Cum este utilizat AI-ul în managementul lanțului de aprovizionare

AI-ul transformă managementul lanțului de aprovizionare cu o eficiență, vizibilitate și optimizare mai mare. Există o serie de moduri în care organizațiile lanțului de aprovizionare pot implementa AI-ul pentru a experimenta aceste beneficii, de la simulări inteligente la controlul calității automatizat. Adoptarea AI-ului va fi cheia evoluției lanțului de aprovizionare și adaptării la provocările actuale ale lanțului de aprovizionare.

1. Optimizarea cu simulări AI

AI-ul este excelent la analiza datelor pentru a prevedea rezultatele. Întreprinderile lanțului de aprovizionare pot utiliza această capacitate pentru a-și optimiza operațiunile prin simulări AI. AI-ul poate evalua o anumită configurație a operațiunilor și poate identifica blocajele și problemele potențiale.

Într-o simulare, există multă flexibilitate pentru întreprinderile lanțului de aprovizionare pentru a-și optimiza operațiunile fără a cauza întârzieri reale în proces. Google (GOOGL ) a lansat un instrument digital de tip “digital twin” bazat pe AI în 2021, care a fost proiectat pentru a ajuta întreprinderile lanțului de aprovizionare să economisească bani prin optimizare. Unelte de acest tip pot fi extrem de eficiente pentru orice legătură din lanțul de aprovizionare.

De exemplu, un manager de depozit poate crea o copie digitală a întregului depozit. Apoi, el poate utiliza o simulare logistică AI pe această copie digitală pentru a experimenta cu diferite strategii de optimizare. Astfel, el poate găsi strategia logistică optimă pentru depozit fără a perturba operațiunile reale.

2. Managementul automat al stocului

Depozitele sunt legături importante în lanțul de aprovizionare. Dacă un depozit funcționează ineficient sau gestionează stocul în mod ineficient, poate cauza efecte de undă grave în întregul lanț de aprovizionare. AI-ul poate ajuta depozitele să-și automatizeze managementul stocului, economisind timp și bani.

De exemplu, unitățile pot fi echipate cu etichete IoT care urmăresc starea fiecărui articol. Dacă articolele din interiorul fiecărei unități sunt perisabile, eticheta IoT va urmări data de expirare. Etichetele IoT pot trimite datele către un hub AI care gestionează toate aceste date de stoc. AI-ul poate alerta apoi managerii de depozit atunci când unitățile de stoc se apropie de data de expirare sau atunci când nivelurile de stoc depășesc sau scad sub un anumit prag.

3. Securitatea cibernetică a lanțului de aprovizionare

Securitatea cibernetică a devenit mai importantă ca niciodată pentru organizațiile lanțului de aprovizionare. De fapt, în 2022, ransomware-ul ca serviciu a apărut ca o piață subterană în care hackerii pot cumpăra ransomware pentru a efectua atacuri rapide asupra întreprinderilor. Marile întreprinderi nu sunt singurele legături din lanțul de aprovizionare care sunt atacate, nici măcar. Un incident din 2022 a afectat până la 2000 de întreprinderi mici și mijlocii.

Managementul lanțului de aprovizionare are nevoie de securitate cibernetică eficientă și agilă pentru a ține pasul cu aceste amenințări la fiecare etapă a lanțului. AI-ul este un instrument foarte eficient pentru realizarea acestui lucru, datorită capacităților sale de recunoaștere a pattern-urilor.

De exemplu, un depozit poate utiliza AI-ul pentru a monitoriza în permanență activitatea de conectare la servere. Dacă AI-ul detectează orice încercare de conectare suspectă sau neautorizată, poate alerta personalul de securitate și chiar bloca contul suspect.

4. Previziunea cererii cu AI

AI-ul are multe de oferit producătorilor și retailerilor, de asemenea. Aceste întreprinderi pot utiliza instrumentele de analiză a datelor AI pentru a obține o idee precisă despre ce va arăta oferta și cererea în trimestrele viitoare. Algoritmii AI pot analiza numeroase seturi de date, cum ar fi datele de vânzări și tendințele consumatorilor, pentru a prevedea cât de mult dintr-un anumit produs va fi în cerere.

Previziunea precisă a cererii permite fiecărei legături din lanțul de aprovizionare să reducă presiunea generală asupra lanțului de aprovizionare. Dacă producătorii știu exact cât material necesită, nu trebuie să supraîncarce furnizorii de materii prime prin comenzi excesive.

La fel se întâmplă și cu retailerii care își trimit comenzile către producători. În cele din urmă, acest lucru ar putea ajuta la reducerea deșeurilor în lanțul de aprovizionare, de asemenea.

5. Reducerea deșeurilor și a erorilor

AI-ul poate fi un instrument extrem de valoros pentru reducerea deșeurilor de materiale și îmbunătățirea controlului calității în lanțul de aprovizionare. Acest lucru se datorează în mare măsură capacităților incredibile ale învățării automate, care permite lucruri precum viziunea computerizată să învețe cum să automatizeze procese altfel complicate. Întreprinderile lanțului de aprovizionare pot combina AI-ul și IoT-ul pentru reducerea rapidă și precisă a deșeurilor și a erorilor.

De exemplu, o companie de producție ar putea dori să automatizeze controlul calității pentru cutiile de carton. O cameră AI-pusă putea fi utilizată pentru a scana cutiile pe măsură ce trec prin linia de asamblare, detectând rapid orice imperfecțiuni fără a crea un blocaj.

În mod similar, dispozitivele IoT ar putea fi utilizate pentru a colecta date despre cantitatea de material brut utilizată în procesul de producție. Algoritmii de analiză a datelor AI ar putea utiliza aceste date pentru a identifica unde se utilizează cele mai multe materiale și unde se pierd cele mai multe materiale.

Aceste informații permit întreprinderilor să utilizeze materiile prime în mod mai eficient și să reducă presiunea generală asupra lanțului de aprovizionare.

6. Urmărirea durabilității lanțului de aprovizionare

Durabilitatea a devenit o prioritate majoră în lanțul de aprovizionare în ultimii ani. Pe de o parte, este bună pentru mediu și pentru oamenii care lucrează în și susțin lanțul de aprovizionare.

În plus, inițiativele de durabilitate se concentrează adesea pe reducerea deșeurilor, care este un aspect important al reducerii presiunii asupra lanțului de aprovizionare, în special pentru furnizorii de materii prime. AI-ul poate ajuta întreprinderile să urmărească durabilitatea lanțului de aprovizionare, creșterea vizibilității.

Un exemplu excelent este optimizarea rutelor folosind algoritmii logistici AI. Întreprinderile pot reduce amprenta de carbon a lanțului de aprovizionare prin identificarea rutelor de transport cele mai eficiente, fie pe uscat, fie pe mare.

În plus, AI-ul și dispozitivele IoT pot chiar să ajute întreprinderile să monitorizeze durabilitatea partenerilor și furnizorilor lor. Algoritmii AI pot urmări de unde provin toate componentele unui produs finit de-a lungul lanțului de aprovizionare. Acest lucru ar crește vizibilitatea și ar permite întreprinderilor să își îmbunătățească conștientizarea punctelor slabe potențiale ale durabilității.

De exemplu, un furnizor ar putea utiliza vopsele dăunătoare în procesul de producție. Dacă o întreprindere poate rămâne conștientă de acest lucru datorită AI-ului, poate alege un furnizor mai durabil în schimb.

Construirea unui lanț de aprovizionare mai inteligent cu AI

AI-ul va fi instrumental în inovarea proceselor lanțului de aprovizionare pentru a construi un lanț de aprovizionare mai eficient, mai durabil în viitor. Întreprinderile din fiecare legătură a lanțului de aprovizionare pot implementa AI-ul pentru a-și automatiza procesele, a-și îmbunătăți operațiunile, a-și consolida securitatea și a face un uz mai bun al materialelor brute. Cu tehnologia potrivită la îndemână, orice întreprindere a lanțului de aprovizionare poate evolua pentru a face față provocărilor de astăzi.