Sztuczna inteligencja zwiększa zrównoważony rozwój łańcucha dostaw

Sztuczna inteligencja (AI) oferuje wiele możliwości poprawy zrównoważonego charakteru łańcucha dostaw. Włączenie sztucznej inteligencji do zarządzania łańcuchem dostaw może skutkować optymalizacją operacji, zmniejszeniem ilości odpadów, lepszym prognozowaniem popytu i praktykami bardziej przyjaznymi dla środowiska.

Oto, jak sztuczna inteligencja wpływa na zrównoważony rozwój łańcucha dostaw.

1. Prognozowanie popytu

Tradycyjne metody prognozowania mogą prowadzić do nadprodukcji lub niedoprodukcji, które na dłuższą metę są niezrównoważone. Sztuczna inteligencja może jednak dokładnie przewidzieć popyt, analizując duże zbiory danych z różnych źródeł. Zapewnia to firmom produkować tylko niezbędne ilości, minimalizując odpady i nadmiar.

2. Monitorowanie i wyznaczanie tras dostawców

Sztuczna inteligencja pomaga wybierać zrównoważonych dostawców, analizując ich dokumentację dotyczącą zarządzania środowiskowego i społecznego. Firmy mogą utrzymać zrównoważony rozwój w całym łańcuchu dostaw, wybierając odpowiednich dostawców.

Oprócz samego wyboru sztuczna inteligencja aktywnie monitoruje także dostawców w czasie rzeczywistym. Dzięki temu stale przestrzegają ustalonych standardów zrównoważonego rozwoju.

3. Zarządzanie zasobami

Inteligentne systemy identyfikują nieefektywności i marnotrawstwo w łańcuchu dostaw. Eliminując te niedociągnięcia, organizacje mogą znacznie zmniejszyć ilość odpadów na etapach produkcji, przechowywania i dystrybucji. Sztuczna inteligencja ocenia wykorzystanie zasobów w procesach produkcyjnych, rekomendując bardziej zrównoważone alternatywy lub sposoby wykorzystania mniejszej ilości zasobów.

Zamiast po prostu reagować na problemy ze sprzętem, sztuczna inteligencja przewiduje potencjalne awarie maszyn lub pojazdów, analizując dane dotyczące wydajności. To proaktywne podejście gwarantuje, że serwisowanie lub wymiana nastąpi przed wystąpieniem awarii, co pozwala uniknąć niepotrzebnych napraw awaryjnych.

4. Korzyści dla środowiska

System może przeglądać efektywność opakowań i materiały, sugerować zmiany w projekcie w celu zminimalizowania zużycia materiałów lub promować alternatywy ulegające biodegradacji lub nadające się do recyklingu. Sztuczna inteligencja ułatwia zarządzanie zwrotami produktów, naprawami, recyklingiem i ponownym wykorzystaniem materiałów, przyczyniając się do bardziej zrównoważonej gospodarki o obiegu zamkniętym.

Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w magazynowaniu i produkcji poprzez monitorowanie wzorców zużycia energii. W ten sposób dostarcza cennych informacji na temat bardziej efektywnego wykorzystania energii, a nawet przejścia na źródła odnawialne. Wykorzystując czujniki, sztuczna inteligencja zapewnia monitorowanie w czasie rzeczywistym różnych procesów łańcucha dostaw. Pomaga to przedsiębiorstwom szybko zająć się obszarami marnowania zasobów lub wysokich emisji.

Firmy optymalizują trasy, umożliwiając systemom AI określanie najbardziej efektywnych szlaków transportowych, minimalizując zużycie paliwa, redukując koszty, zmniejszając szkodliwe emisje i promując czystsze środowisko.

5. Nastroje konsumentów

Sztuczna inteligencja analizuje nastroje konsumentów na temat zrównoważonego rozwoju. Dzięki tym spostrzeżeniom firmy mogą skierować się w stronę bardziej zrównoważonych linii produktów i przyjąć praktyki przyjazne dla środowiska.

Sztuczna inteligencja symuluje potencjalne scenariusze łańcucha dostaw, aby ocenić ich skutki środowiskowe i społeczne, pomagając firmom w podejmowaniu zrównoważonych decyzji. Badania wykazały sprzedaż może wzrosnąć nawet o 20% ze względu na społeczną odpowiedzialność biznesu.

Wyzwania związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w celu zapewnienia zrównoważonego rozwoju łańcucha dostaw

Sztuczna inteligencja niewątpliwie będzie integralną częścią dążenia do zrównoważonego rozwoju. Jednakże przy obecnych technologiach dostępnych w branży istnieją pewne wady, które organizacje muszą wziąć pod uwagę przed wdrożeniem inteligentnych systemów. Zrozumienie tych wyzwań pozwala im zmaksymalizować korzyści, jakie czerpią ze sztucznej inteligencji.

1. Jakość i dostępność danych

Skuteczne działanie modeli sztucznej inteligencji w dużym stopniu zależy od danych. Jeśli firmy nie dostarczają czystych, uporządkowanych i kompleksowych danych, modele te mogą dawać niedokładne wyniki, prowadząc system do błędnych prognoz.

2. Trudności w integracji

Wiele firm nadal korzysta ze starszych systemów łańcucha dostaw. Te starsze systemy często stwarzają wyzwania, gdy firmy próbują zintegrować nowoczesne rozwiązania AI, co sprawia, że ​​proces jest złożony i wymaga dużych zasobów. Co więcej, konfigurowanie sztucznej inteligencji na potrzeby operacji w łańcuchu dostaw to nie tylko kwestia technologii. Obejmuje to dostosowanie strategii, przedefiniowanie ról i zapewnienie dostosowania całej organizacji do nowego podejścia.

Koszt jest kolejnym istotnym czynnikiem, ponieważ wdrażanie rozwiązań AI w łańcuchu dostaw może nadwyrężać budżety. Firmy borykają się z wydatkami związanymi z pozyskiwaniem technologii, integracją systemów, szkoleniem pracowników i bieżącym utrzymaniem systemów.

3. Zarządzanie zmianą

Kiedy firmy wprowadzają sztuczną inteligencję do swojego łańcucha dostaw, często dostosowują długotrwałe procesy i przepływy pracy. Pracownicy przyzwyczajeni do tradycyjnych metod mogą opierać się tym zmianom, co utrudnia przejście.

Sztuczna inteligencja cierpi na zauważalną lukę w umiejętnościach, ponieważ jest stosunkowo nową dziedziną wiedzy. Przedsiębiorstwa często mają trudności z zatrudnieniem lub zatrzymaniem osób posiadających wiedzę niezbędną do zarządzania sztuczną inteligencją w operacjach łańcucha dostaw. Ponadto eksperci i trenerzy AI zwiększają koszty inwestycji związane z integracją sztucznej inteligencji z procesami firmy.

4. Nadmierna zależność od technologii

Inteligentne systemy mogą dawać organizacjom fałszywe poczucie bezpieczeństwa. Chociaż sztuczna inteligencja jest bardzo niezawodna i dokładna, usterka lub błąd systemu może spowodować znaczne zakłócenia w łańcuchu dostaw bez odpowiedniego nadzoru człowieka. Dotyczy to zwłaszcza sytuacji gdzie zniuansowany ludzki osąd jest to konieczne.

5. Problemy stronniczości i bezpieczeństwa

Modele sztucznej inteligencji mogą czasami odzwierciedlać błędy obecne w danych szkoleniowych. Kiedy tak się stanie, system może podejmować decyzje, które nie są zgodne ze standardami etycznymi firmy lub normami społecznymi. Na przykład sztuczna inteligencja przeszkolona pod kątem wydajności i stawiania na pierwszym miejscu niskich kosztów może zamówić opakowania nieulegające biodegradacji lub nadające się do recyklingu – co jest problematyczne dla firmy, która pozycjonuje się jako marka przyjazna środowisku.

Niektóre algorytmy sztucznej inteligencji działają jak „czarne skrzynki”, przez co ich procesy decyzyjne są nieprzejrzyste. Ten brak przejrzystości może skutkować nieufnością zainteresowanych stron i użytkowników wobec technologii. Integracja sztucznej inteligencji z łańcuchami dostaw zwiększa również ryzyko cyberataków. Złośliwe podmioty mogą atakować te systemy sztucznej inteligencji, aby zakłócać operacje lub uzyskać dostęp do poufnych danych.

6. Skalowalność i kwestie regulacyjne

W miarę rozwoju przedsiębiorstwa rozwiązanie AI musi skalować się wraz z nim. Niektóre platformy nie skalują się jednak efektywnie, co prowadzi do wąskich gardeł operacyjnych. Ewoluujący krajobraz inteligentnych systemów niesie ze sobą także zmieniające się przepisy. Aby zachować zgodność, firmy muszą być na bieżąco z tymi zmianami, co może być wymagające.

Studia przypadków ze świata rzeczywistego dotyczące sztucznej inteligencji w zrównoważonym łańcuchu dostaw

Kilka organizacji zajęło się już sztuczną inteligencją, optymalizując jej wykorzystanie w łańcuchu dostaw, w większości z pozytywnymi wynikami. Niektóre firmy zgłaszają nawet, że sztuczna inteligencja zapewnia szybsze czasy realizacji do 6.7 dnia w porównaniu z ich konwencjonalnymi metodami.

Stella McCartney i Google

Z Google współpracowało kilku graczy z branży modowej, w tym Stella McCartney. Wspólnie opracowali narzędzie, które wykorzystuje analizę danych i uczenie maszynowe. To narzędzie zapewnia jasny obraz a wpływ łańcucha dostaw na środowisko, pomagając markom modowym w wyborze zrównoważonych surowców i technik produkcji.

Starbucks

Starbucks wykazał swoje zaangażowanie w pozyskiwanie kawy produkowanej w sposób zrównoważony. Zastosowano sztuczną inteligencję i technologię blockchain, aby zapewnić konsumentom funkcję identyfikowalności od ziaren do filiżanki. Teraz konsumenci mogą prześledzić pochodzenie swojej kawy, zapewnienie fasoli pochodzącej ze zrównoważonych źródeł i godziwe odszkodowania dla rolników.

Unilever

Biorąc pod uwagę szerokie wykorzystanie oleju palmowego w produktach, Unilever wykorzystuje monitorowanie satelitarne, sztuczną inteligencję i dane geolokalizacyjne do monitorowania swojego łańcucha dostaw oleju palmowego. Celem jest zwalczanie wylesiania związanego z produkcją oleju palmowego. Technologia ta zapewnia alerty w czasie rzeczywistym o ryzyku wylesiania, prowadząc firmę w kierunku zrównoważonych decyzji.

Walmart

Walmart wdrożył System oparty na sztucznej inteligencji i blockchainie śledzenie pochodzenia produktów spożywczych znajdujących się w jej sklepach. Oprócz zapewniania bezpieczeństwa żywności, system ten pozwala firmie Walmart identyfikować zrównoważonych dostawców i ustalać priorytety ich działalności.

Zrównoważony rozwój łańcucha dostaw oparty na sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja ma potencjał, aby zrewolucjonizować operacje w łańcuchu dostaw, ale kluczowa jest świadomość i dokładne rozważenie stojących przed nią wyzwań. Skuteczne planowanie, ciągłe szkolenia i okresowe oceny mogą pomóc złagodzić te wyzwania i zapewnić, że integracja sztucznej inteligencji będzie warta inwestycji.

Każdy z tych rzeczywistych przykładów podkreśla rolę sztucznej inteligencji w zwiększaniu przejrzystości łańcucha dostaw, identyfikowalności i monitorowania w czasie rzeczywistym. Mając jaśniejszy obraz swoich łańcuchów dostaw, firmy mogą podejmować świadome decyzje, które priorytetowo traktują zrównoważony rozwój, minimalizują wpływ na środowisko i promują etyczne pozyskiwanie surowców.