AI parandab tarneahela jätkusuutlikkust

Tehisintellekt (AI) pakub mitmeid võimalusi tarneahela jätkusuutlikkuse parandamiseks. Tehisintellekti integreerimine tarneahela juhtimisse võib kaasa tuua optimeeritud toiminguid, vähendada jäätmeid, paremat nõudluse prognoosimist ja keskkonnasõbralikumaid tavasid.

Siit saate teada, kuidas AI juhib tarneahela jätkusuutlikkust.

1. Nõudluse prognoosimine

Traditsioonilised prognoosimeetodid võivad viia üle- või alatootmiseni, mis ei ole pikas perspektiivis jätkusuutlikud. AI suudab aga nõudlust täpselt prognoosida, analüüsides erinevatest allikatest pärit suuri andmekogumeid. See tagab ettevõtetele toota ainult vajalikes kogustes, minimeerides raiskamise ja liigse.

2. Tarnija jälgimine ja marsruutimine

AI aitab valida jätkusuutlikke tarnijaid, analüüsides nende keskkonna- ja sotsiaaljuhtimise andmeid. Ettevõtted saavad säilitada jätkusuutlikkuse kogu tarneahelas, valides õiged tarnijad.

Lisaks valikule jälgib tehisintellekt aktiivselt ka tarnijaid reaalajas. See tagab, et nad järgivad järjekindlalt kehtestatud jätkusuutlikkuse standardeid.

3. Ressursihaldus

Intelligentsed süsteemid tuvastavad tarneahela ebatõhususe ja raiskamise. Nende ebatõhususte kõrvaldamisega saavad organisatsioonid märkimisväärselt vähendada jäätmeid tootmise, ladustamise ja jaotamise etapis. Tehisintellekt hindab ressursside kasutamist tootmisprotsessides, soovitades säästvamaid alternatiive või viise, kuidas vähem ressursse kasutada.

Selle asemel, et lihtsalt seadmete probleemidele reageerida, ennustab tehisintellekt jõudlusandmeid analüüsides võimalikke masinate või sõidukite rikkeid. See ennetav lähenemine tagab hoolduse või asendamise enne rikete tekkimist, vältides raiskavaid hädaremonti.

4. Kasu keskkonnale

Süsteem võib vaadata pakendi tõhusust ja materjale, soovitada konstruktsioonimuudatusi, et minimeerida materjalide kasutamist või edendada biolagunevaid või taaskasutatavaid alternatiive. AI hõlbustab toodete tagastamise, parandamise, ringlussevõtu ja materjalide taaskasutamise haldamist, aidates kaasa jätkusuutlikumale ringmajandusele.

Tehisintellektil on laonduses ja tootmises ülioluline roll, jälgides energiatarbimise mustreid. Seda tehes annab see väärtuslikku teavet tõhusama energiakasutuse või isegi taastuvatele allikatele ülemineku kohta. Andurite abil jälgib tehisintellekt erinevate tarneahela protsesside reaalajas. See aitab ettevõtetel kiiresti tegeleda ressursside raiskamise või suurte heitkogustega.

Ettevõtted optimeerivad marsruutimist, võimaldades tehisintellektisüsteemidel seda määrata kõige tõhusamad transpordimarsruudid, kütusekulu minimeerimine, kulude vähendamine, kahjulike heitkoguste vähendamine ja puhtama keskkonna edendamine.

5. Tarbija sentiment

AI analüüsib tarbijate suhtumist jätkusuutlikkusesse. Nende teadmiste abil saavad ettevõtted liikuda jätkusuutlikumate tootesarjade poole ja võtta kasutusele keskkonnasõbralikud tavad.

AI simuleerib potentsiaalseid tarneahela stsenaariume, et hinnata nende keskkonna- ja sotsiaalseid tulemusi, aidates ettevõtetel teha jätkusuutlikke otsuseid. Uuringud on näidanud müük võib kasvada kuni 20% ettevõtte sotsiaalse vastutuse tõttu.

AI kasutamise väljakutsed tarneahela jätkusuutlikkuse tagamiseks

AI on kahtlemata jätkusuutlikkuse püüdluste lahutamatu osa. Kuid tööstuse praeguste tehnoloogiate juures on mõned puudused, mida organisatsioonid peavad enne intelligentsete süsteemide rakendamist arvestama. Nende väljakutsete mõistmine võimaldab neil maksimeerida tehisintellektist saadavat kasu.

1. Andmete kvaliteet ja kättesaadavus

AI mudelite tõhus toimimine sõltub suuresti andmetest. Kui ettevõtted ei paku puhtaid, struktureeritud ja kõikehõlmavaid andmeid, võivad need mudelid anda ebatäpseid tulemusi, mistõttu süsteem teeb ekslikke ennustusi.

2. Integratsiooniraskused

Paljud ettevõtted kasutavad endiselt tarneahela pärandsüsteeme. Need vanemad süsteemid tekitavad sageli probleeme, kui ettevõtted püüavad integreerida kaasaegseid tehisintellektilahendusi, muutes protsessi keeruliseks ja ressursimahukaks. Lisaks ei seisne tehisintellekti seadistamine tarneahela toimingute jaoks ainult tehnoloogias. See hõlmab strateegiate kohandamist, rollide ümberdefineerimist ja kogu organisatsiooni vastavust uuele lähenemisele.

Kulud on veel üks oluline kaalutlus, kuna tehisintellekti lahenduste rakendamine tarneahelas võib eelarveid pingutada. Ettevõtetel tekivad kulutused, mis on seotud tehnoloogia omandamise, süsteemiintegratsiooni, töötajate koolituse ja pideva süsteemihooldusega.

3. Muudatuste juhtimine

Kui ettevõtted juurutavad tehisintellekti oma tarneahelasse, kohandavad nad sageli pikaajalisi protsesse ja töövooge. Traditsiooniliste meetoditega harjunud töötajad võivad nendele muutustele vastu seista, muutes ülemineku keeruliseks.

Tehisintellektil on märgatav oskuste puudujääk, kuna tegemist on suhteliselt uue valdkonnaga. Ettevõtetel on sageli raske palgata või säilitada inimesi, kellel on tarneahela toimingutes tehisintellekti juhtimiseks vajalikud teadmised. Lisaks lisavad tehisintellekti eksperdid ja treenerid investeeringukulusid tehisintellekti ettevõtte protsessidesse integreerimisel.

4. Liigne sõltuvus tehnoloogiast

Intelligentsed süsteemid võivad anda organisatsioonidele vale turvatunde. Kuigi tehisintellekt on väga töökindel ja täpne, võib süsteemi tõrge või viga põhjustada tarneahelas olulisi häireid ilma korraliku inimliku järelevalveta. See kehtib eriti olukordade kohta kus nüansirikas inimlik otsustusvõime on vajalik.

5. Eelarvamused ja turvaprobleemid

AI mudelid võivad mõnikord kajastada nende koolitusandmetes esinevaid eelarvamusi. Kui see juhtub, võib süsteem teha otsuseid, mis ei ole kooskõlas ettevõtte eetiliste standardite või ühiskondlike normidega. Näiteks võib tõhususe ja madalate kulude eelistamiseks koolitatud tehisintellekt tellida mittebiolagunevaid või taaskasutatavaid pakendeid – see on problemaatiline ettevõttele, kes positsioneerib end keskkonnasõbraliku kaubamärgina.

Mõned AI-algoritmid töötavad "mustade kastidena", muutes nende otsustusprotsessid läbipaistmatuks. Selguse puudumine võib põhjustada selle, et sidusrühmad ja kasutajad ei usalda tehnoloogiat. AI integreerimine tarneahelatesse suurendab ka küberrünnakute ohtu. Pahatahtlikud üksused võivad neid tehisintellektisüsteeme sihtida, et häirida toiminguid või pääseda juurde konfidentsiaalsetele andmetele.

6. Skaleeritavus ja regulatiivsed probleemid

Ettevõtte kasvades peab tehisintellekti lahendus sellega koos skaleeruma. Mõned platvormid ei skaleerita aga tõhusalt, mis põhjustab töös kitsaskohti. Arukate süsteemide arenev maastik toob endaga kaasa ka muutuvad regulatsioonid. Ettevõtted peavad olema nende muudatustega kursis, et järgida tingimusi, mis võib olla nõudlik.

AI tegelikud juhtumiuuringud tarneahela jätkusuutlikkuses

Mitmed organisatsioonid on tehisintellektiga juba tegelenud, optimeerides selle kasutamist tarneahelas, enamasti heade tulemustega. Mõned ettevõtted teatavad isegi, et tehisintellekt tagab kiirema täitmise kuni 6.7 päeva võrreldes nende tavapäraste meetoditega.

Stella McCartney ja Google

Mitmed moetööstuse tegijad on Google'iga koostööd teinud, sealhulgas Stella McCartney. Koos on nad välja töötanud tööriista, mis kasutab andmeanalüüsi ja masinõpet. See tööriist annab selge ülevaate a tarneahela keskkonnamõju, aidates moebrändidel valida jätkusuutlikke tooraineid ja tootmistehnikaid.

Starbucks

Starbucks on näidanud üles pühendumust säästvalt toodetud kohvi hankimisele. See võttis kasutusele tehisintellekti ja plokiahela, et pakkuda tarbijatele oa-tassi jälgitavust. Nüüd saavad tarbijad jälgida oma kohvi päritolu, säästva päritoluga ubade tagamine ja õiglane hüvitis põllumajandustootjatele.

Unilever

Arvestades palmiõli laialdast kasutamist toodetes, kasutab Unilever oma palmiõli tarneahela jälgimiseks satelliitseiret, tehisintellekti ja geograafilise asukoha andmeid. Eesmärk on võidelda palmiõli tootmisega seotud metsade hävitamise vastu. See tehnoloogia pakub reaalajas teated metsade hävitamise ohtude kohta, mis suunab ettevõtet jätkusuutlike otsuste poole.

Walmart

Walmart on rakendanud AI ja plokiahelal põhinev süsteem oma kauplustes olevate toiduainete päritolu jälgimiseks. Lisaks toiduohutuse tagamisele võimaldab see süsteem Walmartil tuvastada jätkusuutlikke tarnijaid ja seada nende äri prioriteediks.

AI-põhine tarneahela jätkusuutlikkus

Tehisintellekt võib tarneahela toiminguid revolutsiooniliselt muuta, kuid selle väljakutsete tähelepanelik teadlikkus ja hoolikas kaalumine on üliolulised. Tõhus planeerimine, pidev koolitus ja perioodilised hindamised võivad aidata neid väljakutseid leevendada ning tagada, et tehisintellekti integreerimine on investeeringut väärt.

Kõik need reaalmaailma näited rõhutavad tehisintellekti rolli tarneahela läbipaistvuse, jälgitavuse ja reaalajas jälgimise suurendamisel. Oma tarneahelate selgema pilguga saavad ettevõtted teha teadlikke otsuseid, mis seavad esikohale jätkusuutlikkuse, minimeerivad keskkonnamõju ja edendavad eetilist hankimist.