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 AI i forsyningskjeden eliminere forstyrrelser og forsinkelser?

Mater Flaskehalser i Forsyningskjeden Kan Oppstå

En flaskehals i forsyningskjeden — et punkt hvor varerstrømmen hindres — kan skje av flere årsaker.

1. Uventede Etterspørselsøkninger

Endringer i forbrukeretterspørsel 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 forårsake lange forsinkelser.

2. Arbeidskraftmangel

Selskaper kan bare flytte varer hvis de har noen til å distribuere dem. Omfattende arbeidskraftmangel påvirker alle aspekter av forsyningskjedesektoren, noe som gjør det vanskelig for logistikkvirksomheter å holde tingene i gang jevnt.

3. Stengning av Anlegg eller Fabrikk

Selv en enkelt stengning kan ha en rippleffekt på en hel forsyningskjede, fordi den kutter av varerstrømmen. Selskaper uten kontinjeringsplaner blir igjen til å streve med å fylle gapet. I mellomtiden står deres produkter og samler støv.

4. Forfalskede Produkter

Logistikk-svindel er et stort globalt problem. Ifølge noen av de siste offentlige dataene, ble over 509 milliarder dollar av forfalskede produkter handlet internasjonalt i 2016. Når de ulovlig kommer inn i forsyningskjeden, kan de forvirre og forstyrre varerstrømmen.

5. Geopolitiske Konflikter

Når land kjemper, blir deres import og eksport ikke lenger en prioritet — og nærliggende handelsruter blir ofte farlige. Geopolitiske konflikter kan forstyrre logistikkorganisasjoners standardrutiner, noe som forårsaker langvarige flaskehalser i forsyningskjeden.

6. Ekstreme Værhendelser

Ingen steder på jorden er trygge for ekstreme værhendelser. Flom, snøstormer, jordskjelv og tornadoer kan forhindre båter, fly og leveringsbiler fra å gå noen steder. Siden følgevirkningene kan vare i dager eller uker, er lange forstyrrelser i forsyningskjeden praktisk talt uunngåelige.

Viktigheten av å Eliminere Flaskehalser i Forsyningskjeden

Flaskehalser i forsyningskjeden kan ha negative konsekvenser for inntekten. Etter all, kan merker ikke tjene penger på produkter som er fast i et lager. Den påfølgende skaden på merkevarer — forbrukerne liker ikke forsinkelser i leveringen — kan føre til langvarige økonomiske tap.

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

Selv mennesker som ikke er involvert i logistikkprosessen opplever negative økonomiske konsekvenser. Faktisk viser forskning at 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 AI i Forsyningskjeden Strømlinjeformer Flaskehalser

Selskaper som utnytter AI i forsyningskjeden kan påskynde sine logistikkprosesser, få data-drevne innsikter og identifisere potensielle forstyrrelser før de blir et problem.

1. Prediktiv Analyse

Maskinlæringsmodeller kan utnytte historiske og nåværende data til å forutsi fremtidige resultater. Med prediktiv analyse kan logistikk-selskaper si når og hvordan flaskehalser i forsyningskjeden vil oppstå, slik at de kan unngå dem bedre.

2. Etterspørselsprognose

En maskinlæringsmodell kan spore forbrukeratferd, markedstrender og geopolitikk for å forutsi når etterspørselen vil øke eller minke. Produsenter, leverandører og distributører vil ha det lettere å levere bestillinger på tide hvis de vet når de skal øke eller redusere.

3. Kvalitetskontroll

AI kan skille mellom ekte og forfalskede varer, og forhindre forstyrrelser i forsyningskjeden. En forskningsgruppe utviklet en algoritme som kunne skille mellom dem 98% av tiden i gjennomsnitt. Forbedret kvalitetskontroll kan holde logistikkprosesser i gang jevnt.

4. Forbedret Koordinasjon

AI-teknologi kan øke synligheten i forsyningskjeden og gi data-drevne innsikter, som hjelper leverandører, distributører og produsenter å koordinere. I tillegg kan naturlige språkbehandlingsmodeller hjelpe dem med å kommunisere uavhengig av deres språk eller kulturelle barrierer.

5. Autonom Levering

Siste-mil-levering utgjør 50% av logistikkutgiftene, ifølge noen estimater. Høye bestillingsvolumer, ineffektive sjåfører og rutekompleksitet gjør det ekstremt utsatt for flaskehalser. AI-drevne autonome kjøretøy er en løftende løsning — de kan levere varer til forhåndsdefinerte steder som pakkebokser for å strømlinjeformere leveringen.

6. Sanntidsjusteringer

Å utnytte AI i forsyningskjeden gjør det mulig for logistikk-selskaper å reagere på sanntidsmarkeds- og etterspørselsendringer. I tillegg lar det dem handle proaktivt når tegn på forsinkelser eller forstyrrelser oppstår.

7. Ruteoptimalisering

Noen av de vanligste årsakene til flaskehalser i forsyningskjeden er uunngåelige — logistikk-selskaper kan ikke kontrollere vær eller geopolitiske konflikter. Likevel kan AI utvikle tilfelle-spesifikke reserveplaner, som gir omveier til forstyrrelser før de blir et problem. Det kan foreslå alternative ruter eller leverandører for å holde tingene i gang jevnt.

Hvorfor Er AI Så Viktig for å Fikse Forsyningskjedeproblemer?

I mange år har mange logistikk-selskaper planlagt å digitalisere på en eller annen måte. Faktisk 23% av lageradministratorene planla å adoptere automatiseringsteknologier i 2019. Mens AI fortsatt er en ny teknologi, stemmer det nøyaktig overens med hva de har lett etter.

Det er en av de få teknologiene som kan håndtere den enorme mengden data som logistikkprosessen genererer. Det kan aggregere, prosessere og analysere informasjon fra hundrevis av kilder uten å bli overveldet.

Hastighet er en annen ting som gjør AI til en mer fremtredende teknologi enn andre — svært få alternativer kan prosessere, analysere og utforme på samme måte. Det kan vurdere millioner av muligheter på sekunder og reagere på samhandling i sanntid.

AI sin hovedfordel over andre teknologier er evnen til å automatisere oppgaver og handle selvstendig. Det kan arbeide uavhengig døgnet rundt og trenger sjelden menneskelig inngripen, noe som er ideelt under arbeidskraftmangel.

Denne teknologien er også kostnadseffektiv. Ifølge en studie 63% av logistikk-bedrifter som utnytter AI i forsyningskjeden, tjente mer inntekt. I tillegg rapporterte 61% at de hadde lavere driftsutgifter.

Mens mange teknologier kan automatisere oppgaver, prosessere data raskt eller arbeide selvstendig, kan svært få gjøre alt samtidig. Derfor er AI en så lovende løsning for forstyrrelser og forsinkelser i forsyningskjeden.

Eksempler på AI i Forsyningskjeden

AI-drevne overvåkningssystemer og strekkodelesere kan forhindre produktfeil og forfalskede varer fra å gå videre gjennom logistikk-kanalene. Vanligvis plasseres de på eller nær transportbånd for å spore lager.

Logistikk-selskaper kan integrere AI med andre forsyningskjedeteknologier. For eksempel kan de bruke en maskinlæringsmodell til å drive Internet of Things (IoT)-pakningssensorer. På denne måten kan de analysere produktdataene sine for å spore sendinger.

Administrativ AI håndterer interne oppgaver som regnskapsføring, styring, dokumentbehandling og informasjonsdeling. For eksempel kan den prosessere fakturaer, bestille sendinger, fornye leverandørkontrakter, sende anbudforespørsler og planlegge arbeidstakere.

En nyttig bruk av AI i forsyningskjeden innebærer autonome kjøretøy. Selvkjørende leveringsbiler og droner kan bruke maskinlæring til å reagere på deres omgivelser i sanntid. Selv om selvkjørende biler har noen år med utvikling igjen, finnes bevis på konseptet.

Fremtiden for AI i Forsyningskjeden

Siden AI fortsatt er relativt ny, vil penetreringsraten sannsynligvis forbli lav i noen år. Mens 73% av logistikk-selskaper føler seg optimistiske om nye teknologier, planlegger 50% å utslette implementeringen til det blir mindre risikabelt. Det ser ut til at mange vil vente til de ideelle bruksfallene, potensielle hull og beste praksis blir tydeligere.

Mens mange i sektoren er noe nølende med å adoptere AI, indikerer tegn at de vil raskt vokse til å akseptere det. Selv om bare 11% av logistikk-ledere følte at AI var kritisk i 2022, vil anslagsvis 38% av dem mene det er essensielt i 2025. Industrien kan oppleve en betydelig endring når flere bedrifter utnytter AI i forsyningskjeden.

AI Kan Permanently Eliminere Flaskehalser i Forsyningskjeden

Etterhvert som penetreringsraten for AI i forsyningskjeden øker, vil denne teknologiens transformative potensiale bli tydelig. Hvis logistikk-selskaper utnytter det strategisk, kan de kanskje eliminere de fleste — hvis ikke alle — av sine standard flaskehalser.