Jak AI eliminuje běžné úzká místa v dodavatelském řetězci

Úzká místa v dodavatelském řetězci mohou být finančně devastující pro výrobce, dodavatele a distributory. Umělé inteligence je jednou z nejperspektivnějších nových řešení. Může využití AI v řízení dodavatelského řetězce eliminovat poruchy a zpoždění?

Jak se mohou objevit úzká místa v dodavatelském řetězci

Úzké místo v dodavatelském řetězci – místo, kde je tok zboží zablokovaný – může nastat z několika důvodů.

1. Neočekávané zvýšení poptávky

Změny v poptávce spotřebitelů mohou způsobit rozsáhlé poruchy v dodavatelském řetězci. Výrobci, dodavatelé a distributoři jsou obvykle nepřipraveni zvládnout náhlé, masivní zvýšení objednávek, což může způsobit dlouhá zpoždění.

2. Nedostatek pracovníků

Společnosti mohou zboží pohybovat pouze tehdy, pokud mají někoho, kdo je bude distribuovat. Široce rozšířený nedostatek pracovníků dopadá na každý aspekt sektoru dodavatelského řetězce, což činí obtížným pro logistické společnosti udržet věci v plynulém chodu.

3. Uzavření závodů nebo továren

I jediné uzavření může mít dopad na celý dodavatelský řetězec, protože odřízne tok zboží. Společnosti bez plánů na řešení takové situace jsou ponechány samy sobě, aby zaplnily mezeru. Mezitím jejich produkty leží a sbírají prach.

4. Padělané produkty

Logistická podvody jsou obrovským globálním problémem. Podle některých posledních veřejných údajů bylo v roce 2016 mezinárodně obchodovalo s 509 miliardami padělaných produktů. Když nelegálně vstoupí do dodavatelského řetězce, mohou způsobit zmatení a poruchy toku zboží.

5. Geopolitické konflikty

Když země bojují, jejich dovoz a vývoz přestávají být prioritou – a blízké obchodní trasy často trởají nebezpečnými. Geopolitické konflikty mohou narušit standardní postupy logistických organizací, což způsobí dlouhodobá úzká místa v dodavatelském řetězci.

6. Extrémní povětrnostní události

Žádné místo na planetě není bezpečné před extrémními povětrnostními událostmi. Povodně, sněhové bouře, zemětřesení a tornáda mohou zabránit lodím, letadlům a dodávkovým vozidlům v pohybu. Protože následky mohou trvat dny nebo týdny, dlouhotrvající poruchy v dodavatelském řetězci jsou prakticky nevyhnutelné.

Důležitost odstranění úzkých míst v dodavatelském řetězci

Úzká místa v dodavatelském řetězci mohou mít negativní dopad na výnosy. Společnosti nemohou vydělávat peníze na produktech, které jsou uvízly ve skladu. Následující poškození reputace značek – spotřebitelé nejsou rádi zpožděné dodávky – může vést k dlouhodobým finančním ztrátám.

Někdy podniky nemají šanci přesunout své zboží, jakmile je problém s dodavatelským řetězcem vyřešen. Podniky, které nejsou zapojeny do logistického procesu, také zažívají negativní finanční dopady. Ve skutečnosti výzkum ukazuje, že úzká místa v dodavatelském řetězci způsobila velkou část inflace v Spojených státech v letech 2021 a 2022. Jinými slovy, každý platí cenu za tato zpoždění.

Společnosti, které využívají AI v dodavatelském řetězci, mohou urychlit své logistické procesy, získat datové přehledy a identifikovat potenciální rušitele předtím, než se stanou problémem.

Jak využití AI v dodavatelském řetězci odstraňuje úzká místa

Firmy, které využívají AI v dodavatelském řetězci, mohou urychlit své logistické procesy, získat datové přehledy a identifikovat potenciální rušitele předtím, než se stanou problémem.

1. Prediktivní analýza

Modely strojového učení mohou využít historických a současných dat k předpovědi budoucích výsledků. S prediktivní analýzou mohou logistické společnosti předpovědět, kdy a jak úzká místa v dodavatelském řetězci nastanou, aby je mohli lépe vyhnout.

2. Předpověď poptávky

Model strojového učení může sledovat chování spotřebitelů, tržní trendy a geopolitiku, aby předpověděl, kdy poptávka vzroste nebo klesne. Výrobci, dodavatelé a distributoři budou mít snazší čas plnit objednávky včas, pokud vědí, kdy zvýšit nebo snížit výrobu.

3. Kontrola kvality

AI může rozlišovat mezi skutečnými a padělanými produkty, čímž zabrání poruchám v dodavatelském řetězci. Jeden výzkumný tým vyvinul algoritmus, který může rozlišovat mezi nimi 98 % času průměrně. Vylepšená kontrola kvality může udržet logistické procesy v plynulém chodu.

4. Vylepšená koordinace

Technologie AI může zvýšit viditelnost dodavatelského řetězce a poskytnout datové přehledy, což pomáhá dodavatelům, distributorům a výrobcům koordinovat. Kromě toho mohou modely zpracování přirozeného jazyka pomoci jim komunikovat bez ohledu na jejich jazyk nebo kulturní bariéry.

5. Autonomní dodávka

Dodávka poslední míle představuje 50 % logistických nákladů, podle některých odhadů. Vysoké objemy objednávek, neefektivní řidiči a složitost tras činí ji velmi náchylnou k úzkým místům. AI poháněná autonomní vozidla jsou slibným řešením – mohou doručovat položky do předdefinovaných míst, jako jsou poštovní schránky, aby urychlit dodávku.

6. Reálné úpravy

Využití AI v řízení dodavatelského řetězce umožňuje logistickým společnostem reagovat na reálné změny trhu a poptávky. Kromě toho jim umožňuje jednat proaktivně, když se objeví známky zpoždění nebo poruch.

7. Optimalizace tras

Některé z nejčastějších příčin úzkých míst v dodavatelském řetězci jsou nevyhnutelné – logistické společnosti nemohou ovlivnit počasí nebo geopolitické konflikty. AI však může vyvinout případově specifické plány na řešení poruch, poskytující řešení, aby se zabránilo problémům, než se stanou skutečností. Může navrhnout alternativní trasy nebo dodavatele, aby udržely věci v plynulém chodu.

Proč je AI tak důležité pro řešení problémů s dodavatelským řetězcem?

Po mnoho let plánovaly mnohé logistické organizace digitalizaci某 způsobem. Ve skutečnosti 23 % správců skladů plánovalo implementovat automatizační technologie v roce 2019. Zatímco AI je stále vyvíjející se technologií, přesně odpovídá tomu, co hledaly.

Je jednou z mála technologií, které mohou zvládnout obrovské množství dat, které logistický proces generuje. Může agregovat, zpracovávat a analyzovat informace z stovek zdrojů bez toho, aby se stalo zahlceným.

Rychlost je další věcí, která činí AI výjimečnou oproti podobným technologiím – velmi málo alternativ může zpracovat, analyzovat a vyprodukovat výsledek tak rychle, jako AI. Může zvážit miliony možností za sekundy a reagovat na interakce v reálném čase.

Hlavní výhodou AI oproti jiným technologiím je její schopnost automatizovat úkoly a jednat autonomně. Může pracovat nezávisle 24 hodin denně a zřídka vyžaduje lidskou intervenci, což je ideální během nedostatků pracovníků.

Tato technologie je také nákladově efektivní. Podle jedné studie 63 % logistických firem, které využívají AI v řízení dodavatelského řetězce, vydělalo více peněz. Kromě toho 61 % uvedlo, že má nižší provozní náklady.

Zatímco mnoho technologií může automatizovat úkoly, zpracovávat data rychle nebo pracovat autonomně, velmi málo z nich může dělat vše najednou. Proto je AI tak slibným řešením pro poruchy a zpoždění v dodavatelském řetězci.

Příklady AI v dodavatelském řetězci

Systémy AI pro sledování a čtečky čárových kódů mohou zabránit postupu vadných nebo padělaných produktů logistickými kanály. Obvykle se umístí na nebo poblíž dopravních pásů pro sledování zásob.

Logistické společnosti mohou integrovat AI s jinými technologiemi dodavatelského řetězce. Například mohou použít model strojového učení pro napájení senzorů balení Internetu věcí (IoT). Tímto způsobem mohou analyzovat data o svých produktech a sledovat dodávky.

Administrativní AI zpracovává interní evidenci, správu, zpracování dokumentů a úkoly sdílení informací. Například může zpracovat faktury, objednávky dodávek, obnovit smlouvy s dodavateli, zaslat žádosti o nabídky a naplánovat pracovníky.

Jedním z nových použití AI v dodavatelském řetězci je autonomní vozidla. Samojízdné dodávkové vozy a drony mohou používat strojové učení, aby reagovaly na své prostředí v reálném čase. Zatímco samořízená auta mají ještě několik let vývoje, existují důkazy o jejich konceptu.

Budoucnost AI v řízení dodavatelského řetězce

Pоскольку AI je stále relativně nová, její penetrace na trh bude pravděpodobně nízká po několik let. Zatímco 73 % logistických společností považuje nové technologie za optimistické, 50 % plánuje odložit implementaci, dokud nebude méně riskantní. Zdá se, že mnohé budou čekat, až budou ideální použití, potenciální mezery a nejlepší postupy jasnější.

Zatímco mnohé v sektoru jsou somewhat váhavé vůči přijetí AI, ukazatele naznačují, že budou rychle růst, aby ji přijaly. Ačkoli pouze 11 % výkonných ředitelů logistických společností považovalo AI za kritické v roce 2022, odhaduje se, že 38 % z nich bude považovat ji za nezbytnou do roku 2025. Průmysl může zažít podstatnou změnu, jakmile více firem začne využívat AI v řízení dodavatelského řetězce.

AI může trvale eliminovat úzká místa v dodavatelském řetězci

Jakmile se penetrace AI v řízení dodavatelského řetězce zvýší, bude její transformační potenciál zřejmý. Pokud logistické společnosti využijí AI strategicky, mohou eliminovat většinu – ne-li všechny – svých standardních úzkých míst.