Как AI елиминира често срещаните тесни места във веригата за доставки

Тесните места във веригата за доставки могат да бъдат финансово пагубни за производителите, доставчиците и дистрибуторите. Изкуственият интелект е едно от най-обещаващите нововъзникващи решения. Може ли използването на AI в управлението на веригата за доставки да премахне смущенията и забавянията?

Начини, по които могат да се появят тесни места във веригата за доставки

Тясно място във веригата за доставки — точка, където потокът от стоки е възпрепятстван — може да възникне по няколко причини.

1. Неочаквани скокове на търсенето

Промените в потребителското търсене могат да причинят широко разпространени прекъсвания на веригата за доставки. Производителите, доставчиците и дистрибуторите обикновено не са подготвени да се справят с внезапно, масивно увеличение на поръчките, което може да причини дълги забавяния.

2. Недостиг на работна ръка

Компаниите могат да преместват стоки само ако имат кой да ги разпредели. Широко разпространеният недостиг на работна ръка засяга всеки аспект от сектора на веригата за доставки, което прави предизвикателство за логистичните предприятия да поддържат нещата гладки.

3. Закриване на съоръжения или фабрики

Дори едно затваряне може да има вълнообразен ефект върху цялата верига на доставки, защото прекъсва потока от стоки. Компаниите без планове за извънредни ситуации са оставени да се борят да запълнят празнината. Междувременно продуктите им стоят и събират прах.

4. Фалшиви продукти

Логистичните измами са огромен глобален проблем. Според някои от последните публични данни над 509 милиарда долара фалшиви продукти са били търгувани в международен мащаб през 2016 г. Когато навлязат незаконно във веригата на доставки, те могат да объркат и нарушат потока от стоки.

5. Геополитически конфликти

Когато държавите се бият, техният внос и износ престават да бъдат приоритет – и близките търговски пътища често стават опасни. Геополитическите конфликти могат да нарушат стандартните процедури на логистичните организации, причинявайки дългосрочни затруднения във веригата за доставки.

6. Екстремни метеорологични събития

Нито едно място на планетата не е безопасно от екстремни климатични явления. Наводнения, виелици, земетресения и торнада могат да попречат на лодките, самолетите и камионите за доставки да отидат навсякъде. Тъй като падането може да продължи дни или седмици, продължителните прекъсвания на веригата за доставки са практически неизбежни.

Значението на премахването на тесните места във веригата за доставки

Тесните места във веригата за доставки могат да повлияят отрицателно на приходите. В края на краищата марките не могат да правят пари от продукти, останали в склад. Последващото увреждане на репутацията на марката - потребителите не обичат забавянето на доставките - може да доведе до дългосрочни финансови загуби.

Понякога предприятията нямат възможност да преместят стоките си, след като проблемът с веригата за доставки бъде разрешен. Нетрайните продукти - цветя, козметика, млечни продукти, растения, продукти и месо - могат бързо да бъдат повредени или унищожени.

Дори хората, които не участват в логистичния процес, изпитват отрицателно финансово въздействие. Всъщност изследванията показват тесни места във веригата за доставки предизвика голяма част от инфлацията в Съединените щати от 2021 до 2022 г. С други думи, всеки плаща цената за тези забавяния.

Как използването на AI във веригата за доставки рационализира тесните места

Фирмите, използващи AI във веригата на доставки, могат да ускорят своите логистични процеси, да получат прозрения, базирани на данни, и да идентифицират потенциални разрушители, преди те да се превърнат в проблем.

1. Предсказуем анализ

Моделите за машинно обучение могат да използват исторически и текущи данни, за да предскажат бъдещи резултати. С предсказуем анализ логистичните компании могат да кажат кога и как ще възникнат тесни места във веригата на доставки, за да ги избегнат по-добре.

2. Прогнозиране на търсенето

Моделът на машинно обучение може да проследява потребителското поведение, пазарните тенденции и геополитиката, за да прогнозира кога търсенето ще нарасне или спадне. Производителите, доставчиците и дистрибуторите ще имат по-лесно време да изпълняват поръчките навреме, ако знаят кога да увеличат или забавят.

3. Контрол на качеството

AI може да разграничи оригинални от фалшиви стоки, предотвратявайки прекъсване на веригата за доставки. Един изследователски екип разработи алгоритъм, способен да ги различи 98% от времето средно. Подобреният контрол на качеството може да поддържа гладкото протичане на логистичните процеси.

4. Подобрена координация

AI технологията може да увеличи видимостта на веригата за доставки и да предостави прозрения, базирани на данни, като помага на доставчици, дистрибутори и производители да се координират. Освен това моделите за обработка на естествения език могат да им помогнат да общуват независимо от техните езикови или културни бариери.

5. Автономна доставка

Доставка до последната миля представлява 50% от логистичните разходи, според някои оценки. Големите обеми на поръчките, неефективните драйвери и сложността на маршрута го правят изключително предразположен към тесни места. Захранваните с изкуствен интелект автономни превозни средства са обещаващо решение – те могат да доставят артикули до предварително определени места като шкафчета за колети, за да рационализират доставката.

6. Корекции в реално време

Използването на AI в управлението на веригата за доставки позволява на логистичните компании да реагират на промените в пазара и търсенето в реално време. Освен това им позволява да действат проактивно, когато се появят признаци на закъснения или прекъсвания.

7. Оптимизация на маршрута 

Някои от най-честите източници на тесни места във веригата за доставки са неизбежни – логистичните компании не могат да контролират времето или геополитическите конфликти. Въпреки това AI може да разработи планове за действие при извънредни ситуации, специфични за конкретни случаи, осигурявайки заобиколни решения на смущенията, преди те да се превърнат в проблем. Може да предложи алтернативни маршрути или доставчици, за да поддържа нещата гладки.

Защо изкуственият интелект е толкова важен за решаване на проблеми с веригата за доставки?

От години много логистични организации планират да дигитализират по някакъв начин. Всъщност, 23% от складовите администратори възнамерява да приеме технологии за автоматизация през 2019 г. Въпреки че AI все още е нововъзникваща технология, тя е точно в съответствие с това, което са търсили.

Това е една от малкото технологии, способни да се справят с огромното количество данни, генерирани от логистичния процес. Той може да събира, обработва и анализира информация от стотици източници, без да се претоварва.

Скоростта е друго нещо, което отличава AI от подобни технологии - много малко алтернативи могат да обработват, анализират и извеждат със скоростта, която прави. Той може да обмисли милиони възможности за секунди и да реагира на взаимодействия в реално време.

Основното предимство на AI пред другите технологии е способността му да автоматизира задачи и да действа автономно. Може да работи независимо денонощно и рядко изисква човешка намеса, което е идеално при недостиг на работна ръка.

Тази технология също е рентабилна. Според едно проучване, 63% от логистичните фирми използването на AI в управлението на веригата за доставки спечели повече приходи. Освен това 61% съобщават, че имат по-ниски оперативни разходи. 

Докато много технологии могат да автоматизират задачи, да обработват данни бързо или да работят автономно, много малко могат да правят всичко едновременно. Ето защо AI е толкова обещаващо решение за смущения и забавяния във веригата на доставки.

Примери за AI във веригата за доставки 

Системите за наблюдение, захранвани с изкуствен интелект, и скенерите за баркод могат да предотвратят преминаването на продуктови дефекти и фалшификати през логистичните канали. Обикновено те се поставят върху или близо до транспортни ленти за проследяване на инвентара.

Логистичните компании могат да интегрират AI с други технологии на веригата за доставки. Например, те могат да използват модел за машинно обучение за захранване на сензори за опаковане на Интернет на нещата (IoT). По този начин те могат да анализират данните за своите продукти, за да проследят пратките.

Административният изкуствен интелект се справя със задачите за вътрешно записване, управление, обработка на документи и споделяне на информация. Например, той може да обработва фактури, да поръчва пратки, да подновява договори с доставчици, да изпраща заявки за оферти и да планира работници.

Една нововъзникваща употреба на AI във веригата за доставки включва автономни превозни средства. Самоуправляващите се камиони за доставка и дронове могат да използват машинно обучение, за да реагират на околната среда в реално време. Докато на самоуправляващите се автомобили им остават още няколко години развитие, съществуват доказателства за концепцията.

Бъдещето на AI в управлението на веригата за доставки 

Тъй като AI все още е сравнително нов, степента му на проникване вероятно ще остане ниска за няколко години. Докато 73% от логистичните компании чувстват се оптимисти по отношение на нововъзникващите технологии, 50% планират да отложат внедряването, докато стане по-малко рисково. Изглежда, че мнозина ще изчакат, докато идеалните случаи на употреба, потенциалните пропуски и най-добрите практики станат по-ясни.

Въпреки че мнозина в сектора се колебаят да приемат ИИ, индикаторите показват, че те бързо ще нараснат, за да го приемат. Въпреки че само 11% от ръководителите на логистиката смятат, че AI е критичен през 2022 г., приблизително 38% от тях ще вярват, че е от съществено значение до 2025 г. Индустрията може да претърпи значителна промяна, тъй като все повече фирми използват AI в управлението на веригата за доставки.

AI може да елиминира завинаги тесните места във веригата за доставки

Тъй като степента на навлизане на AI в управлението на веригата за доставки се увеличава, трансформиращият потенциал на тази технология ще стане очевиден. Ако логистичните компании го използват стратегически, те може да са в състояние да премахнат повечето - ако не всички - от стандартните си тесни места.