Как ИИ устраняет обычные узкие места в цепочке поставок

Узкие места в цепочке поставок могут быть финансово разрушительными для производителей, поставщиков и дистрибьюторов. Искусственный интеллект является одним из наиболее перспективных появляющихся решений. Можно ли, используя ИИ в управлении цепочкой поставок, устранить сбои и задержки?

Способы, которыми могут возникать узкие места в цепочке поставок

Узкое место в цепочке поставок — 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 всплеском заказов, что может вызвать длительные задержки.

2. Нехватка рабочей силы

Компании могут перемещать товары только в том случае, если у них есть кто-то, кто может их распространить. 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 отрезает поток товаров. Компании без планов действий в чрезвычайных ситуациях остаются в поисках способа заполнить пробел. Тем временем их продукты собирают пыль.

4. Поддельные продукты

Мошенничество в логистике является огромной глобальной проблемой. Согласно некоторым последним публичным данным, более 509 миллиардов долларов поддельных продуктов были торгуются международно 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 режимы работы логистических организаций, вызывая долгосрочные узкие места 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 узких мест в цепочке поставок

Узкие места 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 в доставке — может привести к долгосрочным финансовым потерям.

Иногда предприятия не получают шанс переместить свои товары, когда проблема с цепочкой поставок решена. ПерISHABLE продукты — цветы, косметика, молочные продукты, растения, продукция и мясо — могут быть быстро повреждены или уничтожены.

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

Как использование ИИ в цепочке поставок устраняет узкие места

Фирмы, 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 возникнут узкие места в цепочке поставок, чтобы лучше их избежать.

2. Прогнозирование спроса

Модель машинного обучения может отслеживать поведение потребителей, рыночные тенденции и геополитику, чтобы прогнозировать, когда спрос возрастет или упадет. 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 нарушения в цепочке поставок. Одна исследовательская группа разработала алгоритм, способный отличать 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, чтобы помочь поставщикам, дистрибьюторам и производителям координировать. Кроме того, модели обработки естественного языка могут помочь им общаться, независимо от их языка или культурных барьеров.

5. Автономная доставка

Доставка на последнем этапе составляет 50% логистических расходов, согласно некоторым оценкам. Высокие объемы заказов, неэффективные водители и сложность маршрутов делают ее чрезвычайно склонной к узким местам. ИИ-управляемые автономные транспортные средства являются перспективным решением — они могут доставлять товары в предварительно определенные места, такие как почтовые ящики, чтобы оптимизировать доставку.

6. Корректировки в реальном времени

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

7. Оптимизация маршрутов

Некоторые из наиболее распространенных источников узких мест в цепочке поставок являются неизбежными — логистические компании не могут контролировать погоду или геополитические конфликты. Однако ИИ может разработать планы действий в конкретных случаях, предоставляя обходные пути для нарушений до того, как они станут проблемой. Он может предложить альтернативные маршруты или поставщиков, чтобы поддерживать бесперебойный поток.

Почему ИИ так важен для решения проблем цепочки поставок?

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

Это одна из немногих технологий, способных справиться с огромным объемом данных, генерируемых логистическим процессом. Она может агрегировать, обрабатывать и анализировать информацию из сотен источников без перегрузки.

Скорость — это еще одна вещь, которая отличает ИИ от аналогичных технологий — очень немногие альтернативы могут обрабатывать, анализировать и выводить информацию с такой скоростью. Он может рассмотреть миллионы возможностей за несколько секунд 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 вмешательства человека, 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, быстро обрабатывать данные или работать автономно, очень немногие могут делать все одновременно. Поэтому ИИ является таким перспективным решением для нарушений 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 устанавливаются 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 проанализировать данные о продуктах, чтобы отслеживать отправки.

Административный ИИ обрабатывает задачи внутреннего учета, управления, обработки документов и обмена информацией. Например, он может обработать счета-фактуры, заказать отправки, продлить контракты поставщиков, отправить запросы на участие в торгах и запланировать работу сотрудников.

Одним из появляющихся применений ИИ в цепочке поставок является автономные транспортные средства. Самоходные грузовые автомобили и беспилотники могут использовать машинное обучение, чтобы реагировать на свою среду в реальном времени. Хотя самоходные автомобили еще имеют несколько лет разработки, существуют доказательства 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 оптимизм по поводу появляющихся 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 станут яснее.

Хотя многие в секторе несколько колеблются в принятии ИИ, индикаторы указывают на то, что они быстро примут его. Хотя только 11% руководителей логистических компаний считали ИИ критически важным в 2022 году, примерно 38% из них будут считать его необходимым к 2025 году. В секторе может произойти значительный сдвиг, когда больше компаний будут использовать ИИ в управлении цепочкой поставок.

ИИ может навсегда устранить узкие места в цепочке поставок

По мере увеличения уровня проникновения ИИ в управление цепочкой поставок станет очевиден его трансформирующий потенциал. Если логистические компании будут использовать его стратегически, они, возможно, смогут устранить большинство, если не все, стандартные узкие места.