Введение

Как и многие другие, отрасль цепочек поставок находится на пороге революции в области искусственного интеллекта. Операции цепочки поставок могут значительно выиграть от возможностей искусственного интеллекта, скорость и точность которого растут. От прогнозной аналитики до планирования спроса — многие операции можно оптимизировать с помощью технологии искусственного интеллекта.

Независимо от того, являетесь ли вы менеджером цепочки поставок, специалистом по логистике или аналитиком, желающим получить представление о своей отрасли, важно понимать роль ИИ в управлении цепочками поставок. В этом посте будут рассмотрены некоторые ключевые применения технологии искусственного интеллекта в цепочках поставок, а также некоторые проблемы и возможности, которые представляет эта захватывающая новая область.

Успех в революции цепочек поставок искусственного интеллекта

Прежде чем мы углубимся в конкретные применения ИИ в цепочках поставок, важно понять, что делает этот случай такой многообещающей возможностью. Начнем с того, что вся индустрия цепочек поставок в значительной степени ориентирована на данные. Любой менеджер цепочки поставок скажет вам, что успешные операции зависят от доступа к большим объемам данных о поставках, уровнях запасов, маршрутах транспортировки и многом другом.

Но помимо доступа к большому количеству данных, другие факторы в управлении цепочками поставок способствуют применению технологии искусственного интеллекта. От бизнес-планирования до прогнозного анализа — бесчисленные виды деятельности в цепочках поставок хорошо поддаются автоматизации.

Меняющееся лицо управления цепочками поставок

Также крайне важно признать серьезные изменения, которые уже происходят в отрасли цепочек поставок. Во-первых, COVID-19 кардинально изменил глобальные цепочки поставок, заставив многие предприятия переосмыслить то, как они все делают. Перебои в цепочках поставок и остановки заводов приостановили запланированное производство и распределение, в результате чего многие предприятия остались с неоптимальным уровнем обслуживания.

Таким образом, лидеры цепочек поставок изо всех сил стараются быстро определить альтернативные маршруты и поставщиков, одновременно оптимизируя транспортные расходы и гарантируя, что клиенты по-прежнему получат необходимую им продукцию. Злоумышленники пользуются этим уязвимым временем, продавая поддельную продукцию и обманывая поставщиков по завышенным ценам.

Кроме того, экологические и социальные проблемы также влияют на работу цепочки поставок. Изменение климата заставляет многие компании переосмысливать свои цепочки поставок, отчаянно пытаясь сократить выбросы углекислого газа.

Переполненный ландшафт решений

Интеллектуальная сеть цепочки поставок начинается с комплексного решения по управлению цепочками поставок. И хотя недостатка в решениях на основе искусственного интеллекта нет, не все они успешно улучшат эффективность цепочки поставок. Выбор правильного решения может оказаться сложной задачей для многих предприятий, но это важная инвестиция, если вы хотите создать максимально конкурентоспособную сеть цепочки поставок.

С увеличением количества доступных вариантов решений очень важно тщательно оценивать потребности вашего бизнеса и возможности каждого решения. Большинство из них построено на моделях прогнозирования и корреляционных алгоритмах, и каждое решение будет иметь свои плюсы и минусы. В конечном итоге успех вашей цепочки поставок будет зависеть от поиска правильного сочетания эффективности и адаптируемости.

Приступая к трансформации, управляемой искусственным интеллектом

Компании, занимающиеся цепочками поставок, заинтересованные в использовании возможностей ИИ, должны действовать логично, прогрессивно и стратегически. Вот четыре шага, которые они могут предпринять, приступая к трансформации, основанной на искусственном интеллекте:

Идентификация, стратегия и дорожная карта создания стоимости

Во-первых, помните, что все функции в цепочке поставок взаимосвязаны и что успешная стратегия ИИ потребует участия всех заинтересованных сторон. Это означает тесное сотрудничество с отделами закупок, производителями, экспертами по логистике и многими другими. Вместе вы сможете определить критические точки создания ценности и разработать стратегию внедрения решений на основе искусственного интеллекта, которые упростят операции во всей сети.

Используйте данные в реальном времени для анализа прогнозов цепочки поставок и получите комплексное представление всего процесса. Дорожная карта, в которой четко определены шаги и ресурсы, необходимые для достижения ваших целей, поможет вам расставить приоритеты и наметить сроки реализации.

Разработка целевого решения и выбор поставщика

Системы управления цепочками поставок не могут быть цифровыми двойниками другой системы. Вместо этого решение на основе искусственного интеллекта должно быть разработано специально для вашей бизнес-стратегии и доступных данных. Это позволит системе выявлять закономерности и взаимосвязи в ваших данных, которые могли быть неочевидны без алгоритмов машинного обучения.

При выборе поставщика следует учитывать обновления бизнес-процессов, новые функциональные возможности и постоянное обслуживание. В противном случае они попытаются продать вам универсальное решение, которое может не подойти вашей компании.

Внедрение и системная интеграция

Компании, занимающиеся цепочками поставок, также должны активно интегрировать свои решения на базе искусственного интеллекта с другими ключевыми системами, такими как платформы доставки и бухгалтерского учета. Это обеспечит плавный переход и позволит системе собирать данные из нескольких источников. Это также позволит свести к минимуму любые перебои в поставках, которые могут возникнуть в результате интеграции нового решения.

Например, централизованная база данных может помочь вашему бизнесу автоматически обновлять статус доставки и информацию о ценах. К сожалению, очень немногие компании имеют опыт внедрения решений искусственного интеллекта в масштабах всей организации. Как сообщает недавнее Исследование McKinseyтолько 25% руководителей цепочек поставок считают, что их потребности совпадают со стимулами системных интеграторов.

Управление изменениями, наращивание потенциала и получение полной стоимости

Как и в большинстве случаев, связанных с ИИ, для успешной реализации всегда будет необходимо вмешательство человека. Компаниям, занимающимся цепочками поставок, потребуется глубокий уровень управления изменениями для обеспечения полного получения прибыли.

Это означает инвестирование в нужных людей и обучение их эффективному использованию новой системы. Вы должны предоставить им возможность принимать решения на основе данных по всей сети. Это также означает четкое изложение вашего видения и общих целей.

Все должны работать ради общей цели. Подробный анализ последних тенденций искусственного интеллекта и инноваций в управлении цепочками поставок может помочь вам разработать лучшую стратегию для вашей логистической сети.

ИИ в цепочках поставок: бизнес-преимущества

Преимущества улучшения цепочки поставок ИИ многочисленны и имеют далеко идущие последствия. Используя сложную аналитику и алгоритмы машинного обучения, компании, занимающиеся цепочками поставок, могут обеспечить следующее:

Прогнозирование проблем с поставками

Прогнозирование спроса — одна из ключевых областей, где ИИ может оказать существенное влияние. Компании должны знать, что приближается аномальный всплеск спроса, чтобы заранее подготовиться и избежать серьезных сбоев в цепочке поставок. Прогнозы будущего спроса можно сделать более точно, используя передовые алгоритмы.

Прогнозная аналитика и машинное обучение используют данные в реальном времени для отслеживания рыночных тенденций. Эти точные прогнозы спроса затем можно использовать для оптимизации распределения продуктов и запасов, а также для планирования будущих потребностей спроса. Короче говоря, модели прогнозирования спроса могут помочь компаниям предотвратить потенциальные проблемы с поставками до того, как они нанесут ущерб их прибыли.

Эффективность склада

Программное обеспечение для цепочки поставок, интегрированное с искусственным интеллектом, может обеспечить прозрачность складских операций в режиме реального времени. Вы можете увидеть, какие зоны наиболее перегружены, и определить области для улучшения на основе алгоритмов машинного обучения. Рекомендации по складированию и прогнозы использования пространства также могут быть созданы на основе исторических данных и методов машинного обучения.

Что касается управления запасами, компании смогут сократить расходы на потери и избыток продукции за счет автоматизации контроля запасов. В конце концов, менеджер склада доверит компьютерной программе принимать важные решения о запасах, чтобы он мог сосредоточиться на других аспектах управления цепочкой поставок.

Рекомендации по техническому обслуживанию, контроль качества и сбор заказов также можно автоматизировать с помощью решений для цепочки поставок на базе искусственного интеллекта.

Повышенная безопасность

Компании, занимающиеся цепочками поставок, очень обеспокоены безопасностью, поскольку любая авария может иметь серьезные последствия для деятельности их компании. Планы действий на случай непредвиденных обстоятельств всегда существуют, но искусственный интеллект действительно может помочь предотвратить возникновение подобных аварий.

Отслеживая данные в реальном времени от датчиков и GPS-трекеров по всей сети цепочки поставок, алгоритмы искусственного интеллекта могут прогнозировать потенциальные риски до того, как они произойдут. Например, знание о том, что предстоящий шторм может вызвать интенсивное движение транспорта или задержки в конкретном транспортном узле, может помочь вам перенаправить ваши грузы, чтобы минимизировать любые негативные последствия.

Кроме того, ИИ может помочь вам более эффективно внедрять протоколы безопасности и отслеживать их эффективность с течением времени.

Снижение эксплуатационных расходов

Цепочка поставок, управляемая ИИ, может сэкономить вашей компании значительные суммы денег в долгосрочной перспективе. Автоматизируя важные процессы цепочки поставок, такие как прогнозирование спроса, комплектация заказов и управление запасами, вы можете сократить затраты на рабочую силу и человеческие ошибки. А анализируя расширенную аналитику, которая поможет принимать решения в будущем, вы получите более глубокое понимание своей сети цепочки поставок.

Будут сделаны более точные прогнозы относительно скачков спроса, маршрутов доставки и уровня запасов, что поможет снизить затраты на ненужные запасы и доставку. Благодаря искусственному интеллекту ваша компания, занимающаяся цепочкой поставок, может работать более эффективно и результативно, что приведет к увеличению прибыли для бизнеса в целом.

Своевременная доставка

Наконец, управление цепочкой поставок с помощью искусственного интеллекта распространяется на отслеживание и доставку грузов. Благодаря данным в реальном времени от датчиков, GPS-трекеров и мобильных устройств водителей ваша компания может быть в курсе событий в цепочке поставок транспортных средств. Транспортные контейнеры можно отслеживать в аэропортах и ​​портах, а товары можно контролировать в процессе доставки.

Точные данные о доставке также позволяют проводить прогнозную аналитику, которая поможет вам оптимизировать маршруты доставки и избежать задержек в пути. Кроме того, профилактическое обслуживание может гарантировать, что ваши транспортные контейнеры и грузовики всегда будут в оптимальном состоянии, снижая риск несчастных случаев или поломок.

Наконец, автономные транспортные средства начинают использоваться в цепочках поставок, что позволяет компаниям еще больше оптимизировать процессы доставки.

Проблемы искусственного интеллекта в цепочке поставок

Несмотря на бесчисленное количество применений в компаниях, занимающихся цепочками поставок, искусственный интеллект для решений для цепочек поставок по-прежнему сталкивается с рядом проблем. Одним из основных препятствий является сбор и хранение соответствующих данных, которые может быть трудно получить в режиме реального времени. Кроме того, многим компаниям, занимающимся цепочками поставок, может не хватать ресурсов или опыта, необходимых для самостоятельного внедрения этих алгоритмов ИИ.

Внедрение искусственного интеллекта в компаниях, занимающихся цепочками поставок, также потребует культурного сдвига, поскольку многие работники могут скептически или неохотно доверять искусственному интеллекту больше, чем человеческому принятию решений. Им придется доверять анализу данных цепочки поставок, который предоставляет ИИ, и быть готовыми принимать решения на основе этих данных.

Более того, по-прежнему не хватает персонализированных решений и обучения для многих алгоритмов ИИ. Это может снизить их эффективность в небольших компаниях, занимающихся цепочками поставок. Те, кому не принесут пользы нестандартные решения, могут столкнуться с трудностями при настройке алгоритмов и их эффективном обучении, что может привести к неточным прогнозам и ограниченным преимуществам.

Заключение

Искусственный интеллект для компаний, занимающихся цепочками поставок, обладает огромным потенциалом для изменения методов нашей работы. Хотя для успешного внедрения этой технологии в отрасли необходимо решить множество проблем, очевидно, что ИИ будет играть ключевую роль в формировании наших будущих цепочек поставок.

Что вы думаете о решениях для цепочки поставок на основе искусственного интеллекта? Считаете ли вы, что они произведут революцию в транспортировке и доставке товаров, или им придется столкнуться со слишком многими проблемами, чтобы добиться успеха?

Рекомендации

«Успех в революции цепочек поставок искусственного интеллекта». Маккинси и компания30 апреля 2021 г., https://www.mckinsey.com/industries/metals-and-mining/our-insights/succeeding-in-the-ai-supply-chain-revolution. По состоянию на 12 февраля 2023 г.

Великобритания, WIRED. «Ричард Поттер: машинное обучение в цепочке поставок». YouTubeВидео, 13 февраля 2020 г., https://youtu.be/aET0YJDFkOA. По состоянию на 12 февраля 2023 г.