Πώς το AI Αναμορφώνει Σιγά-Σιγά τη Λογιστική: Κόβοντας το Άχρηστο και Αυξάνοντας τα Κέρδη

Ενώ οι χρηματοοικονομικές υπηρεσίες και η υγεία λαμβάνουν τις επικεφαλίδες 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 κύριοι παράγοντες όταν επιλέγουν εταιρείες μεταφοράς εμπορευμάτων. Ο λόγος; Το AI μετατρέπει μια βιομηχανία που είναι γνωστή για την αναποτελεσματικότητά της 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. Αυτό το έλλειμμα ορατότητας τροφοδοτεί το εφέ του βουβαλίσκου: μικρές αλλαγές στην ζήτηση λιανικής πώλησης φουσκώνουν καθώς ταξιδεύουν στην αλυσίδα εφοδιασμού, φτάνοντας τους προμηθευτές πρώτων υλών. Σε συνδυασμό με τις μακρές χρονικές περιόδους, αυτό αναγκάζει κάθε στάδιο—πωλητές, χονδρεμπόρους, διανομείς και κατασκευαστές—να υπερενισχύσουν, 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 πραγματικό χρόνο παρακολούθησης 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 τη μεταφορά κατόπιν αιτήματος;

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

Η Ορατότητα της Αλυσίδας Εφοδιασμού Εξηγεί το Ανεξήγητο

Όταν ρωτήθηκαν “Ποια τεχνολογική ικανότητα των εταιρειών μεταφοράς εμπορευμάτων βρίσκετε πιο πολύτιμη;”, 67% των απαντώντων ψήφισαν για πραγματικό χρόνο παρακολούθησης των αποστολών.

Τα συσκευές του Διαδικτύου των Πραγμάτων (IoT) επαναφέρουν την παρακολούθηση του εμπορευματοκιβωτίου, παρέχοντας λεπτομερή ορατότητα και ειδοποιήσεις σε πραγματικό χρόνο για την κατάσταση των αγαθών—κρίσιμα για τις αποστολές 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 οποιαδήποτε στιγμή, αλλά μπορούν επίσης να μάθουν για την κατάστασή του. Οι αποστολείς μπορούν να παρακολουθούν και να μοιράζονται πληροφορίες σχετικά με το αν τα αγαθά είναι ζεστά, κρύα, βρεγμένα ή στεγνά, και μπορούν να δουν αν οι πόρτες, οι κούτες ή άλλα контέινερ ανοίγονται. Αυτές οι πληροφορίες εξηγήουν ανωμαλίες με τα τρόφιμα που φτάνουν σε κακή κατάσταση, ελαττώνοντας τις μελλοντικές απώλειες.

Μετακινούμενοι στο ηλεκτρονικό βιομηχανία, οι εταιρείες μπορούν να διαβεβαιώσουν τους πελάτες ότι τα προϊόντα όπως οι μητρικές πλακέτες των υπολογιστών είναι γνήσιες όταν τα αντικείμενα παρακολουθούνται και ανιχνεύονται. Οι διαχειριστές αποθήκης και αποθέματος μπορούν να σκανάρουν κωδικούς μπαρ και QR κωδικούς για να παρακολουθήσουν τα επίπεδα αποθέματος ή να χρησιμοποιήσουν ετικέτες αναγνώρισης ραδιοσυχνοτήτων (RFID) που είναι συνδεμένες με αντικείμενα για να ανιχνεύσουν υψηλής αξίας περιουσίες χωρίς να χρειάζεται να τις σκανάρουν. Περισσότερες προηγμένες ετικέτες RFID προσφέρουν ειδοποιήσεις σε πραγματικό χρόνο όταν οι συνθήκες (όπως η θερμοκρασία) απομακρύνονται από προκαθορισμένα όρια.

Η ορατότητα του επιπέδου του αντικειμένου έχει γίνει απαραίτητη για τους αποστολείς και τους συνεργάτες της αλυσίδας εφοδιασμού. Οι παρόχοι 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 τις απώλειες και βελτιώνοντας την利用ποίηση των πόρων.

Προβλέψη της Ζήτησης και Αξιόπιστη Χρονική Περίοδος

Η χρησιμότητα των αισθητήρων IoT εκτείνεται πολύ πέρα από την απλή παρακολούθηση των αντικειμένων και την ενημέρωση των πελατών σε πραγματικό χρόνο. Παρέχουν δεδομένα που τροφοδοτούν τους αλγορίθμους προβλέψης της 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 ψυγείς του, παρακολουθώντας μετρήσεις σε πραγματικό χρόνο για τα επίπεδα αποθέματος και την ανάλυση προτίμησης των καταναλωτών. Αυτό επιτρέπει στην Coca-Cola να κάνει ενημερωμένες προβλέψεις για την ζήτηση για συγκεκριμένα είδη προϊόντων και γεύσεις.

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

Υπάρχουν δύο κύριοι τρόποι με τους οποίους οι εταιρείες λογιστικής χρησιμοποιούν την προβλέψη:

1. Μακροπρόθεσμη (στρατηγική): Για προϋπολογισμούς και σχεδιασμό περιουσίας (6-μηνη έως 3-ετή σχέδια).
2. Βραχυπρόθεσμη (λειτουργική): Πιο πολύτιμη για τη λογιστική, προβλέποντας τη μεταφορά εμπορευμάτων με έως 14 ημέρες προκαταβολή, και 1-12 εβδομάδες για τη ναυτιλία.

Για παράδειγμα, η courier εταιρεία DPDgroup, Speedy, προβλέπει την ζήτηση συνδυάζοντας ιστορικά δεδομένα αποστολών (μέγεθος πακέτου, χρόνος παράδοσης, συμπεριφορά πελάτη, κ.λπ.) με εξωτερικούς παράγοντες όπως γιορτές, πίτες λιανικής (Black Friday), κ.λπ. Υπό το νέο σύστημα, η προβλέψη της 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 14% αύξηση της利用ποίηση του στόλου. Η McKinsey βρήκε παρόμοια αποτελέσματα στη διαχείριση της αλυσίδας εφοδιασμού, με εργαλεία προβλέψης μειώνοντας τα λάθη κατά 20 έως 50%.

Σύγκριση Φορτίου-Ικανότητας: Σταματήστε να Μεταφέρετε Αέρα

Η Uber Freight ανέφερε το 2023 ότι μεταξύ 20% και 35% των 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 στο ρεύμα, 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 την ζήτηση εμπορευμάτων, τη διαθεσιμότητα φορτηγών και τα μοτίβα οδών για να διασφαλίσουν ότι κάθε φορτηγό μεταφέρει με μέγιστη αποτελεσματικότητα.

Οι εταιρείες λογιστικής λαμβάνουν τις πληροφορίες εμπορευμάτων που συλλέγονται με εργαλεία προβλέψης της ζήτησης (μέγεθος φορτίου, βάρος, διαστάσεις, τύπος—αν είναι επικίνδυνο, κ.λπ.) και τις αναλύουν με τη δυνατότητά τους. Οι αναλύσεις που οδηγούνται από το AI μπορούν να αναθεωρήσουν το μέγεθος του φορτηγού, τις ιδιότητες, τη θέση και τη διαθεσιμότητα, καθώς και 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 ακόμη παραπέρα, προσομοιώνοντας εικονικές σενάρια για να διασφαλίσει την βέλτιστη σύγκριση.

Ας πούμε ότι ένας αποστολέας εισάγει πληροφορίες σχετικά με το επικείμενο φορτίο του σε μια ψηφιακή πλατφόρμα. Το σύστημα αναλύει τη διαθέσιμη ικανότητα μεταφορέα και συσχετίζει 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 διάρκειά της.

Με την παρακολούθηση των περιουσιακών στοιχείων, την πρόβλεψη της ζήτησης και την σύγκριση των φορτίων, οι εταιρείες λογιστικής σώζουν τεράστια ποσά. Ελαττώνουν τις κενές μίλια, μεγιστοποιούν τη利用ποίηση των οχημάτων και εξαφανίζουν το αποτύπωμα άνθρακα—βελτιώνοντας τελικά τις σχέσεις με τους πελάτες με πιο αξιόπιστες παραδόσεις.

Τα οφέλη εκτείνονται πέρα από τη λογιστική. Αυτό το επίπεδο ορατότητας της αλυσίδας εφοδιασμού επιτρέπει στους λιανικούς και τους κατασκευαστές να βελτιστοποιήσουν τα προγράμματα παραγωγής και να μειώσουν τα έξοδα αποθέματος. Μπορούν να σχεδιάσουν τις αποστολές πιο αποτελεσματικά, μειώνοντας τις καθυστερήσεις και τις χρεώσεις αποθήκης, και μειώνοντας τα έξοδα μεταφοράς, διασφαλίζοντας την βέλτιστη利用ποίηση των φορτηγών και τηλειαστώντας την άχρηστη ικανότητα.

Οποιοςδήποτε κλάδος που ασχολείται με την κατανομή πόρων—αεροπορικές εταιρείες, κατασκευή, ακόμη και υπολογιστική στο cloud—μπορεί να μάθει από το πώς το AI της λογιστικής βελτιστοποιεί τις λειτουργίες.