Az AI javítja az ellátási lánc fenntarthatóságát

A mesterséges intelligencia (AI) számos lehetőséget kínál az ellátási lánc fenntarthatóságának javítására. A mesterséges intelligencia integrálása az ellátási lánc kezelésébe optimalizált működést, kevesebb hulladékot, jobb kereslet-előrejelzést és környezetbarátabb gyakorlatokat eredményezhet.

Íme, hogyan hajtja az AI az ellátási lánc fenntarthatóságát.

1. Kereslet-előrejelzés

A hagyományos előrejelzési módszerek túltermeléshez vagy alultermeléshez vezethetnek, ami hosszú távon nem fenntartható. Az AI azonban pontosan meg tudja jósolni a keresletet, ha különféle forrásokból származó nagy adatkészleteket elemez. Ez biztosítja a vállalatokat csak a szükséges mennyiséget állítsa elő, minimalizálva a pazarlást és a felesleget.

2. Szállítófigyelés és útválasztás

A mesterséges intelligencia segít kiválasztani a fenntartható beszállítókat azáltal, hogy elemzi környezeti és társadalmi irányítási adataikat. A vállalkozások a megfelelő beszállítók kiválasztásával fenntarthatják a fenntarthatóságot a teljes ellátási láncban.

A kiválasztáson túl az AI is aktívan, valós időben figyeli a beszállítókat. Ez biztosítja, hogy következetesen betartsák a megállapított fenntarthatósági szabványokat.

3. Erőforrás-kezelés

Az intelligens rendszerek pontosan meghatározzák az ellátási lánc hatékonyságát és pazarlását. Ezen hiányosságok orvoslásával a szervezetek jelentősen csökkenthetik a hulladék mennyiségét a termelési, tárolási és elosztási fázisban. A mesterséges intelligencia értékeli a termelési folyamatok erőforrás-felhasználását, fenntarthatóbb alternatívákat vagy módokat ajánlva kevesebb erőforrás felhasználására.

Ahelyett, hogy csupán a berendezésekkel kapcsolatos problémákra reagálna, az AI a teljesítményadatok elemzésével előrejelzi a lehetséges gép- vagy járműhibákat. Ez a proaktív megközelítés biztosítja, hogy a szervizelés vagy a csere a meghibásodások előtt megtörténjen, elkerülve a pazarló sürgősségi javításokat.

4. Környezeti előnyök

A rendszer felülvizsgálhatja a csomagolás hatékonyságát és az anyagokat, javaslatot tehet a tervezési változtatásokra az anyagfelhasználás minimalizálása érdekében, vagy elősegítheti a biológiailag lebomló vagy újrahasznosítható alternatívákat. A mesterséges intelligencia megkönnyíti a termékek visszaküldésének, javításának, újrahasznosításának és újrafelhasználásának kezelését, hozzájárulva a fenntarthatóbb körkörös gazdasághoz.

Az AI kulcsfontosságú szerepet játszik a raktározásban és a gyártásban az energiafogyasztási minták nyomon követésével. Ezzel értékes betekintést nyújt a hatékonyabb energiafelhasználáshoz vagy akár a megújuló forrásokra való átálláshoz. Szenzorok használatával az AI valós idejű monitorozást biztosít a különféle ellátási lánc folyamataihoz. Ez segít a vállalkozásoknak gyorsan kezelni az erőforrás-pazarlás vagy a magas kibocsátás területeit.

A vállalatok úgy optimalizálják az útválasztást, hogy lehetővé teszik az AI-rendszereknek, hogy meghatározzák a leghatékonyabb közlekedési útvonalak, az üzemanyag-fogyasztás minimalizálása, a költségek csökkentése, a káros kibocsátások csökkentése és a tisztább környezet előmozdítása.

5. Fogyasztói hangulat

Az AI elemzi a fogyasztók fenntarthatósággal kapcsolatos véleményét. Ezekkel a meglátásokkal a vállalkozások fenntarthatóbb termékcsaládok felé fordulhatnak, és környezetbarát gyakorlatokat alkalmazhatnak.

Az AI szimulálja a lehetséges ellátási lánc forgatókönyveket, hogy értékelje azok környezeti és társadalmi eredményeit, és segítse a vállalatokat a fenntartható döntések meghozatalában. A kutatás kimutatta az eladások akár 20%-kal is növekedhetnek a vállalati társadalmi felelősségvállalás miatt.

Az AI alkalmazásának kihívásai az ellátási lánc fenntarthatóságában

A mesterséges intelligencia kétségtelenül a fenntarthatóságra való törekvés szerves része lesz. Az iparág jelenlegi technológiáinak köszönhetően azonban van néhány hátrány, amelyet a szervezeteknek figyelembe kell venniük az intelligens rendszerek bevezetése előtt. E kihívások megértése lehetővé teszi számukra, hogy maximalizálják az AI-ból származó előnyöket.

1. Az adatok minősége és elérhetősége

Az AI-modellek hatékony működése nagymértékben függ az adatoktól. Ha a vállalkozások nem szolgáltatnak tiszta, strukturált és átfogó adatokat, ezek a modellek pontatlan eredményeket produkálhatnak, ami téves előrejelzésekhez vezethet.

2. Integrációs nehézségek

Sok vállalat még mindig örökölt ellátási lánc rendszereket használ. Ezek a régebbi rendszerek gyakran kihívást jelentenek, amikor a vállalkozások megpróbálják integrálni a modern AI-megoldásokat, így a folyamat bonyolult és erőforrás-igényes. Sőt, a mesterséges intelligencia beállítása az ellátási lánc műveleteihez nem csak a technológiáról szól. Ez magában foglalja a stratégiák kiigazítását, a szerepek újradefiniálását és annak biztosítását, hogy az egész szervezet igazodjon az új megközelítéshez.

A költségek egy másik fontos szempont, mivel az AI-megoldások bevezetése az ellátási láncban megterhelheti a költségvetést. A cégeknek a technológiabeszerzéssel, a rendszerintegrációval, az alkalmazottak képzésével és a rendszer folyamatos karbantartásával kapcsolatos kiadásokkal kell szembenézniük.

3. Változáskezelés

Amikor a vállalkozások bevezetik az AI-t az ellátási láncba, gyakran módosítják a régóta fennálló folyamatokat és munkafolyamatokat. A hagyományos módszerekhez szokott alkalmazottak ellenállhatnak ezeknek a változásoknak, ami kihívást jelent az átállásban.

A mesterséges intelligencia észrevehető szakértelemben szenved, mivel ez egy viszonylag új szakterület. A vállalatok gyakran nehezen tudnak olyan személyeket felvenni vagy megtartani, akik rendelkeznek a szükséges ismeretekkel az AI kezeléséhez az ellátási láncban. Emellett az AI-szakértők és coachok növelik a mesterséges intelligencia vállalati folyamatokba történő integrálásának beruházási költségeit.

4. Túlzott függőség a technológiától

Az intelligens rendszerek hamis biztonságérzetet kelthetnek a szervezetekben. Bár a mesterséges intelligencia nagyon megbízható és pontos, egy rendszerhiba vagy hiba jelentős fennakadásokat okozhat az ellátási láncban megfelelő emberi felügyelet nélkül. Ez különösen igaz helyzetekre ahol árnyalt emberi ítélőképesség van szükség.

5. Elfogultság és biztonsági kérdések

Az AI-modellek néha tükrözhetik a képzési adataikban jelenlévő torzításokat. Amikor ez megtörténik, a rendszer olyan döntéseket hozhat, amelyek nincsenek összhangban a vállalkozás etikai normáival vagy társadalmi normáival. Például a hatékonyságra és az alacsony költségek előtérbe helyezésére kiképzett mesterséges intelligencia rendelhet biológiailag nem lebomló vagy újrahasznosítható csomagolást – ez problémás egy olyan vállalat számára, amely környezetbarát márkaként pozicionálja magát.

Egyes mesterséges intelligencia-algoritmusok „fekete dobozként” működnek, így döntéshozatali folyamataik átláthatatlanok. Ez az egyértelműség hiánya azt eredményezheti, hogy az érdekelt felek és a felhasználók bizalmatlanok lesznek a technológiában. A mesterséges intelligencia beépítése az ellátási láncokba szintén növeli a kibertámadások kockázatát. A rosszindulatú entitások megcélozhatják ezeket az AI-rendszereket, hogy megzavarják a műveleteket vagy hozzáférjenek bizalmas adatokhoz.

6. Skálázhatóság és szabályozási aggályok

Ahogy egy vállalkozás növekszik, mesterséges intelligencia megoldásának is skáláznia kell vele. Egyes platformok azonban nem skálázódnak hatékonyan, ami működési szűk keresztmetszetek kialakulásához vezet. Az intelligens rendszerek fejlődő környezete változó szabályozásokat is magával hoz. A vállalatoknak naprakésznek kell lenniük ezekkel a változtatásokkal, hogy megfeleljenek az előírásoknak, ami megerőltető lehet.

Valós esettanulmányok az AI-ról az ellátási lánc fenntarthatóságában

Több szervezet is belevágott már az AI-ba, optimalizálva annak felhasználását az ellátási láncban, többnyire kedvező eredménnyel. Egyes vállalkozások még arról is beszámolnak, hogy az AI gyorsabb teljesítési időt biztosít akár 6.7 nap hagyományos módszereikkel összehasonlítva.

Stella McCartney és a Google

A divatipar számos szereplője együttműködött a Google-lal, köztük Stella McCartney. Együtt kifejlesztettek egy olyan eszközt, amely kihasználja az adatelemzést és a gépi tanulást. Ez az eszköz tiszta képet ad a az ellátási lánc környezeti hatása, segítve a divatmárkákat a fenntartható nyersanyagok és gyártási technikák kiválasztásában.

Starbucks

A Starbucks kimutatta elkötelezettségét a fenntartható módon előállított kávé beszerzése iránt. Az AI-t és a blokkláncot alkalmazta, hogy a fogyasztók számára a babtól a csészéig követhetőséget biztosítson. Most a fogyasztók nyomon követhetik kávéjuk eredetét, biztosítva a fenntartható forrásból származó babot és méltányos kompenzáció a gazdálkodók számára.

Unilever

Tekintettel a pálmaolaj széleskörű felhasználására a termékekben, az Unilever műholdas megfigyelést, mesterséges intelligenciát és földrajzi helyadatokat használ pálmaolaj-ellátási láncának nyomon követésére. A cél a pálmaolaj-termeléshez kapcsolódó erdőirtás elleni küzdelem. Ez a technológia biztosítja valós idejű riasztások az erdőirtás kockázatairól, amely fenntartható döntések felé tereli a vállalatot.

Walmart

A Walmart egy AI és blokklánc alapú rendszer hogy nyomon kövesse az üzleteiben található élelmiszerek eredetét. Az élelmiszer-biztonság biztosításán túl ez a rendszer lehetővé teszi a Walmart számára, hogy azonosítsa a fenntartható beszállítókat, és prioritást állítson fel üzletükben.

AI-vezérelt ellátási lánc fenntarthatóság

A mesterséges intelligencia képes forradalmasítani az ellátási lánc működését, de a kihívások figyelmes tudatossága és gondos mérlegelése kulcsfontosságú. A hatékony tervezés, a folyamatos képzés és az időszakos értékelések segíthetnek enyhíteni ezeket a kihívásokat, és biztosítják, hogy az AI integrálása megéri a befektetést.

Ezen valós példák mindegyike hangsúlyozza az AI szerepét az ellátási lánc átláthatóságának, nyomon követhetőségének és valós idejű monitorozásának javításában. Az ellátási láncaik tisztább rálátása révén a vállalatok megalapozott döntéseket hozhatnak, amelyek előtérbe helyezik a fenntarthatóságot, minimalizálják a környezeti hatást és elősegítik az etikus beszerzést.