Jak je AI používána ve správě dodavatelského řetězce

AI transformuje správu dodavatelského řetězce s větší efektivitou, viditelností a optimalizací. Existuje několik způsobů, jak organizace dodavatelského řetězce mohou implementovat AI, aby zažily tyto výhody, od chytrých simulací po automatizovanou kontrolu kvality. Přijetí AI bude klíčové pro vývoj dodavatelského řetězce a přizpůsobení se dnešním výzvám dodavatelského řetězce.

1. Optimalizace s AI simulacemi

AI je skvělá v analýze dat pro předpověď výsledků. Společnosti dodavatelského řetězce mohou využít tuto schopnost k optimalizaci svých operací prostřednictvím AI simulací. AI může vyhodnotit určitou konfiguraci operací a identifikovat úzká místa a potenciální problémy.

V simulaci je mnohem více flexibility pro společnosti dodavatelského řetězce, aby optimalizovaly své operace bez způsobení skutečných zpoždění v procesu. Google (GOOGL ) spustil jeden takový AI-založený digitální dvojčata nástroj v roce 2021, který byl navržený tak, aby pomohl společnostem dodavatelského řetězce ušetřit peníze prostřednictvím optimalizace. Tyto typy nástrojů mohou být extrémně efektivní pro jakýkoli článek dodavatelského řetězce.

Například manažer skladu by mohl vytvořit digitální dvojče celého skladu. Poté by mohl použít AI logistickou simulaci na tomto digitálním dvojčeti, aby experimentoval s různými strategiemi optimalizace. Tímto způsobem je schopen najít optimální logistickou strategii pro sklad bez narušení skutečných operací.

2. Automatizované řízení zásob

Sklady jsou kritickými články dodavatelského řetězce. Pokud je sklad funguje neefektivně nebo zpracovává zásoby neefektivně, může to způsobit vážné účinky na celý dodavatelský řetězec. AI může pomoci skladům automatizovat řízení zásob, šetří tak čas i peníze.

Například jednotky by mohly být vybaveny IoT značkami, které sledují stav každého položky. Pokud jsou položky uvnitř každé jednotky poživatelné, IoT sledovač bude sledovat, jak blízko jsou datumy spotřeby. IoT značky mohou odesílat data, jako je tato, zpět do AI centra, které spravuje všechna tato data o zásobách. AI poté upozorní manažery skladu, když jsou jednotky zásob blízko datumu spotřeby nebo když úroveň zásob překročí nebo poklesne pod určitou hranici.

3. Kybernetická bezpečnost dodavatelského řetězce

Kybernetická bezpečnost je pro organizace dodavatelského řetězce důležitější než kdykoli předtím. Ve skutečnosti v roce 2022 se ransomware jako služba objevil jako zcela nový podzemní trh, kde hackeři mohou kupovat ransomware pro rychlé útoky na podniky. Velké podniky nejsou jedinými členy dodavatelského řetězce, kteří jsou zasaženi, aniž by to byli pouze malé a střední podniky. Jedna událost v roce 2022 ovlivnila až 2000 jednotlivých malých a středních podniků.

Správa dodavatelského řetězce potřebuje efektivní, agilní kybernetickou bezpečnost, aby zůstala před těmito hrozbami na každém kroku dodavatelského řetězce. AI je vysoce efektivní nástroj pro dosažení tohoto cíle díky svým schopnostem rozpoznávání vzorců.

Například sklad by mohl použít AI k neustálému monitorování přihlašovacích aktivit na svých serverech. Pokud AI detekuje jakékoli podezřelé nebo neoprávněné přihlašovací pokusy, může upozornit bezpečnostní personál a dokonce zablokovat podezřelý účet.

4. AI předpověď poptávky

AI má много co nabídnout výrobcům a maloobchodníkům. Tyto podniky mohou použít AI nástroje pro analýzu dat, aby získaly přesnou představu o tom, jak bude vypadat nabídka a poptávka v budoucích čtvrtletích. AI algoritmy mohou analyzovat četná data, jako jsou prodejní data a spotřebitelské trendy, aby předpověděly, kolik certain produktu bude v poptávce.

Přesná předpověď poptávky umožňuje každému článku dodavatelského řetězce snížit celkovou zátěž dodavatelského řetězce. Pokud výrobci vědí přesně, kolik certain materiálu budou potřebovat, nemusí přebízet dodavatele surovin nadbytečnými objednávkami.

Totéž platí pro maloobchodníky, kteří odesílají své objednávky výrobcům. Nakonec by to mohlo pomoci snížit plýtvání v dodavatelském řetězci.

5. Snížení plýtvání a chyb

AI může být extrémně cenným nástrojem pro snížení materiálního plýtvání a zlepšení celkové kontroly kvality v dodavatelském řetězci. To je hlavně díky schopnostem strojového učení, které umožňují věci, jako je počítačové vidění, naučit se automatizovat jinak komplikované procesy. Společnosti dodavatelského řetězce mohou kombinovat AI a IoT pro rychlé a přesné snížení plýtvání a chyb.

Například výrobní společnost by mohla automatizovat kontrolu kvality svých kartonových krabic. AI-poháněná kamera by mohla být použita k prohlížení krabic, jak procházejí montážní linkou, rychle detekující jakékoli vady bez vytváření zpoždění.

Podobně by IoT zařízení mohla být použita ke sběru dat o tom, kolik surovin je použito ve výrobním procesu. AI algoritmy pro analýzu dat by mohly použít tato data k identifikaci míst, kde se nejvíce surovin používá a kde se suroviny nejvíce plýtvají.

Tyto poznatky umožňují podnikům využívat své suroviny efektivněji a snížit celkovou zátěž dodavatelského řetězce.

6. Sledování udržitelnosti dodavatelského řetězce

Udržitelnost se stala hlavní prioritou v celém dodavatelském řetězci v posledních letech. Na jedné straně je to dobré pro životní prostředí a pro lidi, kteří pracují v a podporují dodavatelský řetězec.

Navíc iniciativy udržitelnosti často zaměřené na snížení plýtvání, což je důležitá část snižování zátěže dodavatelského řetězce, zejména pro dodavatele surovin. AI může pomoci podnikům sledovat udržitelnost svých dodavatelských řetězců, zvyšuje tak viditelnost.

Jedním z dobrých příkladů je optimalizace tras pomocí AI logistických algoritmů. Podniky mohou snížit uhlíkovou stopu svých dodavatelských řetězců identifikací nejefektivnějších dopravních tras, ať už na souši nebo na moři.

Navíc by AI a IoT zařízení mohla dokonce pomoci podnikům sledovat udržitelnost mezi jejich partnery a dodavateli. AI algoritmy mohou sledovat, odkud pocházejí všechny komponenty pro dokončený produkt v celém dodavatelském řetězci. To by zvýšilo viditelnost a umožnilo by podnikům zlepšit povědomí o potenciálních slabých místech udržitelnosti.

Například dodavatel by mohl používat škodlivé barviva ve svém výrobním procesu. Pokud by podnik mohl zůstat informován o tomto díky AI, mohl by zvolit udržitelnějšího dodavatele.

Výstavba chytřejšího dodavatelského řetězce s AI

AI bude sehrávat klíčovou roli v inovacích procesů dodavatelského řetězce, aby postavila efektivnější, udržitelnější dodavatelský řetězec v budoucnu. Podniky v každém článku dodavatelského řetězce mohou implementovat AI, aby automatizovaly procesy, zlepšily své operace, posílily svou bezpečnost a lépe využily surovin. S pravými technologiemi na ruce může jakýkoli podnik dodavatelského řetězce evoluvovat, aby splnil dnešní výzvy.