AI driver förbättrad hållbarhet i försörjningskedjan

Artificiell intelligens (AI) erbjuder flera vägar för att förbättra försörjningskedjans hållbarhet. Att integrera AI i supply chain management kan resultera i optimerad drift, minskat avfall, bättre efterfrågeprognoser och mer miljövänliga metoder.

Här är hur AI driver försörjningskedjans hållbarhet.

1. Efterfrågeprognoser

Traditionella prognosmetoder kan leda till över- eller underproduktion, vilket är ohållbart i längden. AI kan dock exakt förutsäga efterfrågan genom att analysera stora datamängder från olika källor. Detta säkerställer företag producera endast nödvändiga mängder, minimera avfall och överskott.

2. Leverantörsövervakning och routing

AI hjälper till att välja hållbara leverantörer genom att analysera deras miljömässiga och sociala styrning. Företag kan upprätthålla hållbarhet genom hela leveranskedjan genom att välja rätt leverantörer.

Utöver bara urval, övervakar AI också aktivt leverantörer i realtid. Detta säkerställer att de konsekvent följer de uppsatta hållbarhetsstandarderna.

3. Resurshantering

Intelligenta system identifierar ineffektivitet och slöseri i leveranskedjan. Genom att ta itu med dessa ineffektiviteter kan organisationer avsevärt minska avfallet i produktions-, lagrings- och distributionsfaserna. AI utvärderar resursutnyttjandet i produktionsprocesser och rekommenderar mer hållbara alternativ eller sätt att använda mindre resurser.

Istället för att bara reagera på utrustningsproblem förutsäger AI potentiella maskin- eller fordonsfel genom att analysera prestandadata. Detta proaktiva tillvägagångssätt säkerställer att service eller byten sker innan haverier inträffar, vilket undviker slösaktiga nödreparationer.

4. Miljöfördelar

Systemet kan granska förpackningseffektivitet och material, föreslå designändringar för att minimera materialanvändning eller främja biologiskt nedbrytbara eller återvinningsbara alternativ. AI underlättar hanteringen av produktretur, reparationer, återvinning och återanvändning av material, vilket bidrar till en mer hållbar cirkulär ekonomi.

AI spelar en avgörande roll i lager och tillverkning genom att övervaka energiförbrukningsmönster. Genom att göra det ger det värdefulla insikter för effektivare energianvändning eller till och med övergången till förnybara källor. Genom att använda sensorer levererar AI realtidsövervakning av olika processer i försörjningskedjan. Detta hjälper företag att snabbt ta itu med områden med resursavfall eller höga utsläpp.

Företag optimerar routing genom att tillåta AI-system att avgöra mest effektiva transportvägar, minimera bränsleförbrukningen, minska kostnaderna, minska skadliga utsläpp och främja en renare miljö.

5. Konsumenternatiment

AI analyserar konsumenternas känslor om hållbarhet. Med dessa insikter kan företag vända sig mot mer hållbara produktlinjer och anta miljövänliga metoder.

AI simulerar potentiella scenarier för försörjningskedjan för att utvärdera deras miljömässiga och sociala resultat, vilket hjälper företag att fatta hållbara beslut. Forskning har visat försäljningen kan öka med upp till 20 % på grund av företagens sociala ansvar.

Utmaningarna med att använda AI för hållbarhet i försörjningskedjan

AI kommer utan tvekan att vara en integrerad del av strävan efter hållbarhet. Men med den nuvarande tekniken som branschen har, finns det vissa nackdelar som organisationer måste överväga innan de implementerar intelligenta system. Genom att förstå dessa utmaningar kan de maximera fördelarna de får av AI.

1. Datakvalitet och tillgänglighet

AI-modeller är starkt beroende av data för att fungera effektivt. Om företag inte tillhandahåller ren, strukturerad och heltäckande data, kan dessa modeller ge felaktiga resultat, vilket leder till att systemet gör felaktiga förutsägelser.

2. Integrationssvårigheter

Många företag använder fortfarande äldre försörjningskedjesystem. Dessa äldre system innebär ofta utmaningar när företag försöker integrera moderna AI-lösningar, vilket gör processen komplex och resurskrävande. Dessutom handlar det inte bara om tekniken att sätta upp AI för drift i supply chain. Det handlar om att justera strategier, omdefiniera roller och se till att hela organisationen är i linje med det nya tillvägagångssättet.

Kostnad är en annan viktig faktor eftersom implementering av AI-lösningar i leveranskedjan kan belasta budgetar. Företag står inför kostnader relaterade till teknikanskaffning, systemintegration, utbildning av anställda och löpande systemunderhåll.

3. Change Management

När företag introducerar AI i sin försörjningskedja justerar de ofta långvariga processer och arbetsflöden. Anställda som är vana vid traditionella metoder kan motstå dessa förändringar, vilket gör övergången utmanande.

AI lider av ett märkbart kompetensgap eftersom det är ett relativt nytt expertområde. Företag har ofta svårt att anställa eller behålla personer med nödvändig kunskap för att hantera AI i supply chain-verksamhet. Dessutom ökar AI-experter och coacher investeringskostnaden för att integrera AI i företagets processer.

4. Överberoende av teknik

Intelligenta system kan ge organisationer en falsk känsla av säkerhet. Även om AI är mycket pålitlig och korrekt, kan ett systemfel eller fel orsaka betydande störningar i leveranskedjan utan ordentlig mänsklig tillsyn. Detta gäller särskilt för situationer där nyanserat mänskligt omdöme är nödvändigt.

5. Bias och säkerhetsfrågor

AI-modeller kan ibland återspegla fördomar som finns i deras träningsdata. När detta händer kan systemet fatta beslut som inte överensstämmer med ett företags etiska standarder eller samhälleliga normer. Till exempel kan AI utbildad för effektivitet och prioritera låga kostnader beställa icke-biologiskt nedbrytbara eller återvinningsbara förpackningar - problematiskt för ett företag som positionerar sig som ett miljövänligt varumärke.

Vissa AI-algoritmer fungerar som "svarta lådor", vilket gör deras beslutsprocesser ogenomskinliga. Denna otydlighet kan leda till att intressenter och användare misstror tekniken. Att integrera AI i leveranskedjor ökar också risken för cyberattacker. Skadliga enheter kan rikta in sig på dessa AI-system för att störa verksamheten eller komma åt konfidentiell data.

6. Skalbarhet och regulatoriska problem

När ett företag växer måste dess AI-lösning skalas med det. Vissa plattformar skalas dock inte effektivt, vilket leder till operativa flaskhalsar. Det utvecklande landskapet av intelligenta system för också med sig förändrade regelverk. Företag måste hålla sig uppdaterade med dessa ändringar för att förbli kompatibla, vilket kan vara krävande.

Real-World Fallstudier av AI i Supply Chain Sustainability

Flera organisationer har redan ägnat sig åt AI och optimerat dess användning i försörjningskedjan, mestadels med gynnsamma resultat. Vissa företag rapporterar till och med att AI ger snabbare uppfyllelsetider upp till 6.7 dagar jämfört med deras konventionella metoder.

Stella McCartney och Google

Flera aktörer inom modebranschen har samarbetat med Google, inklusive Stella McCartney. Tillsammans har de utvecklat ett verktyg som utnyttjar dataanalys och maskininlärning. Detta verktyg ger en tydlig bild av en leveranskedjans miljöpåverkan, som hjälper modemärken att välja hållbara råvaror och produktionstekniker.

Starbucks

Starbucks har visat sitt engagemang för att köpa hållbart producerat kaffe. Den antog AI och blockchain för att ge konsumenterna en spårbarhetsfunktion från böna till kopp. Nu kan konsumenter spåra ursprunget till sitt kaffe, säkerställa hållbart framställda bönor och skälig ersättning till jordbrukarna.

Unilever

Med tanke på dess omfattande användning av palmolja i produkter använder Unilever satellitövervakning, AI och geolokaliseringsdata för att övervaka sin leveranskedja för palmolja. Syftet är att bekämpa avskogningen kopplad till produktion av palmolja. Denna teknik ger realtidsvarningar om risker för avskogning, vägleder företaget mot hållbara beslut.

Walmart

Walmart har implementerat en AI och blockchain-baserat system att spåra livsmedelsprodukters ursprung i sina butiker. Förutom att säkerställa livsmedelssäkerhet, tillåter detta system Walmart att identifiera hållbara leverantörer och prioritera deras verksamhet.

AI-driven Supply Chain Sustainability

AI har potential att revolutionera leveranskedjans verksamhet, men stor medvetenhet och noggrant övervägande av dess utmaningar är avgörande. Effektiv planering, kontinuerlig utbildning och periodiska utvärderingar kan hjälpa till att mildra dessa utmaningar och säkerställa att det är värt investeringen att integrera AI.

Vart och ett av dessa verkliga exempel betonar AI:s roll för att förbättra försörjningskedjans transparens, spårbarhet och realtidsövervakning. Med en tydligare bild av sina leverantörskedjor kan företag fatta välgrundade beslut som prioriterar hållbarhet, minimerar miljöpåverkan och främjar etiskt inköp.