Jak sztuczna inteligencja eliminuje typowe wąskie gardła w łańcuchu dostaw

Wąskie gardła w łańcuchu dostaw mogą mieć katastrofalne skutki finansowe dla producentów, dostawców i dystrybutorów. Sztuczna inteligencja jest jednym z najbardziej obiecujących nowych rozwiązań. Czy wykorzystanie sztucznej inteligencji w zarządzaniu łańcuchem dostaw może wyeliminować zakłócenia i opóźnienia?

Przyczyny powstawania wąskich gardeł w łańcuchu dostaw

Wąskie gardło w łańcuchu dostaw – punkt, w którym przepływ towarów jest utrudniony – może wystąpić z kilku powodów.

1. Nieoczekiwany wzrost popytu

Zmiany w popycie konsumentów mogą powodować powszechne zakłócenia w łańcuchu dostaw. Producenci, dostawcy i dystrybutorzy są zwykle nieprzygotowani na nagły, masowy wzrost zamówień, który może powodować długie opóźnienia.

2. Niedobory siły roboczej

Firmy mogą przemieszczać towary tylko wtedy, gdy mają kogoś, kto je dystrybuuje. Powszechne niedobory siły roboczej wpływają na każdy aspekt sektora łańcucha dostaw, utrudniając przedsiębiorstwom logistycznym zapewnienie sprawnego funkcjonowania.

3. Zamknięcie zakładów lub fabryk

Nawet pojedyncze zamknięcie może mieć niekorzystny wpływ na cały łańcuch dostaw, ponieważ odcina przepływ towarów. Przedsiębiorstwa nieposiadające planów awaryjnych muszą szukać sposobu na wypełnienie luki. W międzyczasie ich produkty siedzą i zbierają kurz.

4. Podrabiane produkty

Oszustwa logistyczne to ogromny problem globalny. Według niektórych najnowszych danych publicznych, ok Podrabiane produkty o wartości 509 miliardów dolarów były przedmiotem międzynarodowego handlu w 2016 r. Kiedy nielegalnie przedostaną się do łańcucha dostaw, mogą dezorientować i zakłócać przepływ towarów.

5. Konflikty geopolityczne

Kiedy kraje walczą, ich import i eksport przestaje być priorytetem, a pobliskie szlaki handlowe często stają się niebezpieczne. Konflikty geopolityczne mogą zakłócić standardowe procedury organizacji logistycznych, powodując długoterminowe wąskie gardła w łańcuchu dostaw.

6. Ekstremalne zdarzenia pogodowe

Żadne miejsce na świecie nie jest bezpieczne przed ekstremalnymi zjawiskami pogodowymi. Powodzie, zamiecie śnieżne, trzęsienia ziemi i tornada mogą uniemożliwić łodziom, samolotom i ciężarówkom dostawczym dotarcie gdziekolwiek. Ponieważ skutki mogą trwać dni lub tygodnie, długotrwałe zakłócenia w łańcuchu dostaw są praktycznie nieuniknione.

Znaczenie eliminacji wąskich gardeł w łańcuchu dostaw

Wąskie gardła w łańcuchu dostaw mogą negatywnie wpłynąć na przychody. W końcu marki nie mogą zarabiać na produktach, które zalegają w magazynie. Późniejsza szkoda dla reputacji marki – konsumenci nie lubią opóźnień w dostawach – może prowadzić do długoterminowych strat finansowych.

Czasami przedsiębiorstwa nie mają możliwości przemieszczania swoich towarów po rozwiązaniu problemu w łańcuchu dostaw. Produkty łatwo psujące się – kwiaty, kosmetyki, nabiał, rośliny, produkty spożywcze i mięso – mogą szybko ulec uszkodzeniu lub zniszczeniu.

Negatywne skutki finansowe odczuwają nawet osoby niezaangażowane w proces logistyczny. W rzeczywistości badania pokazują wąskie gardła w łańcuchu dostaw spowodował znaczną część inflacji w Stanach Zjednoczonych od 2021 r. do 2022 r. Innymi słowy, wszyscy płacą cenę za te opóźnienia.

Jak wykorzystanie sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw usprawnia wąskie gardła

Firmy wykorzystujące sztuczną inteligencję w łańcuchu dostaw mogą przyspieszyć swoje procesy logistyczne, uzyskać wiedzę opartą na danych i zidentyfikować potencjalne czynniki zakłócające, zanim staną się problemem.

1. Analiza predykcyjna

Modele uczenia maszynowego mogą wykorzystywać dane historyczne i bieżące do przewidywania przyszłych wyników. Dzięki analityce predykcyjnej firmy logistyczne mogą określić, kiedy i w jaki sposób wystąpią wąskie gardła w łańcuchu dostaw, aby lepiej ich unikać.

2. Prognozowanie popytu

Model uczenia maszynowego może śledzić zachowania konsumentów, trendy rynkowe i geopolitykę, aby prognozować, kiedy popyt wzrośnie lub spadnie. Producenci, dostawcy i dystrybutorzy będą mogli łatwiej realizować zamówienia na czas, jeśli będą wiedzieć, kiedy przyspieszyć, a kiedy zwolnić.

3. Kontrola jakości

Sztuczna inteligencja potrafi odróżnić towary oryginalne od podrobionych, zapobiegając zakłóceniom łańcucha dostaw. Jeden zespół badawczy opracował algorytm umożliwiający ich rozróżnienie 98% czasu średnio. Lepsza kontrola jakości może zapewnić płynny przebieg procesów logistycznych.

4. Lepsza koordynacja

Technologia sztucznej inteligencji może zwiększyć widoczność łańcucha dostaw i zapewnić spostrzeżenia oparte na danych, pomagając dostawcom, dystrybutorom i producentom w koordynacji. Ponadto modele przetwarzania języka naturalnego mogą pomóc im w komunikowaniu się niezależnie od barier językowych i kulturowych.

5. Dostawa autonomiczna

Dostawa na ostatniej mili odpowiada za 50% wydatków logistycznychwedług niektórych szacunków. Wysokie wolumeny zamówień, nieefektywni kierowcy i złożoność tras sprawiają, że jest to niezwykle podatne na wąskie gardła. Pojazdy autonomiczne napędzane sztuczną inteligencją są obiecującym rozwiązaniem — mogą dostarczać przedmioty do wcześniej określonych lokalizacji, takich jak paczkomaty, aby usprawnić dostawę.

6. Korekty w czasie rzeczywistym

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

7. Optymalizacja trasy 

Niektórych z najczęstszych źródeł wąskich gardeł w łańcuchu dostaw nie da się uniknąć – firmy logistyczne nie mogą kontrolować pogody ani konfliktów geopolitycznych. Sztuczna inteligencja może jednak opracować plany awaryjne dostosowane do konkretnego przypadku, zapewniając obejścia zakłóceń, zanim staną się one problemem. Może sugerować alternatywne trasy lub dostawców, aby wszystko działało sprawnie.

Dlaczego sztuczna inteligencja jest tak ważna w rozwiązywaniu problemów w łańcuchu dostaw?

Wiele organizacji logistycznych od lat planuje jakąś cyfryzację. W rzeczywistości, 23% administratorów magazynów zamierzają wdrożyć technologie automatyzacji w 2019 r. Chociaż sztuczna inteligencja jest wciąż nową technologią, dokładnie odpowiada tym, czego szukali.

Jest to jedna z niewielu technologii, które są w stanie obsłużyć ogromną ilość danych generowanych przez proces logistyczny. Może agregować, przetwarzać i analizować informacje z setek źródeł bez popadania w przytłoczenie.

Szybkość to kolejna rzecz, która wyróżnia sztuczną inteligencję na tle podobnych technologii — bardzo niewiele alternatyw może przetwarzać, analizować i generować dane wyjściowe z taką szybkością. Może rozważyć miliony możliwości w ciągu kilku sekund i reagować na interakcje w czasie rzeczywistym.

Główną przewagą sztucznej inteligencji nad innymi technologiami jest jej zdolność do automatyzacji zadań i autonomicznego działania. Może pracować samodzielnie przez całą dobę i rzadko wymaga interwencji człowieka, co idealnie sprawdza się w czasie niedoborów siły roboczej.

Technologia ta jest również opłacalna. Według jednego z badań 63% przedsiębiorstw logistycznych wykorzystanie sztucznej inteligencji w zarządzaniu łańcuchem dostaw przyniosło większe przychody. Co więcej, 61% stwierdziło, że ma niższe koszty operacyjne. 

Podczas gdy wiele technologii może automatyzować zadania, szybko przetwarzać dane lub pracować autonomicznie, bardzo niewiele może robić wszystko jednocześnie. Dlatego sztuczna inteligencja jest tak obiecującym rozwiązaniem w przypadku zakłóceń i opóźnień w łańcuchu dostaw.

Przykłady AI w łańcuchu dostaw 

Systemy nadzoru oparte na sztucznej inteligencji i skanery kodów kreskowych mogą zapobiegać przedostawaniu się defektów i podróbek produktów przez kanały logistyczne. Zwykle umieszcza się je na przenośnikach taśmowych lub w ich pobliżu w celu śledzenia zapasów.

Firmy logistyczne mogą integrować sztuczną inteligencję z innymi technologiami łańcucha dostaw. Mogą na przykład wykorzystać model uczenia maszynowego do zasilania czujników opakowań Internetu rzeczy (IoT). W ten sposób mogą analizować dane produktów w celu śledzenia przesyłek.

Administracyjna sztuczna inteligencja zajmuje się wewnętrznym prowadzeniem rejestrów, zarządzaniem, przetwarzaniem dokumentów i udostępnianiem informacji. Może na przykład przetwarzać faktury, zamawiać przesyłki, odnawiać umowy z dostawcami, wysyłać zapytania ofertowe i planować pracowników.

Jednym z pojawiających się zastosowań sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw są pojazdy autonomiczne. Samobieżne ciężarówki dostawcze i drony mogą wykorzystywać uczenie maszynowe do reagowania na otoczenie w czasie rzeczywistym. Choć prace nad autonomicznymi samochodami pozostały jeszcze kilka lat, istnieją już dowody słuszności tej koncepcji.

Przyszłość sztucznej inteligencji w zarządzaniu łańcuchem dostaw 

Ponieważ sztuczna inteligencja jest wciąż stosunkowo nowa, wskaźnik jej penetracji prawdopodobnie pozostanie niski przez kilka lat. Chwila 73% firm logistycznych optymistycznie podchodzi do pojawiających się technologii, 50% planuje odłożyć wdrożenie do czasu, aż stanie się mniej ryzykowne. Wydaje się, że wielu będzie czekać, aż wyjaśnią się idealne przypadki użycia, potencjalne luki i najlepsze praktyki.

Chociaż wiele osób w branży waha się przed przyjęciem sztucznej inteligencji, wskaźniki sugerują, że szybko ją zaakceptują. Chociaż tylko 11% dyrektorów logistyki uważa, że ​​sztuczna inteligencja będzie miała kluczowe znaczenie w 2022 r., szacuje się, że 38% z nich uzna, że ​​będzie ona niezbędna do 2025 r. W branży mogą nastąpić istotne zmiany, ponieważ coraz więcej przedsiębiorstw będzie wykorzystywać sztuczną inteligencję w zarządzaniu łańcuchem dostaw.

Sztuczna inteligencja może trwale wyeliminować wąskie gardła w łańcuchu dostaw

Wraz ze wzrostem wskaźnika penetracji sztucznej inteligencji w zarządzaniu łańcuchem dostaw, potencjał transformacyjny tej technologii stanie się oczywisty. Jeśli firmy logistyczne wykorzystają je strategicznie, mogą być w stanie wyeliminować większość – jeśli nie wszystkie – swoich standardowych wąskich gardeł.