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 přerušení a zpoždění?

Způsoby, kterými se mohou objevit úzká místa v dodavatelském řetězci

Úzké místo v dodavatelském řetězci — bod, ve kterém je tok zboží zablokován — může nastat z několika důvodů.

1. Neočekávané náhlé zvýšení poptávky

Změny v poptávce spotřebitelů mohou způsobit rozsáhlá přerušení dodavatelského řetězce. Výrobci, dodavatelé a distributoři jsou obvykle nepřipraveni zvládnout náhlé, masivní zvýšení objednávek, což může způsobit dlouhá zpoždění.

2. Nedostatek pracovních sil

Společnosti mohou zboží pohybovat pouze tehdy, pokud mají někoho, kdo je bude distribuovat. Široce rozšířené nedostatky pracovních sil dopadají na každý aspekt sektoru dodavatelského řetězce, což dělá logistickým firmám obtížné udržet věci v plynulém chodu.

3. Uzavření zařízení nebo továrny

Již jediné uzavření může mít dopad na celý dodavatelský řetězec, protože přestává tok zboží. Společnosti bez plánů na řešení krizí jsou ponechány, aby se snažily zaplnit mezeru. Mezitím jejich produkty zůstávají nepohyblivé.

4. Padělané produkty

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

5. Geopolitické konflikty

Když země bojují, jejich dovoz a vývoz přestávají být prioritou — a blízké obchodní trasy se často stávají nebezpečnými. Geopolitické konflikty mohou narušit standardní postupy logistických organizací, což způsobuje 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, dlouhá přerušení dodavatelského řetězce jsou prakticky nevyhnutelná.

Důležitost eliminace úzkých míst v dodavatelském řetězci

Úzká místa v dodavatelském řetězci mohou mít negativní dopad na výnosy. Vždyť značky nemohou vydělávat peníze na produktech, které jsou uvízly ve skladu. Následující poškození reputace značky — spotřebitelé nejsou rádi zpoždění při dopravě — může vést k dlouhodobým finančním ztrátám.

Někdy podniky nedostanou šanci přesunout své zboží, až je problém s dodavatelským řetězcem vyřešen. Podmíněné produkty — květiny, kosmetika, mléčné výrobky, rostliny, produkty a maso — mohou být rychle poškozeny nebo zničeny.

I lidé, kteří nejsou zapojeni do logistického procesu, zažívají negativní finanční dopady. Ve skutečnosti výzkum ukazuje, že úzká místa v dodavatelském řetězci způsobila velkou část inflace v Spojených státech v letech 2021 až 2022. Jinými slovy, všichni platí cenu za tato zpoždění.

Jak využití AI v dodavatelském řetězci eliminuje úzká místa

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

1. Prediktivní analýza

Modely strojového učení mohou využít historická a aktuální data 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, trendy na trhu a geopolitiku, aby předpověděl, kdy poptávka vzroste nebo klesne. Výrobci, dodavatelé a distributoři budou mít snazší práci s plněním objednávek včas, pokud budou vědět, kdy zvýšit nebo snížit výrobu.

3. Kontrola kvality

AI může rozlišovat mezi skutečnými a padělanými produkty, čímž zabrání přerušení dodavatelského řetězce. Jeden výzkumný tým vyvinul algoritmus, který je schopen rozlišovat je 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 modely zpracování přirozeného jazyka mohou pomoci jim komunikovat bez ohledu na jejich jazyk nebo kulturní bariéry.

5. Autonomní dodávka

Dodávka na poslední míli představuje 50 % logistických nákladů, podle některých odhadů. Vysoké objemy objednávek, neefektivní řidiči a složitost tras dělají ji extrémně 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 přerušení.

7. Optimalizace tras

Některé z nejčastějších zdrojů úzkých míst v dodavatelském řetězci jsou nevyhnutelné — logistické společnosti nemohou ovlivnit počasí nebo geopolitické konflikty. Nicméně AI může vyvinout případově specifické plány na řešení krizí, poskytující obejití přerušení, než se stanou problémem. Může navrhnout alternativní trasy nebo dodavatele, aby udržely věci v chodu.

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

Po mnoho let mnoho logistických organizací plánovalo digitalizaci nějakým způsobem. Ve skutečnosti 23 % správců skladů plánovalo implementovat automatizační technologie v roce 2019. Zatímco AI je stále vyvíjející se technologie, přesně odpovídá tomu, co hledali.

Je to jedna z mála technologií, která může zvládnout obrovské množství dat, které logistický proces generuje. Může agregovat, zpracovávat a analyzovat informace z stovek zdrojů, aniž by se stalo zahlceným.

Rychlost je další věcí, která odlišuje AI od podobných technologií — velmi málo alternativ může zpracovávat, analyzovat a poskytovat výstupy v takové rychlosti. Může zvažovat miliony možností za sekundu 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 nedostatku pracovních sil.

Tato technologie je také nákladově efektivní. Podle jednoho studie 63 % logistických podniků, které využívají AI v řízení dodavatelského řetězce, získaly vyšší výnosy. Kromě toho 61 % uvedlo, že mají nižší provozní náklady.

Zatímco mnoho technologií může automatizovat úkoly, zpracovávat data rychle nebo pracovat autonomně, velmi málo může dělat vše současně. To je důvod, proč AI je tak slibným řešením pro přerušení a zpoždění v dodavatelském řetězci.

Příklady AI v dodavatelském řetězci

Systémy AI poháněného dohledu a čtečky čárových kódů mohou zabránit produktovým vadám a padělkům v postupu logistických kanálů. Obvykle jsou umístěny na nebo poblíž dopravních pásů, aby sledovaly skladové zásoby.

Logistické společnosti mohou integrovat AI s jinými technologiemi dodavatelského řetězce. Například mohou použít model strojového učení k napájení senzorů balení Internetu věcí (IoT). Tímto způsobem mohou analyzovat data o produktech, aby sledovali zásilky.

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

Jedním z nově se objevujících využití AI v dodavatelském řetězci je autonomní vozidla. Samojízdné dodávkové nákladní automobily a drony mohou využívat strojové učení, aby reagovaly na své prostředí v reálném čase. Zatímco samořízená auta mají ještě několik let vývoje, existují funkční modely.

Budoucnost AI v řízení dodavatelského řetězce

Jelikož AI je stále relativně nová, její míra proniknutí pravděpodobně zůstane nízká po několik let. Zatímco 73 % logistických společností pociťuje optimismus vůči novým technologiím, 50 % plánuje odložit implementaci, dokud nebude méně riskantní. Zdá se, že mnoho z nich bude čekat, až budou jasnější ideální použití, potenciální mezery a nejlepší postupy.

Zatímco mnoho v sektoru je somewhat váhavých, aby přijali AI, ukazatele naznačují, že budou rychle růst, aby ji přijali. Ačkoli pouze 11 % výkonných ředitelů logistiky pociťovalo, že AI je kritická v roce 2022, odhaduje se, že 38 % z nich bude věřit, že je to zásadní do roku 2025. Průmysl může zažít podstatný posun, protože více podniků využívá AI v řízení dodavatelského řetězce.

AI může trvale eliminovat úzká místa v dodavatelském řetězci

Jakmile se míra proniknutí AI v řízení dodavatelského řetězce zvýší, transformační potenciál této technologie se stane zjevným. Pokud logistické společnosti využijí AI strategicky, mohou být schopny eliminovat většinu — pokud ne vše — svých standardních úzkých míst.