רוצה לספק מהר יותר מבלי לשרוף את הצוות שלך?
התחל בהבנת שני מדדים: זמן אספקה וזמן מחזור.

הם נשמעים דומים, אבל הם מספרים סיפורים שונים מאוד .

🕒 זמן אספקה - הזמן מרגע הגשת הבקשה ועד מסירתה.
🛠️ זמן מחזור - הזמן מרגע תחילת העבודה ועד לסיום.

שניהם חיוניים לניהול זרימה, איתור צווארי בקבוק ובניית מערכות אספקה צפויות.
ועכשיו, עם AI, אנחנו יכולים למעשה לשפר את שניהם - בצורה חכמה ובת קיימא.

כך:

🔍 השתמש ב-AI כדי להפחית את זמן ההובלה:

1. תעדוף אוטומטי
   השתמש במודלים של למידת מכונה שהוכשרו על פריטי עבודה היסטוריים כדי לחזות השפעה עסקית, דחיפות או סיכונים - כך שהצוותים יוכלו להתמקד בדברים הנכונים תחילה.

2. סינון צריכה אינטליגנטי
   מערכות טריאג' המופעלות על ידי בינה מלאכותית יכולות לעזור לסווג אוטומטית, לתייג ולנתב בקשות נכנסות (תחשבו על רעיונות למוצרים, כרטיסי תמיכה, באגים) לצוותים הנכונים - תוך קיצור זמן השהיה בנקודת הכניסה.

3. ניהול צבר חזוי
   השתמש בעיבוד שפה טבעית (NLP) כדי לסכם ולבטל שכפול של פריטי צבר, לעזור לצוותים להימנע מעבודה על משימות מיותרות או בעלות ערך נמוך.

⚙️ השתמש בבינה מלאכותית כדי לשפר את זמן המחזור:

1. עוזרי קוד AI
   כלים כמו GitHub Copilot או Amazon CodeWhisperer מסייעים למפתחים לכתוב תבנית וקוד שחוזר על עצמו מהר יותר - מה שמפחית את זמן "השימוש במקלדת".

2. בדיקה ואימות אוטומטיים
   יצירת בדיקות מבוססות בינה מלאכותית וכלי חיזוי באגים יכולים להעלות נקודות כשל סבירות מוקדם, מה שמאפשר שחרור מהיר ומדויק יותר.

3. ניתוח זרימה וזיהוי אנומליות
   כלי בינה מלאכותית יכולים לנטר באופן רציף את זרימת הפיתוח ולהתריע לצוותים כאשר העבודה תקועה או חורגת מזמן המחזור הרגיל - כך שבעיות מטופלות לפני שהן מסלימות.

⚡ שורה תחתונה:
כאשר צוותים משלבים משמעת זריזה עם תובנות המופעלות על ידי בינה מלאכותית , הם מפסיקים לנחש ומתחילים לבצע אופטימיזציה - מבלי להתפשר על האיכות או על רווחת הצוות.

רוצה לשפר את מהירות המשלוח מבלי להוסיף לחץ?
תסתכל על זמן ההובלה והמחזור שלך - ושאל כיצד AI יכול לעזור לך לעבוד בצורה חכמה יותר.

איך אתה משתמש ב-AI כדי לייעל את האספקה?