AI conduce la îmbunătățirea sustenabilității lanțului de aprovizionare

Inteligența artificială (IA) oferă mai multe căi pentru îmbunătățirea sustenabilității lanțului de aprovizionare. Integrarea inteligenței artificiale în managementul lanțului de aprovizionare poate avea ca rezultat operațiuni optimizate, deșeuri reduse, o previziune mai bună a cererii și practici mai ecologice.

Iată cum AI stimulează sustenabilitatea lanțului de aprovizionare.

1. Prognoza cererii

Metodele tradiționale de prognoză pot duce la supraproducție sau subproducție, care sunt nesustenabile pe termen lung. Cu toate acestea, AI poate prezice cu exactitate cererea analizând seturi mari de date din diverse surse. Acest lucru asigură companiilor produce doar cantitățile necesare, minimizând risipa și excesul.

2. Monitorizarea și rutarea furnizorilor

Inteligența artificială ajută la selectarea furnizorilor sustenabili analizându-le înregistrările de guvernanță socială și de mediu. Întreprinderile pot susține sustenabilitatea de-a lungul lanțului de aprovizionare prin alegerea furnizorilor potriviți.

Dincolo de doar selecție, AI monitorizează în mod activ furnizorii în timp real. Acest lucru le asigură că respectă în mod constant standardele de durabilitate stabilite.

3. Managementul resurselor

Sistemele inteligente identifică ineficiența și risipa în lanțul de aprovizionare. Prin abordarea acestor ineficiențe, organizațiile pot reduce semnificativ deșeurile în fazele de producție, depozitare și distribuție. AI evaluează utilizarea resurselor în procesele de producție, recomandând alternative mai durabile sau modalități de a utiliza mai puține resurse.

În loc să reacționeze doar la problemele echipamentelor, AI prezice potențiale defecțiuni ale mașinilor sau vehiculelor analizând datele de performanță. Această abordare proactivă asigură întreținerea sau înlocuirea înainte de apariția defecțiunilor, evitând reparațiile de urgență risipitoare.

4. Beneficii pentru mediu

Sistemul poate revizui eficiența și materialele ambalajului, poate sugera modificări de design pentru a minimiza utilizarea materialelor sau poate promova alternative biodegradabile sau reciclabile. AI facilitează gestionarea returnărilor de produse, reparațiilor, reciclării și reutilizarii materialelor, contribuind la o economie circulară mai durabilă.

AI joacă un rol crucial în depozitare și producție prin monitorizarea modelelor de consum de energie. Procedând astfel, oferă informații valoroase pentru o utilizare mai eficientă a energiei sau chiar pentru tranziția către surse regenerabile. Prin utilizarea senzorilor, AI oferă monitorizare în timp real a diferitelor procese ale lanțului de aprovizionare. Acest lucru ajută întreprinderile să abordeze rapid zonele cu deșeuri de resurse sau cu emisii mari.

Companiile optimizează rutarea permițând sistemelor AI să determine cele mai eficiente rute de transport, minimizând consumul de combustibil, reducând costurile, scăzând emisiile nocive și promovând un mediu mai curat.

5. Sentimentul consumatorului

AI analizează sentimentele consumatorilor despre durabilitate. Cu aceste informații, companiile pot pivota către linii de produse mai durabile și pot adopta practici ecologice.

AI simulează scenarii potențiale ale lanțului de aprovizionare pentru a evalua rezultatele lor de mediu și sociale, ajutând companiile să ia decizii durabile. Cercetarile au demonstrat vânzările pot crește cu până la 20% datorita responsabilitatii sociale corporative.

Provocările utilizării AI pentru sustenabilitatea lanțului de aprovizionare

AI va fi, fără îndoială, o parte integrantă a căutării durabilității. Cu toate acestea, având în vedere tehnologiile actuale pe care le are industria, există câteva dezavantaje pe care organizațiile trebuie să le ia în considerare înainte de a implementa sisteme inteligente. Înțelegerea acestor provocări le permite să maximizeze beneficiile pe care le obțin din AI.

1. Calitatea și disponibilitatea datelor

Modelele AI depind în mare măsură de date pentru a funcționa eficient. Dacă companiile nu furnizează date curate, structurate și cuprinzătoare, aceste modele pot produce rezultate inexacte, conducând sistemul să facă predicții eronate.

2. Dificultăți de integrare

Multe companii încă folosesc sisteme vechi de lanț de aprovizionare. Aceste sisteme mai vechi ridică adesea provocări atunci când companiile încearcă să integreze soluții moderne de inteligență artificială, făcând procesul complex și consumatoare de resurse. Mai mult, configurarea AI pentru operațiunile lanțului de aprovizionare nu se referă doar la tehnologie. Aceasta implică ajustarea strategiilor, redefinirea rolurilor și asigurarea alinierii întregii organizații cu noua abordare.

Costul este o altă considerație importantă, deoarece implementarea soluțiilor AI în lanțul de aprovizionare poate stresa bugetele. Companiile se confruntă cu cheltuieli legate de achiziția de tehnologie, integrarea sistemului, instruirea angajaților și întreținerea continuă a sistemului.

3. Managementul schimbării

Atunci când companiile introduc inteligența artificială în lanțul lor de aprovizionare, adesea adaptează procesele și fluxurile de lucru de lungă durată. Angajații obișnuiți cu metodele tradiționale ar putea rezista acestor schimbări, făcând tranziția dificilă.

AI suferă de un decalaj notabil de competențe, deoarece este un domeniu de expertiză relativ nou. Întreprinderilor le este adesea greu să angajeze sau să păstreze persoane cu cunoștințele necesare pentru a gestiona AI în operațiunile lanțului de aprovizionare. În plus, experții și antrenorii AI adaugă costul de investiție al integrării AI în procesele companiei.

4. Dependența excesivă de tehnologie

Sistemele inteligente pot oferi organizațiilor un fals sentiment de securitate. Deși AI este foarte fiabilă și precisă, o eroare sau o eroare a sistemului poate provoca întreruperi semnificative în lanțul de aprovizionare fără o supraveghere umană adecvată. Acest lucru este valabil mai ales pentru situații unde judecata umană nuanţată este necesar.

5. Prejudecăți și probleme de securitate

Modelele AI pot reflecta uneori părtiniri prezente în datele lor de antrenament. Când se întâmplă acest lucru, sistemul poate lua decizii care nu se aliniază cu standardele etice ale unei afaceri sau cu normele societale. De exemplu, AI instruit pentru eficiență și prioritizarea costurilor reduse poate comanda ambalaje nebiodegradabile sau reciclabile - problematică pentru o companie care se poziționează ca o marcă ecologică.

Unii algoritmi AI funcționează ca „cutii negre”, făcând opace procesele lor de luare a deciziilor. Această lipsă de claritate poate duce la neîncrederea părților interesate și a utilizatorilor în tehnologie. Integrarea AI în lanțurile de aprovizionare crește, de asemenea, riscul de atacuri cibernetice. Entitățile rău intenționate ar putea viza aceste sisteme AI pentru a perturba operațiunile sau pentru a accesa date confidențiale.

6. Scalabilitate și preocupări de reglementare

Pe măsură ce o întreprindere crește, soluția sa AI trebuie să se extindă cu ea. Cu toate acestea, unele platforme nu se scalează eficient, ceea ce duce la blocaje operaționale. Peisajul în evoluție al sistemelor inteligente aduce cu sine și reglementări în schimbare. Companiile trebuie să fie la curent cu aceste modificări pentru a rămâne conforme, ceea ce poate fi solicitant.

Studii de caz din lumea reală ale IA în sustenabilitatea lanțului de aprovizionare

Mai multe organizații s-au implicat deja în AI, optimizând utilizarea acesteia în lanțul de aprovizionare, în mare parte cu rezultate favorabile. Unele companii raportează chiar că AI oferă timpi de îndeplinire mai rapidi de până la 6.7 ​​zile comparativ cu metodele lor convenţionale.

Stella McCartney și Google

Mai mulți jucători din industria modei au colaborat cu Google, inclusiv Stella McCartney. Împreună, au dezvoltat un instrument care valorifică analiza datelor și învățarea automată. Acest instrument oferă o imagine clară asupra unui impactul asupra mediului al lanțului de aprovizionare, ajutând mărcile de modă în selectarea materiilor prime durabile și a tehnicilor de producție.

Starbucks

Starbucks și-a demonstrat angajamentul față de aprovizionarea cu cafea produsă în mod durabil. A adoptat AI și blockchain pentru a oferi consumatorilor o caracteristică de trasabilitate de la fasole la ceașcă. Acum, consumatorii pot urmări originea cafelei lor, asigurarea fasolei din surse durabile și compensarea echitabilă pentru fermieri.

Unilever

Având în vedere utilizarea pe scară largă a uleiului de palmier în produse, Unilever folosește monitorizarea prin satelit, AI și datele de localizare geografică pentru a-și monitoriza lanțul de aprovizionare cu ulei de palmier. Scopul este combaterea defrișărilor legate de producția de ulei de palmier. Această tehnologie oferă alerte în timp real despre riscurile de defrișare, îndrumând compania către decizii durabile.

Walmart

Walmart a implementat un AI și sistem bazat pe blockchain pentru a urmări originea produselor alimentare în magazinele sale. Dincolo de asigurarea siguranței alimentelor, acest sistem permite Walmart să identifice furnizori sustenabili și să-și prioritizeze afacerea.

Sustenabilitatea lanțului de aprovizionare bazată pe inteligență artificială

AI are potențialul de a revoluționa operațiunile lanțului de aprovizionare, dar o conștientizare atentă și o analiză atentă a provocărilor sale sunt cruciale. Planificarea eficientă, formarea continuă și evaluările periodice pot ajuta la atenuarea acestor provocări și pot asigura că integrarea IA va merita investiția.

Fiecare dintre aceste exemple din lumea reală subliniază rolul AI în îmbunătățirea transparenței lanțului de aprovizionare, a trasabilității și a monitorizării în timp real. Cu o vedere mai clară a lanțurilor lor de aprovizionare, companiile pot lua decizii informate care acordă prioritate durabilității, minimizează impactul asupra mediului și promovează aprovizionarea etică.