Πώς το AI Αναμορφώνει Σιωπηλά τη Λογιστική: Κόβοντας το Απόβλητο και Αυξάνοντας τα Κέρδη

Ενώ η финάνες και η υγεία λαμβάνουν τα πρωτοσέλιδα για την υιοθέτηση του AI, κάποιες από τις πιο κερδοφόρες περιπτώσεις χρήσης βρίσκονται στους δρόμους. Η λογιστική είναι η σπονδυλική στήλη του παγκόσμιου εμπορίου, και οι διευθυντές αρχίζουν να το καταλαβαίνουν—το 2024, 90% των ηγετών της αλυσίδας εφοδιασμού είπαν ότι οι τεχνολογικές ικανότητες είναι οι κορυφαίοι παράγοντες όταν επιλέγουν εταιρείες μεταφοράς εμπορευμάτων. Ο λόγος; Το AI μετατρέπει μια βιομηχανία που είναι γνωστή για την ανοικονόμηση σε ένα πλεονέκτημα για τις επιχειρήσεις έναντι της ανταγωνιστικής τους.

Ιστορικά, η λογιστική βασίζεται σε διαδικασίες που βασίζονται σε χαρτί, και έχει sido ένα τυφλό σημείο για τους ηγέτες της αλυσίδας εφοδιασμού. Αυτή η έλλειψη ορατότητας τροφοδοτεί το effet bullwhip: μικρές αλλαγές στην ζήτηση λιανικής πώλησης μεγεθύνονται καθώς κινούνται προς τα πάνω στην αλυσίδα εφοδιασμού, φτάνοντας τους προμηθευτές πρώτων υλών. Σε συνδυασμό με τις μακρές χρόνους παράδοσης, αυτό αναγκάζει κάθε στάδιο—λιανικά καταστήματα, χονδρεμπόρους, διανομείς και παραγωγούς—να υπερταχθούν, επιδεινώνοντας το πρόβλημα.

Αλλά ας φανταστούμε για μια στιγμή ότι αντί να γεμίζουμε φορτηγά και αποθήκες με ημιαγωγούς μόνο για να μειωθεί η ζήτηση για υπολογιστές, η λογιστική είχε πραγματική ορατότητα και ορατότητα της αλυσίδας εφοδιασμού. Τι αν μπορούσαν να προβλέψουν τις αλλαγές της ζήτησης με ακρίβεια 99,9%; και να παρέχουν ευέλικτες λύσεις μεταφοράς όπως μεταφορά κατά παραγγελία;

Με το AI και τη μηχανική μάθηση, αυτό το ιδανικό μπορεί να μην είναι τόσο μακρινό όσο νομίζουν οι επιχειρηματίες.

Η Ορατότητα της Αλυσίδας Εφοδιασμού Εξηγεί το Ανεξήγητο

Όταν ρωτήθηκαν “Ποια είναι οι πιο πολύτιμες τεχνολογικές ικανότητες των εταιρειών μεταφοράς εμπορευμάτων;”, το 67% των απαντήσεων ψήφισε για πραγματική ορατότητα μεταφοράς.

Τα συσκευές του Internet of Things (IoT) επαναφέρουν την παρακολούθηση των εμπορευμάτων, παρέχοντας λεπτομερή ορατότητα και πραγματικές ειδοποιήσεις για την κατάσταση των εμπορευμάτων—κρίσιμα για τις μεταφορές που είναι ευαίσθητες στον χρόνο ή έχουν αυστηρές προδιαγραφές, όπως τα τρόφιμα και τα φαρμακευτικά προϊόντα. Όχι μόνο οι ηγέτες της αλυσίδας εφοδιασμού μπορούν να μάθουν πόσο απόθεμα έχουν και πού βρίσκεται σε κάθε στιγμή, αλλά μπορούν επίσης να μάθουν για την κατάστασή του. Οι αποστολείς μπορούν να παρακολουθούν και να μοιράζονται πληροφορίες σχετικά με το αν τα εμπορεύματα είναι ζεστά, κρύα, βρεγμένα ή στεγνά, και μπορούν να δουν αν οι πόρτες, οι κούτες ή άλλα контейнέρ ανοίγονται. Αυτές οι πληροφορίες εξηγούν τις ανωμαλίες με τα τρόφιμα που φτάνουν σε κακή κατάσταση, ελαττώνοντας το μελλοντικό απόβλητο.

Συνεχίζοντας στην βιομηχανία ηλεκτρονικών, οι εταιρείες μπορούν να διαβεβαιώσουν τους πελάτες ότι τα προϊόντα όπως οι μητρικές πλακέτες laptop είναι γνήσια όταν τα αντικείμενα παρακολουθούνται και ανιχνεύονται. Οι διαχειριστές αποθήκης και αποθέματος μπορούν να σαρώσουν κώδικες μπαρ και QR κωδικούς για να παρακολουθήσουν τα επίπεδα αποθέματος, ή να χρησιμοποιήσουν ετικέτες αναγνώρισης ραδιοσυχνοτήτων (RFID) που είναι συνδεδεμένες με αντικείμενα για να ανιχνεύσουν υψηλής αξίας περιουσίες χωρίς να χρειάζεται να τις σαρώσουν. Περισσότερες προηγμένες ετικέτες RFID προσφέρουν πραγματικές ειδοποιήσεις όταν οι συνθήκες (όπως η θερμοκρασία) αποκλίνουν από προκαθορισμένα όρια.

Η ορατότητα σε επίπεδο αντικειμένου έχει γίνει απαραίτητη για τους αποστολείς και τους συνεργάτες της αλυσίδας εφοδιασμού. Οι πάροχοι λογιστικής πρέπει να προσαρμοστούν γρήγορα στις διαταραχές και τις αλλαγές της ζήτησης, και αυτή η ορατότητα αυξάνει την ανθεκτικότητα. Αυτές οι πληροφορίες επιτρέπουν στις επιχειρήσεις να έχουν μια ολιστική θέα του αποθέματος και να λαμβάνουν ενημερωμένες αποφάσεις σε πραγματικό χρόνο, μειώνοντας το απόβλητο και βελτιώνοντας την αξιοποίηση των πόρων.

Προβλέψη Ζήτησης και Αξιόπιστη Χρόνος Παράδοσης

Η χρησιμότητα των αισθητήρων IoT εκτείνεται πολύ πέρα από την απλή παρακολούθηση αντικειμένων και την ενημέρωση των πελατών σε πραγματικό χρόνο. Παρέχουν δεδομένα που τροφοδοτούν τους αλγόριθμους προβλέψης ζήτησης.

Πάρτε για παράδειγμα την Coca-Cola. Ο γίγαντας των αναψυκτικών χρησιμοποιεί το IoT για να παρακολουθήσει και να συλλέξει δεδομένα από τις αυτόματες πωλήσεις και τους ψυγεία του, παρακολουθώντας μετρήσεις σε πραγματικό χρόνο για τα επίπεδα αποθέματος και την ανάλυση προτιμήσεων των καταναλωτών. Αυτό επιτρέπει στην Coca-Cola να κάνει ενημερωμένες προβλέψεις για την ζήτηση συγκεκριμένων τύπων και γεύσεων προϊόντων.

Οι εταιρείες μεταφοράς εμπορευμάτων χρησιμοποιούν ολοένα και περισσότερο μια παρόμοια μέθοδο για να προβλέψουν τον όγκο των εμπορευμάτων σε συγκεκριμένες διαδρομές, επιτρέποντάς τους να βελτιστοποιήσουν την ανάπτυξη του στόλου τους και να ικανοποιήσουν τις συμφωνίες επιπέδου υπηρεσίας (SLAs). Καλές ειδήσεις για τις επιχειρήσεις, καθώς επωφελούνται από πιο αξιόπιστους χρόνους παράδοσης, που σημαίνει χαμηλότερα έξοδα αποθέματος και λιγότερες ελλείψεις.

Υπάρχουν δύο κύριοι τρόποι με τους οποίους οι εταιρείες μεταφοράς εμπορευμάτων χρησιμοποιούν προβλέψη:

1. Μακροπρόθεσμη (στρατηγική): Για προϋπολογισμούς και σχεδιασμό πόρων (πλάνοι 6 μηνών έως 3 ετών).
2. Βραχυπρόθεσμη (λειτουργική): Πιο πολύτιμη για τη λογιστική, προβλέποντας τη μεταφορά εμπορευμάτων με φορτηγά μέχρι 14 ημέρες εκ των προτέρων, και 1-12 εβδομάδες για τη ναυτιλία.

Για παράδειγμα, η DPDgroup, η εταιρεία courier Speedy, προβλέπει την ζήτηση συνδυάζοντας ιστορικά δεδομένα αποστολών (μέγεθος πακέτου, χρόνος παράδοσης, συμπεριφορά πελάτη, κ.λπ.) με εξωτερικούς παράγοντες όπως τις γιορτές, τις πικές λιανικής (Black Friday), κ.λπ. Υπό το νέο σύστημα, η προβλέψη ζήτησης με τη βοήθεια του AI επέτρεψε στη Speedy να αναγνωρίσει και να ακυρώσει άχρηστες διαδρομές και μεταφορές. Αυτό οδήγησε σε 25% μείωση του κόστους hub-to-hub και αύξηση της αξιοποίησης του στόλου κατά 14%. Η McKinsey βρήκε παρόμοια αποτελέσματα στη διαχείριση της αλυσίδας εφοδιασμού, με εργαλεία προβλέψης μειώνοντας τα λάθη κατά 20 έως 50%.

Σύγκριση Φορτίου και Ικανότητας: Σταματήστε το Κενό

Η Uber Freight ανέφερε το 2023 ότι μεταξύ 20% και 35% των εκτιμώμενων 175 δισεκατομμυρίων μιλίων που οδηγούν τα φορτηγά στις ΗΠΑ κάθε χρόνο είναι πιθανό να είναι κενά—σπατάλες καυσίμου και προϋπολογισμούς εργασίας. Τώρα που το AI, η ML και η τεχνολογία ψηφιακής διπλώματος είναι mainstream, ένα φορτηγό που μόλις έκανε μια παράδοση στο Ντάλας δεν πρέπει να επιστρέψει στο Σικάγο. Οι πλατφόρμες σύγκρισης φορτίου που οδηγούνται από το AI αναλύουν τη ζήτηση εμπορευμάτων, τη διαθεσιμότητα φορτηγών και τα μοτίβα διαδρομών για να διασφαλίσουν ότι κάθε φορτηγό μεταφέρει με μέγιστη αποτελεσματικότητα.

Οι εταιρείες μεταφοράς εμπορευμάτων λαμβάνουν τις πληροφορίες εμπορευμάτων που συλλέγονται με εργαλεία προβλέψης ζήτησης (μέγεθος φορτίου, βάρος, διαστάσεις, τύπος—αν είναι επικίνδυνο, κ.λπ.) και τις αναλύουν με τη διαθεσιμότητα τους. Οι αναλύσεις που οδηγούνται από το AI μπορούν να αναλύσουν το μέγεθος του φορτηγού, τα χαρακτηριστικά, τη θέση και τη διαθεσιμότητα, μαζί με τους κανονισμούς ωρών υπηρεσίας οδηγών, για να συνδέσουν τους αποστολείς και τους μεταφορείς σε πραγματικό χρόνο. Η τεχνολογία ψηφιακού διπλώματος μπορεί να πάρει αυτό το βήμα παραπέρα, προσομοιώνοντας εικονικές σενάρια για να διασφαλίσει την βέλτιστη αντιστοίχιση.

Ας πούμε ότι ένας αποστολέας εισάγει πληροφορίες για το επικείμενο φορτίο του σε μια ψηφιακή πλατφόρμα. Το σύστημα αναλύει τη διαθέσιμη ικανότητα μεταφοράς και αντιστοιχίζει το φορτίο με την πιο κατάλληλη επιλογή, λαμβάνοντας υπόψη τους παράγοντες βελτιστοποίησης που αναφέρθηκαν νωρίτερα. Η συναλλαγή επεξεργάζεται και η αποστολή παρακολουθείται καθ’ όλη τη διάρκεια της διαδρομής της.

Με την παρακολούθηση των περιουσίων, την προβλέψη της ζήτησης και την αντιστοίχιση φορτίων, οι εταιρείες μεταφοράς εμπορευμάτων αποταμιεύουν τεράστια ποσά. Ελαττώνουν τις κενές μίλια, μεγιστοποιούν τη χρήση των οχημάτων, και εξαλείφουν την υβριδική ποδοτυπία—βελτιώνοντας τελικά τις σχέσεις με τους πελάτες με πιο αξιόπistes παραδόσεις.

Τα οφέλη εκτείνονται πέρα από τη λογιστική. Αυτό το επίπεδο ορατότητας της αλυσίδας εφοδιασμού επιτρέπει στους λιανοπωλητές και τους παραγωγούς να βελτιστοποιούν τους χρονοδιαγράμματα παραγωγής και να μειώνουν τα έξοδα αποθέματος. Μπορούν να σχεδιάσουν τις αποστολές τους πιο αποτελεσματικά, ελαττώνοντας τις καθυστερήσεις και τις χρεώσεις αποθήκευσης, και μειώνοντας τα έξοδα μεταφοράς με τη διασφάλιση της βέλτιστης αξιοποίησης των φορτηγών και της ελάττωσης της σπατάλης ικανότητας.

Οποιαδήποτε βιομηχανία που ασχολείται με την κατανομή πόρων—αεροπορικές εταιρείες, παραγωγή, ακόμη και υπολογιστική στο cloud—μπορεί να μάθει από το πώς το AI της λογιστικής βελτιστοποιεί τις επιχειρήσεις.