Hvordan AI eliminerer vanlige flaskehalser i forsyningskjeden

Flaskehalser i forsyningskjeden kan være økonomisk ødeleggende for produsenter, leverandører og distributører. Kunstig intelligens er en av de mest lovende nye løsningene. Kan bruk av kunstig intelligens i supply chain management eliminere forstyrrelser og forsinkelser?

Måter flaskehalser i forsyningskjeden kan oppstå

En flaskehals i forsyningskjeden – et punkt der varestrømmen er hindret – kan oppstå av flere årsaker.

1. Uventede etterspørselsøkninger

Endringer i forbrukernes etterspørsel kan forårsake omfattende forstyrrelser i forsyningskjeden. Produsenter, leverandører og distributører er vanligvis ikke forberedt på å håndtere en plutselig, massiv økning i bestillinger, noe som kan føre til lange forsinkelser.

2. Mangel på arbeidskraft

Bedrifter kan bare flytte varer hvis de har noen til å distribuere dem. Utbredt mangel på arbeidskraft påvirker alle aspekter av forsyningskjedesektoren, noe som gjør det utfordrende for logistikkbedrifter å holde ting flytende.

3. Nedleggelser av anlegg eller fabrikker

Selv en enkelt stenging kan ha en ringvirkning på en hel forsyningskjede fordi den avskjærer varestrømmen. Selskaper uten beredskapsplaner står i kapp for å fylle gapet. I mellomtiden sitter produktene deres og samler støv.

4. Forfalskede produkter

Logistikksvindel er et massivt globalt problem. Ifølge noen av de siste offentlige dataene, over 509 milliarder dollar med forfalskede produkter ble handlet internasjonalt i 2016. Når de ulovlig kommer inn i forsyningskjeden, kan de forvirre og forstyrre vareflyten.

5. Geopolitiske konflikter

Når land kjemper, slutter deres import og eksport å være en prioritet - og nærliggende handelsruter blir ofte farlige. Geopolitiske konflikter kan forstyrre logistikkorganisasjoners standardrutiner, og forårsake langsiktige flaskehalser i forsyningskjeden.

6. Ekstreme værhendelser

Ingen steder på planeten er trygge for ekstreme værhendelser. Flom, snøstorm, jordskjelv og tornadoer kan hindre båter, fly og varebiler fra å gå hvor som helst. Siden nedfallet kan vare i dager eller uker, er langvarige forstyrrelser i forsyningskjeden praktisk talt uunngåelige.

Viktigheten av å eliminere flaskehalser i forsyningskjeden

Flaskehalser i forsyningskjeden kan påvirke inntektene negativt. Merkevarer kan tross alt ikke tjene penger på produkter som sitter fast på et lager. Den påfølgende skaden på merkevarens omdømme - forbrukere er ikke glad i leveringsforsinkelser - kan føre til langsiktige økonomiske tap.

Noen ganger får ikke bedrifter sjansen til å flytte varene sine når forsyningskjedeproblemet er løst. Forgjengelige produkter - blomster, kosmetikk, meieri, planter, produkter og kjøtt - kan raskt bli skadet eller ødelagt.

Selv personer som ikke er involvert i logistikkprosessen opplever negative økonomiske konsekvenser. Faktisk viser forskning flaskehalser i forsyningskjeden forårsaket en stor del av inflasjonen i USA fra 2021 til 2022. Med andre ord betaler alle prisen for disse forsinkelsene.

Hvordan bruk av kunstig intelligens i forsyningskjeden effektiviserer flaskehalser

Bedrifter som utnytter AI i forsyningskjeden kan øke hastigheten på logistikkprosessene sine, få datadrevet innsikt og identifisere potensielle forstyrrelser før de blir et problem.

1. Prediktiv analyse

Maskinlæringsmodeller kan utnytte historiske og nåværende data for å forutsi fremtidige utfall. Med prediktiv analyse kan logistikkselskaper fortelle når og hvordan flaskehalser i forsyningskjeden vil oppstå for å unngå dem bedre.

2. Etterspørselsprognoser

En maskinlæringsmodell kan spore forbrukeratferd, markedstrender og geopolitikk for å forutsi når etterspørselen vil øke eller synke. Produsenter, leverandører og distributører vil ha lettere for å oppfylle bestillinger i tide hvis de vet når de skal øke eller bremse.

3. Kvalitetskontroll

AI kan skille mellom ekte og forfalskede varer, og forhindrer forstyrrelser i forsyningskjeden. Et forskerteam utviklet en algoritme som er i stand til å skille dem fra hverandre 98% av tiden gjennomsnittlig. Forbedret kvalitetskontroll kan holde logistikkprosessene flytende.

4. Forbedret koordinering

AI-teknologi kan øke forsyningskjedens synlighet og gi datadrevet innsikt, hjelpe leverandører, distributører og produsenter med å koordinere. I tillegg kan naturlige språkbehandlingsmodeller hjelpe dem med å kommunisere uavhengig av språk eller kulturelle barrierer.

5. Autonom levering

Siste mil levering står for 50 % av logistikkutgiftene, ifølge noen estimater. Høye ordrevolumer, ineffektive drivere og rutekompleksitet gjør den utrolig utsatt for flaskehalser. AI-drevne autonome kjøretøy er en lovende løsning - de kan levere varer til forhåndsdefinerte steder som pakkeskap for å strømlinjeforme leveringen.

6. Sanntidsjusteringer

Å utnytte kunstig intelligens i forsyningskjedestyring gjør det mulig for logistikkbedrifter å reagere på endringer i markedet og etterspørselen i sanntid. I tillegg lar det dem handle proaktivt når tegn på forsinkelser eller forstyrrelser vises.

7. Ruteoptimalisering 

Noen av de vanligste kildene til flaskehalser i forsyningskjeden er uunngåelige - logistikkselskaper kan ikke kontrollere vær eller geopolitiske konflikter. Imidlertid kan AI utvikle saksspesifikke beredskapsplaner, som gir løsninger på forstyrrelser før de blir et problem. Det kan foreslå alternative ruter eller leverandører for å holde ting i orden.

Hvorfor er AI så viktig for å fikse forsyningskjedeproblemer?

I årevis har mange logistikkorganisasjoner planlagt å digitalisere på en eller annen måte. Faktisk, 23 % av lageradministratorene ment å ta i bruk automatiseringsteknologier i 2019. Selv om AI fortsatt er en ny teknologi, stemmer den nøyaktig overens med det de har lett etter.

Det er en av få teknologier som kan håndtere det store datavolumet logistikkprosessen genererer. Den kan samle, behandle og analysere informasjon fra hundrevis av kilder uten å bli overveldet.

Hastighet er en annen ting som gjør at AI skiller seg ut fra lignende teknologier - svært få alternativer kan behandle, analysere og produsere i den hastigheten den gjør. Den kan vurdere millioner av muligheter på sekunder og svare på interaksjoner i sanntid.

AIs største fordel fremfor andre teknologier er dens evne til å automatisere oppgaver og handle autonomt. Den kan jobbe uavhengig døgnet rundt og krever sjelden menneskelig inngripen, noe som er ideelt under arbeidskraftmangel.

Denne teknologien er også kostnadseffektiv. I følge en studie, 63 % av logistikkbedriftene bruk av kunstig intelligens i supply chain management tjente mer inntekt. Dessuten rapporterte 61 % å ha lavere driftskostnader. 

Mens mange teknologier kan automatisere oppgaver, behandle data raskt eller arbeide autonomt, er det svært få som kan gjøre alt samtidig. Det er derfor AI er en så lovende løsning for forstyrrelser og forsinkelser i forsyningskjeden.

Eksempler på kunstig intelligens i forsyningskjeden 

AI-drevne overvåkingssystemer og strekkodeskannere kan forhindre produktfeil og forfalskninger fra å fortsette gjennom logistikkkanaler. Vanligvis er de plassert på eller i nærheten av transportbånd for å spore inventar.

Logistikkbedrifter kan integrere kunstig intelligens med andre forsyningskjedeteknologier. For eksempel kan de bruke en maskinlæringsmodell for å drive Internet of Things (IoT) emballasjesensorer. På denne måten kan de analysere produktdataene sine for å spore forsendelser.

Administrativ AI håndterer intern journalføring, administrasjon, dokumentbehandling og informasjonsdelingsoppgaver. Den kan for eksempel behandle fakturaer, bestille forsendelser, fornye leverandørkontrakter, sende budforespørsler og planlegge arbeidere.

En ny bruk for AI i forsyningskjeden involverer autonome kjøretøy. Selvkjørende varebiler og droner kan bruke maskinlæring for å reagere på omgivelsene deres i sanntid. Mens selvkjørende biler har noen år med utvikling igjen, finnes det proofs of concept.

Fremtiden til AI i Supply Chain Management 

Siden AI fortsatt er relativt ny, vil penetrasjonshastigheten sannsynligvis forbli lav i noen år. Samtidig som 73 % av logistikkbedriftene føler seg optimistiske med tanke på nye teknologier, 50 % planlegger å utsette implementeringen til den blir mindre risikabel. Det ser ut til at mange vil vente til de ideelle brukstilfellene, potensielle hull og beste praksis blir tydeligere.

Mens mange i sektoren er litt nølende med å ta i bruk AI, tyder indikatorer på at de raskt vil vokse til å akseptere det. Selv om bare 11 % av logistikklederne følte at AI var kritisk i 2022, anslagsvis 38 % av dem vil tro det er essensielt innen 2025. Bransjen kan oppleve en betydelig endring ettersom flere virksomheter bruker AI i forsyningskjedestyring.

AI kan permanent eliminere flaskehalser i forsyningskjeden

Etter hvert som penetrasjonsraten for AI i supply chain management øker, vil denne teknologiens transformative potensial bli tydelig. Hvis logistikkselskaper bruker det strategisk, kan de kanskje eliminere de fleste - om ikke alle - av deres standard flaskehalser.