כיצד נעשה שימוש בבינה מלאכותית בניהול שרשרת אספקה

AI משנה את ניהול שרשרת האספקה ​​עם יעילות, נראות ואופטימיזציה רבה יותר. ישנן מספר דרכים שבהן ארגוני שרשרת אספקה ​​יכולים ליישם בינה מלאכותית כדי לחוות את היתרונות הללו, מסימולציות חכמות ועד בקרת איכות אוטומטית. אימוץ AI יהיה המפתח לפיתוח שרשרת האספקה ​​ולהסתגלות לאתגרי שרשרת האספקה ​​של היום.

1. אופטימיזציה עם הדמיות AI

AI מעולה בניתוח נתונים כדי לחזות תוצאות. עסקים בשרשרת האספקה ​​יכולים להשתמש ביכולת זו כדי לייעל את הפעילות שלהם באמצעות סימולציות בינה מלאכותית. ה-AI יכול להעריך מערך תפעול מסוים ולאתר צווארי בקבוק ובעיות פוטנציאליות.

בסימולציה, יש הרבה יותר גמישות לעסקים בשרשרת האספקה ​​לייעל את הפעילות שלהם מבלי לגרום לעיכובים בעולם האמיתי בתהליך. גוגל השיקה כלי תאומים דיגיטליים מבוסס בינה מלאכותית ב-2021, וזה היה נועד לעזור לעסקים בשרשרת האספקה לחסוך כסף באמצעות אופטימיזציה. כלים מסוג זה יכולים להיות יעילים ביותר עבור כל חוליה בשרשרת האספקה.

לדוגמה, מנהל מחסן יכול ליצור תאום דיגיטלי מכל המחסן שלו. לאחר מכן הוא יוכל להשתמש בסימולציה לוגיסטית של AI על התאום הדיגיטלי הזה כדי להתנסות באסטרטגיות אופטימיזציה שונות. כך הוא מסוגל למצוא את האסטרטגיה הלוגיסטית האופטימלית למחסן מבלי לשבש את הפעילות בעולם האמיתי.

2. ניהול מלאי אוטומטי

מחסנים הם חוליות חיוניות בשרשרת האספקה. אם מחסן פועל בצורה לא יעילה או מטפל במלאי בצורה לא יעילה, זה עלול לגרום להשפעות אדווה רציניות לאורך כל שרשרת האספקה. AI יכול לעזור למחסנים להפוך את ניהול המלאי שלהם לאוטומטי, ולחסוך זמן וכסף כאחד.

לדוגמה, יחידות יכולות להיות מצוידות בתגי IoT שעוקבים אחר הסטטוס של כל פריט. אם הפריטים בתוך כל יחידה מתכלים, מעקב ה-IoT יעקוב עד כמה קרובים תאריכי התפוגה. תגיות ה-IoT יכולות לשלוח נתונים כאלה בחזרה למרכז AI שמנהל את כל נתוני המלאי האלה. ה-AI יכול אז להתריע בפני מנהלי מחסנים כאשר יחידות המלאי מתקרבות לפקיעת תוקף או כאשר רמות המלאי עולות או מתחת לסף מסוים.

3. אבטחת סייבר שרשרת אספקה

אבטחת סייבר מעולם לא הייתה חשובה יותר עבור ארגוני שרשרת אספקה. למעשה, בשנת 2022, תוכנת כופר-כשירות צצה כשוק תת-קרקעי חדש לגמרי שבו האקרים יכולים לקנות תוכנות כופר כדי לבצע התקפות מהירות על עסקים. עסקים גדולים הם גם לא היחידים בשרשרת האספקה ​​שנפגעים. תקרית אחת בשנת 2022 השפיע על עד 2000 עסקים קטנים ובינוניים בודדים.

ניהול שרשרת האספקה ​​זקוק לאבטחת סייבר יעילה וזריזה כדי להישאר לפני האיומים הללו בכל שלב בשרשרת. בינה מלאכותית היא כלי יעיל ביותר להשיג זאת בשל יכולות זיהוי הדפוסים שלו.

לדוגמה, מחסן יכול להשתמש בבינה מלאכותית כדי לנטר כל הזמן את פעילות ההתחברות בשרתים שלו. אם הבינה המלאכותית מזהה ניסיונות כניסה חשודים או לא מורשים, היא יכולה להתריע בפני אנשי אבטחה ואף לחסום את החשבון החשוד.

4. חיזוי ביקוש בינה מלאכותית

ל-AI יש הרבה מה להציע גם ליצרנים וקמעונאים. עסקים אלה יכולים להשתמש בכלי ניתוח נתונים בינה מלאכותית כדי לקבל מושג מדויק על איך ייראו ההיצע והביקוש ברבעונים הבאים. אלגוריתמי AI יכולים לנתח מערכי נתונים רבים, כגון נתוני מכירות ומגמות צרכניות, כדי לחזות כמה ממוצר מסוים יהיה ביקוש.

חיזוי ביקוש מדויק מאפשר לכל חוליה בשרשרת האספקה ​​להפחית את עומס האספקה ​​הכולל. אם היצרנים יודעים בדיוק כמה מחומר מסוים הם יצטרכו, הם לא צריכים להעמיס יתר על המידה על ספקי חומרי הגלם על ידי הזמנת עודף.

כך גם לגבי קמעונאים שמגישים את ההזמנות שלהם ליצרנים. בסופו של דבר, זה יכול לעזור להפחית את הפסולת גם בשרשרת האספקה.

5. הפחתת פסולת ושגיאות

בינה מלאכותית יכולה להיות כלי רב ערך להפחתת בזבוז חומר ולשיפור בקרת האיכות הכוללת בשרשרת האספקה. זה נובע בעיקר מהבלתי ייאמן יכולות של למידת מכונה, המאפשר לדברים כמו ראייה ממוחשבת ללמוד כיצד להפוך תהליכים מסובכים אחרת לאוטומטיים. עסקים בשרשרת האספקה ​​יכולים לשלב בינה מלאכותית ו-IoT להפחתת בזבוז ושגיאות מהיר ומדויק.

לדוגמה, חברת ייצור עשויה לרצות להפוך את בקרת האיכות לאוטומטית של קופסאות הקרטון שלה. ניתן להשתמש במצלמה המונעת בינה מלאכותית כדי לסרוק את הקופסאות כשהן עוברות דרך פס הייצור, ולזהות במהירות כל פגמים מבלי ליצור צוואר בקבוק.

באופן דומה, ניתן להשתמש במכשירי IoT כדי לאסוף נתונים על כמות חומר הגלם שנמצאת בשימוש בתהליך הייצור. אלגוריתמים לניתוח נתונים בינה מלאכותית יכולים להשתמש בנתונים אלו כדי לזהות היכן נעשה שימוש ברוב החומרים והיכן מבוזבזים את החומרים הרב ביותר.

תובנות אלו מאפשרות לעסקים להשתמש בחומרי הגלם שלהם בצורה יעילה יותר ולהפחית את העומס הכולל על שרשרת האספקה.

6. מעקב אחר קיימות שרשרת האספקה

קיימות הפכה לעדיפות מרכזית בכל שרשרת האספקה ​​במהלך השנים האחרונות. מצד אחד, זה טוב לסביבה ולאנשים שעובדים ותומכים בשרשרת האספקה.

בנוסף, יוזמות קיימות מתמקדות לעתים קרובות בהפחתת הפסולת, שהיא חלק חשוב בהפחתת העומס על שרשרת האספקה, במיוחד עבור ספקי חומרי גלם. בינה מלאכותית יכולה לעזור לעסקים לעקוב אחר הקיימות של שרשראות האספקה ​​שלהם, ולהגביר את הנראות.

דוגמה מצוינת אחת היא אופטימיזציה של מסלול באמצעות אלגוריתמים לוגיסטיים של AI. עסקים יכולים להפחית את טביעת הרגל הפחמנית של שרשרת האספקה ​​שלהם על ידי זיהוי נתיבי השילוח היעילים ביותר לשימוש, בין אם ביבשה ובין אם.

בנוסף, מכשירי AI ו-IoT יכולים אפילו לעזור לעסקים לפקוח עין על קיימות בקרב השותפים והספקים שלהם. אלגוריתמי בינה מלאכותית יכולים לעקוב אחר מאיפה מגיעים כל הרכיבים למוצר מוגמר לאורך שרשרת האספקה. זה יגדיל את הנראות ויאפשר לעסקים לשפר את המודעות לנקודות תורפה פוטנציאליות של קיימות.

לדוגמה, ספק עשוי להשתמש בצבעים מזיקים בתהליך הייצור שלו. אם עסק מצליח להישאר מודע לכך הודות ל-AI, הוא יכול לבחור ספק בר-קיימא יותר במקום זאת.

בניית שרשרת אספקה ​​חכמה יותר עם AI

בינה מלאכותית תהיה מכרעת בחידוש תהליכי שרשרת האספקה ​​כדי לבנות שרשרת אספקה ​​יעילה ובת קיימא בעתיד. עסקים בכל חוליה בשרשרת האספקה ​​יכולים ליישם בינה מלאכותית כדי להפוך תהליכים לאוטומטיים, לשפר את הפעילות שלהם, לחזק את האבטחה שלהם ולנצל טוב יותר את חומרי הגלם. עם הטכנולוגיה הנכונה בהישג יד, כל עסק בשרשרת אספקה ​​יכול להתפתח כדי לעמוד באתגרים של היום.