როგორ აცილებს ხელოვნური ინტელექტის მომარაგების ჯაჭვის საერთო შეფერხებებს

მიწოდების ჯაჭვის შეფერხებები შეიძლება ფინანსურად დამღუპველი იყოს მწარმოებლებისთვის, მომწოდებლებისთვის და დისტრიბუტორებისთვის. ხელოვნური ინტელექტი ერთ-ერთი ყველაზე პერსპექტიული გამოსავალია. შეუძლია თუ არა ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება მიწოდების ჯაჭვის მენეჯმენტში აღმოფხვრას შეფერხებები და შეფერხებები?

მიწოდების ჯაჭვის ჩახშობის გზები შეიძლება გამოჩნდეს

მიწოდების ჯაჭვის შეფერხება - წერტილი, სადაც საქონლის ნაკადი შეფერხებულია - შეიძლება მოხდეს რამდენიმე მიზეზის გამო.

1. მოთხოვნის მოულოდნელი ზრდა

მომხმარებელთა მოთხოვნის ცვლილებამ შეიძლება გამოიწვიოს მიწოდების ჯაჭვის ფართო შეფერხება. მწარმოებლები, მომწოდებლები და დისტრიბუტორები, როგორც წესი, მოუმზადებლები არიან შეკვეთების უეცარი, მასიური ზრდისთვის, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს ხანგრძლივი შეფერხებები.

2. შრომის დეფიციტი

კომპანიებს შეუძლიათ საქონლის გადატანა მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ მათ ჰყავთ ვინმე, ვინც გაანაწილებს მათ. ფართოდ გავრცელებული მუშახელის დეფიციტი გავლენას ახდენს მიწოდების ჯაჭვის სექტორის ყველა ასპექტზე, რაც ართულებს ლოჯისტიკურ ბიზნესს შეუფერხებლად მიმდინარეობის შენარჩუნება.

3. ობიექტის ან ქარხნის დახურვა

ერთმა დახურვასაც კი შეიძლება ჰქონდეს ტალღოვანი ეფექტი მიწოდების მთელ ჯაჭვზე, რადგან ის წყვეტს საქონლის ნაკადს. კომპანიები, რომლებსაც არ აქვთ საგანგებო გეგმები, ცდილობდნენ შეავსონ ხარვეზი. იმავდროულად, მათი პროდუქცია მტვერს აგროვებს.

4. ყალბი პროდუქტები

ლოგისტიკური თაღლითობა მასიური გლობალური საკითხია. ზოგიერთი უახლესი საჯარო მონაცემების მიხედვით, დასრულდა 509 მილიარდი დოლარის ყალბი პროდუქტები საერთაშორისო ვაჭრობა მოხდა 2016 წელს. როდესაც ისინი უკანონოდ შედიან მიწოდების ჯაჭვში, მათ შეუძლიათ დააბნიონ და დაარღვიონ საქონლის ნაკადი.

5. გეოპოლიტიკური კონფლიქტები

როდესაც ქვეყნები იბრძვიან, მათი იმპორტი და ექსპორტი წყვეტს პრიორიტეტს - და ახლომდებარე სავაჭრო გზები ხშირად საშიში ხდება. გეოპოლიტიკურმა კონფლიქტებმა შეიძლება დაარღვიოს ლოგისტიკური ორგანიზაციების სტანდარტული რუტინა, რამაც გამოიწვიოს გრძელვადიანი მიწოდების ჯაჭვის შეფერხებები.

6. ექსტრემალური ამინდის მოვლენები

პლანეტაზე არცერთი ადგილი არ არის დაცული ექსტრემალური ამინდის მოვლენებისგან. წყალდიდობებმა, ქარბუქებმა, მიწისძვრებმა და ტორნადოებმა შეიძლება თავიდან აიცილონ ნავები, თვითმფრინავები და სატვირთო მანქანები სადმე წასვლაში. ვინაიდან აფეთქება შეიძლება გაგრძელდეს დღეების ან კვირების განმავლობაში, მიწოდების ჯაჭვის ხანგრძლივი შეფერხებები პრაქტიკულად გარდაუვალია.

მიწოდების ჯაჭვის შეფერხებების აღმოფხვრის მნიშვნელობა

მიწოდების ჯაჭვის შეფერხებები შეიძლება უარყოფითად იმოქმედოს შემოსავალზე. ბრენდები ხომ ვერ გამოიმუშავებენ ფულს საწყობში ჩარჩენილ პროდუქტებზე. ბრენდის რეპუტაციის შემდგომმა დაზიანებამ - მომხმარებლებს არ უყვართ გადაზიდვის შეფერხება - შეიძლება გამოიწვიოს გრძელვადიანი ფინანსური ზარალი.

ზოგჯერ, საწარმოებს არ ეძლევათ შესაძლებლობა გადაიტანონ თავიანთი საქონელი მას შემდეგ, რაც მოგვარდება მიწოდების ჯაჭვის საკითხი. მალფუჭებადი პროდუქტები - ყვავილები, კოსმეტიკა, რძის პროდუქტები, მცენარეები, პროდუქტები და ხორცი - შეიძლება სწრაფად დაზიანდეს ან განადგურდეს.

ადამიანებიც კი, რომლებიც არ არიან ჩართული ლოგისტიკის პროცესში, განიცდიან უარყოფით ფინანსურ ზემოქმედებას. სინამდვილეში, კვლევა აჩვენებს მიწოდების ჯაჭვის შეფერხებებს ინფლაციის დიდი ნაწილი გამოიწვია შეერთებულ შტატებში 2021 წლიდან 2022 წლამდე. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, ყველა იხდის ამ შეფერხებების ფასს.

როგორ აუმჯობესებს ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება მიწოდების ჯაჭვში

ფირმებს, რომლებიც იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს მიწოდების ჯაჭვში, შეუძლიათ დააჩქარონ თავიანთი ლოჯისტიკური პროცესები, მიიღონ მონაცემებზე ორიენტირებული შეხედულებები და გამოავლინონ პოტენციური დამრღვევები, სანამ ისინი გახდებიან პრობლემა.

1. პროგნოზირების ანალიზი

მანქანათმცოდნეობის მოდელებს შეუძლიათ გამოიყენონ ისტორიული და მიმდინარე მონაცემები მომავალი შედეგების პროგნოზირებისთვის. პროგნოზირებადი ანალიტიკით, ლოჯისტიკურ კომპანიებს შეუძლიათ თქვან, როდის და როგორ მოხდება მიწოდების ჯაჭვის შეფერხებები, რათა თავიდან აიცილონ ისინი უკეთესად.

2. მოთხოვნის პროგნოზირება

მანქანათმცოდნეობის მოდელს შეუძლია თვალყური ადევნოს მომხმარებელთა ქცევას, ბაზრის ტენდენციებს და გეოპოლიტიკას, რათა წინასწარ განსაზღვროს, როდის გაიზრდება ან შემცირდება მოთხოვნა. მწარმოებლებს, მომწოდებლებსა და დისტრიბუტორებს გაუადვილდებათ შეკვეთების დროულად შესრულება, თუ იციან, როდის უნდა გაზარდონ ან შეანელონ.

3. ხარისხის კონტროლი

AI-ს შეუძლია განასხვავოს ნამდვილი და ყალბი საქონელი, რაც ხელს უშლის მიწოდების ჯაჭვის შეფერხებას. ერთ-ერთმა კვლევითმა ჯგუფმა შეიმუშავა ალგორითმი, რომელსაც შეუძლია მათი ერთმანეთისგან გარჩევა დროის 90% საშუალოდ. ხარისხის გაძლიერებულ კონტროლს შეუძლია ლოგისტიკური პროცესების შეუფერხებლად მიმდინარეობა.

4. გაძლიერებული კოორდინაცია

ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიას შეუძლია გაზარდოს მიწოდების ჯაჭვის ხილვადობა და უზრუნველყოს მონაცემებზე ორიენტირებული შეხედულებები, რაც ეხმარება მომწოდებლებს, დისტრიბუტორებს და მწარმოებლებს კოორდინაციაში. გარდა ამისა, ბუნებრივი ენის დამუშავების მოდელები დაეხმარება მათ კომუნიკაციაში, მიუხედავად მათი ენისა და კულტურული ბარიერებისა.

5. ავტონომიური მიწოდება

ბოლო მილის მიწოდება ლოგისტიკის ხარჯების 50%-ს შეადგენსზოგიერთი შეფასებით. მაღალი შეკვეთის მოცულობა, არაეფექტური მძღოლები და მარშრუტის სირთულე მას წარმოუდგენლად მიდრეკილს ხდის ბოსტნეულს. AI-ზე მომუშავე ავტონომიური მანქანები პერსპექტიული გამოსავალია – მათ შეუძლიათ ნივთების მიწოდება წინასწარ განსაზღვრულ ადგილებში, როგორიცაა ამანათების კარადები, რათა გაამარტივონ მიწოდება.

6. რეალურ დროში კორექტირება

მიწოდების ჯაჭვის მენეჯმენტში ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება ლოჯისტიკურ კომპანიებს საშუალებას აძლევს რეაგირება მოახდინონ რეალურ დროში ბაზრისა და მოთხოვნის ცვლილებებზე. გარდა ამისა, ეს საშუალებას აძლევს მათ იმოქმედონ პროაქტიულად, როდესაც გამოჩნდება შეფერხების ან შეფერხების ნიშნები.

7. მარშრუტის ოპტიმიზაცია 

მიწოდების ჯაჭვის შეფერხების ზოგიერთი ყველაზე გავრცელებული წყარო გარდაუვალია - ლოჯისტიკურ კომპანიებს არ შეუძლიათ ამინდის ან გეოპოლიტიკური კონფლიქტების კონტროლი. თუმცა, AI-ს შეუძლია შეიმუშაოს კონკრეტული შემთხვევის გეგმები, რათა უზრუნველყოს შეფერხებების გადაჭრის გზები, სანამ ისინი გახდებიან პრობლემა. მას შეუძლია შესთავაზოს ალტერნატიული მარშრუტები ან მომწოდებლები, რათა ყველაფერი შეუფერხებლად იმუშაოს.

რატომ არის ხელოვნური ინტელექტი ასე მნიშვნელოვანი მიწოდების ჯაჭვის პრობლემების მოსაგვარებლად?

წლების განმავლობაში ბევრი ლოჯისტიკურ ორგანიზაციას გეგმავდა რაიმე ფორმით დიგიტალიზაციას. Სინამდვილეში, საწყობის ადმინისტრატორების 23%. განზრახული აქვს ავტომატიზაციის ტექნოლოგიების მიღებას 2019 წელს. მიუხედავად იმისა, რომ AI ჯერ კიდევ განვითარებადი ტექნოლოგიაა, ის ზუსტად შეესაბამება იმას, რასაც ისინი ეძებდნენ.

ეს არის ერთ-ერთი იმ რამდენიმე ტექნოლოგიადან, რომელსაც შეუძლია აწარმოოს ლოჯისტიკური პროცესის მიერ წარმოქმნილი მონაცემების დიდი მოცულობა. მას შეუძლია ასობით წყაროდან ინფორმაციის აგრეგაცია, დამუშავება და ანალიზი გადატვირთვის გარეშე.

სიჩქარე არის კიდევ ერთი რამ, რაც AI-ს გამოარჩევს მსგავსი ტექნოლოგიებისგან – ძალიან ცოტა ალტერნატივას შეუძლია დამუშავება, ანალიზი და გამოტანა იმ სიჩქარით, რაც ამას აკეთებს. მას შეუძლია განიხილოს მილიონობით შესაძლებლობა წამებში და უპასუხოს ურთიერთქმედებებს რეალურ დროში.

ხელოვნური ინტელექტის მთავარი უპირატესობა სხვა ტექნოლოგიებთან შედარებით არის ამოცანების ავტომატიზაციისა და ავტონომიურად მოქმედების უნარი. მას შეუძლია დამოუკიდებლად იმუშაოს მთელი საათის განმავლობაში და იშვიათად საჭიროებს ადამიანის ჩარევას, რაც იდეალურია მუშახელის დეფიციტის დროს.

ეს ტექნოლოგია ასევე ეფექტურია. ერთ-ერთი კვლევის მიხედვით, ლოგისტიკური ბიზნესის 63%. მიწოდების ჯაჭვის მენეჯმენტში ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებამ მიიღო მეტი შემოსავალი. უფრო მეტიც, 61%-მა აღნიშნა, რომ ნაკლები საოპერაციო ხარჯები აქვს. 

მიუხედავად იმისა, რომ ბევრ ტექნოლოგიას შეუძლია ამოცანების ავტომატიზაცია, მონაცემების სწრაფად დამუშავება ან დამოუკიდებლად მუშაობა, ძალიან ცოტას შეუძლია ყველაფრის ერთდროულად გაკეთება. ამიტომ AI არის ასეთი პერსპექტიული გადაწყვეტა მიწოდების ჯაჭვის შეფერხებებისა და შეფერხებისთვის.

ხელოვნური ინტელექტის მაგალითები მიწოდების ჯაჭვში 

AI-ზე მომუშავე სათვალთვალო სისტემებმა და შტრიხკოდების სკანერებმა შეიძლება თავიდან აიცილონ პროდუქტის დეფექტები და ყალბი ლოგისტიკური არხებით. როგორც წესი, ისინი მოთავსებულია კონვეიერზე ან მის მახლობლად, რათა თვალყური ადევნოთ ინვენტარს.

ლოჯისტიკურ კომპანიებს შეუძლიათ ხელოვნური ინტელექტის ინტეგრირება მიწოდების ჯაჭვის სხვა ტექნოლოგიებთან. მაგალითად, მათ შეუძლიათ გამოიყენონ მანქანური სწავლების მოდელი ნივთების ინტერნეტის (IoT) შეფუთვის სენსორების გასაძლიერებლად. ამ გზით, მათ შეუძლიათ გააანალიზონ თავიანთი პროდუქტის მონაცემები, რათა თვალყური ადევნონ გადაზიდვებს.

ადმინისტრაციული AI ახორციელებს შიდა აღრიცხვის, მართვის, დოკუმენტების დამუშავებისა და ინფორმაციის გაზიარების ამოცანებს. მაგალითად, მას შეუძლია დაამუშაოს ინვოისები, შეუკვეთოს გადაზიდვები, განაახლოს მიმწოდებლის კონტრაქტები, გაგზავნოს სატენდერო მოთხოვნები და დანიშნოს მუშები.

მიწოდების ჯაჭვში ხელოვნური ინტელექტის ერთ-ერთი ახალი გამოყენება მოიცავს ავტონომიურ მანქანებს. თვითმართვადი მიწოდების სატვირთო მანქანებს და დრონებს შეუძლიათ გამოიყენონ მანქანური სწავლება, რათა რეაგირება მოახდინონ თავიანთ გარემოზე რეალურ დროში. მიუხედავად იმისა, რომ თვითმართველ მანქანებს განვითარების რამდენიმე წელი დარჩა, კონცეფციის მტკიცებულებები არსებობს.

ხელოვნური ინტელექტის მომავალი მიწოდების ჯაჭვის მენეჯმენტში 

ვინაიდან ხელოვნური ინტელექტი ჯერ კიდევ შედარებით ახალია, მისი შეღწევადობის მაჩვენებელი, სავარაუდოდ, დაბალი დარჩება რამდენიმე წლის განმავლობაში. ხოლო ლოგისტიკური კომპანიების 73%. ოპტიმისტურად გრძნობენ თავს განვითარებადი ტექნოლოგიების მიმართ, 50% გეგმავს გადადოს განხორციელება, სანამ ის ნაკლებად სარისკო გახდება. როგორც ჩანს, ბევრი დაელოდება, სანამ იდეალური გამოყენების შემთხვევები, პოტენციური ხარვეზები და საუკეთესო პრაქტიკა გახდება ნათელი.

მიუხედავად იმისა, რომ ბევრი სექტორში გარკვეულწილად ყოყმანობს ხელოვნური ინტელექტის მიღებაზე, ინდიკატორები ვარაუდობენ, რომ ისინი სწრაფად გაიზრდებიან მის მიღებაზე. თუმცა მხოლოდ ლოგისტიკის აღმასრულებლების 11%. 2022 წელს AI კრიტიკული იყო, მათი სავარაუდო 38% თვლის, რომ ეს აუცილებელია 2025 წლისთვის. ინდუსტრიამ შეიძლება განიცადოს მნიშვნელოვანი ცვლილება, რადგან უფრო მეტი ბიზნესი იყენებს AI-ს მიწოდების ჯაჭვის მენეჯმენტში.

AI-მ შესაძლოა სამუდამოდ აღმოფხვრას მიწოდების ჯაჭვის შეფერხებები

მიწოდების ჯაჭვის მენეჯმენტში ხელოვნური ინტელექტის შეღწევადობის მაჩვენებელი იზრდება, ამ ტექნოლოგიის ტრანსფორმაციული პოტენციალი აშკარა გახდება. თუ ლოჯისტიკური კომპანიები გამოიყენებენ მას სტრატეგიულად, მათ შეუძლიათ აღმოფხვრას მათი სტანდარტული შეფერხებების უმეტესი ნაწილი, თუ არა ყველა.