AI potiče poboljšanu održivost opskrbnog lanca

Umjetna inteligencija (AI) nudi više načina za poboljšanje održivosti opskrbnog lanca. Integracija umjetne inteligencije u upravljanje opskrbnim lancem može rezultirati optimiziranim operacijama, smanjenim otpadom, boljim predviđanjem potražnje i ekološki prihvatljivijim praksama.

Evo kako AI potiče održivost opskrbnog lanca.

1. Predviđanje potražnje

Tradicionalne metode predviđanja mogu dovesti do prekomjerne ili nedovoljne proizvodnje, što je dugoročno neodrživo. Međutim, AI može točno predvidjeti potražnju analizom velikih skupova podataka iz različitih izvora. To osigurava tvrtkama proizvesti samo potrebne količine, minimizirajući otpad i višak.

2. Praćenje i usmjeravanje dobavljača

AI pomaže u odabiru održivih dobavljača analizirajući njihove podatke o upravljanju okolišem i društvom. Poduzeća mogu podržati održivost u cijelom opskrbnom lancu odabirom pravih dobavljača.

Osim odabira, AI također aktivno prati dobavljače u stvarnom vremenu. To osigurava da se dosljedno pridržavaju postavljenih standarda održivosti.

3. Upravljanje resursima

Inteligentni sustavi precizno otkrivaju neučinkovitosti i gubitke u opskrbnom lancu. Rješavanjem ove neučinkovitosti organizacije mogu značajno smanjiti otpad u fazama proizvodnje, skladištenja i distribucije. AI procjenjuje korištenje resursa u proizvodnim procesima, preporučujući održivije alternative ili načine za korištenje manje resursa.

Umjesto da samo reagira na probleme s opremom, AI predviđa potencijalne kvarove strojeva ili vozila analizirajući podatke o izvedbi. Ovaj proaktivni pristup osigurava servisiranje ili zamjenu prije nego dođe do kvara, izbjegavajući rasipne hitne popravke.

4. Prednosti za okoliš

Sustav može pregledati učinkovitost pakiranja i materijala, predložiti promjene u dizajnu kako bi se smanjila upotreba materijala ili promovirao biorazgradive ili reciklirajuće alternative. AI olakšava upravljanje povratima proizvoda, popravcima, recikliranjem i ponovnom upotrebom materijala, pridonoseći održivijem kružnom gospodarstvu.

AI igra ključnu ulogu u skladištenju i proizvodnji praćenjem obrazaca potrošnje energije. Čineći to, pruža vrijedne uvide za učinkovitije korištenje energije ili čak prijelaz na obnovljive izvore. Korištenjem senzora, umjetna inteligencija omogućuje praćenje različitih procesa opskrbnog lanca u stvarnom vremenu. To pomaže poduzećima da brzo riješe područja rasipanja resursa ili visokih emisija.

Tvrtke optimiziraju usmjeravanje dopuštajući AI sustavima da utvrde najučinkovitije prometne rute, smanjenje potrošnje goriva, smanjenje troškova, smanjenje štetnih emisija i promicanje čišćeg okoliša.

5. Osjećaj potrošača

AI analizira mišljenje potrošača o održivosti. Uz ove uvide, tvrtke se mogu okrenuti prema održivijim linijama proizvoda i usvojiti ekološke prakse.

AI simulira potencijalne scenarije opskrbnog lanca kako bi procijenio njihove ekološke i društvene ishode, pomažući tvrtkama u donošenju održivih odluka. Istraživanja su pokazala prodaja se može povećati do 20% zbog društvene odgovornosti poduzeća.

Izazovi korištenja umjetne inteligencije za održivost lanca opskrbe

AI će bez sumnje biti sastavni dio potrage za održivošću. Međutim, s trenutačnim tehnologijama koje industrija ima, organizacije moraju razmotriti neke nedostatke prije implementacije inteligentnih sustava. Razumijevanje ovih izazova omogućuje im da maksimiziraju prednosti koje dobivaju od umjetne inteligencije.

1. Kvaliteta i dostupnost podataka

AI modeli uvelike ovise o podacima kako bi učinkovito funkcionirali. Ako tvrtke ne daju čiste, strukturirane i sveobuhvatne podatke, ti modeli mogu proizvesti netočne rezultate, što dovodi do toga da sustav daje pogrešna predviđanja.

2. Poteškoće integracije

Mnoge tvrtke još uvijek koriste naslijeđene sustave opskrbnog lanca. Ovi stariji sustavi često postavljaju izazove kada tvrtke pokušavaju integrirati moderna AI rješenja, čineći proces složenim i zahtjevnim za resursima. Štoviše, postavljanje umjetne inteligencije za operacije opskrbnog lanca ne odnosi se samo na tehnologiju. To uključuje prilagodbu strategija, redefiniranje uloga i osiguravanje usklađenosti cijele organizacije s novim pristupom.

Trošak je još jedno važno razmatranje jer implementacija AI rješenja u opskrbnom lancu može opteretiti proračune. Tvrtke se suočavaju s troškovima povezanima s nabavom tehnologije, integracijom sustava, obukom zaposlenika i tekućim održavanjem sustava.

3. Upravljanje promjenama

Kada tvrtke uvode umjetnu inteligenciju u svoj opskrbni lanac, često prilagođavaju dugotrajne procese i tijekove rada. Zaposlenici koji su navikli na tradicionalne metode mogli bi se oduprijeti tim promjenama, čineći prijelaz izazovnim.

AI pati od primjetnog nedostatka vještina budući da je relativno novo područje stručnosti. Poduzećima je često teško zaposliti ili zadržati pojedince s potrebnim znanjem za upravljanje umjetnom inteligencijom u operacijama opskrbnog lanca. Osim toga, stručnjaci za umjetnu inteligenciju i treneri povećavaju troškove ulaganja u integraciju umjetne inteligencije u procese tvrtke.

4. Pretjerana ovisnost o tehnologiji

Inteligentni sustavi mogu organizacijama dati lažan osjećaj sigurnosti. Iako je umjetna inteligencija vrlo pouzdana i točna, greška u sustavu ili pogreška mogu uzrokovati značajne poremećaje u opskrbnom lancu bez odgovarajućeg ljudskog nadzora. To posebno vrijedi za situacije gdje je nijansirana ljudska prosudba potrebno je.

5. Pristranost i sigurnosni problemi

AI modeli ponekad mogu odražavati pristranosti prisutne u njihovim podacima o obuci. Kada se to dogodi, sustav bi mogao donijeti odluke koje nisu u skladu s poslovnim etičkim standardima ili društvenim normama. Na primjer, umjetna inteligencija obučena za učinkovitost i davanje prioriteta niskim troškovima može naručiti ambalažu koja nije biorazgradiva ili se može reciklirati — što je problematično za tvrtku koja se pozicionira kao ekološki prihvatljiv brend.

Neki algoritmi umjetne inteligencije rade kao "crne kutije", zbog čega su njihovi procesi donošenja odluka neprozirni. Ovaj nedostatak jasnoće može dovesti do nepovjerenja dionika i korisnika u tehnologiju. Integracija umjetne inteligencije u opskrbne lance također povećava rizik od kibernetičkih napada. Zlonamjerni entiteti mogu ciljati ove AI sustave kako bi ometali operacije ili pristupili povjerljivim podacima.

6. Skalabilnost i regulatorna pitanja

Kako poduzeće raste, njegovo AI rješenje mora se skalirati s njim. Neke se platforme, međutim, ne skaliraju učinkovito, što dovodi do operativnih uskih grla. Evolucijski krajolik inteligentnih sustava također sa sobom donosi promjenjive propise. Tvrtke moraju biti u tijeku s ovim promjenama kako bi ostale usklađene, što može biti zahtjevno.

Studije slučaja AI u održivosti lanca opskrbe iz stvarnog svijeta

Nekoliko se organizacija već okušalo u AI, optimizirajući njegovu upotrebu u opskrbnom lancu, uglavnom s povoljnim rezultatima. Neke tvrtke čak izvješćuju da umjetna inteligencija daje brže vrijeme isporuke do 6.7 dana u usporedbi s njihovim konvencionalnim metodama.

Stella McCartney i Google

Nekoliko igrača u modnoj industriji surađivalo je s Googleom, uključujući Stellu McCartney. Zajedno su razvili alat koji koristi analizu podataka i strojno učenje. Ovaj alat daje jasan pogled na a utjecaj opskrbnog lanca na okoliš, pomažući modnim markama u odabiru održivih sirovina i proizvodnih tehnika.

Starbucks

Starbucks je pokazao svoju predanost nabavljanju održivo proizvedene kave. Usvojio je AI i blockchain kako bi potrošačima pružio značajku sljedivosti od graha do šalice. Sada potrošači mogu pratiti porijeklo svoje kave, osiguravanje graha iz održivih izvora i pravednu naknadu za poljoprivrednike.

Unilever

S obzirom na široku upotrebu palminog ulja u proizvodima, Unilever koristi satelitsko praćenje, AI i geolokacijske podatke za praćenje lanca opskrbe palminim uljem. Cilj je boriti se protiv deforestacije povezane s proizvodnjom palminog ulja. Ova tehnologija pruža upozorenja u stvarnom vremenu o rizicima krčenja šuma, vodeći tvrtku prema održivim odlukama.

Walmart

Walmart je implementirao AI i sustav temeljen na blockchainu pratiti podrijetlo prehrambenih proizvoda u svojim trgovinama. Osim osiguranja sigurnosti hrane, ovaj sustav omogućuje Walmartu da identificira održive dobavljače i odredi prioritete za njihovo poslovanje.

Održivost opskrbnog lanca vođena umjetnom inteligencijom

Umjetna inteligencija ima potencijal za revoluciju u operacijama opskrbnog lanca, ali oštra svijest i pažljivo razmatranje njezinih izazova ključni su. Učinkovito planiranje, stalna obuka i periodične evaluacije mogu pomoći u ublažavanju ovih izazova i osigurati da će integracija umjetne inteligencije biti vrijedna ulaganja.

Svaki od ovih primjera iz stvarnog svijeta naglašava ulogu umjetne inteligencije u poboljšanju transparentnosti opskrbnog lanca, sljedivosti i praćenja u stvarnom vremenu. Uz jasniji pogled na svoje opskrbne lance, tvrtke mogu donositi informirane odluke koje daju prioritet održivosti, minimiziraju utjecaj na okoliš i promiču etičko nabavu.