenzufriedenheit und die Finanzen behindert.

Dieser unzusammenhängende Ansatz führt zu:

• Langsame Antwortzeiten auf dringende Anfragen
• Viele manuelle Arbeiten, nur um sich zu melden und zu verfolgen, was passiert ist
• Kaum eine Echtzeitansicht darüber, wo Bestellungen standen und welche Lieferanten sagten

Grundsätzlich warfare das Downside nicht, dass wir nicht genug Informationen hatten. Es warfare so, dass wir keine reibungslose, automatisierte Möglichkeit hatten, all diese Rohdaten in klare, umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln und sie direkt an die Funktionsweise zu schließen.

Wie es gebaut wurde: eine Schritt-für-Schritt-Aufschlüsselung

Traditionelle Dashboards können Sie nur so weit bringen. Sie werden wissen, welche Bestellungen verzögert sind, welche Lieferanten nicht ausführen oder wo Inventar festsitzt.

Aber was ist die wahre Herausforderung? Es ist schnell, Geschäftsentscheidungen zu treffen, ohne 50+ verschiedene Excel -Blätter zu durchsuchen, mit mehr als 10 Personen zu treffen und jede E -Mail zu verfolgen.

Genau die Lücke habe ich beschlossen, mit dem kritischen Order -Administration -Daten -Instrument zu schließen. Dies ist eine intelligente, eingebettete Lösung, die mehr als nur Bericht erstellt. Als KI-Automatisierung, die beim Provide-Chain-Administration helfen soll, hilft sie bei der schnellen Entscheidungsfindung durch Kombination von LeistungsbI, Stromversorgungs-Apps, Dataverse, Energy-Automatisierung und Microsoft-Formularen zu einem systematischen Instrument.

So habe ich es gebaut und warum es funktioniert:

1. Energy BI: Der zentrale Hub

Ich begann die Lösung mit Energy BI als zentrales zentrales Werkzeug. Es gab Echtzeit-Sichtbarkeit in die kritischsten Bestellungen für Geschäftsinhaber. Anstatt über 50 Excel -Blätter zu jonglieren, können Sie den Geschäftsnutzern zeigen, wie sie jetzt genau das filtern können, was sie benötigen – nach Lieferanten, Standing, Area oder Risikoniveau unter Verwendung von Massenfiltern. Sie können auch kritische Bestellungen färben, um sie leicht zu erkennen. Und mit Massenfilterung können Sie die Erfolgsbilanz eines Lieferanten oder den Lebenszyklus eines PO in nur wenigen Klicks und Filter für mehr als 100 Datensätze gleichzeitig untersuchen.

Weißt du, was der große Gewinn ist? Sie haben jetzt einen Passiv Energy BI-Bericht in ein proaktives Entscheidungswerkzeug gemacht.

2. Energy -Apps + Dataverse: Überbrückung der Lücke zwischen Sehen und Tun zulassen

Was kommt als nächstes?

Der nächste Schritt bestand darin, die sofortige Aktion direkt vom Dashboard aus zu aktivieren. Das ist wo Energy -Apps kam herein. Energy BI warfare schon immer ein lesbares Instrument, in dem Sie versuchen, umsetzbare Erkenntnisse oder Developments mit den Daten zu generieren. Mit Energy -Apps, die in die Energy BI eingebettet sind, können Sie mit Ihrem Bericht interagieren – ich meine, Sie können direkt in den Bericht schreiben.

Ist es nicht tremendous toll?

Ich habe auch Schnellaktionschaltflächen direkt in die Berichte eingebettet: „Expedite“, „Maintain“, „Arekledge“ und diese Artwork von Entscheidungen, die die Geschäftsteams bereits per E-Mail oder Excel trafen, die jetzt zu einem systematischen Workflow formalisiert wurden.

Jede Aktion, die Sie in Energy -Apps ausführen, wird auch in Dataverse erfasst. Zum Beispiel können Sie Kommentare hinzufügen, um zu erklären, was Sie getan haben und warum. Diese Particulars wurden in Dataverse gespeichert und erstellten einen Dwell -Audit -Path, ohne Updates nach unten zu verfolgen. Keine veralteten Blätter mehr. Keine verlorenen E -Mails mehr. Nur eine saubere, zentrale Quelle der Wahrheit.

3. Energy Automate: Dinge hinter den Kulissen geschehen lassen

Jetzt haben Sie Energy BI als zentrale Quelle Ihrer Ansichten, Energy -Apps verwendet, um mit dem Bericht zu interagieren, und Dataverse, um die von Ihnen durchgeführten Aktionen zu speichern. Was kommt als nächstes?

Mit Energy Automate haben wir dafür gesorgt, dass die Einführung von Aktionen nicht auf einem Klick angehalten hat. Wenn jemand eine Bestellung beschleunigte, sollte das System sofort eine Kettenreaktion auslösen, indem sie Echtzeit-Warnungen an Lieferanten sendet, die kritischen Probleme automatisch auf der Grundlage der Schwere mithilfe intelligenter Workflows und der Anmeldung jeder Bewegung für Compliance und zukünftige Analyse eskalieren.

Es entfernte die Grunzarbeit und ließ das System die Besetzungsarbeit erledigen. Jetzt können Sie sich darauf konzentrieren, Probleme zu lösen und Papier zu schieben.

4. Microsoft Varieties: Schließen Sie die Rückkopplungsschleife

Das letzte Stück warfare einfach, aber mächtig – es ist das Suggestions. Ich habe ein Microsoft -Formular hinzugefügt, in dem Lieferanten schnell und einfach reagieren können. Ihre Eingaben flossen direkt in das Energy BI -Dashboard zurück, wodurch dem Crew einen Dwell -Puls für Partneraktualisierungen und eine Schleife mit kontinuierlicher Verbesserung errichtet wurden.

Warum funktioniert es?

Indem Sie alles an einen Ort ziehen – Analytik, Aktionen, Automatisierung, Workflow und Suggestions – fungiert die KI -Automatisierung der Lieferkette als einzelne Quelle der Wahrheit, die das Geräusch durchschneidet. Es ersetzte nicht nur E -Mails und Tabellenkalkulationen. Es veränderte die Zusammenarbeit, Entscheidungen und verfolgte Fortschritte.

Besser noch, das gesamte System warfare modular und wiederverwendbar. Der gleiche Ansatz kann jetzt auf andere Domänen angewendet werden, von der Betrugserkennung bis zur Risikobewertung, ohne von vorne zu beginnen.

Es ist nicht nur ein Werkzeug. Es ist eine Verschiebung, wie Sie arbeiten.

Möchten Sie versuchen, es selbst zu bauen?

Wenn Sie neugierig sind, wie diese Lieferkette KI-Automatisierung in realen Szenarien funktioniert, können Sie hier ein praktisches Tutorial erkunden.

👉 Führen Sie das Projekt mit Energy BI, Energy -Apps, Stromautomatisierung und Dataverse aus

Kredit: Wie man bi mit Strom versorgt

Was habe ich beim Bau gelernt?

Hier sind ein paar Tipps und Methods, die mir bei dieser Entwicklung geholfen haben:

• Starten Sie klein, dann skalieren Sie: Es ist verlockend, dieses Instrument sofort auszurüsten, aber ich würde empfehlen, mit einer Area zu steuern und allmählich zu skalieren.
• Wählen Sie Dataverse Over Excel: Für Schreibbacks und Echtzeit-Updates bietet Dataverse eine weitaus bessere Zuverlässigkeit, insbesondere wenn es sich um große Datensätze und mehrere Benutzer handelt. Mit Excel erhalten Sie möglicherweise doppelte Datensätze, die Ihren Workflow möglicherweise brechen.
• Stromautomatisierung: Legen Sie nicht alle Ihre Workflows in einen einzigen Stromautomaten -Fluss. Brechen Sie es in Kinderströme ein, während das Testen, Debuggen und langfristige Wartung so viel einfacher wird.

Schlussfolgerung: Es ist mehr als ein Dashboard

Dieses Instrument hat etwas verstärkt, von dem ich zutreffend glaube: Analytics sollte Teil des Workflows sein, nicht wie ein separates Werkzeug, das in der Silhouette steht. Wenn Erkenntnisse direkt in die Instruments eingebunden werden, in denen Arbeiten geschieht, bewegt sich alles schneller-von der Entscheidungsfindung bis zur Ausgabe der Lösung. Es hilft Ihnen erheblich, ohne dass Sie zwischen Registerkarten umschalten oder auf E -Mail -Ketten auf Genehmigungen warten.

Monisha Athi Kesavan Premalatha ist eine angesehene Datenwissenschafts- und Analyse -Leiterin bei Microsoft, wo sie Innovation an der Schnittstelle zwischen KI, Strategie und Geschäftstransformation leitet. Monishas einzigartige Fähigkeit, technische Tiefe mit Geschäftssinn zu überbrücken, hat ihre Auszeichnungen wie den Microsoft -CMOF Excellent Award und Anerkennung als Topmate High 100 Information Coach erhalten. Als leidenschaftliche Mentorin und Verfechterin für integrative Innovationen teilt sie aktiv die Gedankenführung durch ihren LinkedIn -Publication und globalen Plattformen wie die 2025 Girls in Information Science Convention.