الذكاء الاصطناعي يدفع إلى تحسين استدامة سلسلة التوريد

يوفر الذكاء الاصطناعي (AI) طرقًا متعددة لتحسين استدامة سلسلة التوريد. يمكن أن يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي في إدارة سلسلة التوريد إلى تحسين العمليات، وتقليل النفايات، والتنبؤ بشكل أفضل بالطلب، وممارسات أكثر صداقة للبيئة.

وإليك كيف يقود الذكاء الاصطناعي استدامة سلسلة التوريد.

1. التنبؤ بالطلب

يمكن أن تؤدي أساليب التنبؤ التقليدية إلى الإفراط في الإنتاج أو نقص الإنتاج، وهو أمر غير مستدام على المدى الطويل. ومع ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالطلب بدقة من خلال تحليل مجموعات البيانات الكبيرة من مصادر متنوعة. وهذا يضمن الشركات إنتاج الكميات الضرورية فقطوالتقليل من الهدر والفائض.

2. مراقبة الموردين وتوجيههم

يساعد الذكاء الاصطناعي في اختيار الموردين المستدامين من خلال تحليل سجلات الإدارة البيئية والاجتماعية الخاصة بهم. يمكن للشركات دعم الاستدامة في جميع أنحاء سلسلة التوريد عن طريق اختيار الموردين المناسبين.

بالإضافة إلى مجرد الاختيار، يقوم الذكاء الاصطناعي أيضًا بمراقبة الموردين بشكل نشط في الوقت الفعلي. وهذا يضمن التزامهم المستمر بمعايير الاستدامة المحددة.

3. إدارة الموارد

تحدد الأنظمة الذكية أوجه القصور والهدر في سلسلة التوريد. ومن خلال معالجة أوجه القصور هذه، يمكن للمؤسسات تقليل الهدر بشكل كبير في مراحل الإنتاج والتخزين والتوزيع. يقوم الذكاء الاصطناعي بتقييم استخدام الموارد في عمليات الإنتاج، والتوصية ببدائل أكثر استدامة أو طرق لاستخدام موارد أقل.

بدلاً من مجرد التفاعل مع مشكلات المعدات، يتنبأ الذكاء الاصطناعي بالأعطال المحتملة للآلات أو المركبات من خلال تحليل بيانات الأداء. يضمن هذا النهج الاستباقي إجراء الصيانة أو الاستبدال قبل حدوث الأعطال، مما يؤدي إلى تجنب عمليات الإصلاح الطارئة التي تهدر.

4. الفوائد البيئية

يمكن للنظام مراجعة كفاءة التغليف والمواد، واقتراح تغييرات في التصميم لتقليل استخدام المواد أو الترويج للبدائل القابلة للتحلل أو إعادة التدوير. يسهل الذكاء الاصطناعي إدارة إرجاع المنتجات والإصلاحات وإعادة التدوير وإعادة استخدام المواد، مما يساهم في اقتصاد دائري أكثر استدامة.

يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا حاسمًا في التخزين والتصنيع من خلال مراقبة أنماط استهلاك الطاقة. ومن خلال القيام بذلك، فإنه يوفر رؤى قيمة لاستخدام الطاقة بشكل أكثر كفاءة أو حتى الانتقال إلى مصادر الطاقة المتجددة. باستخدام أجهزة الاستشعار، يوفر الذكاء الاصطناعي مراقبة في الوقت الفعلي لعمليات سلسلة التوريد المختلفة. وهذا يساعد المؤسسات على معالجة مجالات هدر الموارد أو الانبعاثات العالية بسرعة.

تعمل الشركات على تحسين التوجيه من خلال السماح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بتحديد طرق النقل الأكثر كفاءةوتقليل استهلاك الوقود وخفض التكاليف وتقليل الانبعاثات الضارة وتعزيز بيئة أنظف.

5. معنويات المستهلك

يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل مشاعر المستهلكين حول الاستدامة. ومن خلال هذه الأفكار، يمكن للشركات أن تتجه نحو خطوط إنتاج أكثر استدامة وتبني ممارسات صديقة للبيئة.

يحاكي الذكاء الاصطناعي سيناريوهات سلسلة التوريد المحتملة لتقييم نتائجها البيئية والاجتماعية، مما يساعد الشركات على اتخاذ قرارات مستدامة. اظهرت الأبحاث يمكن أن تزيد المبيعات بنسبة تصل إلى 20% بسبب المسؤولية الاجتماعية للشركات.

تحديات استخدام الذكاء الاصطناعي لاستدامة سلسلة التوريد

لا شك أن الذكاء الاصطناعي سيكون جزءاً لا يتجزأ من السعي إلى تحقيق الاستدامة. ومع ذلك، في ظل التقنيات الحالية التي تمتلكها الصناعة، هناك بعض العيوب التي يجب على المؤسسات مراعاتها قبل تطبيق الأنظمة الذكية. إن فهم هذه التحديات يتيح لهم تعظيم الفوائد التي يحصلون عليها من الذكاء الاصطناعي.

1. جودة البيانات وتوافرها

تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على البيانات لتعمل بفعالية. إذا لم توفر الشركات بيانات نظيفة ومنظمة وشاملة، فقد تؤدي هذه النماذج إلى نتائج غير دقيقة، مما يدفع النظام إلى تقديم توقعات خاطئة.

2. صعوبات الاندماج

لا تزال العديد من الشركات تستخدم أنظمة سلسلة التوريد القديمة. غالبًا ما تشكل هذه الأنظمة القديمة تحديات عندما تحاول الشركات دمج حلول الذكاء الاصطناعي الحديثة، مما يجعل العملية معقدة وتستهلك الكثير من الموارد. علاوة على ذلك، فإن إعداد الذكاء الاصطناعي لعمليات سلسلة التوريد لا يتعلق بالتكنولوجيا فقط. وهو يتضمن تعديل الاستراتيجيات وإعادة تحديد الأدوار والتأكد من توافق المنظمة بأكملها مع النهج الجديد.

تعتبر التكلفة أحد الاعتبارات الهامة الأخرى لأن تنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد يمكن أن يرهق الميزانيات. تواجه الشركات نفقات تتعلق بالحصول على التكنولوجيا وتكامل النظام وتدريب الموظفين والصيانة المستمرة للنظام.

3. إدارة التغيير

عندما تقوم الشركات بإدخال الذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد الخاصة بها، فإنها غالبًا ما تقوم بتعديل العمليات وسير العمل طويلة الأمد. وقد يقاوم الموظفون الذين اعتادوا على الأساليب التقليدية هذه التغييرات، مما يجعل عملية الانتقال صعبة.

يعاني الذكاء الاصطناعي من فجوة ملحوظة في المهارات لأنه مجال خبرة جديد نسبيًا. غالبًا ما تجد الشركات صعوبة في توظيف أو الاحتفاظ بأفراد لديهم المعرفة اللازمة لإدارة الذكاء الاصطناعي في عمليات سلسلة التوريد. بالإضافة إلى ذلك، يضيف خبراء ومدربو الذكاء الاصطناعي إلى التكلفة الاستثمارية لدمج الذكاء الاصطناعي في عمليات الشركة.

4. الاعتماد المفرط على التكنولوجيا

يمكن للأنظمة الذكية أن تمنح المؤسسات إحساسًا زائفًا بالأمان. في حين أن الذكاء الاصطناعي يمكن الاعتماد عليه ودقيق للغاية، إلا أن أي خلل أو خطأ في النظام يمكن أن يسبب اضطرابات كبيرة في سلسلة التوريد دون إشراف بشري مناسب. هذا ينطبق بشكل خاص على المواقف حيث الحكم البشري الدقيق مهم.

5. التحيز والقضايا الأمنية

يمكن أن تعكس نماذج الذكاء الاصطناعي في بعض الأحيان التحيزات الموجودة في بيانات التدريب الخاصة بها. عندما يحدث ذلك، قد يتخذ النظام قرارات لا تتوافق مع المعايير الأخلاقية للشركة أو الأعراف المجتمعية. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي المدرب على تحقيق الكفاءة وإعطاء الأولوية للتكلفة المنخفضة أن يطلب عبوات غير قابلة للتحلل أو إعادة التدوير - وهو ما يشكل مشكلة بالنسبة لشركة تضع نفسها كعلامة تجارية صديقة للبيئة.

تعمل بعض خوارزميات الذكاء الاصطناعي بمثابة "صناديق سوداء"، مما يجعل عمليات اتخاذ القرار فيها مبهمة. يمكن أن يؤدي هذا النقص في الوضوح إلى عدم ثقة أصحاب المصلحة والمستخدمين في التكنولوجيا. كما أن دمج الذكاء الاصطناعي في سلاسل التوريد يزيد أيضًا من خطر الهجمات الإلكترونية. قد تستهدف الكيانات الضارة أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه لتعطيل العمليات أو الوصول إلى البيانات السرية.

6. قابلية التوسع والمخاوف التنظيمية

مع نمو المؤسسة، يجب أن يتوسع حل الذكاء الاصطناعي الخاص بها معها. ومع ذلك، فإن بعض المنصات لا تتوسع بكفاءة، مما يؤدي إلى اختناقات تشغيلية. إن المشهد المتطور للأنظمة الذكية يجلب معه أيضًا لوائح متغيرة. ويجب على الشركات أن تظل مطلعة على هذه التغييرات لتظل متوافقة، وهو الأمر الذي قد يكون صعبًا.

دراسات حالة واقعية حول الذكاء الاصطناعي في استدامة سلسلة التوريد

وقد انخرطت العديد من المنظمات بالفعل في الذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى تحسين استخدامه في سلسلة التوريد، وكانت النتائج إيجابية في الغالب. حتى أن بعض الشركات أبلغت عن أن الذكاء الاصطناعي يوفر أوقات إنجاز أسرع لمدة تصل إلى 6.7 أيام مقارنة بأساليبهم التقليدية.

ستيلا مكارتني وجوجل

لقد تعاون العديد من اللاعبين في صناعة الأزياء مع Google، بما في ذلك ستيلا مكارتني. لقد قاموا معًا بتطوير أداة تستغل تحليلات البيانات والتعلم الآلي. توفر هذه الأداة رؤية واضحة لـ التأثير البيئي لسلسلة التوريدومساعدة ماركات الأزياء في اختيار المواد الخام وتقنيات الإنتاج المستدامة.

ستاربكس

لقد أظهرت ستاربكس التزامها بتوفير مصادر القهوة المنتجة بشكل مستدام. لقد اعتمدت الذكاء الاصطناعي و blockchain لمنح المستهلكين ميزة التتبع من الحبة إلى الكوب. الآن، يمكن للمستهلكين تتبع أصل قهوتهم، ضمان الحصول على حبوب من مصادر مستدامة والتعويض العادل للمزارعين.

يونيليفر

نظرًا لاستخدامها المكثف لزيت النخيل في المنتجات، تستخدم شركة Unilever مراقبة الأقمار الصناعية والذكاء الاصطناعي وبيانات تحديد الموقع الجغرافي لمراقبة سلسلة توريد زيت النخيل الخاصة بها. والهدف هو مكافحة إزالة الغابات المرتبطة بإنتاج زيت النخيل. توفر هذه التقنية تنبيهات في الوقت الحقيقي حول مخاطر إزالة الغابات، توجيه الشركة نحو قرارات مستدامة.

وول مارت

نفذت وول مارت الذكاء الاصطناعي والنظام القائم على blockchain لتتبع منشأ المنتجات الغذائية في مخازنها. بالإضافة إلى ضمان سلامة الأغذية، يسمح هذا النظام لوول مارت بتحديد الموردين المستدامين وتحديد أولويات أعمالهم.

استدامة سلسلة التوريد المعتمدة على الذكاء الاصطناعي

يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على إحداث ثورة في عمليات سلسلة التوريد، ولكن الوعي الشديد والدراسة المتأنية لتحدياته أمر بالغ الأهمية. يمكن أن يساعد التخطيط الفعال والتدريب المستمر والتقييمات الدورية في التخفيف من هذه التحديات، والتأكد من أن دمج الذكاء الاصطناعي يستحق الاستثمار.

يؤكد كل من هذه الأمثلة الواقعية على دور الذكاء الاصطناعي في تعزيز شفافية سلسلة التوريد وإمكانية التتبع والمراقبة في الوقت الفعلي. ومن خلال رؤية أوضح لسلاسل التوريد الخاصة بها، يمكن للشركات اتخاذ قرارات مستنيرة تعطي الأولوية للاستدامة وتقليل التأثير البيئي وتعزيز المصادر الأخلاقية.