Πιο έξυπνα, πιο γρήγορα, πιο δυνατά: Πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη αναδιαμορφώνει τη σύγχρονη αλυσίδα εφοδιασμού

Η σύγχρονη εφοδιαστική αλυσίδα βρίσκεται σε οριακό σημείο.

Η μεταβλητότητα έχει γίνει ο κανόνας και σε κάθε περιοχή και κλάδο, οι ηγέτες της εφοδιαστικής αλυσίδας αντιμετωπίζουν μια σύγκλιση δυνάμεων που οι παραδοσιακές μέθοδοι δεν μπορούν πλέον να διαχειριστούν. Αυτό που κάποτε έμοιαζε με μεμονωμένες διαταραχές, γεωπολιτικές αναταραχές, γεγονότα που σχετίζονται με το κλίμα ή μεταβολές στη ζήτηση των καταναλωτών, έχει πλέον γίνει συνεχείς, επιδεινούμενες πιέσεις.

Σε αυτό το σημείο καμπής, τρεις καθολικοί παράγοντες επηρεάζουν τις λειτουργίες της εφοδιαστικής αλυσίδας: οι αμείλικτοι μακροοικονομικοί άνεμοι, οι εντεινόμενες πιέσεις στα περιθώρια κέρδους και η επείγουσα ανάγκη υιοθέτησης της Τεχνητής Νοημοσύνης. Οποιοδήποτε από αυτά θα αποτελούσε πρόκληση. Μαζί, αντιπροσωπεύουν μια τέλεια καταιγίδα, μια που απαιτεί κάτι περισσότερο από σταδιακή αλλαγή, αλλά μια θεμελιωδώς νέα προσέγγιση στη διαχείριση των εφοδιαστικών αλυσίδων.

Η τέλεια καταιγίδα: τρεις δυνάμεις που αναδιαμορφώνουν τις αλυσίδες εφοδιασμού

Μακροοικονομικές αντιξοότητες: η αστάθεια είναι η νέα κανονικότητα

Οι γεωπολιτικές συγκρούσεις και τα κλιματικά γεγονότα καθορίζουν πλέον τις παγκόσμιες αλυσίδες εφοδιασμού. Οι πρόσφατες εντάσεις κοντά στο Στενό του Ορμούζ, όπου διακινείται σχεδόν το 20% του παγκόσμιου πετρελαίου, έχουν αυξήσει το κόστος των καυσίμων και τα ασφάλιστρα. αναγκάζοντας ορισμένους αερομεταφορείς να εξετάσουν το ενδεχόμενο δαπανηρών αναδρομολογήσεων στην Αφρική. Εν τω μεταξύ, οι πολιτικοί ελιγμοί, οι τυφώνες, οι ξηρασίες και οι εργατικές κινητοποιήσεις επιδεινώνουν τις καθυστερήσεις και διαταράσσουν τον προγραμματισμό των αποθεμάτων. Μόλις πέρυσι, είδαμε 29 ημέρες απεργίας στα λιμάνια και η τιμολογιακή κρίση αναγκάζει τις εταιρείες να ακυρώσουν και να αντικαταστήσουν ολόκληρα σχέδια πλοίων.

Οι συνέπειες διαχέονται σε παγκόσμιο επίπεδο. Μια εκτίμηση υποδηλώνει ότι οι διαταραχές μόνο μέσω της Διώρυγας του Σουέζ πρόσθεσαν 0.7 μονάδες στον παγκόσμιο βασικό πληθωρισμό αγαθών. Εν τω μεταξύ, οι απεργίες στα λιμάνια, οι αλλαγές στην εμπορική πολιτική και οι μετεγκαταστάσεις παραγωγής επιταχύνουν την πολυπλοκότητα που πρέπει να διαχειριστούν οι επαγγελματίες της εφοδιαστικής αλυσίδας.

Η συμπίεση περιθωρίου κέρδους: αυξημένες προσδοκίες, μειωμένοι πόροι

Οι εταιρείες καλούνται να κάνουν περισσότερα με λιγότερα. Αυτό σημαίνει μείωση του κόστους μεταφοράς, μείωση του κεφαλαίου κίνησης και βελτίωση της εξυπηρέτησης πελατών, όλα αυτά με παράλληλη επίτευξη των στόχων βιωσιμότητας. Δεν είναι απλώς δύσκολο· είναι συχνά αντιφατικό. Ωστόσο, οι περισσότερες εταιρείες της Global 2000 αναμένουν μείωση του κόστους μεταφοράς κατά 10% φέτος. Ταυτόχρονα, α Ένα τεράστιο ποσό 9.7 τρισεκατομμυρίων δολαρίων σε κεφάλαιο κίνησης είναι παγιδευμένο σε αποθέματα ασφαλείας παγκοσμίως κάθε χρόνο.

Αυτή δεν είναι απλώς μια τεχνική πρόκληση. Είναι και ανθρώπινη. Οι αναλυτές μεταφορών αφιερώνουν ακόμη περισσότερο χρόνο στην χειροκίνητη επεξεργασία δεδομένων. Εν τω μεταξύ, οι ομάδες εμπειρίας πελατών αντιμετωπίζουν τις αυξανόμενες προσδοκίες και μια προσέγγιση μηδενικής ανοχής για τις αποτυχίες των υπηρεσιών. Η πίεση για βελτίωση της απόδοσης με παράλληλη μείωση του κόστους ασκεί μια μη βιώσιμη πίεση στους οργανισμούς της εφοδιαστικής αλυσίδας.

Η εντολή της Τεχνητής Νοημοσύνης: επείγον χωρίς σαφήνεια

Η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει γίνει πλέον απαραίτητη. Τα στελέχη γνωρίζουν ότι τη χρειάζονται: η πλειοψηφία των CEOs λένε ότι η επιβίωσή τους εξαρτάται από αυτήν. Ωστόσο, η επιτυχής εφαρμογή της παραμένει άκαρπη. Μελέτες δείχνουν ότι το 42% των εταιρειών εγκαταλείπουν έργα Τεχνητής Νοημοσύνης στη μέση της διαδικασίας και περισσότερο από το 80% των πρωτοβουλιών Τεχνητής Νοημοσύνης δεν ξεπερνούν ποτέ το πιλοτικό στάδιο.

Ο θόρυβος γύρω από την Τεχνητή Νοημοσύνη δυσκολεύει την κατανόηση του τι είναι πραγματικό και τι υπερβολικά δημοφιλές. Πολλές πρωτοβουλίες Τεχνητής Νοημοσύνης αποτυγχάνουν όχι επειδή η τεχνολογία δεν είναι ικανή, αλλά επειδή δεν έχουν σαφή κατεύθυνση ή δεν ενσωματώνονται καλά με τα ήδη υπάρχοντα συστήματα. Ως αποτέλεσμα, οι εταιρείες δυσκολεύονται να αποκομίσουν πραγματική επιχειρηματική αξία παρά τις τεράστιες επενδύσεις.

Η πορεία προς τα εμπρός: Από την υπερφόρτωση δεδομένων σε αξιοποιήσιμη ευφυΐα

Καθώς οι αλυσίδες εφοδιασμού γίνονται πιο περίπλοκες και διασυνδεδεμένες, η λήψη αποφάσεων βαλτώνει ολοένα και περισσότερο από πάρα πολλά δεδομένα και πολύ λίγη σαφήνεια, καθιστώντας την ικανότητα λήψης γρήγορων και σίγουρων αποφάσεων ακόμη πιο κρίσιμη.

Πολλοί οργανισμοί έχουν επενδύσει σε πλατφόρμες ορατότητας και εργαλεία ανάλυσης, ωστόσο εξακολουθούν να δυσκολεύονται να λάβουν έγκαιρες και τεκμηριωμένες αποφάσεις. Για να αντιμετωπίσουν τις σημερινές προκλήσεις, η Τεχνητή Νοημοσύνη πρέπει να εφαρμοστεί για να επιτρέψει την πιο έξυπνη και ταχύτερη δράση.

Για να βοηθήσουμε τους ηγέτες της εφοδιαστικής αλυσίδας να αντιμετωπίσουν αυτές τις προκλήσεις, ακολουθούν τέσσερις τρόποι με τους οποίους η Τεχνητή Νοημοσύνη παρέχει ήδη απτά οφέλη σε όλους τους κλάδους - και πώς να προσεγγίσουμε την υιοθέτησή της με σύνεση:

1. Προβλεπτική διαχείριση διαταραχών
   Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τους οργανισμούς να μεταβούν από την αντιδραστική πυρόσβεση στην προληπτική διαχείριση κινδύνων. Αναλύοντας ιστορικά δεδομένα, ζωντανές ροές δεδομένων και εξωτερικά σήματα, όπως καιρικά φαινόμενα, γεωπολιτικά γεγονότα και συμφόρηση λιμένων, τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να εντοπίσουν νωρίτερα τους αναδυόμενους κινδύνους. Αυτό επιτρέπει στις ομάδες της εφοδιαστικής αλυσίδας να αξιολογούν εναλλακτικές διαδρομές ή να προσαρμόζουν τα επίπεδα αποθεμάτων πριν κλιμακωθούν τα προβλήματα. Για παράδειγμα, κατά τη διάρκεια της κατάρρευσης της γέφυρας της Βαλτιμόρης, μια μεγάλη αυτοκινητοβιομηχανία πέτυχε 16 εκατομμύρια δολάρια σε αποφυγή κόστους αξιοποιώντας την Τεχνητή Νοημοσύνη για να πλοηγηθεί στην αναστάτωση.
2. Αυτοματοποιημένη διαχείριση και απόκριση εξαιρέσεων
   Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό ανωμαλιών στα δεδομένα αποστολών ή στην απόδοση των προμηθευτών και να προτείνει διορθωτικές ενέργειες σε πραγματικό χρόνο. Σε μια περίπτωση, ένας καναδός κατασκευαστής ανταλλακτικών αυτοκινήτων πέτυχε αύξηση 100% στην παραγωγικότητα χωρίς να αποκτήσει προσωπικό. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για τη διαχείριση του αυξανόμενου αριθμού εξαιρέσεων, όπως οι καθυστερημένες παραδόσεις ή οι αναντιστοιχίες αποθεμάτων, επειδή σημαίνει ότι δεν χρειάζεται να παρακολουθείτε κάθε πρόβλημα χειροκίνητα. Η αυτοματοποίηση των τακτικών απαντήσεων επιτρέπει στις ομάδες να εστιάζουν σε ζητήματα υψηλής προτεραιότητας και σε μακροπρόθεσμες βελτιώσεις.
3. Εξυπνότερος σχεδιασμός ζήτησης και αποθεμάτων
   Χρησιμοποιώντας μια ποικιλία πηγών δεδομένων, από τα σήματα της αγοράς έως τις τάσεις των σημείων πώλησης (POS), η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει την ακρίβεια με την οποία οι εταιρείες προβλέπουν τη ζήτηση και διαχειρίζονται το απόθεμα ασφαλείας. Αυτό υποστηρίζει την καλύτερη ευθυγράμμιση μεταξύ προσφοράς και ζήτησης, μειώνοντας τόσο τις ελλείψεις όσο και το πλεονάζον απόθεμα. Για παράδειγμα, μια κορυφαία ελβετική εταιρεία ιατροτεχνολογικών προϊόντων και οφθαλμολογικής φροντίδας μείωσε το απόθεμα κατά μία ημέρα και σημείωσε ετήσια εξοικονόμηση 15 εκατομμυρίων δολαρίων. Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί ακόμη και να επισημάνει πού η αναδιάρθρωση του αποθέματος σε όλες τις περιοχές θα μπορούσε να βελτιώσει τα επίπεδα εξυπηρέτησης ή να μειώσει το κόστος μεταφοράς.
4. Μείωση τριβής μέσω αυτοματοποίησης και ενίσχυσης
   Η Τεχνητή Νοημοσύνη επιτρέπει την καλύτερη συνεργασία παρέχοντας κοινές πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο που ευθυγραμμίζουν τις ομάδες σε όλους τους τομείς της εφοδιαστικής, των προμηθειών, των οικονομικών και της εξυπηρέτησης πελατών. Με μια ενοποιημένη εικόνα των λειτουργιών, οι οργανισμοί μπορούν να συντονίζουν τις αντιδράσεις τους πιο αποτελεσματικά και να λαμβάνουν ταχύτερες, κοινές αποφάσεις. Όταν είναι πλήρως ενσωματωμένη, η Τεχνητή Νοημοσύνη λειτουργεί ως συγκυβερνήτης—μειώνοντας το κόστος της εφοδιαστικής αλυσίδας και της εφοδιαστικής έως και... 15% μέσω βελτιστοποίησης ενώ παράλληλα απελευθερώνει τις ομάδες ώστε να επικεντρωθούν σε στρατηγικό, διαλειτουργικό έργο. Για παράδειγμα, μια παγκόσμια εταιρεία λιανικής πώλησης ειδών βελτίωσης σπιτιού στις ΗΠΑ χρησιμοποίησε την Τεχνητή Νοημοσύνη για να αυξήσει τον χρόνο απόκρισης σε εξαιρέσεις κατά 72%, δείχνοντας πόσο αποτελεσματική μπορεί να είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη για τον συντονισμό των προσπαθειών.

Εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης στην πράξη: Ένας οδικός χάρτης για πιο έξυπνες αλυσίδες εφοδιασμού

Το μέλλον της διαχείρισης της εφοδιαστικής αλυσίδας έγκειται στον συνδυασμό της ανθρώπινης κρίσης με τις γνώσεις που βασίζονται στις μηχανές. Η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν θα αντικαταστήσει την εμπειρία και τη διαίσθηση των επαγγελματιών της εφοδιαστικής αλυσίδας, αλλά μπορεί να ενισχύσει τον αντίκτυπό τους. Αναδεικνύοντας κρυμμένα μοτίβα, προβλέποντας κινδύνους και βελτιώνοντας την ταχύτητα και την ποιότητα των αποφάσεων, η Τεχνητή Νοημοσύνη επιτρέπει στις ομάδες να λειτουργούν πιο προληπτικά.

Ωστόσο, η αξιοποίηση των δυνατοτήτων της Τεχνητής Νοημοσύνης απαιτεί περισσότερα από την απλή εφαρμογή νέας τεχνολογίας. Απαιτεί στρατηγική ευθυγράμμιση, προσεκτική εφαρμογή και μια κουλτούρα έτοιμη για αλλαγή. Για τους οργανισμούς που επιθυμούν να δημιουργήσουν πιο προσαρμοστικές και ανθεκτικές λειτουργίες, ακολουθούν τρία βασικά βήματα για να κάνουν την Τεχνητή Νοημοσύνη να λειτουργήσει:

1. Ξεκινήστε με μια στοχευμένη περίπτωση χρήσης
   Αντί να επιχειρήσετε να αναδιαμορφώσετε ολόκληρη την αλυσίδα εφοδιασμού σας, ξεκινήστε με ένα καθορισμένο πρόβλημα για το οποίο η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι κατάλληλη να λύσει, όπως η βελτίωση της ακρίβειας του εκτιμώμενου χρόνου άφιξης (ETA), η απλοποίηση του χειρισμού εξαιρέσεων ή η βελτιστοποίηση της κατανομής αποθεμάτων. Οι πρώτες νίκες βοηθούν στην οικοδόμηση εμπιστοσύνης, δικαιολογούν περαιτέρω επενδύσεις και δημιουργούν ορμή.
2. Διασφάλιση ετοιμότητας δεδομένων
   Η Τεχνητή Νοημοσύνη ευδοκιμεί με έγκαιρα, δομημένα και ολοκληρωμένα δεδομένα. Πριν από την κλιμάκωση, βεβαιωθείτε ότι υπάρχει βασική διακυβέρνηση δεδομένων. Αυτό σημαίνει τυποποίηση των εισροών, ανάλυση των σιλό δεδομένων και βελτίωση της ορατότητας σε όλα τα συστήματά σας. Με μια ισχυρή υποδομή δεδομένων, μπορείτε να περιμένετε ότι τα αποτελέσματα του μοντέλου σας θα είναι πιο αξιόπιστα και αποτελεσματικά.
3. Συμμετοχή διαλειτουργικών ομάδων
   Η επιτυχημένη υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης δεν αφορά μόνο τους αλγόριθμους — αφορά και τους ανθρώπους. Όλοι, από τις λειτουργίες, την πληροφορική, την ανάλυση και τους επιχειρηματικούς χρήστες, θα πρέπει να συμμετέχουν από την αρχή. Όταν οι άνθρωποι συνεργάζονται στην ανάπτυξη, διασφαλίζεται ότι τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης είναι όχι μόνο ακριβή, αλλά και ερμηνεύσιμα, εύχρηστα και εντάσσονται σε πραγματικές ροές εργασίας.

Όταν αυτά τα στοιχεία συνδυάζονται, η Τεχνητή Νοημοσύνη γίνεται ένα πρακτικό, ενσωματωμένο μέρος της λήψης αποφάσεων. Αυτές οι αποφάσεις δεν είναι αποφάσεις για την αλυσίδα εφοδιασμού. Είναι επιχειρηματικές αποφάσεις που επηρεάζουν τους ισολογισμούς. Οι οργανισμοί που αξιοποιούν τις δυνατότητες της Τεχνητής Νοημοσύνης —ενεργώντας με βάση δεδομένα σε πραγματικό χρόνο με αυτοπεποίθηση, συνέπεια και σε μεγάλη κλίμακα — θα είναι αυτοί που θα ηγηθούν. Με τη σωστή βάση, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τις αλυσίδες εφοδιασμού να εξελιχθούν από αντιδραστικές σε ανθεκτικές, έτοιμες να αντιμετωπίσουν οποιεσδήποτε προκλήσεις βρίσκονται μπροστά τους.