Chytřejší, rychlejší, silnější: Jak umělá inteligence mění moderní dodavatelský řetězec

Moderní dodavatelský řetězec je na bodě zlomu.

Volatilita se stala normou a v každém regionu a odvětví se lídři dodavatelských řetězců potýkají s konvergencí sil, kterou tradiční metody již nedokážou zvládat. Co se dříve jevilo jako izolované narušení, geopolitické nepokoje, klimatické události nebo posuny ve spotřebitelské poptávce, se nyní stalo nepřetržitým a stupňujícím se tlakem.

V tomto bodě zlomu zatěžují operace dodavatelského řetězce tři univerzální faktory: neutuchající makroekonomické nepříznivé faktory, sílící tlak na marže a naléhavá potřeba zavést umělou inteligenci. Kterýkoli z těchto faktorů by byl náročný. Dohromady představují dokonalou bouři, která vyžaduje více než jen postupné změny, ale zásadně nový přístup k řízení dodavatelských řetězců.

Dokonalá bouře: tři síly měnící dodavatelské řetězce

Makroekonomické nepříznivé faktory: volatilita je novým normálem

Geopolitické konflikty a klimatické události nyní definují globální dodavatelské řetězce. Nedávné napětí v blízkosti Hormuzského průlivu, kudy se přepravuje téměř 20 % světové ropy, zvýšilo ceny pohonných hmot a sazby pojištění. což nutí některé dopravce zvažovat nákladné přesměrování po Africe. Mezitím politické manévry, tajfuny, sucha a protesty odborů zhoršují zpoždění a narušují plánování zásob. Jen v loňském roce jsme byli svědky 29 dnů stávek v přístavech a celní krize nutí společnosti rušit a nahrazovat celé plány pro plavidla.

Důsledky se dotýkají celého světa. Jeden odhad naznačuje, že samotné narušení provozu v Suezském průplavu přidalo 0.7 bodu k celosvětové inflaci základních statků. Mezitím stávky v přístavech, změny obchodní politiky a přesuny výroby urychlují složitost, kterou musí profesionálové v oblasti dodavatelského řetězce zvládat.

Stlačování marží: očekávání rostou, zdroje klesají

Od firem se očekává, že budou dělat více s menšími náklady. To znamená snižovat náklady na dopravu, snižovat provozní kapitál a zlepšovat zákaznický servis, a to vše při současném dosahování cílů udržitelnosti. Není to jen těžké, ale často si to protiřečí. Přesto většina společností z žebříčku Global 2000 očekává letos 10% snížení nákladů na dopravu. Současně a Obrovský provozní kapitál v hodnotě 9.7 bilionu dolarů je každoročně po celém světě uvězněn v bezpečnostních zásobách.

Nejde jen o technický problém, je to lidský. Dopravní analytici tráví stále více času manuálním žonglováním s daty. Týmy pro zákaznickou zkušenost se mezitím potýkají s rostoucími očekáváními a přístupem nulové tolerance k selhání služeb. Tlak na zlepšení výkonu a zároveň na snižování nákladů klade neudržitelnou zátěž na organizace dodavatelského řetězce.

Mandát umělé inteligence: naléhavost bez jasnosti

Umělá inteligence se stala nutností. Vedoucí pracovníci vědí, že ji potřebují: většina generálních ředitelů říká, že na ní závisí jejich přežití. Úspěšná implementace však zůstává nedosažitelná. Studie ukazují, že 42 % společností ukončuje projekty umělé inteligence v polovině jejich realizace a více než 80 % iniciativ v oblasti umělé inteligence se nikdy nedostane přes pilotní fázi.

Kvůli rozruchu kolem umělé inteligence je těžké rozlišit, co je skutečné a co je jen reklama. Mnoho iniciativ v oblasti umělé inteligence selhává ne proto, že by technologie nebyla schopná, ale proto, že jim chybí jasný směr nebo se špatně integrují s již zavedenými systémy. V důsledku toho se firmy i přes masivní investice potýkají s tím, aby dosáhly skutečné obchodní hodnoty.

Cesta vpřed: Od zahlcení daty k užitečným informacím

S rostoucí složitostí a propojeností dodavatelských řetězců je rozhodování stále více ztěžováno příliš velkým množstvím dat a nedostatkem přehlednosti, což činí schopnost činit rychlá a sebevědomá rozhodnutí ještě důležitější.

Mnoho organizací investovalo do platforem pro viditelnost a analytických nástrojů, ale stále se potýkají s včasným a informovaným rozhodováním. Aby bylo možné se vyrovnat s dnešními výzvami, je nutné aplikovat umělou inteligenci, která umožní inteligentnější a rychlejší jednání.

Abychom pomohli vedoucím pracovníkům dodavatelského řetězce zorientovat se v těchto výzvách, zde jsou čtyři způsoby, jakými umělá inteligence již poskytuje hmatatelné výhody napříč odvětvími – a jak k jejímu zavádění přistupovat promyšleně:

1. Prediktivní řízení narušení
   Umělá inteligence může organizacím pomoci přejít od reaktivního hašení požárů k proaktivnímu řízení rizik. Analýzou historických dat, živých přenosů a externích signálů, jako jsou povětrnostní vzorce, geopolitické události a přetížení přístavů, mohou modely umělé inteligence identifikovat nově vznikající rizika dříve. To umožňuje týmům dodavatelského řetězce vyhodnotit alternativní trasy nebo upravit úroveň zásob dříve, než se problémy vyhrotí. Například během zřícení mostu Baltimore Bridge dosáhla velká automobilová společnost úspory nákladů ve výši 16 milionů dolarů díky využití umělé inteligence k řešení narušení provozu.
2. Automatizované zpracování výjimek a reakce na ně
   Umělá inteligence může pomoci identifikovat anomálie v datech o dodávkách nebo ve výkonnosti dodavatelů a v reálném čase navrhovat nápravná opatření. V jednom případě dosáhl kanadský výrobce automobilových dílů 100% nárůstu produktivity bez nutnosti navyšovat počet zaměstnanců. To je obzvláště užitečné pro zvládání rostoucího počtu výjimek, jako jsou pozdní dodávky nebo nesoulady v zásobách, protože to znamená, že nemusíte každý problém sledovat ručně. Automatizace rutinních reakcí umožňuje týmům soustředit se na problémy s vysokou prioritou a dlouhodobá zlepšení.
3. Chytřejší plánování poptávky a zásob
   Díky využití různých zdrojů dat, od tržních signálů až po trendy v prodejních místech, může umělá inteligence zlepšit přesnost předpovídání poptávky a řízení bezpečnostních zásob. To podporuje lepší soulad mezi nabídkou a poptávkou, čímž se snižuje jak nedostatek zásob, tak i nadbytečné zásoby. Například přední švýcarská společnost zabývající se zdravotnickými prostředky a péčí o zrak snížila zásoby o jeden den a dosáhla ročních úspor 15 milionů dolarů. Umělá inteligence dokáže dokonce upozornit na to, kde by rebalancování zásob napříč regiony mohlo zlepšit úroveň služeb nebo snížit náklady na dopravu.
4. Snížení tření prostřednictvím automatizace a augmentace
   Umělá inteligence umožňuje lepší spolupráci tím, že poskytuje sdílené informace v reálném čase, které sladí týmy v oblasti logistiky, nákupu, financí a zákaznických služeb. Díky jednotnému pohledu na provoz mohou organizace efektivněji koordinovat reakce a rychleji činit společná rozhodnutí. Při plné integraci funguje umělá inteligence jako druhý pilot – snižuje náklady na dodavatelský řetězec a logistiku až o ... 15 % díky optimalizaci a zároveň uvolnily týmům prostor soustředit se na strategickou, mezioborovou práci. Například americký globální prodejce domácích potřeb využil umělou inteligenci ke zvýšení doby odezvy na výjimky o 72 %, což ukazuje, jak efektivní může být umělá inteligence pro koordinaci úsilí.

Uvedení umělé inteligence do praxe: Plán pro chytřejší dodavatelské řetězce

Budoucnost řízení dodavatelského řetězce spočívá v kombinaci lidského úsudku s poznatky řízenými stroji. Umělá inteligence nenahradí zkušenosti a intuici profesionálů v oblasti dodavatelského řetězce, ale může zesílit jejich dopad. Odhalováním skrytých vzorců, předvídáním rizik a zrychlením a zlepšením kvality rozhodnutí umožňuje umělá inteligence týmům pracovat proaktivněji.

Využití potenciálu umělé inteligence však vyžaduje více než jen zavedení nových technologií. Vyžaduje strategické sladění, promyšlenou implementaci a kulturu připravenou na změnu. Pro organizace, které chtějí budovat adaptivnější a odolnější provozy, existují tři základní kroky k tomu, aby umělá inteligence fungovala:

1. Začněte s konkrétním případem použití
   Místo pokusu o přepracování celého dodavatelského řetězce začněte s definovaným problémem, který umělá inteligence dobře vyřeší, jako je zlepšení přesnosti očekávaného příjezdu (ETA), zefektivnění zpracování výjimek nebo optimalizace alokace zásob. První úspěchy pomáhají budovat důvěru, ospravedlňovat další investice a vytvářet dynamiku.
2. Zajištění připravenosti dat
   Umělá inteligence vzkvétá díky včasným, strukturovaným a integrovaným datům. Před rozšířením se ujistěte, že je zavedena základní správa dat. To znamená standardizaci vstupů, prolomení datových silo a zlepšení přehledu napříč vašimi systémy. Díky silné datové infrastruktuře můžete očekávat, že výstupy vašeho modelu budou spolehlivější a efektivnější.
3. Zapojte mezioborové týmy
   Úspěšné zavedení umělé inteligence není jen o algoritmech – jde o lidi. Od samého začátku by měli být zapojeni všichni, od provozního oddělení, přes IT, analytiky až po firemní uživatele. Když lidé na vývoji spolupracují, zajišťuje se, že modely umělé inteligence jsou nejen přesné, ale také interpretovatelné, snadno použitelné a zapadají do skutečných pracovních postupů.

Když se tyto prvky spojí, umělá inteligence se stává praktickou a nedílnou součástí rozhodování. Tato rozhodnutí nejsou rozhodnutími v dodavatelském řetězci, ale obchodními rozhodnutími, která ovlivňují rozvahy. Organizace, které využívají schopností umělé inteligence – jednají s jistotou, konzistentně a ve velkém měřítku na základě dat v reálném čase – budou ty, které povedou. Se správným základem může umělá inteligence pomoci dodavatelským řetězcům vyvinout se z reaktivních na odolné, připravené čelit jakýmkoli výzvám, které je čekají.