Hur AI eliminerar vanliga flaskhalsar i försörjningskedjan

Flaskhalsar i leveranskedjan kan vara ekonomiskt förödande för tillverkare, leverantörer och distributörer. Artificiell intelligens är en av de mest lovande framväxande lösningarna. Kan användning av AI i supply chain management eliminera störningar och förseningar?

Sätt som flaskhalsar i försörjningskedjan kan uppstå

En flaskhals i försörjningskedjan – en punkt där flödet av varor hindras – kan uppstå av flera skäl.

1. Oväntade efterfrågeökningar

Förändringar i konsumenternas efterfrågan kan orsaka omfattande störningar i leveranskedjan. Tillverkare, leverantörer och distributörer är vanligtvis oförberedda på att hantera en plötslig, massiv orderökning, vilket kan orsaka långa förseningar.

2. Brist på arbetskraft

Företag kan bara flytta varor om de har någon som distribuerar dem. Utbredd brist på arbetskraft påverkar alla aspekter av försörjningskedjan, vilket gör det utmanande för logistikföretag att hålla saker och ting flytande.

3. Stängningar av anläggningar eller fabriker

Även en enstaka stängning kan ha en ringeffekt på en hel försörjningskedja eftersom den stänger av varuflödet. Företag utan beredskapsplaner kämpar för att fylla luckan. Under tiden sitter deras produkter och samlar damm.

4. Förfalskade produkter

Logistikbedrägerier är en enorm global fråga. Enligt några av de senaste offentliga uppgifterna, över 509 miljarder dollar av förfalskade produkter handlades internationellt 2016. När de illegalt kommer in i leveranskedjan kan de förvirra och störa varuflödet.

5. Geopolitiska konflikter

När länder slåss slutar deras import och export att vara en prioritet – och närliggande handelsvägar blir ofta farliga. Geopolitiska konflikter kan störa logistikorganisationers standardrutiner och orsaka långsiktiga flaskhalsar i försörjningskedjan.

6. Extrema väderhändelser

Ingen plats på planeten är säker från extrema väderhändelser. Översvämningar, snöstormar, jordbävningar och tornados kan hindra båtar, flygplan och lastbilar från att åka någonstans. Eftersom nedfallet kan pågå i dagar eller veckor är långa avbrott i leveranskedjan praktiskt taget oundvikliga.

Vikten av att eliminera flaskhalsar i försörjningskedjan

Flaskhalsar i leveranskedjan kan påverka intäkterna negativt. När allt kommer omkring kan varumärken inte tjäna pengar på produkter som sitter fast i ett lager. Den efterföljande skadan på varumärkets rykte - konsumenter är inte förtjusta i leveransförseningar - kan leda till långsiktiga ekonomiska förluster.

Ibland får företag inte chansen att flytta sina varor när problemet med leveranskedjan är löst. Förgängliga produkter - blommor, kosmetika, mejeriprodukter, växter, produkter och kött - kan snabbt skadas eller förstöras.

Även personer som inte är involverade i logistikprocessen upplever negativa ekonomiska konsekvenser. Faktum är att forskning visar på flaskhalsar i leveranskedjan orsakade en stor del av inflationen i USA från 2021 till 2022. Alla betalar med andra ord priset för dessa förseningar.

Hur man använder AI i försörjningskedjan effektiviserar flaskhalsar

Företag som utnyttjar AI i försörjningskedjan kan påskynda sina logistikprocesser, få datadrivna insikter och identifiera potentiella störande faktorer innan de blir ett problem.

1. Prediktiv analys

Maskininlärningsmodeller kan utnyttja historiska och aktuella data för att förutsäga framtida resultat. Med prediktiv analys kan logistikföretag berätta när och hur flaskhalsar i leveranskedjan kommer att uppstå för att undvika dem bättre.

2. Efterfrågeprognoser

En maskininlärningsmodell kan spåra konsumentbeteende, marknadstrender och geopolitik för att förutse när efterfrågan kommer att stiga eller minska. Tillverkare, leverantörer och distributörer kommer att ha lättare att fullfölja beställningar i tid om de vet när de ska öka eller sakta ner.

3. Kvalitetskontroll

AI kan skilja mellan äkta och förfalskade varor, vilket förhindrar avbrott i leveranskedjan. En forskargrupp utvecklade en algoritm som kan skilja dem åt 98% av tiden i genomsnitt. Förbättrad kvalitetskontroll kan hålla logistikprocesserna flytande.

4. Förbättrad samordning

AI-teknik kan öka försörjningskedjans synlighet och ge datadrivna insikter, hjälpa leverantörer, distributörer och tillverkare att samordna. Dessutom kan bearbetningsmodeller för naturligt språk hjälpa dem att kommunicera oavsett språk eller kulturella barriärer.

5. Autonom leverans

Sista milen leverans står för 50 % av logistikkostnaderna, enligt vissa uppskattningar. Höga ordervolymer, ineffektiva drivrutiner och ruttkomplexitet gör den otroligt utsatt för flaskhalsar. AI-drivna autonoma fordon är en lovande lösning – de kan leverera varor till fördefinierade platser som paketskåp för att effektivisera leveransen.

6. Realtidsjusteringar

Att utnyttja AI i supply chain management gör det möjligt för logistikföretag att reagera på förändringar på marknaden och efterfrågan i realtid. Dessutom låter det dem agera proaktivt när tecken på förseningar eller störningar dyker upp.

7. Ruttoptimering 

Några av de vanligaste källorna till flaskhalsar i försörjningskedjan är oundvikliga – logistikföretag kan inte kontrollera väder eller geopolitiska konflikter. AI kan dock utveckla fallspecifika beredskapsplaner, vilket ger lösningar på störningar innan de blir ett problem. Det kan föreslå alternativa vägar eller leverantörer för att hålla saker och ting smidigt.

Varför är AI så viktigt för att lösa problem med leveranskedjan?

Många logistikorganisationer har i flera år planerat att digitalisera på något sätt. Faktiskt, 23 % av lageradministratörerna avsedda att anta automationsteknologier 2019. Även om AI fortfarande är en ny teknik, stämmer den exakt med vad de har letat efter.

Det är en av få tekniker som kan hantera den stora mängden data som logistikprocessen genererar. Den kan samla, bearbeta och analysera information från hundratals källor utan att bli överväldigad.

Hastighet är en annan sak som gör att AI sticker ut från liknande teknologier - väldigt få alternativ kan bearbeta, analysera och producera i den takt den gör. Den kan överväga miljontals möjligheter på några sekunder och svara på interaktioner i realtid.

AI:s främsta fördel gentemot andra teknologier är dess förmåga att automatisera uppgifter och agera självständigt. Det kan arbeta självständigt dygnet runt och kräver sällan mänskligt ingripande, vilket är idealiskt vid brist på arbetskraft.

Denna teknik är också kostnadseffektiv. Enligt en studie, 63 % av logistikföretagen att använda AI i supply chain management gav mer intäkter. Dessutom rapporterade 61% att de hade lägre driftskostnader. 

Medan många tekniker kan automatisera uppgifter, bearbeta data snabbt eller arbeta självständigt, är det väldigt få som kan göra allt samtidigt. Det är därför AI är en så lovande lösning för störningar och förseningar i leveranskedjan.

Exempel på AI i försörjningskedjan 

AI-drivna övervakningssystem och streckkodsläsare kan förhindra produktdefekter och förfalskningar från att fortsätta via logistikkanaler. Vanligtvis placeras de på eller nära transportband för att spåra lager.

Logistikföretag kan integrera AI med andra supply chain-teknologier. Till exempel kan de använda en maskininlärningsmodell för att driva Internet of Things (IoT) förpackningssensorer. På så sätt kan de analysera sin produktdata för att spåra försändelser.

Administrativ AI hanterar intern journalföring, hantering, dokumenthantering och informationsdelningsuppgifter. Det kan till exempel behandla fakturor, beställa leveranser, förnya leverantörskontrakt, skicka budförfrågningar och schemalägga arbetare.

En framväxande användning av AI i leveranskedjan involverar autonoma fordon. Självkörande lastbilar och drönare kan använda maskininlärning för att reagera på sina miljöer i realtid. Medan självkörande bilar har några år av utveckling kvar, finns det proof of concept.

Framtiden för AI i Supply Chain Management 

Eftersom AI fortfarande är relativt ny kommer penetrationshastigheten sannolikt att förbli låg under några år. Medan 73 % av logistikföretagen känner sig optimistiska om ny teknik, 50 % planerar att skjuta upp implementeringen tills det blir mindre riskabelt. Det verkar som att många kommer att vänta tills de idealiska användningsfallen, potentiella luckor och bästa praxis blir tydligare.

Medan många i sektorn är något tveksamma till att ta till sig AI, tyder indikatorer på att de snabbt kommer att växa för att acceptera det. Fast bara 11 % av logistikcheferna ansåg att AI var avgörande 2022, uppskattningsvis 38 % av dem kommer att tro att det är viktigt 2025. Branschen kan uppleva en betydande förändring när fler företag använder AI i supply chain management.

AI kan permanent eliminera flaskhalsar i försörjningskedjan

När penetrationshastigheten för AI i supply chain management ökar, kommer denna tekniks transformativa potential att bli uppenbar. Om logistikföretag använder det strategiskt kan de kanske eliminera de flesta – om inte alla – av sina standardflaskhalsar.