How Procter & Gamble is leveraging AI to constructively disrupt supply chain and retail execution

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एआई/एमएल ऑटोमेशन टेक्नोलॉजी समिट के लिए ट्रांसफॉर्म 2021 में एआई और डेटा लीडर्स से जुड़ें। अब देखिए!


महामारी के शुरुआती दिनों में, निर्माताओं ने इसे बनाए रखने के लिए संघर्ष किया क्योंकि उपभोक्ताओं ने अपनी खर्च करने की आदतों को बदल दिया। जबकि प्रॉक्टर एंड गैंबल के पास यह बताने के लिए दशकों का डेटा है कि इसकी उत्पादन लाइनें कैसे काम करती हैं, 2020 में टॉयलेट पेपर और हैंड सैनिटाइज़र के रूप में भविष्यवाणियां दरवाजे से बाहर हो गईं, उपभोक्ता वस्तुओं की दिग्गज कंपनी के मुख्य डेटा और विश्लेषण अधिकारी गाय पेरी ने कहा।

पेरी ने वेंचरबीट के ट्रांसफॉर्म 2021 सम्मेलन के दौरान Ren.ai.ssance Insights के संस्थापक और सीईओ Jaime Fitzgibbon के साथ बातचीत में कहा, “ऐसा कुछ भी नहीं है जैसा हमने कभी देखा है।”

प्रॉक्टर एंड गैंबल ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग करने की योजना बनाई ताकि 2020 में इसकी आपूर्ति श्रृंखला कैसे संचालित हो, लेकिन उस योजना में कोरोनावायरस संकट शामिल नहीं था। कंपनी के एआई को निर्णय लेने, मांग की भविष्यवाणी करने और नई कार्य योजना बनाने के लिए पिछले डेटा पर भरोसा करना चाहिए था।

लेकिन तब महामारी ने P&G के ऐतिहासिक डेटा को लगभग बेकार कर दिया। रातों रात, कंपनी को अपनी आपूर्ति श्रृंखला को बनाए रखने के लिए नए समाधानों की ओर रुख करना पड़ा। यह सब इसके कच्चे माल की सूची, उपभोक्ता मांग पर सरकारी पूर्वानुमान और COVID-19 प्रतिक्रिया डेटा के साथ शुरू हुआ।

कंपनी में डेटा साइंस काफी बढ़ गया है। पेरी की टीम प्रॉक्टर एंड गैंबल को उपभोक्ता वस्तुओं की व्यापक श्रेणी के निर्माण में मदद करने के लिए महत्वपूर्ण है, जबकि कचरे को कम करने और अपने ग्राहकों को संतोषजनक उत्पाद वितरित करने में मदद करती है।

“एआई के सफल होने के लिए,” उन्होंने कहा, “हमें यह सुनिश्चित करने के लिए मजबूत डेटा प्रबंधन चिकित्सकों की आवश्यकता है कि हमारे पास गुणवत्ता, विश्वसनीय डेटा एल्गोरिदम में जा रहा है ताकि एल्गोरिदम द्वारा अनुशंसित अंतर्दृष्टि और कार्य व्यवसाय के लिए सही परिणाम प्रदान करें।”

इसका मतलब है छोटी शुरुआत करना। प्रॉक्टर एंड गैंबल में, जहां 5 बिलियन से अधिक उपभोक्ता हर दिन इसके उत्पादों पर भरोसा करते हैं, पेरी की टीम स्केलिंग से पहले अपने एल्गोरिदम और परिणामों का अध्ययन करने के लिए छोटी सेटिंग्स में प्रोग्राम पायलटों पर काम करती है।

COVID-19 ने भले ही कंपनी की योजनाओं में दरार डाली हो, लेकिन पेरी ने कहा कि “सामान्य जीवन” की नई विशेषताएं – तेजी से वितरण, दूरस्थ कार्य और डिजिटल वाणिज्य का विकास – कंपनियों के लिए नए व्यवसाय मॉडल का परीक्षण करने का एक दिलचस्प समय है। .

नई प्रत्यक्ष-से-उपभोक्ता दुनिया में, एआई कंपनियों को यह अनुमान लगाने में मदद करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है कि उपभोक्ता कैसे खरीदारी करना चाहते हैं। लेकिन यह अकेले एआई के साथ नहीं किया जा सकता है – 80% कार्य एक संस्कृति बदलाव को अपना रहा है और 20% डेटा, एनालिटिक्स और प्रौद्योगिकी में निहित है, जो कंपनी को वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने में मदद करने के लिए आवश्यक है, पेरी ने कहा।

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