Cum elimină inteligența artificială blocajele comune ale lanțului de aprovizionare

Blocajele lanțului de aprovizionare pot fi financiar devastatoare pentru producători, furnizori și distribuitori. Inteligența artificială este una dintre cele mai promițătoare soluții emergente. Utilizarea inteligenței artificiale în managementul lanțului de aprovizionare ar putea elimina perturbările și întârzierile?

Moduri în care pot apărea blocajele lanțului de aprovizionare

Un blocaj al lanțului de aprovizionare – un punct în care fluxul de bunuri este obstrucționat – poate apărea din mai multe motive.

1. Creșteri neașteptate ale cererii

Schimbările în cererea consumatorilor pot cauza perturbări majore ale lanțului de aprovizionare. Producătorii, furnizorii și distribuitorii sunt de obicei nepregătiți să gestioneze o creștere bruscă și masivă a comenzilor, ceea ce poate duce la întârzieri lungi.

2. Lipsa de personal

Companiile pot muta bunuri doar dacă au cineva care să le distribuie. Lipsa de personal pe scară largă afectează toate aspectele sectorului lanțului de aprovizionare, făcând dificilă pentru companiile de logistică să mențină lucrurile în funcțiune.

3. Închiderea facilităților sau a fabricilor

Chiar și o singură închidere poate avea un efect de undă asupra întregului lanț de aprovizionare, deoarece taie fluxul de bunuri. Companiile fără planuri de urgență sunt lăsate să umple golul. Între timp, produsele lor stau și se adună praf.

4. Produse contrafăcute

Frauda logistică este o problemă globală masivă. Conform unor date publice recente, peste 509 miliarde de dolari de produse contrafăcute au fost tranzacționate la nivel internațional în 2016. Când intră ilegal în lanțul de aprovizionare, ele pot confunda și perturba fluxul de bunuri.

5. Conflicte geopolitice

Când țările se luptă, importurile și exporturile lor nu mai sunt o prioritate, iar rutele comerciale din apropiere devin adesea periculoase. Conflictele geopolitice pot perturba rutinele standard ale organizațiilor logistice, cauzând blocaje pe termen lung ale lanțului de aprovizionare.

6. Evenimente meteorologice extreme

Niciun loc de pe planetă nu este sigur de evenimente meteorologice extreme. Inundații, furtuni de zăpadă, cutremure și tornade pot împiedica vasele, avioanele și camioanele de a merge undeva. Deoarece consecințele pot dura zile sau săptămâni, perturbările lungi ale lanțului de aprovizionare sunt practic inevitabile.

Importanța eliminării blocajelor lanțului de aprovizionare

Blocajele lanțului de aprovizionare pot avea un impact negativ asupra veniturilor. După cum știți, mărcile nu pot face bani din produsele blocate într-un depozit. Daunele ulterioare aduse reputației mărcii – consumatorii nu sunt încântați de întârzierile la livrare – pot duce la pierderi financiare pe termen lung.

Uneori, întreprinderile nu au șansa de a-și muta bunurile odată ce problema lanțului de aprovizionare este rezolvată. Produsele perisabile – flori, produse cosmetice, lactate, plante, produse alimentare și carne – pot fi deteriorate sau distruse rapid.

Chiar și persoanele care nu sunt implicate în procesul logistic experimentează impacturi financiare negative. De fapt, cercetările arată că blocajele lanțului de aprovizionare au cauzat o parte semnificativă a inflației în Statele Unite, între 2021 și 2022. Cu alte cuvinte, toată lumea plătește prețul pentru aceste întârzieri.

Cum utilizează inteligența artificială în lanțul de aprovizionare pentru a elimina blocajele

Companiile care utilizează inteligența artificială în lanțul de aprovizionare pot accelera procesele logistice, obține informații bazate pe date și identifica potențiali perturbatori înainte de a deveni o problemă.

1. Analiza predictivă

Modelele de învățare automată pot utiliza date istorice și actuale pentru a prevedea rezultate viitoare. Cu analiza predictivă, companiile logistice pot anticipa când și cum vor apărea blocajele lanțului de aprovizionare, pentru a le evita mai bine.

2. Previziunea cererii

Un model de învățare automată poate urmări comportamentul consumatorilor, tendințele pieței și geopolitica pentru a prevedea când va crește sau scădea cererea. Producătorii, furnizorii și distribuitorii vor avea o sarcină mai ușoară pentru a onora comenzile la timp, dacă știu când să crească sau să scadă producția.

3. Controlul calității

Inteligența artificială poate distinge între produse autentice și contrafăcute, prevenind perturbarea lanțului de aprovizionare. O echipă de cercetare a dezvoltat un algoritm capabil să le distingă 98% din timp, în medie. Controlul îmbunătățit al calității poate menține procesele logistice în funcțiune.

4. Coordonarea îmbunătățită

Tehnologia inteligenței artificiale poate crește vizibilitatea lanțului de aprovizionare și oferi informații bazate pe date, ajutând furnizorii, distribuitorii și producătorii să se coordoneze. În plus, modelele de procesare a limbajului natural pot ajuta la comunicarea între ei, indiferent de limba sau de barierele culturale.

5. Livrarea autonomă

Livrarea pe ultimul kilometru reprezintă 50% din cheltuielile logistice, conform unor estimări. Volumul mare de comenzi, ineficiența șoferilor și complexitatea rutelor fac ca aceasta să fie extrem de predispusă la blocaje. Vehiculele autonome alimentate de inteligență artificială sunt o soluție promițătoare – ele pot livra articole în locații predefinite, cum ar fi cutii poștale, pentru a fluidiza livrarea.

6. Ajustări în timp real

Utilizarea inteligenței artificiale în managementul lanțului de aprovizionare permite companiilor logistice să reacționeze la schimbările în timp real ale pieței și cererii. În plus, le permite să acționeze proactiv atunci când apar semne de întârzieri sau perturbări.

7. Optimizarea rutelor

Unele dintre cele mai comune surse de blocaje ale lanțului de aprovizionare sunt inevitabile – companiile logistice nu pot controla vremea sau conflictele geopolitice. Cu toate acestea, inteligența artificială poate dezvolta planuri de urgență specifice, oferind soluții pentru a evita perturbările înainte de a deveni o problemă. Ea poate sugera rute alternative sau furnizori pentru a menține lucrurile în funcțiune.

De ce este inteligența artificială atât de importantă pentru rezolvarea problemelor lanțului de aprovizionare?

De mulți ani, multe organizații logistice au planificat să digitalizeze într-un fel. De fapt, 23% din administratorii de depozite intenționau să adopte tehnologii de automatizare în 2019. Deși inteligența artificială este încă o tehnologie emergentă, ea se aliniază exact cu ceea ce au căutat ei.

Este una dintre puținele tehnologii capabile să gestioneze volumul uriaș de date generate de procesul logistic. Ea poate agregă, procesa și analiza informații din sute de surse fără a fi copleșită.

Viteza este un alt lucru care o face pe inteligența artificială să se remarce față de tehnologiile similare – foarte puține alternative pot procesa, analiza și furniza la viteza la care o face ea. Ea poate lua în considerare milioane de posibilități în secunde și răspunde la interacțiuni în timp real.

Avantajul principal al inteligenței artificiale față de alte tehnologii este capacitatea sa de a automatiza sarcinile și de a acționa autonom. Ea poate lucra independent non-stop și rareori necesită intervenție umană, ceea ce este ideal în timpul lipsei de personal.

Această tehnologie este, de asemenea, eficientă din punct de vedere al costurilor. Conform unui studiu, 63% din companiile logistice care utilizează inteligența artificială în managementul lanțului de aprovizionare au obținut venituri mai mari. Mai mult, 61% au raportat cheltuieli operaționale mai mici.

Deși multe tehnologii pot automatiza sarcinile, procesa date rapid sau lucra autonom, foarte puține pot face totul simultan. De aceea, inteligența artificială este o soluție atât de promițătoare pentru perturbări și întârzieri în lanțul de aprovizionare.

Exemple de inteligență artificială în lanțul de aprovizionare

Sistemele de supraveghere alimentate de inteligență artificială și cititoarele de coduri de bare pot preveni defectele produselor și contrafacerile de a trece prin canalele logistice. De obicei, ele sunt plasate pe sau lângă benzi transportoare pentru a urmări stocul.

Companiile logistice pot integra inteligența artificială cu alte tehnologii ale lanțului de aprovizionare. De exemplu, ele pot utiliza un model de învățare automată pentru a alimenta senzorii de ambalare Internet of Things (IoT). Astfel, ele pot analiza datele produselor pentru a urmări livrările.

Inteligența artificială administrativă gestionează sarcinile de înregistrare internă, management, procesare de documente și împărtășire de informații. De exemplu, ea poate procesa facturi, comenzi de livrare, reînnoi contracte de furnizori, trimite solicitări de oferte și programa lucrători.

O utilizare emergentă a inteligenței artificiale în lanțul de aprovizionare implică vehicule autonome. Camioanele de livrare și dronele autonome pot utiliza învățarea automată pentru a reacționa la mediul înconjurător în timp real. Deși mașinile autonome au încă câțiva ani de dezvoltare înainte, există dovezi ale conceptului.

Viitorul inteligenței artificiale în managementul lanțului de aprovizionare

Deoarece inteligența artificială este încă relativ nouă, rata sa de pătrundere va rămane probabil scăzută pentru câțiva ani. Deși 73% din companiile logistice se simt optimiste cu privire la tehnologiile emergente, 50% intenționează să amâne implementarea până când va deveni mai puțin riscantă. Se pare că multe vor aștepta până când cazurile de utilizare ideale, lacunele potențiale și cele mai bune practici vor deveni mai clare.

Deși mulți din sector sunt puțin ezitanți să adopte inteligența artificială, indicatorii sugerează că vor accepta-o rapid. Deși doar 11% din executivii logistici considerau inteligența artificială critică în 2022, se estimează că 38% dintre ei vor considera că este esențială până în 2025. Industria poate experimenta o schimbare semnificativă pe măsură ce mai multe companii utilizează inteligența artificială în managementul lanțului de aprovizionare.

Inteligența artificială poate elimina permanent blocajele lanțului de aprovizionare

Pe măsură ce rata de pătrundere a inteligenței artificiale în managementul lanțului de aprovizionare crește, potențialul său transformator va deveni evident. Dacă companiile logistice o utilizează strategic, ele ar putea elimina majoritatea, dacă nu toate, blocajele standard ale lanțului de aprovizionare.