AI ขับเคลื่อนการพัฒนาความยั่งยืนของห่วงโซ่อุปทาน

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) นำเสนอช่องทางที่หลากหลายในการปรับปรุงความยั่งยืนของห่วงโซ่อุปทาน การรวม AI เข้ากับการจัดการห่วงโซ่อุปทานสามารถส่งผลให้การดำเนินงานมีการปรับปรุง ลดของเสีย คาดการณ์ความต้องการได้ดีขึ้น และแนวทางปฏิบัติที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมมากขึ้น

นี่คือวิธีที่ AI ขับเคลื่อนความยั่งยืนของห่วงโซ่อุปทาน

1. การพยากรณ์ความต้องการ

วิธีการพยากรณ์แบบดั้งเดิมอาจนำไปสู่การผลิตมากเกินไปหรือน้อยเกินไป ซึ่งไม่ยั่งยืนในระยะยาว อย่างไรก็ตาม AI สามารถคาดการณ์ความต้องการได้อย่างแม่นยำโดยการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่จากแหล่งที่หลากหลาย สิ่งนี้ทำให้บริษัทมั่นใจได้ ผลิตได้ในปริมาณที่จำเป็นเท่านั้น, ลดของเสียและส่วนเกิน

2. การติดตามและกำหนดเส้นทางซัพพลายเออร์

AI ช่วยเลือกซัพพลายเออร์ที่ยั่งยืนโดยการวิเคราะห์บันทึกการกำกับดูแลด้านสิ่งแวดล้อมและสังคมของพวกเขา ธุรกิจสามารถรักษาความยั่งยืนตลอดห่วงโซ่อุปทานโดยการเลือกซัพพลายเออร์ที่เหมาะสม

นอกเหนือจากการคัดเลือกแล้ว AI ยังติดตามซัพพลายเออร์แบบเรียลไทม์อีกด้วย สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าพวกเขาจะปฏิบัติตามมาตรฐานความยั่งยืนที่กำหนดไว้อย่างสม่ำเสมอ

3. การจัดการทรัพยากร

ระบบอัจฉริยะระบุความไร้ประสิทธิภาพและความสูญเปล่าในห่วงโซ่อุปทาน ด้วยการจัดการกับความไร้ประสิทธิภาพเหล่านี้ องค์กรต่างๆ จึงสามารถลดของเสียในขั้นตอนการผลิต การจัดเก็บ และการจัดจำหน่ายได้อย่างมาก AI ประเมินการใช้ทรัพยากรในกระบวนการผลิต โดยแนะนำทางเลือกที่ยั่งยืนมากขึ้นหรือวิธีใช้ทรัพยากรน้อยลง

แทนที่จะตอบสนองต่อปัญหาเกี่ยวกับอุปกรณ์เพียงอย่างเดียว AI จะคาดการณ์เครื่องจักรหรือยานพาหนะที่อาจเกิดขัดข้องโดยการวิเคราะห์ข้อมูลประสิทธิภาพ แนวทางเชิงรุกนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าการบริการหรือการเปลี่ยนชิ้นส่วนจะเกิดขึ้นก่อนที่จะเกิดความเสียหาย หลีกเลี่ยงการซ่อมแซมฉุกเฉินโดยสิ้นเปลือง

4. ประโยชน์ต่อสิ่งแวดล้อม

ระบบสามารถตรวจสอบประสิทธิภาพและวัสดุของบรรจุภัณฑ์ เสนอแนะการเปลี่ยนแปลงการออกแบบเพื่อลดการใช้วัสดุให้เหลือน้อยที่สุด หรือส่งเสริมทางเลือกที่ย่อยสลายได้ทางชีวภาพหรือรีไซเคิลได้ AI อำนวยความสะดวกในการจัดการการส่งคืนผลิตภัณฑ์ การซ่อมแซม การรีไซเคิล และการนำวัสดุกลับมาใช้ใหม่ ซึ่งมีส่วนทำให้เกิดเศรษฐกิจหมุนเวียนที่ยั่งยืนมากขึ้น

AI มีบทบาทสำคัญในคลังสินค้าและการผลิตโดยการตรวจสอบรูปแบบการใช้พลังงาน การทำเช่นนี้จะให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าสำหรับการใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น หรือแม้แต่การเปลี่ยนไปใช้แหล่งพลังงานหมุนเวียน ด้วยการใช้เซ็นเซอร์ AI จึงสามารถติดตามกระบวนการห่วงโซ่อุปทานต่างๆ ได้แบบเรียลไทม์ สิ่งนี้ช่วยให้องค์กรต่างๆ จัดการกับพื้นที่ที่มีการสิ้นเปลืองทรัพยากรหรือการปล่อยมลพิษสูงได้อย่างรวดเร็ว

บริษัทต่างๆ ปรับเส้นทางให้เหมาะสมโดยอนุญาตให้ระบบ AI ตรวจสอบ เส้นทางคมนาคมที่มีประสิทธิภาพสูงสุด, ลดการใช้เชื้อเพลิง, ลดต้นทุน, ลดการปล่อยมลพิษที่เป็นอันตราย และส่งเสริมสภาพแวดล้อมที่สะอาดขึ้น

5. ความเชื่อมั่นของผู้บริโภค

AI วิเคราะห์ความรู้สึกของผู้บริโภคเกี่ยวกับความยั่งยืน ด้วยข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ ธุรกิจต่างๆ สามารถมุ่งสู่กลุ่มผลิตภัณฑ์ที่มีความยั่งยืนมากขึ้นและนำแนวทางปฏิบัติที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมมาใช้

AI จำลองสถานการณ์ห่วงโซ่อุปทานที่เป็นไปได้เพื่อประเมินผลลัพธ์ด้านสิ่งแวดล้อมและสังคม ช่วยเหลือบริษัทต่างๆ ในการตัดสินใจอย่างยั่งยืน การวิจัยได้แสดงให้เห็น ยอดขายสามารถเพิ่มได้ถึง 20% อันเนื่องมาจากความรับผิดชอบต่อสังคมขององค์กร

ความท้าทายของการใช้ AI เพื่อความยั่งยืนของห่วงโซ่อุปทาน

ไม่ต้องสงสัยเลยว่า AI จะเป็นส่วนสำคัญของการแสวงหาความยั่งยืน อย่างไรก็ตาม ด้วยเทคโนโลยีปัจจุบันที่อุตสาหกรรมมีอยู่ จึงมีข้อเสียบางประการที่องค์กรต้องพิจารณาก่อนที่จะนำระบบอัจฉริยะไปใช้ การทำความเข้าใจความท้าทายเหล่านี้ทำให้พวกเขาได้รับประโยชน์สูงสุดจาก AI

1. คุณภาพและความพร้อมใช้งานของข้อมูล

โมเดล AI ต้องอาศัยข้อมูลเป็นอย่างมากเพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ หากธุรกิจไม่ให้ข้อมูลที่สะอาด มีโครงสร้าง และครอบคลุม โมเดลเหล่านี้อาจให้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง ส่งผลให้ระบบคาดการณ์ผิดพลาดได้

2. ความยากลำบากในการบูรณาการ

บริษัทหลายแห่งยังคงใช้ระบบห่วงโซ่อุปทานแบบเดิม ระบบเก่าเหล่านี้มักก่อให้เกิดความท้าทายเมื่อธุรกิจพยายามบูรณาการโซลูชัน AI ที่ทันสมัย ​​ทำให้กระบวนการซับซ้อนและใช้ทรัพยากรมาก นอกจากนี้ การตั้งค่า AI สำหรับการดำเนินงานด้านซัพพลายเชนไม่ได้เกี่ยวกับเทคโนโลยีเท่านั้น โดยเกี่ยวข้องกับการปรับกลยุทธ์ กำหนดบทบาทใหม่ และรับรองว่าทั้งองค์กรจะสอดคล้องกับแนวทางใหม่

ต้นทุนถือเป็นการพิจารณาที่สำคัญอีกประการหนึ่ง เนื่องจากการใช้โซลูชัน AI ในห่วงโซ่อุปทานอาจทำให้งบประมาณตึงเครียดได้ บริษัทต่างๆ ต้องเผชิญกับค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการได้มาซึ่งเทคโนโลยี การรวมระบบ การฝึกอบรมพนักงาน และการบำรุงรักษาระบบอย่างต่อเนื่อง

3. การจัดการการเปลี่ยนแปลง

เมื่อธุรกิจแนะนำ AI เข้าสู่ห่วงโซ่อุปทาน พวกเขามักจะปรับกระบวนการและเวิร์กโฟลว์ที่มีมายาวนาน พนักงานที่คุ้นเคยกับวิธีการแบบเดิมๆ อาจต่อต้านการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่ท้าทาย

AI ประสบปัญหาช่องว่างทักษะที่เห็นได้ชัดเจนเนื่องจากเป็นสาขาความเชี่ยวชาญที่ค่อนข้างใหม่ องค์กรต่างๆ มักพบว่าเป็นเรื่องยากที่จะจ้างหรือรักษาบุคคลที่มีความรู้ที่จำเป็นในการจัดการ AI ในการดำเนินงานของห่วงโซ่อุปทาน นอกจากนี้ ผู้เชี่ยวชาญและโค้ช AI ยังเพิ่มต้นทุนการลงทุนในการบูรณาการ AI เข้ากับกระบวนการของบริษัทอีกด้วย

4. การพึ่งพาเทคโนโลยีมากเกินไป

ระบบอัจฉริยะสามารถทำให้องค์กรรู้สึกถึงความปลอดภัยที่ผิดพลาดได้ แม้ว่า AI จะเชื่อถือได้และแม่นยำมาก แต่ความผิดพลาดหรือข้อผิดพลาดของระบบอาจทำให้เกิดการหยุดชะงักที่สำคัญในห่วงโซ่อุปทานโดยปราศจากการควบคุมดูแลจากมนุษย์อย่างเหมาะสม นี่เป็นเรื่องจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับสถานการณ์ ที่มีการตัดสินของมนุษย์ที่เหมาะสมยิ่ง เป็นสิ่งที่จำเป็น

5. อคติและปัญหาด้านความปลอดภัย

บางครั้งโมเดล AI อาจสะท้อนถึงอคติที่มีอยู่ในข้อมูลการฝึกได้ เมื่อสิ่งนี้เกิดขึ้น ระบบอาจทำการตัดสินใจที่ไม่สอดคล้องกับมาตรฐานทางจริยธรรมของธุรกิจหรือบรรทัดฐานทางสังคม ตัวอย่างเช่น AI ที่ได้รับการฝึกอบรมเพื่อประสิทธิภาพและให้ความสำคัญกับต้นทุนต่ำสามารถสั่งซื้อบรรจุภัณฑ์ที่ไม่สามารถย่อยสลายทางชีวภาพหรือรีไซเคิลได้ ซึ่งเป็นปัญหาสำหรับบริษัทที่วางตำแหน่งตัวเองเป็นแบรนด์ที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม

อัลกอริธึม AI บางตัวทำงานเหมือน "กล่องดำ" ซึ่งทำให้กระบวนการตัดสินใจไม่ชัดเจน การขาดความชัดเจนนี้อาจส่งผลให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและผู้ใช้ไม่ไว้วางใจเทคโนโลยี การรวม AI เข้ากับห่วงโซ่อุปทานยังเพิ่มความเสี่ยงของการโจมตีทางไซเบอร์อีกด้วย หน่วยงานที่เป็นอันตรายอาจกำหนดเป้าหมายระบบ AI เหล่านี้เพื่อขัดขวางการดำเนินงานหรือเข้าถึงข้อมูลที่เป็นความลับ

6. ความสามารถในการขยายขนาดและข้อกังวลด้านกฎระเบียบ

เมื่อองค์กรเติบโตขึ้น โซลูชัน AI ก็ต้องปรับขนาดตามไปด้วย อย่างไรก็ตาม บางแพลตฟอร์มไม่ได้ปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งนำไปสู่ปัญหาคอขวดในการปฏิบัติงาน ภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงไปของระบบอัจฉริยะยังนำมาซึ่งกฎระเบียบที่เปลี่ยนแปลงไปอีกด้วย บริษัทต่างๆ จะต้องอัปเดตการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้อยู่เสมอเพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนด ซึ่งอาจเป็นเรื่องที่เรียกร้องได้

กรณีศึกษาในโลกแห่งความเป็นจริงของ AI ในด้านความยั่งยืนของห่วงโซ่อุปทาน

หลายองค์กรได้ลองใช้ AI ให้เกิดประโยชน์สูงสุดแล้ว โดยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานในห่วงโซ่อุปทาน ซึ่งส่วนใหญ่ให้ผลลัพธ์ที่ดี ธุรกิจบางแห่งถึงกับรายงานว่า AI ให้เวลาดำเนินการเร็วขึ้น นานถึง 6.7 วัน เมื่อเทียบกับวิธีการทั่วไป

สเตลลา แม็กคาร์ตนีย์ และ Google

ผู้เล่นในอุตสาหกรรมแฟชั่นหลายคนได้ร่วมมือกับ Google รวมถึง Stella McCartney พวกเขาร่วมกันพัฒนาเครื่องมือที่ควบคุมการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง เครื่องมือนี้ให้มุมมองที่ชัดเจนของ ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของห่วงโซ่อุปทานช่วยเหลือแบรนด์แฟชั่นในการเลือกวัตถุดิบและเทคนิคการผลิตที่ยั่งยืน

Starbucks

Starbucks ได้แสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นในการจัดหากาแฟที่ผลิตอย่างยั่งยืน นำ AI และบล็อกเชนมาใช้เพื่อให้ผู้บริโภคมีฟีเจอร์ตรวจสอบย้อนกลับแบบ bean-to-cup ปัจจุบันผู้บริโภคสามารถติดตามต้นกำเนิดของกาแฟของตนได้ รับประกันถั่วที่มาจากแหล่งที่ยั่งยืน และค่าตอบแทนที่เป็นธรรมแก่เกษตรกร

ยูนิลีเวอร์

เนื่องจากมีการใช้น้ำมันปาล์มในผลิตภัณฑ์อย่างกว้างขวาง Unilever จึงใช้การติดตามด้วยดาวเทียม AI และข้อมูลตำแหน่งทางภูมิศาสตร์เพื่อตรวจสอบห่วงโซ่อุปทานน้ำมันปาล์ม จุดมุ่งหมายคือการต่อสู้กับการตัดไม้ทำลายป่าที่เชื่อมโยงกับการผลิตน้ำมันปาล์ม เทคโนโลยีนี้ให้ การแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับความเสี่ยงจากการตัดไม้ทำลายป่าชี้นำบริษัทสู่การตัดสินใจที่ยั่งยืน

Walmart

Walmart ได้นำ AI และระบบที่ใช้บล็อกเชน เพื่อติดตามแหล่งที่มาของผลิตภัณฑ์อาหารในร้านค้า นอกเหนือจากการรับรองความปลอดภัยของอาหารแล้ว ระบบนี้ยังช่วยให้ Walmart สามารถระบุซัพพลายเออร์ที่ยั่งยืนและจัดลำดับความสำคัญของธุรกิจของพวกเขาได้

ความยั่งยืนของห่วงโซ่อุปทานที่ขับเคลื่อนด้วย AI

AI มีศักยภาพในการปฏิวัติการดำเนินงานด้านซัพพลายเชน แต่การตระหนักรู้อย่างกระตือรือร้นและการพิจารณาความท้าทายอย่างรอบคอบเป็นสิ่งสำคัญ การวางแผนที่มีประสิทธิภาพ การฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง และการประเมินเป็นระยะสามารถช่วยลดความท้าทายเหล่านี้ได้ และรับประกันว่าการบูรณาการ AI จะคุ้มค่ากับการลงทุน

ตัวอย่างจากโลกแห่งความเป็นจริงแต่ละตัวอย่างเน้นย้ำถึงบทบาทของ AI ในการเพิ่มความโปร่งใสของห่วงโซ่อุปทาน ความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับ และการตรวจสอบแบบเรียลไทม์ ด้วยมุมมองที่ชัดเจนยิ่งขึ้นเกี่ยวกับห่วงโซ่อุปทาน บริษัทต่างๆ จึงสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลโดยให้ความสำคัญกับความยั่งยืน ลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม และส่งเสริมการจัดหาอย่างมีจริยธรรม