Kuidas tehisintellekt kõrvaldab levinud tarneahela kitsaskohad

Tarneahela kitsaskohad võivad olla tootjate, tarnijate ja turustajate jaoks rahaliselt laastavad. Tehisintellekt on üks paljutõotavamaid esilekerkivaid lahendusi. Kas tehisintellekti kasutamine tarneahela juhtimises võib häireid ja viivitusi kõrvaldada?

Tarneahela kitsaskohtade ilmnemise viisid

Tarneahela kitsaskoht – punkt, kus kaubavoog on takistatud – võib tekkida mitmel põhjusel.

1. Ootamatud nõudluse tõusud

Tarbijanõudluse muutused võivad põhjustada ulatuslikke tarneahela häireid. Tootjad, tarnijad ja turustajad ei ole tavaliselt valmis tellimuste äkiliseks ja ulatuslikuks suurenemiseks, mis võib põhjustada pikki viivitusi.

2. Tööjõupuudus

Ettevõtted saavad kaupu teisaldada ainult siis, kui neil on keegi, kes neid laiali viib. Laialdane tööjõupuudus mõjutab tarneahela sektori kõiki aspekte, mistõttu on logistikaettevõtete jaoks keeruline asju sujuvalt hoida.

3. Käitise või tehase sulgemine

Isegi üks sulgemine võib avaldada lainetust kogu tarneahelale, kuna see katkestab kaubavoo. Ettevõtetel, kellel pole situatsiooniplaane, jäetakse tühimikku täita. Vahepeal koguvad nende tooted tolmu.

4. Võltsitud tooted

Logistikapettused on tohutu ülemaailmne probleem. Mõnede viimaste avalike andmete kohaselt üle 509 miljardit dollarit võltsitud tooteid 2016. aastal kaubeldi rahvusvaheliselt. Kui need sisenevad ebaseaduslikult tarneahelasse, võivad need segadusse ajada ja kaubavoogu häirida.

5. Geopoliitilised konfliktid

Kui riigid võitlevad, ei ole nende import ja eksport enam prioriteetsed – ja lähedalasuvad kaubateed muutuvad sageli ohtlikuks. Geopoliitilised konfliktid võivad häirida logistikaorganisatsioonide tavarutiine, põhjustades pikaajalisi tarneahela kitsaskohti.

6. Ekstreemsed ilmastikunähtused

Ükski koht planeedil pole äärmuslike ilmastikunähtuste eest kaitstud. Üleujutused, lumetormid, maavärinad ja tornaadod võivad takistada paatide, lennukite ja kaubaveoautode liikumist. Kuna sadenemine võib kesta päevi või nädalaid, on pikad tarneahela häired praktiliselt vältimatud.

Tarneahela kitsaskohtade kõrvaldamise tähtsus

Tarneahela kitsaskohad võivad tulusid negatiivselt mõjutada. Brändid ei saa ju lattu kinni jäänud toodete pealt raha teenida. Hilisem kahju kaubamärgi mainele – tarbijatele ei meeldi tarneviivitused – võib põhjustada pikaajalist rahalist kahju.

Mõnikord ei ole ettevõtetel võimalust oma kaupu teisaldada, kui tarneahela probleem on lahendatud. Kiiresti riknevad tooted – lilled, kosmeetika, piimatooted, taimed, tooted ja liha – võivad kiiresti kahjustuda või hävida.

Isegi logistikaprotsessiga mitteseotud inimesed kogevad negatiivset finantsmõju. Tegelikult näitavad uuringud tarneahela kitsaskohti põhjustas suure osa inflatsioonist Ameerika Ühendriikides aastatel 2021–2022. Teisisõnu maksavad kõik nende viivituste eest hinna.

Kuidas tehisintellekti kasutamine tarneahelas kitsaskohti leevendab

Tarneahelas tehisintellekti võimendavad ettevõtted võivad kiirendada oma logistikaprotsesse, saada andmepõhiseid teadmisi ja tuvastada võimalikud häirijad enne, kui need probleemiks muutuvad.

1. Ennustav analüüs

Masinõppemudelid võivad tulevaste tulemuste ennustamiseks kasutada ajaloolisi ja praeguseid andmeid. Ennustava analüüsi abil saavad logistikaettevõtted öelda, millal ja kuidas tekivad tarneahela kitsaskohad, et neid paremini vältida.

2. Nõudluse prognoosimine

Masinõppemudel võib jälgida tarbijate käitumist, turusuundumusi ja geopoliitikat, et prognoosida, millal nõudlus kasvab või langeb. Tootjatel, tarnijatel ja turustajatel on lihtsam tellimusi õigeaegselt täita, kui nad teavad, millal kiirendada või aeglustada.

3. Kvaliteedi kontroll

Tehisintellekt suudab eristada ehtsaid ja võltsitud kaupu, hoides ära tarneahela katkemise. Üks uurimisrühm töötas välja algoritmi, mis suudab neid eristada 98% ajast keskmiselt. Täiustatud kvaliteedikontroll võib hoida logistikaprotsesside sujuvat kulgu.

4. Täiustatud koordineerimine

AI-tehnoloogia võib suurendada tarneahela nähtavust ja anda andmepõhiseid teadmisi, aidates tarnijatel, turustajatel ja tootjatel koordineerida. Lisaks võivad loomuliku keele töötlemise mudelid aidata neil suhelda sõltumata nende keele- või kultuuribarjäärist.

5. Autonoomne kohaletoimetamine

Viimase miili kohaletoimetamine moodustab 50% logistikakuludest, mõnede hinnangute kohaselt. Suur tellimuste maht, ebaefektiivsed juhid ja marsruudi keerukus muudavad selle kitsaskohtadeks uskumatult altid. Tehisintellektil töötavad autonoomsed sõidukid on paljulubav lahendus – need suudavad tarnimise lihtsustamiseks tarnida esemeid eelnevalt määratletud kohtadesse, näiteks pakikappidesse.

6. Reaalajas korrigeerimised

AI kasutamine tarneahela juhtimises võimaldab logistikaettevõtetel reageerida reaalajas turu ja nõudluse muutustele. Lisaks võimaldab see neil viivituste või häirete ilmnemisel ennetavalt tegutseda.

7. Marsruudi optimeerimine 

Mõned kõige levinumad tarneahela kitsaskohtade allikad on vältimatud – logistikaettevõtted ei suuda kontrollida ilmastikuolusid ega geopoliitilisi konflikte. AI saab aga välja töötada juhtumipõhiseid situatsiooniplaane, pakkudes häiretele lahendusi enne, kui need probleemiks muutuvad. See võib soovitada alternatiivseid marsruute või tarnijaid, et asjad toimiksid sujuvalt.

Miks on AI tarneahela probleemide lahendamisel nii oluline?

Paljud logistikaorganisatsioonid on aastaid plaaninud mingil moel digitaliseerida. Tegelikult, 23% laohalduritest kavatsetakse automatiseerimistehnoloogiad kasutusele võtta 2019. aastal. Kuigi tehisintellekt on alles arenev tehnoloogia, ühtib see täpselt sellega, mida nad on otsinud.

See on üks väheseid tehnoloogiaid, mis suudavad hallata logistikaprotsessi genereeritud tohutut andmemahtu. See suudab koondada, töödelda ja analüüsida sadadest allikatest pärinevat teavet, ilma et see oleks ülekoormatud.

Kiirus on veel üks asi, mis eristab tehisintellekti sarnastest tehnoloogiatest – väga vähesed alternatiivid suudavad selle kiirusega töödelda, analüüsida ja väljastada. See võib sekundites kaaluda miljoneid võimalusi ja reageerida interaktsioonidele reaalajas.

AI peamine eelis teiste tehnoloogiate ees on võime automatiseerida ülesandeid ja tegutseda iseseisvalt. See võib töötada iseseisvalt ööpäevaringselt ja harva nõuab inimese sekkumist, mis on ideaalne tööjõupuuduse ajal.

See tehnoloogia on ka kulutõhus. Ühe uuringu kohaselt, 63% logistikaettevõtetest AI kasutamine tarneahela juhtimises teenis rohkem tulu. Lisaks teatas 61% väiksematest tegevuskuludest. 

Kuigi paljud tehnoloogiad suudavad ülesandeid automatiseerida, andmeid kiiresti töödelda või iseseisvalt töötada, suudavad väga vähesed kõike korraga teha. Seetõttu on AI nii paljutõotav lahendus tarneahela häirete ja viivituste korral.

Näited AI-st tarneahelas 

AI-toega seiresüsteemid ja vöötkoodiskannerid võivad takistada toodete defektide ja võltsingute levikut logistikakanalite kaudu. Tavaliselt asetatakse need laoseisu jälgimiseks konveierilintidele või nende lähedusse.

Logistikaettevõtted saavad integreerida tehisintellekti teiste tarneahela tehnoloogiatega. Näiteks saavad nad kasutada masinõppemudelit asjade Interneti (IoT) pakendamisandurite toiteks. Nii saavad nad saadetiste jälgimiseks analüüsida oma tooteandmeid.

Administratiivne AI tegeleb sisemise arvestuse, halduse, dokumentide töötlemise ja teabe jagamise ülesannetega. Näiteks saab see töödelda arveid, tellida saadetisi, uuendada tarnijalepinguid, saata pakkumistaotlusi ja ajastada töötajaid.

Üks tärkavatest tehisintellekti kasutusaladest tarneahelas hõlmab autonoomseid sõidukeid. Isejuhtivad tarneveokid ja droonid saavad kasutada masinõpet, et oma keskkonnale reaalajas reageerida. Kuigi isesõitvatel autodel on jäänud paar aastat arendusaega, on kontseptsiooni tõendid olemas.

AI tulevik tarneahela juhtimises 

Kuna tehisintellekt on veel suhteliselt uus, jääb selle levik tõenäoliselt mõneks aastaks madalaks. Kuigi 73% logistikaettevõtetest tunnevad end uute tehnoloogiate suhtes optimistlikult, 50% plaanib juurutamist edasi lükata, kuni see muutub vähem riskantseks. Tundub, et paljud ootavad, kuni ideaalsed kasutusjuhud, võimalikud lüngad ja parimad tavad saavad selgemaks.

Kuigi paljud selles sektoris kahtlevad tehisintellekti kasutuselevõtmisel, näitavad näitajad, et nad hakkavad seda kiiresti aktsepteerima. Kuigi ainult 11% logistikajuhtidest tundis, et tehisintellekt oli 2022. aastal kriitiline, hinnanguliselt 38% neist usub, et see on 2025. aastaks hädavajalik. Tööstus võib kogeda olulisi nihkeid, kuna üha rohkem ettevõtteid kasutab tehisintellekti tarneahela juhtimises.

AI võib jäädavalt kõrvaldada tarneahela kitsaskohad

Kuna tehisintellekti leviku määr tarneahela juhtimises suureneb, muutub selle tehnoloogia transformatiivne potentsiaal ilmseks. Kui logistikaettevõtted kasutavad seda strateegiliselt, võivad nad enamiku - kui mitte kõik - oma standardsetest kitsaskohtadest kõrvaldada.