Искусственный интеллект способствует повышению устойчивости цепочки поставок

Искусственный интеллект (ИИ) предлагает множество способов повышения устойчивости цепочки поставок. Интеграция искусственного интеллекта в управление цепочками поставок может привести к оптимизации операций, сокращению отходов, лучшему прогнозированию спроса и более экологически безопасным практикам.

Вот как ИИ обеспечивает устойчивость цепочки поставок.

1. Прогнозирование спроса

Традиционные методы прогнозирования могут привести к перепроизводству или недопроизводству, что в долгосрочной перспективе является неустойчивым. Однако ИИ может точно прогнозировать спрос, анализируя большие наборы данных из различных источников. Это гарантирует компаниям производить только необходимое количество, минимизируя отходы и излишки.

2. Мониторинг и маршрутизация поставщиков

ИИ помогает выбирать устойчивых поставщиков, анализируя их показатели экологического и социального управления. Предприятия могут поддерживать устойчивость всей цепочки поставок, выбирая правильных поставщиков.

Помимо простого выбора, ИИ также активно отслеживает поставщиков в режиме реального времени. Это гарантирует, что они последовательно придерживаются установленных стандартов устойчивого развития.

3. Управление ресурсами

Интеллектуальные системы выявляют неэффективность и потери в цепочке поставок. Устранив эту неэффективность, организации могут значительно сократить отходы на этапах производства, хранения и распределения. ИИ оценивает использование ресурсов в производственных процессах, рекомендуя более устойчивые альтернативы или способы использования меньшего количества ресурсов.

Вместо того, чтобы просто реагировать на проблемы с оборудованием, ИИ прогнозирует потенциальные неисправности оборудования или транспортных средств, анализируя данные о производительности. Такой упреждающий подход гарантирует, что обслуживание или замена произойдут до того, как произойдут поломки, что позволяет избежать расточительного аварийного ремонта.

4. Экологические преимущества

Система может проверять эффективность упаковки и материалы, предлагать изменения в дизайне для минимизации использования материалов или продвигать биоразлагаемые или пригодные для вторичной переработки альтернативы. ИИ облегчает управление возвратом продукции, ремонтом, переработкой и повторным использованием материалов, способствуя более устойчивой экономике замкнутого цикла.

ИИ играет решающую роль в складском хозяйстве и производстве, отслеживая структуру потребления энергии. Тем самым он предоставляет ценную информацию для более эффективного использования энергии или даже перехода на возобновляемые источники энергии. Используя датчики, ИИ обеспечивает мониторинг различных процессов цепочки поставок в режиме реального времени. Это помогает предприятиям быстро решать проблемы нерационального использования ресурсов или высоких выбросов.

Компании оптимизируют маршрутизацию, позволяя системам искусственного интеллекта определять наиболее эффективные транспортные маршруты, минимизируя расход топлива, сокращая затраты, уменьшая вредные выбросы и способствуя созданию более чистой окружающей среды.

5. Потребительские настроения

ИИ анализирует настроения потребителей по поводу устойчивого развития. Благодаря этим знаниям предприятия могут перейти к более устойчивым линейкам продуктов и внедрить экологически чистые методы.

ИИ моделирует потенциальные сценарии цепочки поставок, чтобы оценить их экологические и социальные последствия, помогая компаниям принимать устойчивые решения. Исследование показало продажи могут увеличиться до 20% благодаря корпоративной социальной ответственности.

Проблемы использования ИИ для обеспечения устойчивости цепочки поставок

ИИ, несомненно, станет неотъемлемой частью стремления к устойчивому развитию. Однако при существующих в отрасли технологиях существуют некоторые недостатки, которые организациям необходимо учитывать перед внедрением интеллектуальных систем. Понимание этих проблем позволяет им максимизировать выгоды, которые они получают от ИИ.

1. Качество и доступность данных

Эффективное функционирование моделей ИИ во многом зависит от данных. Если предприятия не предоставляют чистых, структурированных и полных данных, эти модели могут давать неточные результаты, что приводит к тому, что система делает ошибочные прогнозы.

2. Трудности интеграции

Многие компании до сих пор используют устаревшие системы цепочек поставок. Эти старые системы часто создают проблемы, когда компании пытаются интегрировать современные решения искусственного интеллекта, что делает процесс сложным и ресурсоемким. Более того, настройка ИИ для операций в цепочке поставок — это не только технология. Это включает в себя корректировку стратегий, переопределение ролей и обеспечение соответствия всей организации новому подходу.

Стоимость является еще одним важным фактором, поскольку внедрение решений искусственного интеллекта в цепочке поставок может привести к напряжению бюджетов. Компании несут расходы, связанные с приобретением технологий, системной интеграцией, обучением сотрудников и текущим обслуживанием системы.

3. Управление изменениями

Когда компании внедряют ИИ в свою цепочку поставок, они часто корректируют устоявшиеся процессы и рабочие процессы. Сотрудники, привыкшие к традиционным методам, могут сопротивляться этим изменениям, что затрудняет переход.

Искусственный интеллект страдает от заметного дефицита навыков, поскольку это относительно новая область знаний. Предприятиям часто сложно нанимать или удерживать людей, обладающих необходимыми знаниями для управления ИИ в операциях цепочки поставок. Кроме того, эксперты и инструкторы по искусственному интеллекту увеличивают инвестиционные затраты на интеграцию искусственного интеллекта в процессы компании.

4. Чрезмерная зависимость от технологий

Интеллектуальные системы могут дать организациям ложное чувство безопасности. Хотя искусственный интеллект очень надежен и точен, сбой или ошибка системы могут привести к серьезным сбоям в цепочке поставок без надлежащего человеческого контроля. Особенно это касается ситуаций где нюансы человеческого суждения Необходимо.

5. Предвзятость и проблемы безопасности

Модели ИИ иногда могут отражать предвзятости, присутствующие в их обучающих данных. Когда это происходит, система может принимать решения, которые не соответствуют этическим стандартам бизнеса или социальным нормам. Например, ИИ, обученный эффективности и отдающий приоритет низким ценам, может заказывать небиоразлагаемую или перерабатываемую упаковку, что проблематично для компании, позиционирующей себя как экологически чистый бренд.

Некоторые алгоритмы ИИ действуют как «черные ящики», делая процессы принятия решений непрозрачными. Отсутствие ясности может привести к тому, что заинтересованные стороны и пользователи не будут доверять этой технологии. Интеграция ИИ в цепочки поставок также увеличивает риск кибератак. Злоумышленники могут атаковать эти системы искусственного интеллекта, чтобы нарушить работу или получить доступ к конфиденциальным данным.

6. Масштабируемость и проблемы регулирования

По мере роста предприятия его ИИ-решение должно масштабироваться вместе с ним. Однако некоторые платформы не масштабируются эффективно, что приводит к узким местам в работе. Развитие интеллектуальных систем также влечет за собой изменение правил. Компании должны быть в курсе этих изменений, чтобы соответствовать требованиям, а это может оказаться непростой задачей.

Практические примеры использования ИИ в обеспечении устойчивости цепочек поставок

Несколько организаций уже попробовали использовать ИИ, оптимизируя его использование в цепочке поставок, в основном с положительными результатами. Некоторые компании даже сообщают, что ИИ ускоряет выполнение заказов. до 6.7 дней по сравнению с их традиционными методами.

Стелла Маккартни и Google

С Google сотрудничали несколько игроков модной индустрии, в том числе Стелла Маккартни. Вместе они разработали инструмент, использующий анализ данных и машинное обучение. Этот инструмент дает четкое представление о воздействие цепочки поставок на окружающую среду, помогая модным брендам в выборе экологически чистого сырья и технологий производства.

Starbucks

Starbucks продемонстрировала свою приверженность использованию экологически чистого кофе. Компания внедрила искусственный интеллект и блокчейн, чтобы предоставить потребителям функцию отслеживания от зерна до чашки. Теперь потребители могут отслеживать происхождение своего кофе. обеспечение экологически чистых источников бобов и справедливая компенсация фермерам.

Unilever

Учитывая широкое использование пальмового масла в продуктах, Unilever использует спутниковый мониторинг, искусственный интеллект и данные геолокации для мониторинга своей цепочки поставок пальмового масла. Целью является борьба с вырубкой лесов, связанной с производством пальмового масла. Эта технология обеспечивает оповещения в режиме реального времени о рисках вырубки лесов, направляя компанию к устойчивым решениям.

Walmart

Walmart реализовал Система на основе искусственного интеллекта и блокчейна отслеживать происхождение продуктов питания в своих магазинах. Помимо обеспечения безопасности пищевых продуктов, эта система позволяет Walmart выявлять устойчивых поставщиков и расставлять приоритеты в их бизнесе.

Устойчивость цепочки поставок на основе искусственного интеллекта

ИИ обладает потенциалом революционизировать операции в цепочке поставок, но решающее значение имеют острое понимание и тщательное рассмотрение его проблем. Эффективное планирование, постоянное обучение и периодические оценки могут помочь смягчить эти проблемы и гарантировать, что интеграция ИИ оправдает вложения.

Каждый из этих примеров из реальной жизни подчеркивает роль ИИ в повышении прозрачности цепочки поставок, отслеживаемости и мониторинга в реальном времени. Имея более четкое представление о своих цепочках поставок, компании могут принимать обоснованные решения, отдавая приоритет устойчивому развитию, минимизируя воздействие на окружающую среду и продвигая этичное снабжение.