בינה מלאכותית מובילה לשיפור קיימות שרשרת האספקה

בינה מלאכותית (AI) מציעה דרכים רבות לשיפור קיימות שרשרת האספקה. שילוב בינה מלאכותית בניהול שרשרת האספקה ​​יכול להביא לאופטימיזציה של פעולות, הפחתת בזבוז, חיזוי טוב יותר של ביקוש ופרקטיקות ידידותיות יותר לסביבה.

הנה איך בינה מלאכותית מניעה את קיימות שרשרת האספקה.

1. חיזוי ביקוש

שיטות חיזוי מסורתיות עלולות להוביל לייצור יתר או תת-ייצור, שאינם ברי קיימא בטווח הארוך. עם זאת, AI יכול לחזות במדויק את הביקוש על ידי ניתוח מערכי נתונים גדולים ממקורות מגוונים. זה מבטיח לחברות לייצר רק את הכמויות הדרושות, מזעור בזבוז ועודף.

2. ניטור וניתוב ספקים

בינה מלאכותית עוזרת לבחור ספקים ברי קיימא על ידי ניתוח רישומי הממשל הסביבתי והחברתי שלהם. עסקים יכולים לשמור על קיימות לאורך שרשרת האספקה ​​על ידי בחירת הספקים הנכונים.

מעבר לבחירה בלבד, AI גם מנטרת ספקים באופן פעיל בזמן אמת. זה מבטיח שהם עומדים בעקביות בתקני הקיימות שנקבעו.

3. ניהול משאבים

מערכות חכמות מצביעות על חוסר יעילות ובזבוז בשרשרת האספקה. על ידי טיפול בחוסר היעילות הללו, ארגונים יכולים להפחית באופן משמעותי את הפסולת בשלבי הייצור, האחסון וההפצה. בינה מלאכותית מעריכה את ניצול המשאבים בתהליכי ייצור, וממליצה על חלופות בנות קיימא יותר או דרכים להשתמש בפחות משאבים.

במקום רק להגיב לבעיות ציוד, AI חוזה תקלות פוטנציאליות במכונות או ברכב על ידי ניתוח נתוני ביצועים. גישה פרואקטיבית זו מבטיחה שירות או החלפות מתרחשים לפני תקלות, תוך הימנעות מתיקוני חירום בזבזניים.

4. יתרונות סביבתיים

המערכת יכולה לסקור את יעילות האריזה ואת החומרים, להציע שינויים בעיצוב כדי למזער את השימוש בחומרים או לקדם חלופות מתכלות או למחזור. בינה מלאכותית מקלה על ניהול החזרות מוצרים, תיקונים, מיחזור ושימוש חוזר בחומרים, ותורמת לכלכלה מעגלית בת קיימא יותר.

AI ממלא תפקיד מכריע באחסון וייצור על ידי ניטור דפוסי צריכת אנרגיה. בכך היא מספקת תובנות חשובות לשימוש יעיל יותר באנרגיה או אפילו למעבר למקורות מתחדשים. באמצעות חיישנים, AI מספקת ניטור בזמן אמת של תהליכי שרשרת אספקה ​​שונים. זה עוזר לארגונים לטפל במהירות באזורים של בזבוז משאבים או פליטות גבוהות.

חברות מייעלות ניתוב על ידי מתן אפשרות למערכות AI לקבוע את נתיבי התחבורה היעילים ביותר, צמצום צריכת הדלק, הפחתת עלויות, הפחתת פליטות מזיקות וקידום סביבה נקייה יותר.

5. סנטימנט צרכנים

AI מנתחת רגשות צרכנים לגבי קיימות. עם התובנות הללו, עסקים יכולים לפנות לכיוון קווי מוצרים ברי קיימא יותר ולאמץ שיטות ידידותיות לסביבה.

בינה מלאכותית מדמה תרחישים פוטנציאליים של שרשרת אספקה ​​כדי להעריך את התוצאות הסביבתיות והחברתיות שלהם, ומסייעת לחברות בקבלת החלטות בר-קיימא. מחקר הראה המכירות יכולות לעלות עד 20% בשל אחריות חברתית תאגידית.

האתגרים של שימוש בבינה מלאכותית לקיימות בשרשרת האספקה

בינה מלאכותית תהיה ללא ספק חלק בלתי נפרד מהמסע אחר קיימות. עם זאת, עם הטכנולוגיות הנוכחיות שיש לתעשייה, ישנם כמה חסרונות שארגונים צריכים לשקול לפני הטמעת מערכות חכמות. הבנת האתגרים הללו מאפשרת להם למקסם את היתרונות שהם מקבלים מ-AI.

1. איכות נתונים וזמינות

מודלים של AI תלויים מאוד בנתונים כדי לתפקד ביעילות. אם עסקים לא מספקים נתונים נקיים, מובנים ומקיפים, המודלים הללו עלולים להניב תוצאות לא מדויקות, מה שיוביל את המערכת לבצע תחזיות שגויות.

2. קשיי אינטגרציה

חברות רבות עדיין משתמשות במערכות שרשרת אספקה ​​מדור קודם. מערכות ישנות יותר אלו מציבות לעתים קרובות אתגרים כאשר עסקים מנסים לשלב פתרונות AI מודרניים, מה שהופך את התהליך למורכב ועתיר משאבים. יתרה מכך, הקמת AI לפעילות שרשרת האספקה ​​אינה קשורה רק לטכנולוגיה. זה כרוך בהתאמת אסטרטגיות, הגדרה מחדש של תפקידים והבטחת ההתאמה של כל הארגון לגישה החדשה.

עלות היא שיקול משמעותי נוסף מכיוון שהטמעת פתרונות בינה מלאכותית בשרשרת האספקה ​​עלולה להלחיץ ​​את התקציבים. חברות מתמודדות עם הוצאות הקשורות לרכישת טכנולוגיה, שילוב מערכות, הדרכת עובדים ותחזוקה שוטפת של המערכת.

3. ניהול שינויים

כאשר עסקים מכניסים AI לשרשרת האספקה ​​שלהם, הם לעתים קרובות מתאימים תהליכים וזרימות עבודה ארוכות שנים. עובדים המורגלים בשיטות מסורתיות עלולים להתנגד לשינויים הללו, מה שהופך את המעבר למאתגר.

בינה מלאכותית סובלת מפער מיומנויות בולט מכיוון שזהו תחום מומחיות חדש יחסית. ארגונים מתקשים לעתים קרובות להעסיק או לשמר אנשים עם הידע הדרוש לניהול AI בפעילות שרשרת האספקה. בנוסף, מומחי בינה מלאכותית ומאמנים מוסיפים לעלות ההשקעה של שילוב AI בתהליכי החברה.

4. תלות יתר בטכנולוגיה

מערכות חכמות יכולות לתת לארגונים תחושת ביטחון מזויפת. בעוד שבינה מלאכותית היא מאוד מהימנה ומדויקת, תקלה או שגיאה במערכת יכולה לגרום לשיבושים משמעותיים בשרשרת האספקה ​​ללא פיקוח אנושי מתאים. זה נכון במיוחד עבור מצבים שבו שיקול דעת אנושי בעל ניואנסים זה הכרחי.

5. הטיה ובעיות אבטחה

מודלים של AI יכולים לפעמים לשקף הטיות הקיימות בנתוני האימון שלהם. כאשר זה קורה, המערכת עשויה לקבל החלטות שאינן תואמות את הסטנדרטים האתיים או הנורמות החברתיות של העסק. לדוגמה, בינה מלאכותית שעברה הכשרה ליעילות ולתעדוף עלות נמוכה יכולה להזמין אריזות שאינן מתכלות או ניתנות למחזור - בעייתי עבור חברה שממצבת את עצמה כמותג ידידותי לסביבה.

חלק מהאלגוריתמים של AI פועלים כ"קופסאות שחורות", מה שהופך את תהליכי קבלת ההחלטות שלהם לאטומים. חוסר הבהירות הזה יכול לגרום לכך שבעלי עניין ומשתמשים לא יאמינו בטכנולוגיה. שילוב בינה מלאכותית בשרשרת האספקה ​​גם מגביר את הסיכון להתקפות סייבר. ישויות זדוניות עלולות למקד את מערכות הבינה המלאכותית הללו כדי לשבש פעולות או לגשת לנתונים סודיים.

6. מדרגיות ודאגות רגולטוריות

ככל שארגון גדל, פתרון הבינה המלאכותית שלו חייב להתרחב איתו. עם זאת, חלק מהפלטפורמות אינן מתרחבות ביעילות, מה שמוביל לצווארי בקבוק תפעוליים. הנוף המתפתח של מערכות חכמות מביא עמו גם תקנות משתנות. חברות חייבות להישאר מעודכנות בשינויים אלה כדי להישאר תואמות, דבר שעלול להיות תובעני.

מקרי מקרים בעולם האמיתי של AI בקיימות בשרשרת האספקה

כמה ארגונים כבר התעסקו בבינה מלאכותית, תוך אופטימיזציה של השימוש בה בשרשרת האספקה, בעיקר עם תוצאות חיוביות. עסקים מסוימים אפילו מדווחים על AI שנותן זמני מילוי מהירים יותר של עד 6.7 ימים בהשוואה לשיטות המקובלות שלהם.

סטלה מקרטני וגוגל

כמה שחקנים בתעשיית האופנה שיתפו פעולה עם גוגל, כולל סטלה מקרטני. יחד, הם פיתחו כלי שרותם ניתוח נתונים ולמידת מכונה. כלי זה נותן תצוגה ברורה של א ההשפעה הסביבתית של שרשרת האספקה, סיוע למותגי אופנה בבחירת חומרי גלם וטכניקות ייצור ברי קיימא.

סטארבקס

סטארבקס הראתה את מחויבותה להשיג קפה המיוצר בר קיימא. היא אימצה בינה מלאכותית ובלוקצ'יין כדי לתת לצרכנים תכונה של מעקב בין שעועית לכוס. כעת, צרכנים יכולים לאתר את מקור הקפה שלהם, הבטחת שעועית בת קיימא ופיצוי הוגן לחקלאים.

יוניליוור

לאור השימוש הנרחב שלה בשמן דקלים במוצרים, יוניליוור משתמשת בניטור לוויינים, בינה מלאכותית ונתוני מיקום גיאוגרפי כדי לנטר את שרשרת האספקה ​​של שמן הדקל שלה. המטרה היא להילחם בכריתת היערות הקשורה להפקת שמן דקלים. טכנולוגיה זו מספקת התראות בזמן אמת על סיכוני כריתת יערות, המנחה את החברה לקראת החלטות בר קיימא.

Walmart

Walmart הטמיעה א AI ומערכת מבוססת בלוקצ'יין להתחקות אחר מקור מוצרי המזון בחנויות שלה. מעבר להבטחת בטיחות המזון, מערכת זו מאפשרת ל-Walmart לזהות ספקים ברי קיימא ולתעדף את העסק שלהם.

קיימות שרשרת אספקה ​​מונעת בינה מלאכותית

ל-AI יש פוטנציאל לחולל מהפכה בפעילות שרשרת האספקה, אבל מודעות נלהבת ובחינה זהירה של האתגרים שלה הם חיוניים. תכנון יעיל, הכשרה מתמשכת והערכות תקופתיות יכולים לעזור למתן את האתגרים הללו, ולהבטיח ששילוב AI יהיה שווה את ההשקעה.

כל אחת מהדוגמאות הללו בעולם האמיתי מדגישה את תפקידה של AI בשיפור השקיפות של שרשרת האספקה, המעקב והניטור בזמן אמת. עם ראייה ברורה יותר של שרשראות האספקה ​​שלהן, חברות יכולות לקבל החלטות מושכלות שמתעדפות קיימות, למזער השפעה סביבתית ולקדם מקורות אתיים.