Jak umělá inteligence odstraňuje běžné překážky v dodavatelském řetězci

Úzká místa v dodavatelském řetězci mohou být pro výrobce, dodavatele a distributory finančně zničující. Umělá inteligence je jedním z nejslibnějších vznikajících řešení. Mohlo by využití umělé inteligence při řízení dodavatelského řetězce eliminovat narušení a zpoždění?

Způsoby, jak se mohou objevit úzká místa dodavatelského řetězce

Úzké místo dodavatelského řetězce – bod, kde je bráněno toku zboží – může nastat z několika důvodů.

1. Neočekávané nárůsty poptávky

Posuny v poptávce spotřebitelů mohou způsobit rozsáhlé narušení dodavatelského řetězce. Výrobci, dodavatelé a distributoři obvykle nejsou připraveni zvládnout náhlý, masivní nárůst objednávek, který může způsobit dlouhé zpoždění.

2. Nedostatek pracovních sil

Společnosti mohou zboží přemisťovat, pouze pokud mají někoho, kdo je distribuuje. Rozsáhlý nedostatek pracovních sil má dopad na každý aspekt sektoru dodavatelského řetězce, a proto je pro logistické podniky náročné udržet věci hladce.

3. Uzavření zařízení nebo továren

I jediné uzavření může mít dominový efekt na celý dodavatelský řetězec, protože přeruší tok zboží. Společnosti bez pohotovostních plánů se snaží zaplnit mezeru. Mezitím jejich produkty sedí a sbírají prach.

4. Padělané produkty

Logistické podvody jsou obrovským globálním problémem. Podle některých nejnovějších veřejných údajů konec 509 miliard dolarů padělaných výrobků byly mezinárodně obchodovány v roce 2016. Když se nelegálně dostanou do dodavatelského řetězce, mohou zmást a narušit tok zboží.

5. Geopolitické konflikty

Když země bojují, jejich dovoz a vývoz přestávají být prioritou – a blízké obchodní cesty se často stávají nebezpečnými. Geopolitické konflikty mohou narušit standardní rutiny logistických organizací a způsobit dlouhodobá úzká hrdla dodavatelského řetězce.

6. Extrémní počasí

Žádné místo na planetě není bezpečné před extrémními povětrnostními jevy. Povodně, sněhové vánice, zemětřesení a tornáda mohou lodím, letadlům a nákladním autům zabránit, aby se kamkoli dostaly. Vzhledem k tomu, že spad může trvat dny nebo týdny, zdlouhavé narušení dodavatelského řetězce jsou prakticky nevyhnutelné.

Význam odstranění úzkých míst v dodavatelském řetězci

Úzká místa v dodavatelském řetězci mohou negativně ovlivnit příjmy. Značky přeci nemohou vydělávat na výrobcích uvízlých ve skladu. Následné poškození pověsti značky – spotřebitelé nemají rádi zpoždění v dodávkách – může vést k dlouhodobým finančním ztrátám.

Po vyřešení problému s dodavatelským řetězcem někdy podniky nedostanou příležitost přesunout své zboží. Produkty podléhající zkáze – květiny, kosmetika, mléčné výrobky, rostliny, produkty a maso – mohou být rychle poškozeny nebo zničeny.

I lidé, kteří nejsou zapojeni do logistického procesu, pociťují negativní finanční dopady. Výzkum ve skutečnosti ukazuje úzká hrdla dodavatelského řetězce způsobily velkou část inflace ve Spojených státech od roku 2021 do roku 2022. Jinými slovy, každý zaplatí cenu za tato zpoždění.

Jak využití umělé inteligence v dodavatelském řetězci zjednodušuje úzká místa

Firmy využívající umělou inteligenci v dodavatelském řetězci mohou urychlit své logistické procesy, získat poznatky založené na datech a identifikovat potenciální disruptory dříve, než se stanou problémem.

1. Prediktivní analýza

Modely strojového učení mohou využívat historická a aktuální data k předpovídání budoucích výsledků. Díky prediktivní analýze mohou logistické společnosti zjistit, kdy a jak nastanou úzká místa dodavatelského řetězce, aby se jim lépe vyhnuli.

2. Prognóza poptávky

Model strojového učení může sledovat chování spotřebitelů, trendy na trhu a geopolitiku a předvídat, kdy poptávka vzroste nebo klesne. Výrobci, dodavatelé a distributoři budou mít snazší čas plnit objednávky včas, pokud vědí, kdy mají zvýšit nebo zpomalit.

3. Kontrola kvality

Umělá inteligence dokáže rozlišit mezi pravým a padělaným zbožím, čímž zabrání narušení dodavatelského řetězce. Jeden výzkumný tým vyvinul algoritmus, který je dokáže oddělit 98% času v průměru. Posílená kontrola kvality může zajistit hladký průběh logistických procesů.

4. Rozšířená koordinace

Technologie umělé inteligence může zvýšit viditelnost dodavatelského řetězce a poskytovat informace založené na datech, což pomáhá dodavatelům, distributorům a výrobcům koordinovat se. Modely zpracování přirozeného jazyka jim navíc mohou pomoci komunikovat bez ohledu na jejich jazykové nebo kulturní bariéry.

5. Autonomní doručení

Doručení na poslední míli tvoří 50 % nákladů na logistiku, podle některých odhadů. Velké objemy objednávek, neefektivní ovladače a složitost tras jej činí neuvěřitelně náchylným k úzkým místům. Autonomní vozidla poháněná umělou inteligencí jsou slibným řešením – mohou doručovat položky na předem definovaná místa, jako jsou skříňky na balíky, a zefektivnit tak doručování.

6. Úpravy v reálném čase

Využití umělé inteligence při řízení dodavatelského řetězce umožňuje logistickým společnostem reagovat na změny trhu a poptávky v reálném čase. Navíc jim umožňuje jednat proaktivně, když se objeví známky zpoždění nebo přerušení.

7. Optimalizace trasy 

Některým z nejběžnějších zdrojů úzkých míst dodavatelského řetězce se nelze vyhnout – logistické společnosti nedokážou ovlivnit počasí nebo geopolitické konflikty. Umělá inteligence však může vyvinout pohotovostní plány specifické pro jednotlivé případy, které poskytují náhradní řešení narušení dříve, než se stanou problémem. Může navrhnout alternativní cesty nebo dodavatele, aby věci fungovaly hladce.

Proč je umělá inteligence tak důležitá pro řešení problémů s dodavatelským řetězcem?

Mnoho logistických organizací již léta plánovalo nějakým způsobem digitalizaci. Ve skutečnosti, 23 % správců skladů zamýšlí přijmout automatizační technologie v roce 2019. I když je AI stále nově vznikající technologií, přesně odpovídá tomu, co hledali.

Je to jedna z mála technologií, která je schopna zpracovat obrovské množství dat, které logistický proces generuje. Dokáže agregovat, zpracovávat a analyzovat informace ze stovek zdrojů, aniž by byl zahlcen.

Rychlost je další věcí, díky které se AI odlišuje od podobných technologií – jen velmi málo alternativ dokáže zpracovávat, analyzovat a vytvářet výstup takovou rychlostí, jakou to dělá. Dokáže zvážit miliony možností během několika sekund a reagovat na interakce v reálném čase.

Hlavní výhodou umělé inteligence oproti jiným technologiím je její schopnost automatizovat úkoly a jednat autonomně. Může pracovat nepřetržitě nepřetržitě a zřídka vyžaduje lidský zásah, což je ideální při nedostatku pracovních sil.

Tato technologie je také cenově výhodná. Podle jedné studie, 63 % logistických podniků využití umělé inteligence při řízení dodavatelského řetězce přineslo vyšší příjmy. Navíc 61 % uvedlo, že má nižší provozní náklady. 

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

Příklady AI v dodavatelském řetězci 

Dohlížecí systémy s umělou inteligencí a snímače čárových kódů mohou zabránit tomu, aby se vady produktů a padělky procházely logistickými kanály. Obvykle se umisťují na dopravníkové pásy nebo v jejich blízkosti za účelem sledování inventáře.

Logistické společnosti mohou integrovat umělou inteligenci s dalšími technologiemi dodavatelského řetězce. Mohou například použít model strojového učení k napájení senzorů balení internetu věcí (IoT). Tímto způsobem mohou analyzovat svá produktová data a sledovat zásilky.

Administrativní AI se stará o interní evidenci, správu, zpracování dokumentů a sdílení informací. Může například zpracovávat faktury, objednávat zásilky, obnovovat smlouvy s dodavateli, odesílat žádosti o nabídky a plánovat pracovníky.

Jedno nově vznikající využití umělé inteligence v dodavatelském řetězci zahrnuje autonomní vozidla. Samořídící dodávkové vozy a drony mohou využívat strojové učení k reakci na své prostředí v reálném čase. Zatímco samořiditelným vozům zbývá pár let vývoje, existují důkazy o konceptu.

Budoucnost umělé inteligence v řízení dodavatelského řetězce 

Vzhledem k tomu, že umělá inteligence je stále relativně nová, její míra rozšíření pravděpodobně zůstane několik let nízká. Zatímco 73 % logistických společností cítit se optimisticky ohledně nových technologií, 50 % plánuje odložit implementaci, dokud nebude méně riskantní. Zdá se, že mnozí budou čekat, až se vyjasní ideální případy použití, potenciální mezery a osvědčené postupy.

Zatímco mnozí v tomto sektoru poněkud váhají s přijetím umělé inteligence, indikátory naznačují, že rychle porostou a přijmou ji. I když pouze 11 % vedoucích pracovníků logistiky Umělá inteligence byla v roce 2022 považována za kritickou, odhadem 38 % z nich bude věřit, že je nezbytná do roku 2025. Odvětví může zaznamenat podstatný posun, protože stále více podniků využívá AI při řízení dodavatelského řetězce.

Umělá inteligence může trvale odstranit překážky v dodavatelském řetězci

Vzhledem k tomu, že míra pronikání umělé inteligence do řízení dodavatelského řetězce se zvyšuje, bude transformační potenciál této technologie evidentní. Pokud to logistické společnosti využijí strategicky, mohou být schopny odstranit většinu – ne-li všechny – svých standardních úzkých míst.