Умнее, быстрее, сильнее: как ИИ меняет современную цепочку поставок

Современная цепочка поставок находится на грани краха.

Волатильность стала нормой, и во всех регионах и отраслях руководители цепочек поставок сталкиваются с конвергенцией факторов, с которыми традиционные методы больше не справляются. То, что раньше казалось отдельными сбоями, геополитической нестабильностью, климатическими событиями или изменениями потребительского спроса, теперь превратилось в постоянное, усугубляющее давление.

В этот переломный момент на работу цепочек поставок оказывают влияние три универсальных фактора: непреодолимые макроэкономические трудности, растущее давление на маржу и острая необходимость внедрения ИИ. Любой из этих факторов был бы непростым. Вместе они представляют собой идеальный шторм, требующий не просто постепенных изменений, а принципиально нового подхода к управлению цепочками поставок.

Идеальный шторм: три силы, меняющие цепочки поставок

Макроэкономические препятствия: волатильность — новая норма

Геополитические конфликты и климатические события теперь определяют глобальные цепочки поставок. Недавняя напряженность в районе Ормузского пролива, через который проходит почти 20% мировых поставок нефти, привела к росту цен на топливо и страховых тарифов. что вынуждает некоторых перевозчиков рассматривать дорогостоящие изменения маршрутов вокруг Африки. Между тем, политические интриги, тайфуны, засухи и протесты трудящихся усугубляют задержки и нарушают планирование запасов. Только в прошлом году мы наблюдали 29 дней забастовок в портах, а резкий рост тарифов вынуждает компании отменять и заменять целые планы по строительству судов.

Последствия ощущаются во всем мире. По одной из оценок, перебои в поставках только через Суэцкий канал увеличили глобальную инфляцию цен на основные товары на 0.7 пункта. Между тем, забастовки в порту, изменения в торговой политике и перемещение производств усложняют задачу, с которой приходится справляться специалистам по цепочкам поставок.

Сокращение маржи: ожидания растут, ресурсы сокращаются

Компаниям предлагается делать больше меньшими средствами. Это означает сокращение транспортных расходов, уменьшение оборотного капитала и улучшение обслуживания клиентов, одновременно с достижением целей устойчивого развития. Это не просто сложно, это часто противоречиво. Тем не менее, большинство компаний из списка Global 2000 ожидают снижения транспортных расходов на 10% в этом году. В то же время, Ежегодно по всему миру огромные 9.7 триллиона долларов оборотного капитала оказываются замороженными в виде резервных запасов.

Это не просто техническая проблема, это человеческий фактор. Транспортные аналитики тратят всё больше времени на ручную обработку данных. Тем временем, специалисты по работе с клиентами сталкиваются с растущими ожиданиями и политикой нулевой терпимости к сбоям в обслуживании. Необходимость повышения производительности при одновременном сокращении расходов создаёт непосильную нагрузку на организации, участвующие в цепочке поставок.

Мандат ИИ: срочность без ясности

ИИ стал необходимостью. Руководители знают, что он им нужен: большинство генеральных директоров говорят, что от него зависит их выживание. Но успешное внедрение остаётся затруднительным. Исследования показывают, что 42% компаний отказываются от проектов в области ИИ на полпути, а более 80% инициатив в области ИИ не выходят за рамки пилотной стадии.

Шумиха вокруг искусственного интеллекта затрудняет понимание того, что реально, а что — пустые слова. Многие инициативы в области ИИ терпят неудачу не из-за неэффективности технологии, а из-за отсутствия чёткого направления или плохой интеграции с уже существующими системами. В результате компании испытывают трудности с получением реальной бизнес-ценности, несмотря на масштабные инвестиции.

Путь вперед: от перегрузки данными к действенной аналитике

По мере того как цепочки поставок становятся все более сложными и взаимосвязанными, принятие решений все больше затрудняется избытком данных и недостаточной ясностью, что делает способность принимать быстрые и уверенные решения еще более важной.

Многие организации инвестировали в платформы и аналитические инструменты для обеспечения прозрачности, но по-прежнему испытывают трудности с принятием своевременных и обоснованных решений. Чтобы справиться с современными вызовами, необходимо применять искусственный интеллект, позволяющий действовать более разумно и быстро.

Чтобы помочь руководителям цепочек поставок справиться с этими проблемами, ниже представлены четыре способа, которыми ИИ уже обеспечивает ощутимые преимущества в различных отраслях, а также рекомендации по вдумчивому подходу к его внедрению:

1. Прогностическое управление сбоями
   ИИ может помочь организациям перейти от реактивного тушения пожаров к проактивному управлению рисками. Анализируя исторические данные, оперативные данные и внешние сигналы, такие как погодные условия, геополитические события и загруженность портов, модели ИИ способны выявлять возникающие риски на ранних этапах. Это позволяет командам, отвечающим за цепочки поставок, оценивать альтернативные маршруты или корректировать уровни запасов до обострения проблем. Например, во время обрушения моста в Балтиморе крупная автомобильная компания сэкономила 16 миллионов долларов, используя ИИ для управления ситуацией.
2. Автоматизированная обработка исключений и реагирование
   ИИ может помочь выявить отклонения в данных о поставках или работе поставщиков и предложить корректирующие действия в режиме реального времени. В одном случае канадский производитель автозапчастей добился 100%-ного повышения производительности без увеличения штата. Это особенно полезно для управления растущим числом исключений, таких как задержки поставок или несоответствие запасов, поскольку избавляет от необходимости отслеживать каждую проблему вручную. Автоматизация рутинных задач позволяет командам сосредоточиться на решении приоритетных задач и долгосрочных улучшениях.
3. Более разумное планирование спроса и запасов
   Используя различные источники данных, от рыночных сигналов до тенденций в точках продаж, ИИ может повысить точность прогнозирования спроса и управления резервными запасами. Это способствует лучшему согласованию спроса и предложения, сокращая как дефицит, так и избыток запасов. Например, ведущая швейцарская компания по производству медицинских приборов и офтальмологических препаратов сократила запасы на один день и получила годовую экономию в размере 15 миллионов долларов. ИИ может даже выявить, где перебалансировка запасов в разных регионах может повысить уровень обслуживания или снизить транспортные расходы.
4. Снижение трения за счет автоматизации и дополнения
   ИИ способствует более эффективному сотрудничеству, предоставляя общую информацию в режиме реального времени, которая координирует работу команд, занимающихся логистикой, закупками, финансами и обслуживанием клиентов. Благодаря единому представлению об операциях организации могут эффективнее координировать действия и быстрее принимать совместные решения. При полной интеграции ИИ выступает в роли второго пилота, сокращая затраты на цепочку поставок и логистику до 15% за счет оптимизации При этом освобождая команды для решения стратегически важных кросс-функциональных задач. Например, американский глобальный розничный продавец товаров для дома и ремонта использовал ИИ для сокращения времени реагирования на исключения на 72%, продемонстрировав, насколько эффективен ИИ для координации усилий.

Внедрение ИИ на практике: дорожная карта к более интеллектуальным цепочкам поставок

Будущее управления цепочками поставок — в сочетании человеческого суждения с машинным анализом. ИИ не заменит опыт и интуицию специалистов по цепочкам поставок, но может усилить их влияние. Выявляя скрытые закономерности, прогнозируя риски и повышая скорость и качество принятия решений, ИИ позволяет командам действовать более проактивно.

Но для раскрытия потенциала ИИ требуется нечто большее, чем просто внедрение новой технологии. Для этого необходимы стратегическая согласованность, продуманное внедрение и культура, готовая к изменениям. Для организаций, стремящихся к построению более адаптивных и устойчивых операций, вот три основных шага, которые помогут реализовать ИИ:

1. Начните с конкретного варианта использования
   Вместо того, чтобы пытаться полностью перестроить всю цепочку поставок, начните с конкретной задачи, для решения которой ИИ подходит лучше всего, например, с повышения точности расчётного времени прибытия, оптимизации обработки исключений или оптимизации распределения запасов. Ранние успехи помогают укрепить доверие, оправдать дальнейшие инвестиции и создать импульс.
2. Обеспечить готовность данных
   ИИ процветает благодаря актуальным, структурированным и интегрированным данным. Прежде чем масштабировать систему, убедитесь, что внедрены базовые принципы управления данными. Это означает стандартизацию входных данных, устранение разрозненности данных и повышение прозрачности в ваших системах. Благодаря мощной инфраструктуре данных вы можете рассчитывать на то, что результаты вашей модели будут более надёжными и эффективными.
3. Привлекайте кросс-функциональные команды
   Успешное внедрение ИИ — это не только алгоритмы, но и люди. С самого начала необходимо вовлечь в процесс всех: от операционной деятельности до ИТ-специалистов, аналитиков и бизнес-пользователей. Совместная работа над разработкой гарантирует не только точность моделей ИИ, но и их интерпретируемость, простоту использования и соответствие реальным рабочим процессам.

Когда все эти элементы объединяются, ИИ становится практичным, встроенным элементом процесса принятия решений. Эти решения не касаются цепочки поставок; это бизнес-решения, влияющие на баланс. Организации, которые используют возможности ИИ, уверенно, последовательно и масштабно работая с данными в режиме реального времени, станут лидерами. При наличии правильной основы ИИ может помочь цепочкам поставок перейти от реактивных к устойчивым, готовым к решению любых будущих задач.