การใช้ AI ในการจัดการโซ่อุปทาน

AI เปลี่ยนแปลงการจัดการโซ่อุปทานด้วยประสิทธิภาพ ความสามารถในการมองเห็น และการปรับปรุงอย่างมาก มีหลายวิธีที่องค์กรโซ่อุปทานสามารถนำ AI มาใช้เพื่อสัมผัสกับประโยชน์เหล่านี้ ตั้งแต่การจำลองสมาร์ทไปจนถึงการควบคุมคุณภาพอัตโนมัติ การนำ AI มาใช้จะถือเป็นกุญแจสำคัญในการพัฒนาการจัดการโซ่อุปทานและการปรับตัวให้เข้ากับความท้าทายของโซ่อุปทานในปัจจุบัน

1. การปรับปรุงด้วยการจำลอง AI

AI มีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ องค์กรโซ่อุปทานสามารถใช้ความสามารถนี้เพื่อปรับปรุงการดำเนินงานผ่านการจำลอง AI AI สามารถประเมินการตั้งค่าการดำเนินงานและระบุจุดอ่อนและปัญหาที่อาจเกิดขึ้น

ในการจำลอง มีความยืดหยุ่นมากขึ้นสำหรับองค์กรโซ่อุปทานในการปรับปรุงการดำเนินงานโดยไม่ทำให้เกิดความล่าช้าในโลกแห่งความเป็นจริง Google (GOOGL ) ได้เปิดตัวเครื่องมือดิจิทัลทวินแบบอาศัย AI ในปี 2021 ซึ่งได้รับการออกแบบมาเพื่อช่วยให้องค์กรโซ่อุปทานประหยัดเงินผ่านการปรับปรุง เครื่องมือเหล่านี้สามารถมีประสิทธิภาพสูงมากสำหรับลิงก์ใดๆ ในโซ่อุปทาน

ตัวอย่างเช่น ผู้จัดการคลังสามารถสร้างดิจิทัลทวินของคลังทั้งหมดได้ จากนั้นเขาสามารถใช้การจำลองลอจิสติกส์ AI บนดิจิทัลทวินนั้นเพื่อทดลองกับกลยุทธ์การปรับปรุงต่างๆ ซึ่งทำให้เขาสามารถหากลยุทธ์ลอจิสติกส์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับคลังโดยไม่ทำให้เกิดการหยุดชะงักในโลกแห่งความเป็นจริง

2. การจัดการคลังอัตโนมัติ

คลังเป็นลิงก์ที่สำคัญในโซ่อุปทาน หากคลังดำเนินงานอย่างไม่มีประสิทธิภาพหรือจัดการคลังอย่างไม่มีประสิทธิภาพ อาจทำให้เกิดผลกระทบอย่างรุนแรงทั่วทั้งโซ่อุปทาน AI สามารถช่วยให้คลังอัตโนมัติในการจัดการคลัง ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและเงิน

ตัวอย่างเช่น ยูนิตสามารถติดตั้งแท็ก IoT ที่ติดตามสถานะของแต่ละรายการ หากสินค้าภายในยูนิตนั้นเป็นสินค้าที่มี hạnการใช้งาน แท็ก IoT จะติดตามวันหมดอายุได้ แท็ก IoT สามารถส่งข้อมูลเช่นนี้กลับไปยังศูนย์กลาง AI ที่จัดการข้อมูลคลังทั้งหมด AI สามารถแจ้งเตือนผู้จัดการคลังเมื่อคลังใกล้จะหมดอายุหรือเมื่อระดับคลังเกินหรือต่ำกว่าเกณฑ์บางอย่าง

3. การรักษาความปลอดภัยของโซ่อุปทาน

การรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ไม่เคยสำคัญเท่านี้มาก่อนสำหรับองค์กรโซ่อุปทาน ในปี 2022 มีการเปิดตลาดใต้ดินใหม่สำหรับบริการแรนซัมแวร์ ซึ่งทำให้แฮกเกอร์สามารถซื้อแรนซัมแวร์เพื่อโจมตีธุรกิจอย่างรวดเร็ว ไม่ใช่เฉพาะธุรกิจขนาดใหญ่ที่ถูกโจมตีเท่านั้น แต่ยังมีธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลางที่ถูกโจมตีเช่นกัน

การจัดการโซ่อุปทานต้องการการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่มีประสิทธิภาพและยืดหยุ่นเพื่อรับมือกับภัยคุกคามเหล่านี้ที่ทุกขั้นตอนของโซ่อุปทาน AI เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสูงในการบรรลุเป้าหมายนี้เนื่องจากความสามารถในการรับรู้รูปแบบ

ตัวอย่างเช่น คลังสามารถใช้ AI เพื่อติดตามกิจกรรมเข้าระบบบนเซิร์ฟเวอร์ของตนอย่างต่อเนื่อง หาก AI ตรวจพบการเข้าระบบที่น่าสงสัยหรือไม่ได้รับอนุญาต AI สามารถแจ้งเตือนบุคลากรรักษาความปลอดภัยและแม้แต่ปิดกิจกรรมเข้าระบบที่น่าสงสัย

4. การคาดการณ์อุปสงค์ด้วย AI

AI มีประโยชน์มากมายสำหรับผู้ผลิตและผู้ค้าปลีกเช่นกัน ธุรกิจเหล่านี้สามารถใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล AI เพื่อให้ได้ภาพที่แม่นยำเกี่ยวกับอุปสงค์และอุปทานในอนาคต AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ เช่น ข้อมูลการขายและแนวโน้มผู้บริโภคเพื่อคาดการณ์ว่าจะมีความต้องการสินค้าใดบ้างในอนาคต

การคาดการณ์อุปสงค์ที่แม่นยำช่วยให้ลิงก์ทุกขั้นตอนของโซ่อุปทานลดความตึงเครียดของอุปทานโดยรวม หากผู้ผลิตรู้ว่าต้องการวัสดุใดบ้างและปริมาณเท่าใด พวกเขาจะไม่ต้องสั่งซื้อวัสดุเกินความจำเป็นจากผู้จัดหาวัสดุ

สิ่งเดียวกันนี้ก็ใช้ได้กับผู้ค้าปลีกที่ส่งคำสั่งซื้อไปยังผู้ผลิต สุดท้าย สิ่งนี้อาจช่วยลดการเสียของในโซ่อุปทานได้เช่นกัน

5. การลดของเสียและข้อผิดพลาด

AI สามารถเป็นเครื่องมือที่มีคุณค่ามากในการลดของเสียและปรับปรุงการควบคุมคุณภาพโดยรวมในโซ่อุปทาน สิ่งนี้เกิดจากความสามารถอันเหลือเชื่อของการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งช่วยให้สามารถเรียนรู้และทำซ้ำกระบวนการที่ซับซ้อนได้ องค์กรโซ่อุปทานสามารถรวม AI และ IoT เพื่อลดของเสียและข้อผิดพลาดอย่างรวดเร็วและแม่นยำ

ตัวอย่างเช่น บริษัทผลิตอาจต้องการอัตโนมัติในการควบคุมคุณภาพของกล่องกระดาษ AI ที่มีกล้องสามารถใช้เพื่อสแกนกล่องเมื่อพวกมันผ่านสายการผลิต โดยตรวจจับข้อบกพร่องใดๆ ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ทำให้เกิดการหยุดชะงัก

ในทำนองเดียวกัน อุปกรณ์ IoT สามารถใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับวัสดุเกี่ยวๆ ที่ใช้ในกระบวนการผลิต อัลกอริทึมการวิเคราะห์ข้อมูล AI สามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อระบุว่าใช้วัสดุไปมากที่สุดและที่ไหนที่สูญเสียมากที่สุด

ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถใช้วัสดุเกี่ยวๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและลดความตึงเครียดของโซ่อุปทานโดยรวม

6. การติดตามความยั่งยืนของโซ่อุปทาน

ความยั่งยืนได้กลายเป็นเป้าหมายหลักในโซ่อุปทานในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ทั้งด้านสิ่งแวดล้อมและผู้คนในโซ่อุปทาน AI สามารถช่วยให้ธุรกิจติดตามความยั่งยืนของโซ่อุปทานได้ โดยเพิ่มความสามารถในการมองเห็น

นอกจากนี้ ความยั่งยืนมักมุ่งเน้นไปที่การลดของเสีย ซึ่งเป็นส่วนสำคัญในการลดความตึงเครียดของโซ่อุปทาน โดยเฉพาะสำหรับผู้จัดหาวัสดุ AI และอุปกรณ์ IoT อาจช่วยให้ธุรกิจสามารถติดตามความยั่งยืนของพันธมิตรและผู้จัดหาวัสดุได้

ตัวอย่างที่ดีคือการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางขนส่งโดยใช้อัลกอริทึมลอจิสติกส์ AI ธุรกิจสามารถลดรอยเท้าของคาร์บอนของโซ่อุปทานโดยการระบุเส้นทางขนส่งที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการใช้ ทั้งทางบกและทางทะเล

นอกจากนี้ AI และอุปกรณ์ IoT อาจช่วยให้ธุรกิจสามารถติดตามความยั่งยืนของพันธมิตรและผู้จัดหาวัสดุได้ อัลกอริทึม AI สามารถติดตามแหล่งที่มาของส่วนประกอบทั้งหมดของผลิตภัณฑ์สำเร็จรูปในโซ่อุปทาน สิ่งนี้จะเพิ่มความสามารถในการมองเห็นและช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับปรุงความตระหนักเกี่ยวกับจุดอ่อนด้านความยั่งยืน

ตัวอย่างเช่น ผู้จัดหาวัสดุอาจใช้สีย้อมที่เป็นอันตรายในกระบวนการผลิต หากธุรกิจสามารถติดตามสิ่งนี้ได้โดยใช้ AI พวกเขาสามารถเลือกผู้จัดหาวัสดุที่มีความยั่งยืนมากกว่า

การสร้างโซ่อุปทานที่ฉลาดขึ้นด้วย AI

AI จะเป็นเครื่องมือสำคัญในการสร้างนวัตกรรมในกระบวนการโซ่อุปทานเพื่อสร้างโซ่อุปทานที่มีประสิทธิภาพและยั่งยืนมากขึ้นในอนาคต ธุรกิจในลิงก์ทุกขั้นตอนของโซ่อุปทานสามารถนำ AI มาใช้เพื่ออัตโนมัติกระบวนการ ปรับปรุงการดำเนินงาน เสริมสร้างความปลอดภัย และใช้วัสดุเกี่ยวๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยเทคโนโลยีที่เหมาะสม 任何ธุรกิจในโซ่อุปทานสามารถพัฒนาตัวเองเพื่อรับมือกับความท้าทายในปัจจุบันได้