Jak AI jest wykorzystywany w zarządzaniu łańcuchem dostaw

AI przekształca zarządzanie łańcuchem dostaw, zapewniając większą efektywność, widoczność i optymalizację. Istnieje wiele sposobów, w jakie organizacje łańcucha dostaw mogą wdrożyć AI, aby doświadczyć tych korzyści, od inteligentnych symulacji po automatyczny kontrolę jakości. Wdrożenie AI będzie kluczem do ewolucji łańcucha dostaw i adaptacji do współczesnych wyzwań łańcucha dostaw.

1. Optymalizacja z użyciem symulacji AI

AI jest doskonałe w analizie danych w celu przewidzenia wyników. Przedsiębiorstwa łańcucha dostaw mogą wykorzystać tę możliwość, aby zoptymalizować swoje operacje za pomocą symulacji AI. AI może ocenić określoną konfigurację operacji i wskazać wąskie gardła i potencjalne problemy.

W symulacji istnieje znacznie większa elastyczność dla przedsiębiorstw łańcucha dostaw, aby zoptymalizować swoje operacje bez powodowania opóźnień w procesie. Google (GOOGL ) uruchomił jeden z takich narzędzi cyfrowych bliźniaków opartych na AI w 2021 roku, który został zaprojektowany, aby pomóc przedsiębiorstwom łańcucha dostaw zaoszczędzić pieniądze dzięki optymalizacji. Takie narzędzia mogą być niezwykle skuteczne dla każdego ogniwa łańcucha dostaw.

Na przykład, menedżer magazynu mógłby utworzyć cyfrowego bliźniaka całego magazynu. Następnie mógłby wykorzystać symulację logistyczną AI, aby eksperymentować z różnymi strategiami optymalizacji. W ten sposób jest w stanie znaleźć optymalną strategię logistyczną dla magazynu bez zakłócania rzeczywistych operacji.

2. Zautomatyzowane zarządzanie zapasami

Magazyny są kluczowymi ogniwa łańcucha dostaw. Jeśli magazyn działa nieefektywnie lub zarządza zapasami w sposób nieefektywny, może to spowodować poważne skutki w całym łańcuchu dostaw. AI może pomóc magazynom zautomatyzować zarządzanie zapasami, co pozwala zaoszczędzić czas i pieniądze.

Na przykład, jednostki mogą być wyposażone w tagi IoT, które śledzą status każdego przedmiotu. Jeśli przedmioty wewnątrz każdej jednostki są łatwo psujące się, tag IoT będzie śledził, jak blisko jest data ważności. Tagi IoT mogą wysyłać dane takie do centrum AI, które zarządza wszystkimi danymi zapasów. AI może następnie powiadomić menedżerów magazynu, gdy jednostki zapasów są blisko daty ważności lub gdy poziom zapasów przekracza lub spada poniżej określonego progu.

3. Cyberbezpieczeństwo łańcucha dostaw

Cyberbezpieczeństwo jest obecnie bardziej istotne niż kiedykolwiek dla organizacji łańcucha dostaw. W rzeczywistości w 2022 roku ransomware jako usługa pojawił się jako nowy podziemny rynek, na którym hakerzy mogą kupić ransomware, aby prowadzić szybkie ataki na przedsiębiorstwa. Duże przedsiębiorstwa nie są jedynymi członkami łańcucha dostaw, które są atakowane. Jeden incydent w 2022 roku wpłynął na nawet 2000 poszczególnych małych i średnich przedsiębiorstw.

Zarządzanie łańcuchem dostaw wymaga skutecznego, elastycznego cyberbezpieczeństwa, aby pozostać przed tymi zagrożeniami na każdym etapie łańcucha. AI jest bardzo skutecznym narzędziem do osiągnięcia tego dzięki swoim zdolnościom do rozpoznawania wzorców.

Na przykład, magazyn mógłby wykorzystać AI do ciągłego monitorowania aktywności logowania na swoich serwerach. Jeśli AI wykryje jakiekolwiek podejrzane lub nieautoryzowane próby logowania, może powiadomić personel bezpieczeństwa i nawet zablokować podejrzane konto.

4. Prognozowanie popytu z użyciem AI

AI ma wiele do zaoferowania producentom i detalistom. Przedsiębiorstwa te mogą wykorzystać narzędzia analityczne AI, aby uzyskać dokładne pojęcie o tym, jaki będzie popyt i podaż w przyszłych kwartałach. Algorytmy AI mogą analizować liczne zestawy danych, takie jak dane sprzedaży i trendy konsumenckie, aby przewidzieć, ile określonego produktu będzie w popycie.

Dokładne prognozowanie popytu pozwala każdemu ogniwo łańcucha dostaw zmniejszyć ogólny nacisk na dostawę. Jeśli producenci wiedzą dokładnie, ile określonego materiału będą potrzebować, nie muszą obciążać dostawców surowców, zamawiając nadmiar.

To samo dotyczy detalistów, którzy składają zamówienia producentom. Ostatecznie może to pomóc zmniejszyć marnowanie w łańcuchu dostaw.

5. Redukcja marnowania i błędów

AI może być niezwykle cennym narzędziem do redukcji marnowania materiałów i poprawy ogólnej kontroli jakości w łańcuchu dostaw. Jest to w dużej mierze wynikiem niesamowitych możliwości maszynowego uczenia, które umożliwiają takie rzeczy, jak widzenie komputera, aby nauczyć się, jak zautomatyzować procesy, które w przeciwnym razie byłyby skomplikowane. Przedsiębiorstwa łańcucha dostaw mogą połączyć AI i IoT, aby szybko i dokładnie redukować marnowanie i błędy.

Na przykład, firma produkcyjna mogłaby zautomatyzować kontrolę jakości swoich pudełek kartonowych. Kamerę zasilaną przez AI można byłoby wykorzystać do skanowania pudełek, gdy przechodzą przez linię montażową, szybko wykrywając jakiekolwiek wady bez tworzenia wąskiego gardła.

Podobnie, urządzenia IoT mogą być wykorzystywane do zbierania danych o tym, ile surowców jest wykorzystywanych w procesie produkcji. Algorytmy analityczne AI mogą wykorzystać te dane, aby zidentyfikować, gdzie najwięcej materiałów jest wykorzystywanych i gdzie najwięcej materiałów jest marnowane.

Te spostrzeżenia pozwalają firmom wykorzystywać surowce w sposób bardziej efektywny i zmniejszać ogólny nacisk na łańcuch dostaw.

6. Śledzenie zrównoważoności łańcucha dostaw

Zrównoważoność stała się głównym priorytetem w całym łańcuchu dostaw w ostatnich latach. Z jednej strony, jest to dobre dla środowiska i dla ludzi, którzy pracują w łańcuchu dostaw i go wspierają.

Ponadto, inicjatywy na rzecz zrównoważoności często koncentrują się na redukcji marnowania, co jest ważnym elementem redukcji nacisku na łańcuch dostaw, zwłaszcza dla dostawców surowców. AI może pomóc firmom śledzić zrównoważoność swoich łańcuchów dostaw, zwiększając widoczność.

Jednym z dobrych przykładów jest optymalizacja tras z użyciem algorytmów logistycznych AI. Przedsiębiorstwa mogą zmniejszyć ślad węglowy swoich łańcuchów dostaw, identyfikując najbardziej efektywne trasy transportu, zarówno lądowego, jak i morskiego.

Ponadto, AI i urządzenia IoT mogą nawet pomóc firmom monitorować zrównoważoność wśród ich partnerów i dostawców. Algorytmy AI mogą śledzić, skąd pochodzą wszystkie komponenty produktu gotowego w całym łańcuchu dostaw. To zwiększy widoczność i pozwoli firmom poprawić świadomość potencjalnych słabych punktów zrównoważoności.

Na przykład, dostawca może wykorzystywać szkodliwe barwniki w swoim procesie produkcji. Jeśli firma jest w stanie pozostać świadoma tego dzięki AI, może wybrać bardziej zrównoważonego dostawcę.

Budowanie inteligentniejszego łańcucha dostaw z AI

AI będzie niezwykle ważne w innowacjach procesów łańcucha dostaw, aby zbudować bardziej efektywny, zrównoważony łańcuch dostaw w przyszłości. Przedsiębiorstwa w każdym ogniwa łańcucha dostaw mogą wdrożyć AI, aby zautomatyzować procesy, poprawić swoje operacje, wzmocnić swoje bezpieczeństwo i lepiej wykorzystywać surowce. Z odpowiednią technologią, każde przedsiębiorstwo łańcucha dostaw może ewoluować, aby sprostać współczesnym wyzwaniom.