Πώς χρησιμοποιείται το AI στη Διαχείριση Εφοδιαστικής Αλυσίδας

Η τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνει τη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας με μεγαλύτερη αποτελεσματικότητα, ορατότητα και βελτιστοποίηση. Υπάρχουν διάφοροι τρόποι με τους οποίους οι οργανισμοί της εφοδιαστικής αλυσίδας μπορούν να εφαρμόσουν την τεχνητή νοημοσύνη για να βιώσουν αυτά τα οφέλη, από έξυπνες προσομοιώσεις έως αυτοματοποιημένο έλεγχο ποιότητας. Η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης θα είναι το κλειδί για την εξέλιξη της εφοδιαστικής αλυσίδας και την προσαρμογή στις σημερινές προκλήσεις της εφοδιαστικής αλυσίδας.

1. Βελτιστοποίηση με προσομοιώσεις AI

Το AI είναι εξαιρετικό στην ανάλυση δεδομένων για την πρόβλεψη των αποτελεσμάτων. Οι επιχειρήσεις της εφοδιαστικής αλυσίδας μπορούν να χρησιμοποιήσουν αυτή τη δυνατότητα για να βελτιστοποιήσουν τις δραστηριότητές τους μέσω προσομοιώσεων τεχνητής νοημοσύνης. Το AI μπορεί να αξιολογήσει μια συγκεκριμένη ρύθμιση λειτουργιών και να εντοπίσει σημεία συμφόρησης και πιθανά ζητήματα.

Σε μια προσομοίωση, υπάρχει πολύ μεγαλύτερη ευελιξία για τις επιχειρήσεις της εφοδιαστικής αλυσίδας να βελτιστοποιήσουν τις δραστηριότητές τους χωρίς να προκαλούν καθυστερήσεις στη διαδικασία στον πραγματικό κόσμο. Η Google κυκλοφόρησε ένα τέτοιο ψηφιακό δίδυμο εργαλείο βασισμένο σε AI το 2021, το οποίο ήταν έχει σχεδιαστεί για να βοηθά τις επιχειρήσεις της εφοδιαστικής αλυσίδας εξοικονομήστε χρήματα μέσω της βελτιστοποίησης. Αυτοί οι τύποι εργαλείων μπορούν να είναι εξαιρετικά αποτελεσματικοί για οποιονδήποτε κρίκο στην αλυσίδα εφοδιασμού.

Για παράδειγμα, ένας διευθυντής αποθήκης θα μπορούσε να δημιουργήσει ένα ψηφιακό δίδυμο ολόκληρης της αποθήκης του. Θα μπορούσε στη συνέχεια να χρησιμοποιήσει μια προσομοίωση logistics AI σε αυτό το ψηφιακό δίδυμο για να πειραματιστεί με διαφορετικές στρατηγικές βελτιστοποίησης. Με αυτόν τον τρόπο, είναι σε θέση να βρει τη βέλτιστη στρατηγική logistics για την αποθήκη χωρίς να διαταράξει τις λειτουργίες του πραγματικού κόσμου.

2. Αυτοματοποιημένη Διαχείριση Αποθεμάτων

Οι αποθήκες είναι κρίσιμοι κρίκοι στην εφοδιαστική αλυσίδα. Εάν μια αποθήκη λειτουργεί ανεπαρκώς ή διαχειρίζεται το απόθεμα ανεπαρκώς, θα μπορούσε να προκαλέσει σοβαρές κυματιστικές επιπτώσεις σε ολόκληρη την αλυσίδα εφοδιασμού. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τις αποθήκες να αυτοματοποιήσουν τη διαχείριση του αποθέματός τους, εξοικονομώντας χρόνο και χρήμα.

Για παράδειγμα, οι μονάδες θα μπορούσαν να είναι εξοπλισμένες με ετικέτες IoT που παρακολουθούν την κατάσταση κάθε στοιχείου. Εάν τα αντικείμενα μέσα σε κάθε μονάδα είναι ευπαθή, το πρόγραμμα παρακολούθησης IoT θα παρακολουθεί πόσο κοντινές είναι οι ημερομηνίες λήξης. Οι ετικέτες IoT μπορούν να στείλουν δεδομένα όπως αυτό σε έναν κόμβο AI που διαχειρίζεται όλα αυτά τα δεδομένα αποθέματος. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί στη συνέχεια να ειδοποιεί τους διαχειριστές αποθήκης όταν οι μονάδες αποθέματος πλησιάζουν στη λήξη τους ή όταν τα επίπεδα αποθέματος υπερβαίνουν ή κάτω από ένα συγκεκριμένο όριο.

3. Κυβερνοασφάλεια της Εφοδιαστικής Αλυσίδας

Η κυβερνοασφάλεια δεν ήταν ποτέ πιο σημαντική για τους οργανισμούς της εφοδιαστικής αλυσίδας. Στην πραγματικότητα, το 2022, το ransomware-as-a-service έχει εμφανιστεί ως μια εντελώς νέα υπόγεια αγορά όπου οι χάκερ μπορούν να αγοράσουν ransomware για να πραγματοποιήσουν γρήγορες επιθέσεις σε επιχειρήσεις. Οι μεγάλες επιχειρήσεις δεν είναι τα μόνα μέλη της εφοδιαστικής αλυσίδας που πλήττονται επίσης. Ένα περιστατικό το 2022 επηρέασε έως και το 2000 μεμονωμένες μικρές και μεσαίες επιχειρήσεις.

Η διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας χρειάζεται αποτελεσματική, ευέλικτη κυβερνοασφάλεια για να παραμείνει μπροστά από αυτές τις απειλές σε κάθε βήμα της αλυσίδας. Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα εξαιρετικά αποτελεσματικό εργαλείο για την επίτευξη αυτού του στόχου λόγω των ικανοτήτων αναγνώρισης προτύπων.

Για παράδειγμα, μια αποθήκη θα μπορούσε να χρησιμοποιεί AI για να παρακολουθεί συνεχώς τη δραστηριότητα σύνδεσης στους διακομιστές της. Εάν το AI εντοπίσει ύποπτες ή μη εξουσιοδοτημένες προσπάθειες σύνδεσης, μπορεί να ειδοποιήσει το προσωπικό ασφαλείας και ακόμη και να αποκλείσει τον ύποπτο λογαριασμό.

4. Πρόβλεψη ζήτησης AI

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει πολλά να προσφέρει στους κατασκευαστές και στους λιανοπωλητές, επίσης. Αυτές οι επιχειρήσεις μπορούν να χρησιμοποιήσουν εργαλεία ανάλυσης δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης για να αποκτήσουν μια ακριβή ιδέα για το πώς θα είναι η προσφορά και η ζήτηση στα μελλοντικά τρίμηνα. Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αναλύσουν πολλά σύνολα δεδομένων, όπως δεδομένα πωλήσεων και τάσεις των καταναλωτών, για να προβλέψουν πόσο από ένα συγκεκριμένο προϊόν θα είναι σε ζήτηση.

Η ακριβής πρόβλεψη ζήτησης επιτρέπει σε κάθε κρίκο της αλυσίδας εφοδιασμού να μειώσει τη συνολική πίεση της προσφοράς. Εάν οι κατασκευαστές γνωρίζουν ακριβώς πόση ποσότητα από ένα συγκεκριμένο υλικό θα χρειαστούν, δεν χρειάζεται να επιβαρύνουν υπερβολικά τους προμηθευτές πρώτων υλών παραγγέλνοντας περίσσεια.

Το ίδιο ισχύει και για τους λιανοπωλητές που υποβάλλουν τις παραγγελίες τους στους κατασκευαστές. Σε τελική ανάλυση, αυτό θα μπορούσε να βοηθήσει στη μείωση των απορριμμάτων και στην αλυσίδα εφοδιασμού.

5. Μείωση αποβλήτων και σφαλμάτων

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να είναι ένα εξαιρετικά πολύτιμο εργαλείο για τη μείωση της σπατάλης υλικών και τη βελτίωση του γενικού ποιοτικού ελέγχου στην αλυσίδα εφοδιασμού. Αυτό οφείλεται σε μεγάλο βαθμό στο απίστευτο δυνατότητες μηχανικής μάθησης, το οποίο επιτρέπει σε πράγματα όπως η όραση υπολογιστή να μάθουν πώς να αυτοματοποιούν κατά τα άλλα πολύπλοκες διαδικασίες. Οι επιχειρήσεις της εφοδιαστικής αλυσίδας μπορούν να συνδυάσουν την τεχνητή νοημοσύνη και το IoT για γρήγορη, ακριβή μείωση των αποβλήτων και των σφαλμάτων.

Για παράδειγμα, μια κατασκευαστική εταιρεία μπορεί να θέλει να αυτοματοποιήσει τον ποιοτικό έλεγχο για τα κουτιά από χαρτόνι. Μια κάμερα με τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί για τη σάρωση των κουτιών καθώς περνούν από τη γραμμή συναρμολόγησης, εντοπίζοντας γρήγορα τυχόν ατέλειες χωρίς να δημιουργηθεί συμφόρηση.

Ομοίως, οι συσκευές IoT θα μπορούσαν να χρησιμοποιηθούν για τη συλλογή δεδομένων σχετικά με το πόση πρώτη ύλη χρησιμοποιείται στη διαδικασία κατασκευής. Οι αλγόριθμοι ανάλυσης δεδομένων AI θα μπορούσαν να χρησιμοποιήσουν αυτά τα δεδομένα για να προσδιορίσουν πού χρησιμοποιούνται τα περισσότερα υλικά και πού σπαταλούνται περισσότερο τα υλικά.

Αυτές οι πληροφορίες επιτρέπουν στις επιχειρήσεις να χρησιμοποιούν τις πρώτες ύλες τους πιο αποτελεσματικά και να μειώνουν τη συνολική πίεση στην αλυσίδα εφοδιασμού.

6. Παρακολούθηση της βιωσιμότητας της εφοδιαστικής αλυσίδας

Η βιωσιμότητα έχει γίνει βασική προτεραιότητα σε όλη την εφοδιαστική αλυσίδα τα τελευταία χρόνια. Από τη μία πλευρά, είναι καλό για το περιβάλλον και για τους ανθρώπους που εργάζονται και υποστηρίζουν την εφοδιαστική αλυσίδα.

Επιπλέον, οι πρωτοβουλίες βιωσιμότητας συχνά επικεντρώνονται στη μείωση των αποβλήτων, κάτι που αποτελεί σημαντικό μέρος της μείωσης της πίεσης στην αλυσίδα εφοδιασμού, ιδιαίτερα για τους προμηθευτές πρώτων υλών. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να παρακολουθούν τη βιωσιμότητα των αλυσίδων εφοδιασμού τους, αυξάνοντας την ορατότητα.

Ένα εξαιρετικό παράδειγμα είναι η βελτιστοποίηση διαδρομής χρησιμοποιώντας αλγόριθμους εφοδιαστικής τεχνητής νοημοσύνης. Οι επιχειρήσεις μπορούν να μειώσουν το αποτύπωμα άνθρακα των αλυσίδων εφοδιασμού τους, προσδιορίζοντας τις πιο αποτελεσματικές ναυτιλιακές διαδρομές προς χρήση, είτε στην ξηρά είτε στη θάλασσα.

Επιπλέον, οι συσκευές AI και IoT μπορεί ακόμη και να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις να παρακολουθούν τη βιωσιμότητα μεταξύ των συνεργατών και των προμηθευτών τους. Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να παρακολουθούν από πού προέρχονται όλα τα εξαρτήματα για ένα τελικό προϊόν σε όλη την αλυσίδα εφοδιασμού. Αυτό θα αυξήσει την ορατότητα και θα επιτρέψει στις επιχειρήσεις να βελτιώσουν την επίγνωση των πιθανών αδύναμων σημείων βιωσιμότητας.

Για παράδειγμα, ένας προμηθευτής μπορεί να χρησιμοποιεί επιβλαβείς βαφές στη διαδικασία κατασκευής του. Εάν μια επιχείρηση είναι σε θέση να το γνωρίζει αυτό χάρη στην τεχνητή νοημοσύνη, μπορεί να επιλέξει έναν πιο βιώσιμο προμηθευτή.

Χτίζοντας μια πιο έξυπνη αλυσίδα εφοδιασμού με AI

Η τεχνητή νοημοσύνη θα συμβάλει καθοριστικά στην καινοτομία των διαδικασιών εφοδιαστικής αλυσίδας για τη δημιουργία μιας πιο αποτελεσματικής, βιώσιμης εφοδιαστικής αλυσίδας στο μέλλον. Οι επιχειρήσεις σε κάθε κρίκο της εφοδιαστικής αλυσίδας μπορούν να εφαρμόσουν τεχνητή νοημοσύνη για να αυτοματοποιήσουν τις διαδικασίες, να βελτιώσουν τις λειτουργίες τους, να ενισχύσουν την ασφάλειά τους και να κάνουν καλύτερη χρήση των πρώτων υλών. Με τη σωστή τεχνολογία στη διάθεσή σας, κάθε επιχείρηση εφοδιαστικής αλυσίδας μπορεί να εξελιχθεί για να ανταποκριθεί στις σημερινές προκλήσεις.