Hvordan AI eliminerer almindelige flaskehalse i forsyningskæden

Flaskehalse i forsyningskæden kan være økonomisk ødelæggende for producenter, leverandører og distributører. Kunstig intelligens er en af ​​de mest lovende nye løsninger. Kunne brug af kunstig intelligens i supply chain management eliminere forstyrrelser og forsinkelser?

Måder der kan opstå flaskehalse i forsyningskæden

En flaskehals i forsyningskæden - et punkt, hvor strømmen af ​​varer er blokeret - kan opstå af flere årsager.

1. Uventede efterspørgselsstigninger

Ændringer i forbrugernes efterspørgsel kan forårsage omfattende forstyrrelser i forsyningskæden. Producenter, leverandører og distributører er normalt uforberedte på at håndtere en pludselig, massiv stigning i ordrer, som kan forårsage lange forsinkelser.

2. Mangel på arbejdskraft

Virksomheder kan kun flytte varer, hvis de har nogen til at distribuere dem. Udbredt mangel på arbejdskraft påvirker alle aspekter af forsyningskædesektoren, hvilket gør det udfordrende for logistikvirksomheder at holde tingene flydende.

3. Lukning af anlæg eller fabrik

Selv en enkelt lukning kan have en ringvirkning på en hel forsyningskæde, fordi den afbryder varestrømmen. Virksomheder uden beredskabsplaner står bagefter for at udfylde hullet. I mellemtiden sidder deres produkter og samler støv.

4. Forfalskede produkter

Logistiksvindel er et massivt globalt problem. Ifølge nogle af de seneste offentlige data, over $509 milliarder af forfalskede produkter blev handlet internationalt i 2016. Når de ulovligt kommer ind i forsyningskæden, kan de forvirre og forstyrre varestrømmen.

5. Geopolitiske konflikter

Når lande kæmper, holder deres import og eksport op med at være en prioritet - og nærliggende handelsruter bliver ofte farlige. Geopolitiske konflikter kan forstyrre logistikorganisationers standardrutiner og forårsage langsigtede flaskehalse i forsyningskæden.

6. Ekstreme vejrbegivenheder

Intet sted på planeten er sikkert fra ekstreme vejrbegivenheder. Oversvømmelser, snestorme, jordskælv og tornadoer kan forhindre både, fly og varevogne i at sejle overalt. Da nedfaldet kan vare i dage eller uger, er langvarige forsyningskædeforstyrrelser praktisk talt uundgåelige.

Vigtigheden af ​​at fjerne flaskehalse i forsyningskæden

Flaskehalse i forsyningskæden kan påvirke omsætningen negativt. Mærker kan jo ikke tjene penge på produkter, der sidder fast på et lager. Den efterfølgende skade på mærkets omdømme - forbrugere er ikke glade for forsendelsesforsinkelser - kan føre til langsigtede økonomiske tab.

Nogle gange får virksomhederne ikke mulighed for at flytte deres varer, når først forsyningskædeproblemet er løst. Letfordærvelige produkter - blomster, kosmetik, mejeriprodukter, planter, produkter og kød - kan hurtigt blive beskadiget eller ødelagt.

Selv personer, der ikke er involveret i logistikprocessen, oplever negative økonomiske konsekvenser. Faktisk viser forskning flaskehalse i forsyningskæden forårsaget en stor del af inflationen i USA fra 2021 til 2022. Med andre ord betaler alle prisen for disse forsinkelser.

Hvordan udnyttelse af kunstig intelligens i forsyningskæden strømliner flaskehalse

Virksomheder, der udnytter kunstig intelligens i forsyningskæden, kan fremskynde deres logistikprocesser, få datadrevet indsigt og identificere potentielle forstyrrere, før de bliver et problem.

1. Forudsigende analyse

Maskinlæringsmodeller kan udnytte historiske og aktuelle data til at forudsige fremtidige resultater. Med prædiktiv analyse kan logistikvirksomheder fortælle, hvornår og hvordan flaskehalse i forsyningskæden vil opstå for at undgå dem bedre.

2. Efterspørgselsprognose

En maskinlæringsmodel kan spore forbrugeradfærd, markedstendenser og geopolitik for at forudsige, hvornår efterspørgslen vil stige eller falde. Producenter, leverandører og distributører vil have lettere ved at opfylde ordrer til tiden, hvis de ved, hvornår de skal skrue op eller sænke farten.

3. Kvalitetskontrol

AI kan skelne mellem ægte og forfalskede varer, hvilket forhindrer afbrydelse af forsyningskæden. Et forskerhold udviklede en algoritme, der kunne skelne dem fra hinanden 98% af tiden gennemsnitlig. Forbedret kvalitetskontrol kan holde logistikprocesser flydende.

4. Forbedret koordinering

AI-teknologi kan øge forsyningskædens synlighed og give datadrevet indsigt, der hjælper leverandører, distributører og producenter med at koordinere. Derudover kan naturlige sprogbehandlingsmodeller hjælpe dem med at kommunikere uanset deres sprog eller kulturelle barrierer.

5. Autonom levering

Last-mile levering står for 50 % af logistikudgifterneifølge nogle skøn. Høje ordremængder, ineffektive drivere og rutekompleksitet gør det utroligt udsat for flaskehalse. AI-drevne autonome køretøjer er en lovende løsning - de kan levere varer til foruddefinerede lokationer såsom pakkeskabe for at strømline leveringen.

6. Realtidsjusteringer

Udnyttelse af kunstig intelligens i supply chain management gør det muligt for logistikvirksomheder at reagere på markeds- og efterspørgselsændringer i realtid. Derudover giver det dem mulighed for at agere proaktivt, når der opstår tegn på forsinkelser eller forstyrrelser.

7. Ruteoptimering 

Nogle af de mest almindelige kilder til flaskehalse i forsyningskæden er uundgåelige - logistikvirksomheder kan ikke kontrollere vejret eller geopolitiske konflikter. Imidlertid kan AI udvikle sagsspecifikke beredskabsplaner, der giver løsninger på forstyrrelser, før de bliver et problem. Det kan foreslå alternative ruter eller leverandører for at holde tingene kørende.

Hvorfor er AI så vigtig for at løse forsyningskædeproblemer?

I årevis har mange logistikorganisationer planlagt at digitalisere på en eller anden måde. Faktisk, 23 % af lageradministratorerne beregnet til at vedtage automatiseringsteknologier i 2019. Selvom AI stadig er en ny teknologi, stemmer den præcist overens med det, de har ledt efter.

Det er en af ​​de få teknologier, der er i stand til at håndtere den store mængde data, som logistikprocessen genererer. Det kan samle, behandle og analysere information fra hundredvis af kilder uden at blive overvældet.

Hastighed er en anden ting, der får AI til at skille sig ud fra lignende teknologier - meget få alternativer kan behandle, analysere og output med den hastighed, den gør. Den kan overveje millioner af muligheder på få sekunder og reagere på interaktioner i realtid.

AI's største fordel i forhold til andre teknologier er dens evne til at automatisere opgaver og handle selvstændigt. Det kan arbejde selvstændigt døgnet rundt og kræver sjældent menneskelig indgriben, hvilket er ideelt under mangel på arbejdskraft.

Denne teknologi er også omkostningseffektiv. Ifølge en undersøgelse, 63 % af logistikvirksomhederne at bruge AI i supply chain management tjente mere indtjening. Desuden rapporterede 61 % at have lavere driftsomkostninger. 

Mens mange teknologier kan automatisere opgaver, behandle data hurtigt eller arbejde selvstændigt, kan meget få gøre alting samtidigt. Derfor er AI en så lovende løsning til forstyrrelser og forsinkelser i forsyningskæden.

Eksempler på kunstig intelligens i forsyningskæden 

AI-drevne overvågningssystemer og stregkodescannere kan forhindre produktfejl og forfalskninger i at fortsætte gennem logistikkanaler. Typisk placeres de på eller i nærheden af ​​transportbånd for at spore lagerbeholdning.

Logistikvirksomheder kan integrere kunstig intelligens med andre forsyningskædeteknologier. For eksempel kan de bruge en maskinlæringsmodel til at drive Internet of Things (IoT) pakkesensorer. På denne måde kan de analysere deres produktdata for at spore forsendelser.

Administrativ AI varetager intern registrering, ledelse, dokumentbehandling og informationsdelingsopgaver. Det kan for eksempel behandle fakturaer, bestille forsendelser, forny leverandørkontrakter, sende budforespørgsler og planlægge medarbejdere.

En ny anvendelse af kunstig intelligens i forsyningskæden involverer autonome køretøjer. Selvkørende varebiler og droner kan bruge maskinlæring til at reagere på deres miljøer i realtid. Mens selvkørende biler har et par års udvikling tilbage, findes der proofs of concept.

Fremtiden for AI i Supply Chain Management 

Da kunstig intelligens stadig er relativt ny, vil dens penetrationshastighed sandsynligvis forblive lav i et par år. Mens 73 % af logistikvirksomhederne føler sig optimistiske med hensyn til nye teknologier, 50% planlægger at udsætte implementeringen, indtil det bliver mindre risikabelt. Det ser ud til, at mange vil vente, indtil de ideelle use cases, potentielle huller og bedste praksis bliver tydeligere.

Mens mange i sektoren er noget tøvende med at adoptere AI, tyder indikatorer på, at de hurtigt vil vokse til at acceptere det. Skønt kun 11 % af logistikcheferne mente, at AI var kritisk i 2022, anslået, at 38 % af dem vil mene, at det er essentielt i 2025. Industrien kan opleve et væsentligt skift, efterhånden som flere virksomheder bruger AI i supply chain management.

AI kan permanent eliminere flaskehalse i forsyningskæden

Efterhånden som penetrationshastigheden for kunstig intelligens i forsyningskædestyring stiger, vil denne teknologis transformative potentiale blive tydeligt. Hvis logistikvirksomheder bruger det strategisk, kan de muligvis fjerne de fleste - hvis ikke alle - deres standardflaskehalse.