Как ИИ используется в управлении цепочками поставок

ИИ преобразует управление цепочками поставок, обеспечивая большую эффективность, прозрачность и оптимизацию. Существует множество способов, которыми организации цепочки поставок могут внедрить ИИ, чтобы испытать эти преимущества, от умных симуляций до автоматического контроля качества. Внедрение ИИ будет ключевым для эволюции цепочки поставок и адаптации к современным проблемам цепочки поставок.

1. Оптимизация с помощью симуляций ИИ

ИИ великолепно анализирует данные, чтобы предсказать результаты. Бизнес цепочки поставок может использовать эту возможность, чтобы оптимизировать свои операции с помощью симуляций ИИ. ИИ может оценить определенный набор операций и выявить узкие места и потенциальные проблемы.

В симуляции существует гораздо больше гибкости для бизнеса цепочки поставок, чтобы оптимизировать свои операции, не вызывая реальных задержек в процессе. Google (GOOGL ) запустила один из таких инструментов цифрового двойника на основе ИИ в 2021 году, который был разработан для того, чтобы помочь бизнесу цепочки поставок сэкономить деньги за счет оптимизации. Такие инструменты могут быть非常 эффективными для любой ссылки в цепочке поставок.

Например, менеджер склада может создать цифровой двойник всего своего склада. Затем он может использовать симуляцию логистики ИИ на этом цифровом двойнике, чтобы экспериментировать с различными стратегиями оптимизации. Таким образом, он может найти оптимальную логистическую стратегию для склада, не нарушая реальные операции.

2. Автоматизированное управление запасами

Склады являются важными ссылками в цепочке поставок. Если склад работает неэффективно или обрабатывает запасы неэффективно, это может вызвать серьезные последствия во всей цепочке поставок. ИИ может помочь складам автоматизировать управление запасами, экономя время и деньги.

Например, единицы могут быть оснащены тегами IoT, которые отслеживают статус каждого предмета. Если предметы внутри каждой единицы являются скоропортящимися, трекер IoT будет отслеживать, насколько близки даты истечения срока годности. Теги IoT могут отправлять данные, такие как это, обратно в хаб ИИ, который управляет всеми этими данными о запасах. ИИ может затем предупредить менеджеров склада, когда единицы запасов приближаются к истечению срока годности или когда уровень запасов превышает или падает ниже определенного порога.

3. Кибербезопасность цепочки поставок

Кибербезопасность никогда не была более важной для организаций цепочки поставок. Фактически, в 2022 году появился новый подпольный рынок, где хакеры могут покупать программы-вымогатели, чтобы проводить быстрые атаки на бизнес. Большой бизнес не является единственной частью цепочки поставок, которая подвергается атакам. Один инцидент в 2022 году повлиял на до 2000 отдельных малых и средних бизнесов.

Управление цепочкой поставок требует эффективной, гибкой кибербезопасности, чтобы оставаться впереди этих угроз на каждом шагу цепочки. ИИ является высокоэффективным инструментом для достижения этого благодаря своим способностям к распознаванию образов.

Например, склад может использовать ИИ, чтобы постоянно отслеживать активность входа на своих серверах. Если ИИ обнаруживает какие-либо подозрительные или неавторизованные попытки входа, он может предупредить сотрудников безопасности и даже заблокировать подозрительную учетную запись.

4. Прогнозирование спроса с помощью ИИ

ИИ имеет многое, что может предложить производителям и розничным продавцам. Эти бизнесы могут использовать инструменты анализа данных ИИ, чтобы получить точное представление о том, как будет выглядеть спрос и предложение в будущих кварталах. Алгоритмы ИИ могут анализировать множество наборов данных, таких как данные о продажах и потребительские тенденции, чтобы предсказать, сколько определенного продукта будет в спросе.

Точное прогнозирование спроса позволяет каждой ссылке в цепочке поставок уменьшить общую нагрузку на цепочку поставок. Если производители знают точно, сколько определенного материала им понадобится, они не должны перегружать поставщиков сырья, заказывая избыточное количество.

То же самое относится и к розничным продавцам, которые направляют свои заказы производителям. В конечном итоге это может помочь уменьшить количество отходов в цепочке поставок.

5. Уменьшение отходов и ошибок

ИИ может быть非常 ценным инструментом для уменьшения отходов материалов и улучшения общего контроля качества в цепочке поставок. Это в основном связано с невероятными возможностями машинного обучения, которое позволяет использовать такие вещи, как компьютерное зрение, чтобы автоматизировать ранее сложные процессы. Бизнес цепочки поставок может объединить ИИ и IoT для быстрого и точного уменьшения отходов и ошибок.

Например, производственная компания может автоматизировать контроль качества для своих картонных коробок. Камера, оснащенная ИИ, может быть использована для сканирования коробок, когда они проходят по линии сборки, быстро обнаруживая любые дефекты, не создавая при этом узкого места.

Аналогично, устройства IoT могут быть использованы для сбора данных о том, сколько сырья используется в производственном процессе. Алгоритмы анализа данных ИИ могут использовать эти данные, чтобы выявить, где используются наиболее материалы и где материалы растрачиваются наиболее.

Эти знания позволяют бизнесу использовать свои сырье более эффективно и уменьшить общую нагрузку на цепочку поставок.

6. Отслеживание устойчивости цепочки поставок

Устойчивость стала важным приоритетом на протяжении всей цепочки поставок в последние годы. С одной стороны, это хорошо для окружающей среды и для людей, которые работают в и поддерживают цепочку поставок.

Кроме того, инициативы по устойчивости часто фокусируются на уменьшении отходов, что является важной частью уменьшения нагрузки на цепочку поставок, особенно для поставщиков сырья. ИИ может помочь бизнесу отслеживать устойчивость своих цепочек поставок, увеличивая прозрачность.

Одним из отличных примеров является оптимизация маршрутов с помощью алгоритмов логистики ИИ. Бизнес может уменьшить углеродный след своих цепочек поставок, выявляя наиболее эффективные маршруты доставки, будь то на суше или на море.

Кроме того, ИИ и устройства IoT могут даже помочь бизнесу отслеживать устойчивость среди своих партнеров и поставщиков. Алгоритмы ИИ могут отслеживать, откуда все компоненты для готового продукта поступают на протяжении всей цепочки поставок. Это увеличит прозрачность и позволит бизнесу повысить осведомленность о потенциальных слабых местах устойчивости.

Например, поставщик может использовать вредные красители в своем производственном процессе. Если бизнес может оставаться осведомленным об этом благодаря ИИ, он может выбрать более устойчивого поставщика вместо.

Строительство более умной цепочки поставок с помощью ИИ

ИИ будет инструментальным в инновациях процессов цепочки поставок, чтобы построить более эффективную, устойчивую цепочку поставок в будущем. Бизнес в каждой ссылке цепочки поставок может внедрить ИИ, чтобы автоматизировать процессы, улучшить свои операции, укрепить свою безопасность и более эффективно использовать сырье. С правильной технологией в руках любая цепочка поставок может эволюционировать, чтобы встретить сегодняшние проблемы.