Kā mākslīgais intelekts novērš izplatītos piegādes ķēdes šķēršļus

Piegādes ķēdes vājās vietas var būt finansiāli postošas ​​ražotājiem, piegādātājiem un izplatītājiem. Mākslīgais intelekts ir viens no daudzsološākajiem jaunajiem risinājumiem. Vai AI izmantošana piegādes ķēdes pārvaldībā varētu novērst traucējumus un aizkavēšanos?

Veidi, kā var rasties piegādes ķēdes sastrēgumi

Piegādes ķēdes sastrēgums — punkts, kurā tiek traucēta preču plūsma — var rasties vairāku iemeslu dēļ.

1. Negaidīts pieprasījuma pieaugums

Patērētāju pieprasījuma izmaiņas var izraisīt plašus piegādes ķēdes traucējumus. Ražotāji, piegādātāji un izplatītāji parasti nav gatavi rīkoties pēkšņam, lielam pasūtījumu skaita pieaugumam, kas var izraisīt ilgstošu aizkavēšanos.

2. Darbaspēka trūkums

Uzņēmumi var pārvietot preces tikai tad, ja tiem ir kāds, kas tās izplata. Plaši izplatītais darbaspēka trūkums ietekmē visus piegādes ķēdes sektora aspektus, tādējādi loģistikas uzņēmumiem ir grūti nodrošināt vienmērīgu lietu plūsmu.

3. Iekārtas vai rūpnīcas slēgšana

Pat viena slēgšana var ietekmēt visu piegādes ķēdi, jo tā pārtrauc preču plūsmu. Uzņēmumiem, kuriem nav ārkārtas rīcības plānu, ir jācenšas aizpildīt nepilnības. Tikmēr viņu produkti vāc putekļus.

4. Viltoti produkti

Krāpšana loģistikas jomā ir milzīga globāla problēma. Saskaņā ar dažiem jaunākajiem publiskajiem datiem, beidzies 509 miljardu dolāru viltoti izstrādājumi 2016. gadā tika tirgoti starptautiski. Kad tie nelegāli nonāk piegādes ķēdē, tie var sajaukt un traucēt preču plūsmu.

5. Ģeopolitiskie konflikti

Kad valstis cīnās, to imports un eksports pārstāj būt prioritāte — un blakus esošie tirdzniecības ceļi bieži kļūst bīstami. Ģeopolitiskie konflikti var izjaukt loģistikas organizāciju standarta rutīnas, radot ilgtermiņa piegādes ķēdes vājās vietas.

6. Ekstrēmi laikapstākļi

Neviena vieta uz planētas nav pasargāta no ekstremāliem laikapstākļiem. Plūdi, puteņi, zemestrīces un viesuļvētras var neļaut laivām, lidmašīnām un kravas automašīnām doties jebkur. Tā kā nokrišņi var ilgt vairākas dienas vai nedēļas, ilgstoši piegādes ķēdes traucējumi ir praktiski neizbēgami.

Piegādes ķēdes vājo vietu novēršanas nozīme

Piegādes ķēdes vājās vietas var negatīvi ietekmēt ieņēmumus. Galu galā zīmoli nevar pelnīt naudu par produktiem, kas iestrēguši noliktavā. Sekojošais kaitējums zīmola reputācijai — patērētājiem nepatīk piegādes kavēšanās — var radīt ilgtermiņa finansiālus zaudējumus.

Dažreiz uzņēmumiem nav iespējas pārvietot savas preces, tiklīdz piegādes ķēdes problēma ir atrisināta. Ātri bojājošie produkti — ziedi, kosmētika, piena produkti, augi, produkti un gaļa — var ātri tikt bojāti vai iznīcināti.

Pat cilvēki, kas nav iesaistīti loģistikas procesā, piedzīvo negatīvu finansiālu ietekmi. Faktiski pētījumi parāda piegādes ķēdes vājās vietas izraisīja lielu inflācijas daļu Savienotajās Valstīs no 2021. līdz 2022. gadam. Citiem vārdiem sakot, visi maksā cenu par šiem kavējumiem.

Kā mākslīgā intelekta izmantošana piegādes ķēdē samazina sastrēgumus

Uzņēmumi, kas piegādes ķēdē izmanto AI, var paātrināt savus loģistikas procesus, iegūt uz datiem balstītu ieskatu un identificēt iespējamos traucētājus, pirms tie kļūst par problēmu.

1. Paredzamā analīze

Mašīnmācīšanās modeļi var izmantot vēsturiskos un pašreizējos datus, lai prognozētu nākotnes rezultātus. Izmantojot prognozējošo analīzi, loģistikas uzņēmumi var pateikt, kad un kā radīsies piegādes ķēdes vājās vietas, lai labāk no tām izvairītos.

2. Pieprasījuma prognozēšana

Mašīnmācīšanās modelis var izsekot patērētāju uzvedībai, tirgus tendencēm un ģeopolitikai, lai prognozētu, kad pieprasījums pieaugs vai samazināsies. Ražotājiem, piegādātājiem un izplatītājiem būs vieglāk laikus izpildīt pasūtījumus, ja viņi zinās, kad palielināt vai palēnināt ātrumu.

3. Kvalitātes kontrole

AI var atšķirt oriģinālas un viltotas preces, novēršot piegādes ķēdes traucējumus. Viena pētnieku grupa izstrādāja algoritmu, kas spēj tos atšķirt 98% no laika vidēji. Uzlabota kvalitātes kontrole var nodrošināt netraucētu loģistikas procesu plūsmu.

4. Uzlabota koordinācija

AI tehnoloģija var palielināt piegādes ķēdes redzamību un sniegt uz datiem balstītu ieskatu, palīdzot piegādātājiem, izplatītājiem un ražotājiem veikt koordināciju. Turklāt dabiskās valodas apstrādes modeļi var palīdzēt viņiem sazināties neatkarīgi no viņu valodas vai kultūras barjerām.

5. Autonomā piegāde

Pēdējās jūdzes piegāde veido 50% no loģistikas izdevumiem, saskaņā ar dažām aplēsēm. Liels pasūtījumu apjoms, neefektīvi vadītāji un maršruta sarežģītība padara to neticami pakļautu vājajām vietām. Ar AI darbināmi autonomie transportlīdzekļi ir daudzsološs risinājums — tie var piegādāt preces uz iepriekš noteiktām vietām, piemēram, paku skapjiem, lai racionalizētu piegādi.

6. Reāllaika korekcijas

AI izmantošana piegādes ķēdes pārvaldībā ļauj loģistikas uzņēmumiem reaģēt uz reāllaika tirgus un pieprasījuma izmaiņām. Turklāt tas ļauj viņiem rīkoties proaktīvi, ja parādās kavēšanās vai traucējumu pazīmes.

7. Maršruta optimizācija 

Daži no visbiežāk sastopamajiem piegādes ķēdes vājo vietu avotiem ir neizbēgami — loģistikas uzņēmumi nevar kontrolēt laika apstākļus vai ģeopolitiskos konfliktus. Tomēr mākslīgais intelekts var izstrādāt katram gadījumam raksturīgus ārkārtas rīcības plānus, nodrošinot risinājumus traucējumiem, pirms tie kļūst par problēmu. Tas var ieteikt alternatīvus maršrutus vai piegādātājus, lai lietas darbotos nevainojami.

Kāpēc mākslīgais intelekts ir tik svarīgs, lai atrisinātu piegādes ķēdes problēmas?

Daudzas loģistikas organizācijas jau gadiem ir plānojušas kaut kādā veidā digitalizēties. Patiesībā, 23% noliktavas administratoru 2019. gadā paredzēts ieviest automatizācijas tehnoloģijas. Lai gan AI joprojām ir jauna tehnoloģija, tā precīzi atbilst tam, ko viņi ir meklējuši.

Tā ir viena no nedaudzajām tehnoloģijām, kas spēj apstrādāt milzīgo datu apjomu, ko ģenerē loģistikas process. Tā var apkopot, apstrādāt un analizēt informāciju no simtiem avotu, nepārpūloties.

Ātrums ir vēl viena lieta, kas AI izceļas no līdzīgām tehnoloģijām — ļoti maz alternatīvu var apstrādāt, analizēt un izvadīt tādā ātrumā. Tas var apsvērt miljoniem iespēju dažu sekunžu laikā un reaģēt uz mijiedarbību reāllaikā.

AI galvenā priekšrocība salīdzinājumā ar citām tehnoloģijām ir tā spēja automatizēt uzdevumus un darboties autonomi. Tas var darboties neatkarīgi visu diennakti un reti prasa cilvēka iejaukšanos, kas ir ideāli piemērots darbaspēka trūkuma laikā.

Šī tehnoloģija ir arī rentabla. Saskaņā ar vienu pētījumu, 63% loģistikas uzņēmumu AI izmantošana piegādes ķēdes pārvaldībā nopelnīja vairāk ieņēmumu. Turklāt 61% ziņoja, ka viņiem ir mazāki darbības izdevumi. 

Lai gan daudzas tehnoloģijas var automatizēt uzdevumus, ātri apstrādāt datus vai strādāt autonomi, tikai dažas var visu darīt vienlaikus. Tāpēc mākslīgais intelekts ir tik daudzsološs risinājums piegādes ķēdes pārtraukumiem un kavējumiem.

AI piemēri piegādes ķēdē 

Ar AI darbināmas novērošanas sistēmas un svītrkodu skeneri var novērst produktu defektu un viltojumu izplatīšanos pa loģistikas kanāliem. Parasti tie tiek novietoti uz konveijera lentēm vai to tuvumā, lai izsekotu krājumiem.

Loģistikas uzņēmumi var integrēt AI ar citām piegādes ķēdes tehnoloģijām. Piemēram, viņi var izmantot mašīnmācīšanās modeli, lai darbinātu lietiskā interneta (IoT) iepakojuma sensorus. Tādā veidā viņi var analizēt savus produktu datus, lai izsekotu sūtījumiem.

Administratīvais AI veic iekšējās uzskaites, pārvaldības, dokumentu apstrādes un informācijas apmaiņas uzdevumus. Piemēram, tas var apstrādāt rēķinus, pasūtīt sūtījumus, atjaunot piegādātāju līgumus, nosūtīt piedāvājumu pieprasījumus un ieplānot darbiniekus.

Viens no jaunajiem mākslīgā intelekta izmantošanas veidiem piegādes ķēdē ir saistīts ar autonomiem transportlīdzekļiem. Pašbraucošas kravas automašīnas un droni var izmantot mašīnmācīšanos, lai reaģētu uz vidi reāllaikā. Lai gan pašbraucošām automašīnām ir atlikuši daži attīstības gadi, pastāv koncepcijas pierādījumi.

AI nākotne piegādes ķēdes pārvaldībā 

Tā kā mākslīgais intelekts joprojām ir salīdzinoši jauns, tā izplatības līmenis, iespējams, saglabāsies zems dažus gadus. Kamēr 73% loģistikas uzņēmumu jūtas optimistiski par jaunajām tehnoloģijām, 50% plāno atlikt ieviešanu, līdz tā kļūs mazāk riskanta. Šķiet, ka daudzi gaidīs, līdz kļūs skaidrāki ideālie lietošanas gadījumi, iespējamās nepilnības un labākā prakse.

Lai gan daudzi nozares pārstāvji nedaudz vilcinās pieņemt AI, rādītāji liecina, ka viņi ātri pieņems to. Lai gan tikai 11% loģistikas vadītāju uzskatīja, ka AI 2022. gadā ir kritisks, un aptuveni 38% no viņiem uzskatīs, ka tas ir būtiski līdz 2025. gadam. Nozare var piedzīvot būtiskas pārmaiņas, jo arvien vairāk uzņēmumu izmanto AI piegādes ķēdes pārvaldībā.

AI varētu neatgriezeniski novērst piegādes ķēdes sastrēgumus

Palielinoties mākslīgā intelekta izplatības līmenim piegādes ķēdes pārvaldībā, šīs tehnoloģijas transformācijas potenciāls kļūs acīmredzams. Ja loģistikas uzņēmumi to izmanto stratēģiski, tie, iespējams, spēs novērst lielāko daļu — ja ne visus — standarta vājo vietu.