AI podporuje vylepšenou udržitelnost dodavatelského řetězce

Umělá inteligence (AI) nabízí několik způsobů, jak zlepšit udržitelnost dodavatelského řetězce. Integrace umělé inteligence do řízení dodavatelského řetězce může vést k optimalizovaným operacím, snížení plýtvání, lepším prognózám poptávky a ekologičtějším postupům.

Zde je návod, jak umělá inteligence řídí udržitelnost dodavatelského řetězce.

1. Prognóza poptávky

Tradiční prognostické metody mohou vést k nadprodukci nebo podprodukci, které jsou z dlouhodobého hlediska neudržitelné. Umělá inteligence však dokáže přesně předvídat poptávku tím, že analyzuje velké soubory dat z různých zdrojů. To zajišťuje společnostem vyrobit pouze nezbytné množství, minimalizace odpadu a přebytku.

2. Sledování a směrování dodavatelů

Umělá inteligence pomáhá při výběru udržitelných dodavatelů analýzou jejich záznamů o environmentální a sociální správě. Podniky mohou udržovat udržitelnost v celém dodavatelském řetězci výběrem správných dodavatelů.

Kromě pouhého výběru AI také aktivně monitoruje dodavatele v reálném čase. To zajišťuje, že důsledně dodržují stanovené standardy udržitelnosti.

3. Správa zdrojů

Inteligentní systémy odhalují neefektivnost a plýtvání v dodavatelském řetězci. Řešením těchto neefektivností mohou organizace výrazně snížit plýtvání ve fázi výroby, skladování a distribuce. AI vyhodnocuje využití zdrojů ve výrobních procesech a doporučuje udržitelnější alternativy nebo způsoby, jak využívat méně zdrojů.

Namísto pouhé reakce na problémy s vybavením AI předpovídá potenciální poruchy strojů nebo vozidel analýzou údajů o výkonu. Tento proaktivní přístup zajišťuje, že servis nebo výměna proběhne dříve, než dojde k poruše, a zabrání se tak zbytečným nouzovým opravám.

4. Environmentální přínosy

Systém může přezkoumat efektivitu balení a materiály, navrhnout změny designu, aby se minimalizovalo použití materiálu nebo podporovat biologicky rozložitelné nebo recyklovatelné alternativy. Umělá inteligence usnadňuje řízení vracení produktů, opravy, recyklaci a opětovné použití materiálů, čímž přispívá k udržitelnějšímu oběhovému hospodářství.

Umělá inteligence hraje klíčovou roli ve skladování a výrobě tím, že sleduje vzorce spotřeby energie. Tím poskytuje cenné poznatky pro efektivnější využití energie nebo dokonce přechod na obnovitelné zdroje. Pomocí senzorů AI poskytuje monitorování různých procesů dodavatelského řetězce v reálném čase. To pomáhá podnikům rychle řešit oblasti plýtvání zdroji nebo vysokých emisí.

Společnosti optimalizují směrování tím, že umožňují systémům AI určit nejefektivnější dopravní cesty, minimalizace spotřeby paliva, snížení nákladů, snížení škodlivých emisí a podpora čistšího životního prostředí.

5. Spotřebitelský sentiment

Umělá inteligence analyzuje názory spotřebitelů na udržitelnost. Díky těmto poznatkům se mohou podniky zaměřit na udržitelnější produktové řady a přijmout ekologicky šetrné postupy.

Umělá inteligence simuluje potenciální scénáře dodavatelského řetězce, aby vyhodnotila jejich environmentální a sociální výsledky a pomáhá společnostem přijímat udržitelná rozhodnutí. Výzkum ukázal prodej se může zvýšit až o 20% kvůli společenské odpovědnosti firem.

Výzvy používání umělé inteligence pro udržitelnost dodavatelského řetězce

Umělá inteligence bude nepochybně nedílnou součástí snahy o udržitelnost. Se současnými technologiemi, které průmysl má, však existují určité nevýhody, které musí organizace zvážit před implementací inteligentních systémů. Pochopení těchto výzev jim umožňuje maximalizovat výhody, které jim AI přináší.

1. Kvalita a dostupnost dat

Efektivní fungování modelů umělé inteligence silně závisí na datech. Pokud podniky neposkytují čistá, strukturovaná a komplexní data, mohou tyto modely produkovat nepřesné výsledky a vést systém k chybným předpovědím.

2. Potíže s integrací

Mnoho společností stále používá starší systémy dodavatelského řetězce. Tyto starší systémy často představují problémy, když se podniky snaží integrovat moderní řešení AI, což činí proces složitým a náročným na zdroje. Navíc nastavení umělé inteligence pro operace dodavatelského řetězce není jen o technologii. Zahrnuje přizpůsobení strategií, předefinování rolí a zajištění souladu celé organizace s novým přístupem.

Dalším významným faktorem je cena, protože implementace řešení AI v dodavatelském řetězci může zatěžovat rozpočty. Společnosti čelí výdajům spojeným s pořízením technologií, systémovou integrací, školením zaměstnanců a průběžnou údržbou systému.

3. Řízení změn

Když podniky zavádějí AI do svého dodavatelského řetězce, často upravují dlouhodobé procesy a pracovní postupy. Zaměstnanci zvyklí na tradiční metody mohou těmto změnám odolat, takže přechod bude náročný.

Umělá inteligence trpí znatelným nedostatkem dovedností, protože jde o relativně novou oblast odbornosti. Pro podniky je často obtížné najmout nebo udržet jednotlivce s nezbytnými znalostmi pro řízení umělé inteligence v operacích dodavatelského řetězce. Odborníci a koučové na AI navíc zvyšují investiční náklady na integraci AI do firemních procesů.

4. Přílišná závislost na technologii

Inteligentní systémy mohou organizacím poskytnout falešný pocit bezpečí. I když je umělá inteligence velmi spolehlivá a přesná, systémová závada nebo chyba může způsobit významné narušení dodavatelského řetězce bez řádného lidského dohledu. To platí zejména pro situace kde se rozlišuje lidský úsudek je nutné.

5. Předpojatost a bezpečnostní otázky

Modely AI mohou někdy odrážet zkreslení přítomné v jejich trénovacích datech. Když k tomu dojde, systém může činit rozhodnutí, která nejsou v souladu s firemními etickými standardy nebo společenskými normami. Umělá inteligence vyškolená na efektivitu a upřednostňující nízkou cenu může například objednávat biologicky nerozložitelné nebo recyklovatelné obaly, což je pro společnost, která se staví jako ekologicky šetrná značka, problematické.

Některé algoritmy umělé inteligence fungují jako „černé skříňky“, takže jejich rozhodovací procesy jsou neprůhledné. Tato nejasnost může mít za následek nedůvěru zúčastněných stran a uživatelů k technologii. Integrace AI do dodavatelských řetězců také zvyšuje riziko kybernetických útoků. Škodlivé entity se mohou zaměřit na tyto systémy AI, aby narušily operace nebo získaly přístup k důvěrným datům.

6. Škálovatelnost a regulační problémy

Jak podnik roste, jeho řešení AI se musí škálovat s ním. Některé platformy se však neškálují efektivně, což vede k provozním úzkým místům. Vyvíjející se prostředí inteligentních systémů s sebou přináší i měnící se předpisy. Společnosti musí být o těchto změnách informovány, aby zůstaly v souladu, což může být náročné.

Případové studie umělé inteligence v oblasti udržitelnosti dodavatelského řetězce ze skutečného světa

Několik organizací se již zabývalo umělou inteligencí a optimalizovalo její využití v dodavatelském řetězci, většinou s příznivými výsledky. Některé podniky dokonce hlásí, že AI poskytuje rychlejší časy plnění až 6.7 dne ve srovnání s jejich konvenčními metodami.

Stella McCartney a Google

S Googlem spolupracovalo několik hráčů z módního průmyslu, včetně Stelly McCartney. Společně vyvinuli nástroj, který využívá analýzu dat a strojové učení. Tento nástroj poskytuje jasný pohled na a dopad dodavatelského řetězce na životní prostředí, která pomáhá módním značkám při výběru udržitelných surovin a výrobních technik.

Starbucks

Starbucks prokázal svůj závazek zajišťovat udržitelně vyráběnou kávu. Přijala AI a blockchain, aby spotřebitelům poskytla funkci sledovatelnosti mezi fazolemi a poháry. Nyní mohou spotřebitelé sledovat původ své kávy, zajištění fazolí z udržitelných zdrojů a spravedlivé odškodnění pro zemědělce.

Unilever

Vzhledem k rozsáhlému používání palmového oleje ve výrobcích společnost Unilever využívá satelitní monitorování, AI a geolokační údaje ke sledování svého dodavatelského řetězce palmového oleje. Cílem je bojovat proti odlesňování spojenému s produkcí palmového oleje. Tato technologie poskytuje upozornění na rizika odlesňování v reálném čase, které vedou společnost k udržitelným rozhodnutím.

Walmart

Walmart implementoval Systém založený na AI a blockchainu sledovat původ potravinářských výrobků ve svých prodejnách. Kromě zajištění bezpečnosti potravin umožňuje tento systém Walmartu identifikovat udržitelné dodavatele a upřednostňovat jejich podnikání.

Udržitelnost dodavatelského řetězce řízená umělou inteligencí

Umělá inteligence má potenciál způsobit revoluci v operacích dodavatelského řetězce, ale zásadní je důkladné povědomí a pečlivé zvážení jejích výzev. Efektivní plánování, průběžné školení a pravidelná hodnocení mohou pomoci zmírnit tyto problémy a zajistit, že se do integrace AI vyplatí investovat.

Každý z těchto příkladů z reálného světa zdůrazňuje roli umělé inteligence při zlepšování transparentnosti dodavatelského řetězce, sledovatelnosti a monitorování v reálném čase. Díky jasnějšímu pohledu na své dodavatelské řetězce mohou společnosti činit informovaná rozhodnutí, která upřednostňují udržitelnost, minimalizují dopad na životní prostředí a podporují etické získávání zdrojů.