AI veicina uzlabotu piegādes ķēdes ilgtspēju

Mākslīgais intelekts (AI) piedāvā vairākus veidus, kā uzlabot piegādes ķēdes ilgtspēju. AI integrēšana piegādes ķēdes pārvaldībā var nodrošināt optimizētas darbības, samazināt atkritumu daudzumu, labāk prognozēt pieprasījumu un videi draudzīgāku praksi.

Lūk, kā AI veicina piegādes ķēdes ilgtspēju.

1. Pieprasījuma prognozēšana

Tradicionālās prognozēšanas metodes var izraisīt pārprodukciju vai nepietiekamu ražošanu, kas ilgtermiņā nav ilgtspējīgas. Tomēr AI var precīzi paredzēt pieprasījumu, analizējot lielas datu kopas no dažādiem avotiem. Tas nodrošina uzņēmumiem saražot tikai nepieciešamo daudzumu, samazinot atkritumus un lieko daudzumu.

2. Piegādātāja uzraudzība un maršrutēšana

AI palīdz izvēlēties ilgtspējīgus piegādātājus, analizējot to vides un sociālās pārvaldības ierakstus. Uzņēmumi var nodrošināt ilgtspējību visā piegādes ķēdē, izvēloties pareizos piegādātājus.

AI ne tikai atlasa, bet arī aktīvi uzrauga piegādātājus reāllaikā. Tas nodrošina, ka tie konsekventi ievēro noteiktos ilgtspējības standartus.

3. Resursu pārvaldība

Viedās sistēmas precīzi nosaka piegādes ķēdes neefektivitāti un atkritumus. Novēršot šīs neefektivitātes problēmas, organizācijas var ievērojami samazināt atkritumu daudzumu ražošanas, uzglabāšanas un izplatīšanas fāzēs. AI novērtē resursu izmantošanu ražošanas procesos, iesakot ilgtspējīgākas alternatīvas vai veidus, kā izmantot mazāk resursu.

Tā vietā, lai tikai reaģētu uz aprīkojuma problēmām, mākslīgais intelekts prognozē iespējamās mašīnu vai transportlīdzekļu atteices, analizējot veiktspējas datus. Šī proaktīvā pieeja nodrošina, ka apkope vai nomaiņa notiek pirms bojājumiem, izvairoties no izšķērdīga avārijas remonta.

4. Vides ieguvumi

Sistēma var pārskatīt iepakojuma efektivitāti un materiālus, ieteikt dizaina izmaiņas, lai samazinātu materiālu izmantošanu vai veicinātu bioloģiski noārdāmas vai pārstrādājamas alternatīvas. AI atvieglo produktu atgriešanas, remonta, pārstrādes un materiālu atkārtotas izmantošanas pārvaldību, tādējādi veicinot ilgtspējīgāku aprites ekonomiku.

AI spēlē izšķirošu lomu noliktavā un ražošanā, uzraugot enerģijas patēriņa modeļus. To darot, tas sniedz vērtīgu ieskatu efektīvākai enerģijas izmantošanai vai pat pārejai uz atjaunojamiem avotiem. Izmantojot sensorus, AI nodrošina dažādu piegādes ķēdes procesu reāllaika uzraudzību. Tas palīdz uzņēmumiem ātri risināt resursu izšķērdēšanas vai lielu emisiju jomas.

Uzņēmumi optimizē maršrutēšanu, ļaujot AI sistēmām noteikt efektīvākie transporta ceļi, samazinot degvielas patēriņu, samazinot izmaksas, samazinot kaitīgo izmešu daudzumu un veicinot tīrāku vidi.

5. Patērētāju noskaņojums

AI analizē patērētāju noskaņojumu par ilgtspējību. Izmantojot šos ieskatus, uzņēmumi var virzīties uz ilgtspējīgākām produktu līnijām un pieņemt videi draudzīgu praksi.

AI simulē iespējamos piegādes ķēdes scenārijus, lai novērtētu to vides un sociālos rezultātus, palīdzot uzņēmumiem pieņemt ilgtspējīgus lēmumus. Pētījumi ir parādījuši pārdošanas apjoms var palielināties līdz 20% korporatīvās sociālās atbildības dēļ.

Izaicinājumi, izmantojot AI piegādes ķēdes ilgtspējībai

AI neapšaubāmi būs neatņemama ilgtspējības meklējumu sastāvdaļa. Tomēr, ņemot vērā nozares pašreizējās tehnoloģijas, organizācijām ir jāņem vērā daži trūkumi pirms viedo sistēmu ieviešanas. Izpratne par šīm problēmām ļauj viņiem maksimāli palielināt ieguvumus no AI.

1. Datu kvalitāte un pieejamība

AI modeļu efektīva darbība lielā mērā ir atkarīga no datiem. Ja uzņēmumi nesniedz tīrus, strukturētus un visaptverošus datus, šie modeļi var radīt neprecīzus rezultātus, liekot sistēmai veikt kļūdainas prognozes.

2. Integrācijas grūtības

Daudzi uzņēmumi joprojām izmanto mantotās piegādes ķēdes sistēmas. Šīs vecās sistēmas bieži rada problēmas, kad uzņēmumi mēģina integrēt modernus AI risinājumus, padarot procesu sarežģītu un resursietilpīgu. Turklāt AI iestatīšana piegādes ķēdes darbībām nav saistīta tikai ar tehnoloģiju. Tas ietver stratēģiju pielāgošanu, lomu pārdefinēšanu un visas organizācijas atbilstību jaunajai pieejai.

Izmaksas ir vēl viens nozīmīgs apsvērums, jo AI risinājumu ieviešana piegādes ķēdē var sasprindzināt budžetu. Uzņēmumi saskaras ar izdevumiem, kas saistīti ar tehnoloģiju iegādi, sistēmu integrāciju, darbinieku apmācību un pastāvīgu sistēmas uzturēšanu.

3. Izmaiņu vadība

Kad uzņēmumi savā piegādes ķēdē ievieš AI, tie bieži pielāgo ilgstošus procesus un darbplūsmas. Darbinieki, kas pieraduši pie tradicionālajām metodēm, varētu pretoties šīm izmaiņām, padarot pāreju sarežģītu.

AI cieš no ievērojama prasmju trūkuma, jo tā ir salīdzinoši jauna kompetences joma. Uzņēmumiem bieži ir grūti nolīgt vai paturēt darbā personas ar nepieciešamajām zināšanām, lai pārvaldītu AI piegādes ķēdes darbībās. Turklāt AI eksperti un treneri palielina ieguldījumu izmaksas, kas saistītas ar AI integrāciju uzņēmuma procesos.

4. Pārmērīga atkarība no tehnoloģijām

Inteliģentas sistēmas var radīt organizācijām nepatiesu drošības sajūtu. Lai gan mākslīgais intelekts ir ļoti uzticams un precīzs, sistēmas kļūme vai kļūda var izraisīt būtiskus traucējumus piegādes ķēdē bez pienācīgas cilvēka uzraudzības. Īpaši tas attiecas uz situācijām kur niansēts cilvēka spriedums ir nepieciešams.

5. Neobjektivitāte un drošības jautājumi

AI modeļi dažkārt var atspoguļot novirzes, kas ir viņu apmācības datos. Ja tas notiek, sistēma var pieņemt lēmumus, kas neatbilst uzņēmuma ētikas standartiem vai sabiedrības normām. Piemēram, mākslīgais intelekts, kas apmācīts efektivitātei un zemu izmaksu prioritātei, var pasūtīt bioloģiski nenoārdāmu vai pārstrādājamu iepakojumu — tas ir problemātiski uzņēmumam, kas pozicionē sevi kā videi draudzīgu zīmolu.

Daži AI algoritmi darbojas kā “melnās kastes”, padarot to lēmumu pieņemšanas procesus necaurredzamus. Šis skaidrības trūkums var izraisīt ieinteresēto personu un lietotāju neuzticēšanos tehnoloģijai. AI integrēšana piegādes ķēdēs arī palielina kiberuzbrukumu risku. Ļaunprātīgas personas var mērķēt uz šīm AI sistēmām, lai traucētu darbību vai piekļūtu konfidenciāliem datiem.

6. Mērogojamība un regulējuma problēmas

Uzņēmumam augot, tā AI risinājumam ir jāpielāgojas. Tomēr dažas platformas netiek mērogotas efektīvi, tādējādi radot darbības traucējumus. Intelektuālo sistēmu attīstības ainava rada arī mainīgus noteikumus. Uzņēmumiem ir jāsaglabā informācija par šīm izmaiņām, lai tie atbilstu prasībām, kas var būt prasīgi.

Reālās pasaules AI gadījumu izpēte piegādes ķēdes ilgtspējībā

Vairākas organizācijas jau ir pievērsušās mākslīgajam intelektam, optimizējot tā izmantošanu piegādes ķēdē, galvenokārt ar labvēlīgiem rezultātiem. Daži uzņēmumi pat ziņo, ka AI nodrošina ātrāku izpildes laiku līdz 6.7 dienām salīdzinot ar to parastajām metodēm.

Stella Makartnija un Google

Vairāki modes industrijas spēlētāji ir sadarbojušies ar Google, tostarp Stella McCartney. Kopā viņi ir izstrādājuši rīku, kas izmanto datu analīzi un mašīnmācīšanos. Šis rīks sniedz skaidru priekšstatu par a piegādes ķēdes ietekme uz vidi, palīdzot modes zīmoliem izvēlēties ilgtspējīgas izejvielas un ražošanas metodes.

Starbucks

Starbucks ir parādījis savu apņemšanos iegūt ilgtspējīgi ražotu kafiju. Tā pieņēma AI un blokķēdi, lai patērētājiem nodrošinātu izsekojamības funkciju no pupiņām līdz tasei. Tagad patērētāji var izsekot savas kafijas izcelsmei, nodrošinot ilgtspējīgas izcelsmes pupiņas un taisnīgu kompensāciju lauksaimniekiem.

Unilever

Ņemot vērā plašo palmu eļļas izmantošanu produktos, Unilever izmanto satelītnovērošanu, AI un ģeogrāfiskās atrašanās vietas datus, lai uzraudzītu savu palmu eļļas piegādes ķēdi. Mērķis ir apkarot mežu izciršanu, kas saistīta ar palmu eļļas ražošanu. Šī tehnoloģija nodrošina reāllaika brīdinājumi par mežu izciršanas riskiem, virzot uzņēmumu uz ilgtspējīgiem lēmumiem.

Walmart

Walmart ir ieviesis AI un blokķēdes balstīta sistēma izsekot savos veikalos esošo pārtikas produktu izcelsmei. Šī sistēma ne tikai nodrošina pārtikas nekaitīgumu, bet arī ļauj uzņēmumam Walmart identificēt ilgtspējīgus piegādātājus un noteikt to uzņēmējdarbības prioritātes.

AI vadīta piegādes ķēdes ilgtspēja

AI ir potenciāls revolucionizēt piegādes ķēdes darbības, taču ļoti svarīga ir tās izaicinājumu apzināšanās un rūpīga apsvēršana. Efektīva plānošana, nepārtraukta apmācība un periodiski novērtējumi var palīdzēt mazināt šīs problēmas un nodrošināt, ka AI integrēšana būs ieguldījumu vērta.

Katrs no šiem reālās pasaules piemēriem uzsver AI lomu piegādes ķēdes pārredzamības, izsekojamības un reāllaika uzraudzības uzlabošanā. Ar skaidrāku priekšstatu par savām piegādes ķēdēm uzņēmumi var pieņemt apzinātus lēmumus, par prioritāti nosakot ilgtspējību, samazinot ietekmi uz vidi un veicinot ētisku ieguvi.