Jak AI eliminuje powszechne wąskie gardła łańcucha dostaw

Wąskie gardła łańcucha dostaw mogą być finansowo niszczące dla producentów, dostawców i dystrybutorów. Sztuczna inteligencja jest jednym z najbardziej obiecujących rozwiązań. Czy wykorzystanie AI w zarządzaniu łańcuchem dostaw może wyeliminować przerwy i opóźnienia?

Sposoby, w jakie wąskie gardła łańcucha dostaw mogą się pojawić

Wąskie gardło łańcucha dostaw — punkt, w którym przepływ towarów jest zakłócony — może wystąpić z kilku powodów.

1. Nagłe wzrosty popytu

Zmiany w popycie konsumenckim mogą powodować szerokie zakłócenia w łańcuchu dostaw. Producenci, dostawcy i dystrybutorzy zwykle nie są przygotowani do radzenia sobie z nagłym, masowym wzrostem zamówień, co może powodować długie opóźnienia.

2. Brak pracowników

Firmy mogą poruszać towary tylko wtedy, gdy mają kogoś, kto je dostarczy. Powszechne braki pracowników wpływają na każdy aspekt sektora łańcucha dostaw, utrudniając firmom logistycznym utrzymanie płynności.

3. Zamknięcie zakładu lub fabryki

Nawet jedno zamknięcie może mieć efekt domina na całym łańcuchu dostaw, ponieważ przerywa przepływ towarów. Firmy bez planów awaryjnych są zmuszone do walki, by zapełnić lukę. Tymczasem ich produkty zbierają kurz.

4. Produkty podrabiane

Osztukiwanie logistyczne jest ogromnym problemem na świecie. Według niektórych najnowszych danych publicznych, ponad 509 miliardów dolarów produktów podrabianych zostało wymienionych międzynarodowo w 2016 roku. Gdy nielegalnie wchodzą do łańcucha dostaw, mogą powodować zakłócenia i dezorientację w przepływie towarów.

5. Konflikty geopolityczne

Gdy kraje walczą, ich import i eksport przestają być priorytetem — a pobliskie trasy handlowe często stają się niebezpieczne. Konflikty geopolityczne mogą zakłócić standardowe rutyny organizacji logistycznych, powodując długotrwałe wąskie gardła łańcucha dostaw.

6. Ekstremalne zjawiska pogodowe

Żadne miejsce na Ziemi nie jest bezpieczne od ekstremalnych zjawisk pogodowych. Powodzie, zamiecie śnieżne, trzęsienia ziemi i tornada mogą uniemożliwić poruszanie się łodzi, samolotów i ciężarówek. Ponieważ skutki mogą trwać przez dni lub tygodnie, długotrwałe zakłócenia łańcucha dostaw są praktycznie nieuniknione.

Ważność wyeliminowania wąskich gardeł łańcucha dostaw

Wąskie gardła łańcucha dostaw mogą negatywnie wpłynąć na przychody. Przecież marki nie mogą zarabiać pieniędzy na produktach zablokowanych w magazynie. Późniejsze uszkodzenie reputacji marki — konsumenci nie lubią opóźnień w dostawie — może prowadzić do długotrwałych strat finansowych.

Czasami przedsiębiorstwa nie mają szansy przenieść swoich towarów, gdy problem łańcucha dostaw zostanie rozwiązany. Produkty łatwo psujące się — kwiaty, kosmetyki, produkty mleczne, rośliny, owoce i mięso — mogą być szybko uszkodzone lub zniszczone.

Nawet ludzie niezaangażowani w proces logistyczny doświadczają negatywnych skutków finansowych. W rzeczywistości badania pokazują, że wąskie gardła łańcucha dostaw powodowały znaczną część inflacji w Stanach Zjednoczonych w latach 2021-2022. Innymi słowy, wszyscy płacą cenę za te opóźnienia.

Jak wykorzystanie AI w łańcuchu dostaw eliminuje wąskie gardła

Firmy wykorzystujące AI w łańcuchu dostaw mogą przyspieszyć swoje procesy logistyczne, uzyskać wgląd w dane i zidentyfikować potencjalne przeszkody przed ich wystąpieniem.

1. Analityka predykcyjna

Modele uczenia maszynowego mogą wykorzystywać historyczne i bieżące dane, aby przewidzieć przyszłe wyniki. Dzięki analityce predykcyjnej firmy logistyczne mogą powiedzieć, kiedy i jak wąskie gardła łańcucha dostaw wystąpią, aby lepiej ich uniknąć.

2. Prognozowanie popytu

Model uczenia maszynowego może śledzić zachowania konsumentów, trendy rynkowe i geopolitykę, aby przewidzieć, kiedy popyt wzrośnie lub spadnie. Producenci, dostawcy i dystrybutorzy będą mieli łatwiejszy czas wypełniania zamówień na czas, jeśli wiedzą, kiedy zwiększyć lub zmniejszyć produkcję.

3. Kontrola jakości

AI może odróżnić produkty autentyczne od podrabianych, zapobiegając zakłóceniom w łańcuchu dostaw. Jeden zespół badawczy opracował algorytm, który mógł odróżnić je 98% czasu średnio. Poprawiona kontrola jakości może utrzymać procesy logistyczne w płynności.

4. Wzmożona koordynacja

Technologia AI może zwiększyć widoczność łańcucha dostaw i zapewnić wgląd w dane, pomagając dostawcom, dystrybutorom i producentom w koordynacji. Ponadto modele przetwarzania języka naturalnego mogą pomóc im w komunikacji niezależnie od języka lub barier kulturowych.

5. Autonomiczna dostawa

Dostawa o ostatniej mili stanowi 50% wydatków logistycznych, według niektórych szacunków. Duże zamówienia, niewydajni kierowcy i złożoność tras sprawiają, że jest to niezwykle podatne na wąskie gardła. Pojazdy autonomiczne napędzane przez AI są obiecującym rozwiązaniem — mogą dostarczać towary do wstępnie zdefiniowanych miejsc, takich jak skrzynki pocztowe, aby usprawnić dostawę.

6. Dostosowania w czasie rzeczywistym

Wykorzystanie AI w zarządzaniu łańcuchem dostaw umożliwia firmom logistycznym reagowanie na zmiany rynku i popytu w czasie rzeczywistym. Ponadto pozwala im działać proaktywnie, gdy pojawiają się oznaki opóźnień lub zakłóceń.

7. Optymalizacja tras

Niektóre z najczęstszych przyczyn wąskich gardeł łańcucha dostaw są nieuniknione — firmy logistyczne nie mogą kontrolować pogody ani konfliktów geopolitycznych. Jednak AI może opracować plany awaryjne dostosowane do przypadku, zapewniając obejścia zakłóceń, zanim staną się problemem. Może sugerować alternatywne trasy lub dostawców, aby utrzymać płynność.

Dlaczego AI jest tak ważne dla rozwiązywania problemów łańcucha dostaw?

Przez lata wiele firm logistycznych planowało cyfryzację w jakiś sposób. W rzeczywistości 23% administratorów magazynów planowało przyjęcie technologii automatyzacji w 2019 roku. Chociaż AI jest nadal technologią wschodzącą, dokładnie odpowiada temu, czego szukali.

Jest to jedna z nielicznych technologii, które mogą radzić sobie z ogromną ilością danych generowanych przez proces logistyczny. Może agregować, przetwarzać i analizować informacje z setek źródeł bez zostania przytłoczonym.

Szybkość jest kolejną rzeczą, która wyróżnia AI spośród podobnych technologii — bardzo niewiele alternatyw może przetwarzać, analizować i generować dane w takim tempie. Może rozważyć miliony możliwości w kilka sekund i reagować na interakcje w czasie rzeczywistym.

Główną zaletą AI w porównaniu z innymi technologiami jest jej zdolność do automatyzacji zadań i działania autonomicznego. Może pracować niezależnie przez całą dobę i rzadko wymaga interwencji ludzkiej, co jest idealne podczas braków pracowników.

Ta technologia jest również ekonomicznie opłacalna. Według jednego badania 63% firm logistycznych wykorzystujących AI w zarządzaniu łańcuchem dostaw zarobiło więcej. Ponadto 61% zgłosiło niższe wydatki operacyjne.

Chociaż wiele technologii może automatyzować zadania, przetwarzać dane szybko lub działać autonomicznie, bardzo niewiele może robić wszystko jednocześnie. Dlatego AI jest tak obiecującym rozwiązaniem dla przerw i opóźnień w łańcuchu dostaw.

Przykłady AI w łańcuchu dostaw

Systemy nadzoru AI i skanery kodów kreskowych mogą zapobiec wadom produktów i podrabianym produktom, które przechodzą przez kanały logistyczne. Zwykle umieszcza się je na lub w pobliżu taśm przenośnikowych w celu śledzenia zapasów.

Firmy logistyczne mogą integrować AI z innymi technologiami łańcucha dostaw. Na przykład mogą wykorzystać model uczenia maszynowego do napędzania czujników opakowań Internetu Rzeczy (IoT). W ten sposób mogą analizować dane produktów, aby śledzić przesyłki.

Administracyjny AI zajmuje się wewnętrznymi zadaniami ewidencjonowania, zarządzania, przetwarzania dokumentów i udostępniania informacji. Na przykład może przetwarzać faktury, zamówienia dostaw, odnawiać umowy z dostawcami, wysyłać wnioski o ofertę i planować pracowników.

Jednym z nowych zastosowań AI w łańcuchu dostaw jest wykorzystanie pojazdów autonomicznych. Samochody dostawcze i drony z napędem autonomicznym mogą wykorzystywać uczenie maszynowe, aby reagować na swoje otoczenie w czasie rzeczywistym. Chociaż samochody autonomiczne mają jeszcze kilka lat rozwoju, istnieją dowody koncepcyjne.

Przyszłość AI w zarządzaniu łańcuchem dostaw

Ponieważ AI jest nadal stosunkowo nową technologią, jej wskaźnik przeniknięcia będzie prawdopodobnie niski przez kilka lat. Chociaż 73% firm logistycznych jest optymistycznie nastawionych do technologii wschodzących, 50% planuje odłożyć wdrożenie do momentu, gdy stanie się mniej ryzykowne. Wydaje się, że wiele z nich będzie czekać, aż idealne przypadki użycia, potencjalne luki i najlepsze praktyki staną się bardziej klarowne.

Chociaż wiele firm w sektorze jest nieco wahających się, czy przyjąć AI, wskaźniki wskazują, że szybko zaczną ją akceptować. Chociaż tylko 11% dyrektorów firm logistycznych uważało, że AI jest kluczowe w 2022 roku, szacuje się, że około 38% z nich uważa, że jest to niezbędne do 2025 roku. Branża może doświadczyć znaczącej zmiany, gdy więcej firm wykorzysta AI w zarządzaniu łańcuchem dostaw.

AI może trwale wyeliminować wąskie gardła łańcucha dostaw

Wraz ze wzrostem wskaźnika przeniknięcia AI w zarządzaniu łańcuchem dostaw potencjał transformacyjny tej technologii stanie się bardziej widoczny. Jeśli firmy logistyczne będą ją wykorzystywać strategicznie, mogą wyeliminować większość — jeśli nie wszystkie — standardowe wąskie gardła.