AI-ն խթանում է բարելավված մատակարարման շղթայի կայունությունը

Արհեստական ​​ինտելեկտը (AI) առաջարկում է բազմաթիվ ուղիներ մատակարարման շղթայի կայունությունը բարելավելու համար: Մատակարարման շղթայի կառավարման մեջ արհեստական ​​ինտելեկտի ինտեգրումը կարող է հանգեցնել օպտիմիզացված գործառնությունների, թափոնների կրճատման, պահանջարկի ավելի լավ կանխատեսման և էկոլոգիապես մաքուր գործելակերպի:

Ահա, թե ինչպես է AI-ն ապահովում մատակարարման շղթայի կայունությունը:

1. Պահանջարկի կանխատեսում

Կանխատեսման ավանդական մեթոդները կարող են հանգեցնել գերարտադրության կամ թերարտադրության, որոնք երկարաժամկետ հեռանկարում անկայուն են: Այնուամենայնիվ, AI-ն կարող է ճշգրիտ կանխատեսել պահանջարկը՝ վերլուծելով տարբեր աղբյուրներից ստացված տվյալների մեծ հավաքածուներ: Սա ապահովում է ընկերություններին արտադրել միայն անհրաժեշտ քանակությամբ, նվազագույնի հասցնելով թափոնները և ավելցուկը:

2. Մատակարարների մոնիտորինգ և երթուղիներ

AI-ն օգնում է ընտրել կայուն մատակարարների՝ վերլուծելով նրանց բնապահպանական և սոցիալական կառավարման գրառումները: Ձեռնարկությունները կարող են պահպանել կայունությունը մատակարարման ողջ շղթայում՝ ընտրելով ճիշտ մատակարարներին:

Պարզապես ընտրությունից բացի, AI-ն նաև ակտիվորեն վերահսկում է մատակարարներին իրական ժամանակում: Սա ապահովում է, որ նրանք հետևողականորեն հետևում են կայունության սահմանված չափանիշներին:

3. Ռեսուրսների կառավարում

Խելացի համակարգերը մատնանշում են մատակարարման շղթայում անարդյունավետությունն ու թափոնները: Անդրադառնալով այս անարդյունավետություններին, կազմակերպությունները կարող են զգալիորեն նվազեցնել թափոնները արտադրության, պահպանման և բաշխման փուլերում: AI-ն գնահատում է ռեսուրսների օգտագործումը արտադրական գործընթացներում՝ առաջարկելով ավելի կայուն այլընտրանքներ կամ ավելի քիչ ռեսուրսներ օգտագործելու ուղիներ:

Սարքավորման խնդիրներին զուտ արձագանքելու փոխարեն AI-ն կանխատեսում է մեքենաների կամ տրանսպորտային միջոցների հնարավոր խափանումները՝ վերլուծելով կատարողականի տվյալները: Այս պրոակտիվ մոտեցումը ապահովում է սպասարկումը կամ փոխարինումը մինչև վթարների առաջացումը՝ խուսափելով անտեղի վթարային վերանորոգումից:

4. Բնապահպանական օգուտներ

Համակարգը կարող է վերանայել փաթեթավորման արդյունավետությունը և նյութերը, առաջարկել դիզայնի փոփոխություններ՝ նյութերի օգտագործումը նվազագույնի հասցնելու կամ կենսաքայքայվող կամ վերամշակվող այլընտրանքների խթանման համար: AI-ն հեշտացնում է արտադրանքի վերադարձի, վերանորոգման, վերամշակման և նյութերի վերաօգտագործման կառավարումը` նպաստելով ավելի կայուն շրջանաձև տնտեսությանը:

AI-ն կարևոր դեր է խաղում պահեստավորման և արտադրության մեջ՝ վերահսկելով էներգիայի սպառման օրինաչափությունները: Դրանով այն արժեքավոր պատկերացումներ է տալիս էներգիայի ավելի արդյունավետ օգտագործման կամ նույնիսկ վերականգնվող աղբյուրներին անցնելու համար: Սենսորների կիրառմամբ՝ AI-ն իրական ժամանակում իրականացնում է մատակարարման շղթայի տարբեր գործընթացների մոնիտորինգ: Սա օգնում է ձեռնարկություններին արագորեն լուծել ռեսուրսների թափոնների կամ բարձր արտանետումների ոլորտները:

Ընկերությունները օպտիմալացնում են երթուղիները՝ թույլ տալով AI համակարգերին որոշել ամենաարդյունավետ տրանսպորտային ուղիները, նվազագույնի հասցնելով վառելիքի սպառումը, նվազեցնելով ծախսերը, նվազեցնելով վնասակար արտանետումները և նպաստելով ավելի մաքուր միջավայրի:

5. Սպառողական տրամադրություններ

AI-ն վերլուծում է սպառողների տրամադրությունները կայունության վերաբերյալ: Այս պատկերացումներով բիզնեսները կարող են ուղղորդվել դեպի ավելի կայուն արտադրանքի գծեր և ընդունել էկոլոգիապես մաքուր գործելակերպ:

AI-ն մոդելավորում է մատակարարման շղթայի հնարավոր սցենարները՝ գնահատելու դրանց բնապահպանական և սոցիալական արդյունքները՝ օգնելով ընկերություններին կայուն որոշումներ կայացնել: Հետազոտությունները ցույց են տվել վաճառքը կարող է աճել մինչև 20% կորպորատիվ սոցիալական պատասխանատվության պատճառով:

AI-ի օգտագործման մարտահրավերները մատակարարման շղթայի կայունության համար

AI-ն, անկասկած, կդառնա կայունության որոնումների անբաժանելի մասը: Այնուամենայնիվ, արդյունաբերության ներկայիս տեխնոլոգիաներով կան որոշ թերություններ, որոնք կազմակերպությունները պետք է հաշվի առնեն նախքան խելացի համակարգերի ներդրումը: Այս մարտահրավերների ըմբռնումը թույլ է տալիս նրանց առավելագույնի հասցնել AI-ի օգուտները:

1. Տվյալների որակ և մատչելիություն

AI մոդելները մեծապես կախված են տվյալներից՝ արդյունավետ գործելու համար: Եթե ​​ձեռնարկությունները չտրամադրեն մաքուր, կառուցվածքային և համապարփակ տվյալներ, այս մոդելները կարող են արտադրել ոչ ճշգրիտ արդյունքներ, ինչը թույլ կտա համակարգը կատարել սխալ կանխատեսումներ:

2. Ինտեգրման դժվարություններ

Շատ ընկերություններ դեռ օգտագործում են ժառանգական մատակարարման շղթայի համակարգեր: Այս հին համակարգերը հաճախ մարտահրավերներ են ստեղծում, երբ ձեռնարկությունները փորձում են ինտեգրել ժամանակակից AI լուծումները՝ գործընթացը դարձնելով բարդ և ռեսուրսների ինտենսիվ: Ավելին, մատակարարման շղթայի գործառնությունների համար արհեստական ​​ինտելեկտի ստեղծումը միայն տեխնոլոգիայի մասին չէ: Այն ներառում է ռազմավարությունների ճշգրտում, դերերի վերասահմանում և ապահովելու, որ ամբողջ կազմակերպությունը համապատասխանեցվի նոր մոտեցմանը:

Արժեքը ևս մեկ կարևոր նկատառում է, քանի որ մատակարարման շղթայում AI լուծումների ներդրումը կարող է լարել բյուջեները: Ընկերությունները կրում են ծախսեր՝ կապված տեխնոլոգիաների ձեռքբերման, համակարգի ինտեգրման, աշխատակիցների վերապատրաստման և համակարգի շարունակական պահպանման հետ:

3. Փոփոխությունների կառավարում

Երբ ձեռնարկությունները մտցնում են AI-ն իրենց մատակարարման շղթայում, նրանք հաճախ կարգավորում են երկարատև գործընթացներն ու աշխատանքային հոսքերը: Ավանդական մեթոդներին սովոր աշխատողները կարող են դիմակայել այս փոփոխություններին՝ դարձնելով անցումը դժվար:

AI-ն տուժում է հմտությունների նկատելի բացթողումից, քանի որ այն համեմատաբար նոր փորձագիտական ​​ոլորտ է: Ձեռնարկությունները հաճախ դժվարանում են վարձել կամ պահել անհրաժեշտ գիտելիքներ ունեցող անհատների՝ մատակարարման շղթայի գործառնություններում AI կառավարելու համար: Բացի այդ, AI-ի փորձագետներն ու մարզիչները ավելացնում են ներդրումային ծախսերը՝ ընկերության գործընթացներում AI ինտեգրելու համար:

4. Չափից ավելի կախվածություն տեխնոլոգիայից

Խելացի համակարգերը կարող են կազմակերպություններին տալ անվտանգության կեղծ զգացում: Թեև արհեստական ​​ինտելեկտը շատ հուսալի և ճշգրիտ է, համակարգի անսարքությունը կամ սխալը կարող է զգալի խափանումներ առաջացնել մատակարարման շղթայում՝ առանց մարդու պատշաճ վերահսկողության: Սա հատկապես ճիշտ է իրավիճակների համար որտեղ նրբերանգ մարդկային դատողություն անհրաժեշտ է:

5. կողմնակալություն և անվտանգության խնդիրներ

AI մոդելները երբեմն կարող են արտացոլել իրենց վերապատրաստման տվյալների մեջ առկա կողմնակալությունները: Երբ դա տեղի ունենա, համակարգը կարող է որոշումներ կայացնել, որոնք չեն համապատասխանում բիզնեսի էթիկական չափանիշներին կամ հասարակական նորմերին: Օրինակ՝ Արդյունավետության և ցածր գնի առաջնահերթություն տալու համար պատրաստված AI-ն կարող է պատվիրել ոչ կենսաքայքայվող կամ վերամշակվող փաթեթավորում, ինչը խնդրահարույց է մի ընկերության համար, որն իրեն դիրքավորում է որպես էկոլոգիապես մաքուր ապրանքանիշ:

Արհեստական ​​ինտելեկտի որոշ ալգորիթմներ գործում են որպես «սև արկղեր», ինչը նրանց որոշումների կայացման գործընթացները դարձնում է անթափանց: Այս պարզության բացակայությունը կարող է հանգեցնել շահագրգիռ կողմերի և օգտագործողների անվստահության տեխնոլոգիային: AI-ի ինտեգրումը մատակարարման շղթաներում մեծացնում է նաև կիբերհարձակումների ռիսկը: Վնասակար սուբյեկտները կարող են թիրախավորել այս AI համակարգերը՝ խափանելու գործողությունները կամ մուտք գործելու գաղտնի տվյալներ:

6. Ընդարձակություն և կարգավորող մտահոգություններ

Քանի որ ձեռնարկությունն աճում է, նրա արհեստական ​​ինտելեկտի լուծումը պետք է ընդլայնվի դրա հետ միասին: Որոշ հարթակներ, սակայն, արդյունավետ չեն մասշտաբում՝ հանգեցնելով գործառնական խոչընդոտների: Խելացի համակարգերի զարգացող լանդշաֆտն իր հետ բերում է նաև փոփոխվող կանոնակարգեր: Ընկերությունները պետք է թարմացվեն այս փոփոխություններով, որպեսզի մնան համապատասխան, ինչը կարող է պահանջկոտ լինել:

AI-ի իրական աշխարհի դեպքերի ուսումնասիրություններ մատակարարման շղթայի կայունության մեջ

Մի քանի կազմակերպություններ արդեն զբաղվել են AI-ով` օպտիմալացնելով դրա օգտագործումը մատակարարման շղթայում, հիմնականում բարենպաստ արդյունքներով: Որոշ ձեռնարկություններ նույնիսկ հայտնում են, որ AI-ն տալիս է ավելի արագ կատարման ժամանակներ մինչև 6.7 օր համեմատած իրենց ավանդական մեթոդների հետ:

Ստելլա Մաքքարթնին և Google-ը

Նորաձևության ոլորտի մի քանի խաղացողներ համագործակցել են Google-ի հետ, այդ թվում՝ Ստելլա Մաքքարթնին: Նրանք միասին մշակել են գործիք, որն օգտագործում է տվյալների վերլուծությունը և մեքենայական ուսուցումը: Այս գործիքը հստակ պատկերացում է տալիս a մատակարարման շղթայի շրջակա միջավայրի ազդեցությունը, օգնելով նորաձևության ապրանքանիշերին կայուն հումքի և արտադրության տեխնիկայի ընտրության հարցում:

Starbucks

Starbucks-ը ցույց է տվել իր հավատարմությունը կայուն արտադրված սուրճի մատակարարման հարցում: Այն ընդունեց AI-ն և բլոկչեյնը՝ սպառողներին լոբի-բաժակ հետագծելիության հնարավորություն տալու համար: Այժմ սպառողները կարող են հետևել իրենց սուրճի ծագմանը, ապահովելով կայուն աղբյուրներով լոբի և արդար փոխհատուցում ֆերմերների համար:

UNILEVER

Հաշվի առնելով արտադրանքներում արմավենու յուղի լայնածավալ օգտագործումը՝ Unilever-ն օգտագործում է արբանյակային մոնիտորինգ, արհեստական ​​ինտելեկտ և աշխարհագրական տվյալներ՝ վերահսկելու իր արմավենու յուղի մատակարարման շղթան: Նպատակն է պայքարել արմավենու յուղի արտադրության հետ կապված անտառահատումների դեմ: Այս տեխնոլոգիան ապահովում է իրական ժամանակում ահազանգեր անտառահատման ռիսկերի մասին, առաջնորդելով ընկերությանը դեպի կայուն որոշումներ:

Walmart

Walmart-ն իրականացրել է ան AI և բլոկչեյնի վրա հիմնված համակարգ հետևել իր խանութներում սննդամթերքի ծագմանը: Սննդի անվտանգության ապահովումից բացի, այս համակարգը Walmart-ին թույլ է տալիս բացահայտել կայուն մատակարարներին և առաջնահերթություն տալ նրանց բիզնեսին:

AI-ի վրա հիմնված մատակարարման շղթայի կայունություն

AI-ն ունի մատակարարման շղթայի գործառնությունները հեղափոխելու ներուժ, սակայն դրա մարտահրավերների մանրազնին գիտակցումն ու մանրակրկիտ դիտարկումը շատ կարևոր են: Արդյունավետ պլանավորումը, շարունակական ուսուցումը և պարբերական գնահատումները կարող են օգնել մեղմել այս մարտահրավերները և ապահովել, որ AI-ի ինտեգրումն արժե ներդրումները:

Այս իրական աշխարհի օրինակներից յուրաքանչյուրն ընդգծում է AI-ի դերը մատակարարման շղթայի թափանցիկության, հետագծելիության և իրական ժամանակի մոնիտորինգի բարձրացման գործում: Իրենց մատակարարման շղթաների ավելի հստակ պատկերացում ունենալով, ընկերությունները կարող են տեղեկացված որոշումներ կայացնել, որոնք առաջնահերթություն են տալիս կայունությանը, նվազագույնի են հասցնում շրջակա միջավայրի վրա ազդեցությունը և խթանում էթիկական աղբյուրները: