Как ИИ устраняет распространенные узкие места в цепочке поставок

Узкие места в цепочке поставок могут иметь финансовые разрушительные последствия для производителей, поставщиков и дистрибьюторов. Искусственный интеллект — одно из наиболее многообещающих новых решений. Может ли использование ИИ в управлении цепочками поставок устранить сбои и задержки?

Как могут возникнуть узкие места в цепочке поставок

Узкое место в цепочке поставок — точка, где поток товаров затруднен — может возникнуть по нескольким причинам.

1. Неожиданный всплеск спроса

Изменения в потребительском спросе могут вызвать масштабные сбои в цепочках поставок. Производители, поставщики и дистрибьюторы обычно не готовы справиться с внезапным резким ростом количества заказов, что может привести к длительным задержкам.

2. Нехватка рабочей силы

Компании могут перемещать товары только в том случае, если у них есть кто-то, кто их распределяет. Повсеместная нехватка рабочей силы влияет на все аспекты сектора цепочки поставок, из-за чего логистическим предприятиям сложно поддерживать бесперебойную работу.

3. Закрытие предприятий или заводов

Даже одно закрытие может оказать волновое воздействие на всю цепочку поставок, поскольку прекращает поток товаров. Компании, у которых нет планов действий на случай непредвиденных обстоятельств, вынуждены изо всех сил пытаться восполнить этот пробел. А пока их продукция пылится.

4. Контрафактная продукция

Логистическое мошенничество является масштабной глобальной проблемой. По некоторым последним общедоступным данным, более Контрафактной продукции на сумму 509 миллиардов долларов были проданы на международном уровне в 2016 году. Когда они незаконно попадают в цепочку поставок, они могут запутать и нарушить поток товаров.

5. Геополитические конфликты

Когда страны воюют, их импорт и экспорт перестают быть приоритетом, а близлежащие торговые пути часто становятся опасными. Геополитические конфликты могут нарушить стандартную работу логистических организаций, вызывая долгосрочные узкие места в цепочке поставок.

6. Экстремальные погодные явления

Ни одно место на планете не застраховано от экстремальных погодных явлений. Наводнения, метели, землетрясения и торнадо могут помешать лодкам, самолетам и грузовикам отправиться куда угодно. Поскольку последствия могут длиться несколько дней или недель, длительные сбои в цепочке поставок практически неизбежны.

Важность устранения узких мест в цепочке поставок

Узкие места в цепочке поставок могут негативно повлиять на доходы. В конце концов, бренды не могут заработать на продуктах, застрявших на складе. Последующий ущерб репутации бренда — потребители не любят задержек доставки — может привести к долгосрочным финансовым потерям.

Иногда предприятия не получают возможности переместить свои товары после решения проблемы с цепочкой поставок. Скоропортящиеся продукты — цветы, косметика, молочные продукты, растения, продукты и мясо — могут быть быстро повреждены или уничтожены.

Даже люди, не участвующие в логистическом процессе, испытывают негативные финансовые последствия. Фактически, исследования показывают узкие места в цепочке поставок. вызвало значительную часть инфляции в США с 2021 по 2022 год. Другими словами, за эти задержки платят все.

Как использование искусственного интеллекта в цепочке поставок устраняет узкие места

Фирмы, использующие ИИ в цепочке поставок, могут ускорить свои логистические процессы, получить информацию на основе данных и выявить потенциальных разрушителей до того, как они станут проблемой.

1. Прогнозная аналитика

Модели машинного обучения могут использовать исторические и текущие данные для прогнозирования будущих результатов. С помощью прогнозной аналитики логистические компании могут определить, когда и как возникнут узкие места в цепочке поставок, чтобы лучше их избегать.

2. Прогнозирование спроса

Модель машинного обучения может отслеживать поведение потребителей, рыночные тенденции и геополитику, чтобы прогнозировать, когда спрос вырастет или упадет. Производителям, поставщикам и дистрибьюторам будет легче выполнять заказы вовремя, если они будут знать, когда следует наращивать темпы, а когда замедляться.

3. Контроль качества

ИИ может отличать подлинные товары от поддельных, предотвращая сбои в цепочке поставок. Одна исследовательская группа разработала алгоритм, способный отличить их друг от друга. 98% времени в среднем. Усиленный контроль качества может обеспечить бесперебойность логистических процессов.

4. Улучшенная координация

Технология искусственного интеллекта может повысить прозрачность цепочки поставок и предоставить аналитику на основе данных, помогая поставщикам, дистрибьюторам и производителям координировать свои действия. Кроме того, модели обработки естественного языка могут помочь им общаться независимо от их языковых или культурных барьеров.

5. Автономная доставка

Доставка последней мили составляет 50% затрат на логистику, по некоторым оценкам. Высокие объемы заказов, неэффективные водители и сложность маршрутов делают компанию невероятно склонной к возникновению узких мест. Автономные транспортные средства с искусственным интеллектом являются многообещающим решением: они могут доставлять товары в заранее определенные места, например в постаматы, чтобы упростить доставку.

6. Регулировка в реальном времени

Использование искусственного интеллекта в управлении цепочками поставок позволяет логистическим компаниям реагировать на изменения рынка и спроса в режиме реального времени. Кроме того, это позволяет им действовать упреждающе при появлении признаков задержек или сбоев.

7. Оптимизация маршрута 

Некоторые из наиболее распространенных источников узких мест в цепочке поставок неизбежны: логистические компании не могут контролировать погоду или геополитические конфликты. Однако ИИ может разрабатывать планы действий в чрезвычайных ситуациях для конкретных случаев, обеспечивая обходные пути сбоев до того, как они станут проблемой. Он может предложить альтернативные маршруты или поставщиков, чтобы все работало гладко.

Почему искусственный интеллект так важен для решения проблем в цепочке поставок?

В течение многих лет многие логистические организации планировали каким-либо образом перейти на цифровые технологии. Фактически, 23% администраторов складов намерен внедрить технологии автоматизации в 2019 году. Хотя искусственный интеллект все еще является новой технологией, он точно соответствует тому, что они искали.

Это одна из немногих технологий, способных обрабатывать огромный объем данных, генерируемых логистическим процессом. Он может собирать, обрабатывать и анализировать информацию из сотен источников, не перегружая себя.

Скорость — это еще одна вещь, которая отличает ИИ от аналогичных технологий: очень немногие альтернативы могут обрабатывать, анализировать и выводить данные с такой скоростью, как он. Он может рассматривать миллионы возможностей за секунды и реагировать на взаимодействия в режиме реального времени.

Главным преимуществом ИИ перед другими технологиями является его способность автоматизировать задачи и действовать автономно. Он может работать автономно круглосуточно и редко требует вмешательства человека, что идеально в период нехватки рабочей силы.

Эта технология также экономически эффективна. Согласно одному исследованию, 63% логистических предприятий использование искусственного интеллекта в управлении цепочками поставок принесло больший доход. Более того, 61% сообщили о снижении операционных расходов. 

Хотя многие технологии могут автоматизировать задачи, быстро обрабатывать данные или работать автономно, очень немногие могут делать все одновременно. Вот почему ИИ является таким многообещающим решением проблем сбоев и задержек в цепочке поставок.

Примеры использования ИИ в цепочке поставок 

Системы наблюдения на базе искусственного интеллекта и сканеры штрих-кодов могут предотвратить распространение дефектов продукции и подделок по логистическим каналам. Обычно их размещают на конвейерных лентах или рядом с ними для отслеживания запасов.

Логистические компании могут интегрировать ИИ с другими технологиями цепочки поставок. Например, они могут использовать модель машинного обучения для управления датчиками упаковки Интернета вещей (IoT). Таким образом, они могут анализировать данные о своих продуктах для отслеживания поставок.

Административный ИИ выполняет задачи внутреннего учета, управления, обработки документов и обмена информацией. Например, он может обрабатывать счета, заказывать поставки, продлевать контракты с поставщиками, отправлять запросы предложений и планировать работу работников.

Одно из новых применений ИИ в цепочке поставок связано с автономными транспортными средствами. Самоуправляемые грузовики и дроны могут использовать машинное обучение, чтобы реагировать на окружающую среду в режиме реального времени. Хотя до разработки беспилотных автомобилей осталось еще несколько лет, доказательства концепции уже существуют.

Будущее искусственного интеллекта в управлении цепочками поставок 

Поскольку искусственный интеллект все еще является относительно новым явлением, уровень его проникновения, вероятно, останется низким в течение нескольких лет. Пока 73% логистических компаний с оптимизмом смотрят на новые технологии, 50% планируют отложить внедрение до тех пор, пока оно не станет менее рискованным. Похоже, многие будут ждать, пока станут более ясными идеальные варианты использования, потенциальные пробелы и лучшие практики.

Хотя многие в этом секторе несколько не решаются внедрять ИИ, индикаторы показывают, что они быстро примут его. Хотя только 11% руководителей логистики считают, что ИИ будет иметь решающее значение в 2022 году, примерно 38% из них будут считать, что он необходим к 2025 году. В отрасли могут произойти существенные изменения, поскольку все больше предприятий будут использовать ИИ в управлении цепочками поставок.

ИИ может навсегда устранить узкие места в цепочке поставок

По мере роста уровня проникновения ИИ в управление цепочками поставок преобразующий потенциал этой технологии станет очевидным. Если логистические компании будут использовать это стратегически, они смогут устранить большинство, если не все, своих стандартных узких мест.