Как ИИ устраняет распространенные瓶颈 в цепочке поставок

Бутылочные горлышки в цепочке поставок могут быть финансово разрушительными для производителей, поставщиков и дистрибьюторов. Искусственный интеллект является одним из самых перспективных новых решений. Может ли использование ИИ в управлении цепочкой поставок устранить сбои и задержки?

Способы, которыми могут возникнуть бутылочные горлышки в цепочке поставок

Бутылочное горлышко в цепочке поставок — это точка, где поток товаров блокируется, — может произойти по нескольким причинам.

1. Неожиданные всплески спроса

Сдвиги в потребительском спросе могут вызвать широкомасштабные сбои в цепочке поставок. Производители, поставщики и дистрибьюторы обычно не готовы справиться с внезапным, массивным увеличением 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 может их распределить. Широкая нехватка рабочей силы влияет на каждый аспект сектора цепочки поставок, что делает трудным для логистических компаний поддерживать бесперебойный поток.

3. Закрытие объектов или заводов

Даже одно закрытие может иметь эффект домино на всю цепочку поставок, поскольку оно прерывает поток товаров. Компании без планов действий в случае непредвиденных обстоятельств вынуждены срочно заполнить пробел. Тем временем их продукты просто собирают пыль.

4. Поддельные продукты

Мошенничество в логистике является огромной глобальной проблемой. Согласно некоторым последним публичным данным, более 509 миллиардов долларов поддельных продуктов были обменены на международном уровне в 2016 году. Когда они незаконно входят в цепочку поставок, они могут запутать и нарушить поток товаров.

5. Геополитические конфликты

Когда страны сражаются, их импорты и экспорты перестают быть приоритетом — и ближайшие торговые маршруты часто становятся опасными. Геополитические конфликты могут нарушить стандартные рутинные логистические организации, что приводит к долгосрочным бутылочным горлышкам в цепочке поставок.

6. Крайние погодные явления

Ни одно место на планете не является безопасным от крайних погодных явлений. Наводнения, метели, землетрясения и торнадо могут предотвратить движение лодок, самолетов и грузовиков. Поскольку последствия могут длиться несколько дней или недель, длительные сбои в цепочке поставок практически неизбежны.

Важность устранения бутылочных горлышек в цепочке поставок

Бутылочные горлышки в цепочке поставок могут негативно повлиять на доход. Ведь бренды не могут зарабатывать деньги на продуктах, застрявших на складе. Последующий ущерб репутации бренда — потребители не любят задержки доставки — может привести к долгосрочным финансовым потерям.

Иногда предприятия не получают возможности переместить свои товары после того, как проблема цепочки поставок решена. ПерISHABLE продукты — цветы, косметика, молочные продукты, растения, фрукты и мясо — могут быть быстро повреждены или уничтожены.

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

Как использование ИИ в цепочке поставок оптимизирует бутылочные горлышки

Компании, использующие ИИ в цепочке поставок, могут ускорить свои логистические процессы, получить данные, основанные на данных, и выявить потенциальные нарушители до того, как они станут проблемой.

1. Предсказательный анализ

Модели машинного обучения могут использовать исторические и текущие данные для прогнозирования будущих результатов. С помощью предсказательного анализа логистические компании могут предсказать, когда и как бутылочные горлышки в цепочке поставок произойдут, чтобы лучше их избежать.

2. Прогнозирование спроса

Модель машинного обучения может отслеживать поведение потребителей, рыночные тенденции и геополитику для прогнозирования, когда спрос увеличится или уменьшится. Производителям, поставщикам и дистрибьюторам будет легче выполнить заказы вовремя, если они знают, когда нужно увеличить или уменьшить производство.

3. Контроль качества

ИИ может различать подлинные и поддельные товары, предотвращая сбои в цепочке поставок. Одна исследовательская группа разработала алгоритм, способный различать их 98% времени в среднем. Улучшенный контроль качества может поддерживать бесперебойный поток логистических процессов.

4. Улучшенная координация

Технология ИИ может увеличить видимость цепочки поставок и предоставить данные, основанные на данных, для координации поставщиков, дистрибьюторов и производителей. Кроме того, модели обработки естественного языка могут помочь им общаться, независимо от их языка или культурных барьеров.

5. Автономная доставка

Последняя миля доставки составляет 50% логистических расходов, согласно некоторым оценкам. Высокие объемы заказов, неэффективные водители и сложность маршрутов делают ее чрезвычайно склонной к бутылочным горлышкам. ИИ-управляемые автономные транспортные средства являются перспективным решением — они могут доставлять товары в предварительно определенные места, такие как почтовые ящики, для оптимизации доставки.

6. Реальные корректировки

Использование ИИ в управлении цепочкой поставок позволяет логистическим компаниям реагировать на реальные изменения рынка и спроса. Кроме того, оно позволяет им действовать проактивно, когда появляются признаки задержек или сбоев.

7. Оптимизация маршрутов

Некоторые из наиболее распространенных источников бутылочных горлышек в цепочке поставок являются неизбежными — логистические компании не могут контролировать погоду или геополитические конфликты. Однако ИИ может разработать планы действий в случае непредвиденных обстоятельств, предоставляя обходные пути для сбоев до того, как они станут проблемой. Он может предложить альтернативные маршруты или поставщиков для поддержания бесперебойного потока.

Почему ИИ так важен для решения проблем цепочки поставок?

На протяжении многих лет многие логистические организации планировали цифровизацию каким-то образом. Фактически, 23% администраторов складов намеревались принять технологии автоматизации в 2019 году. Хотя ИИ все еще является новой технологией, он точно соответствует тому, что они искали.

Это одна из немногих технологий, способных справиться с огромным объемом данных, который генерирует логистический процесс. Он может агрегировать, обрабатывать и анализировать информацию из сотен источников без того, чтобы стать перегруженным.

Скорость — это еще одна вещь, которая отличает ИИ от аналогичных технологий — очень немногие альтернативы могут обрабатывать, анализировать и выводить информацию с такой же скоростью. Он может рассмотреть миллионы возможностей за секунды и реагировать на взаимодействия в реальном времени.

Основное преимущество ИИ перед другими технологиями заключается в его способности автоматизировать задачи и действовать автономно. Он может работать самостоятельно круглосуточно и редко требует человеческого вмешательства, что идеально подходит во время нехватки рабочей силы.

Эта технология также экономически эффективна. Согласно одному исследованию, 63% логистических компаний, использующих ИИ в управлении цепочкой поставок, получили больше дохода. Кроме того, 61% сообщили о снижении операционных расходов.

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

Примеры ИИ в цепочке поставок

Системы видеонаблюдения и сканеры штрих-кодов, работающие на ИИ, могут предотвратить дефекты и поддельные продукты от прохождения через логистические каналы. Обычно они размещаются на или рядом с конвейерными лентами для отслеживания запасов.

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

Административный ИИ обрабатывает внутреннюю учетную запись, управление, обработку документов и задачи обмена информацией. Например, он может обрабатывать счета-фактуры, заказы на отправку, продление контрактов с поставщиками, отправку запросов на участие в торгах и планирование работы сотрудников.

Одним из новых применений ИИ в цепочке поставок является использование автономных транспортных средств. Самоходные грузовики и беспилотники могут использовать машинное обучение для реагирования на окружающую среду в реальном времени. Хотя самоходные автомобили еще находятся в стадии разработки, существуют доказательства их концепции.

Будущее ИИ в управлении цепочкой поставок

Поскольку ИИ все еще относительно новый, его уровень проникновения, вероятно, останется низким в течение нескольких лет. Хотя 73% логистических компаний чувствуют себя оптимистично по поводу новых технологий, 50% планируют отложить реализацию до тех пор, пока она не станет менее рискованной. Похоже, многие будут ждать, пока идеальные случаи использования, потенциальные пробелы и лучшие практики не станут яснее.

Хотя многие в отрасли несколько неохотно принимают ИИ, индикаторы указывают на то, что они быстро вырастут в принятии его. Хотя только 11% руководителей логистики чувствовали, что ИИ является критически важным в 2022 году, по оценкам, 38% из них будут считать его необходимым к 2025 году. Отрасль может испытать значительный сдвиг, когда больше бизнеса будет использовать ИИ в управлении цепочкой поставок.

ИИ может навсегда устранить бутылочные горлышки в цепочке поставок

По мере увеличения уровня проникновения ИИ в управление цепочкой поставок потенциал этой технологии станет очевидным. Если логистические компании будут использовать его стратегически, они могут устранить большинство, если не все, стандартные бутылочные горлышки.