วิธีการใช้ AI ในการจัดการโซ่อุปทาน

AI กำลังเปลี่ยนแปลงการจัดการโซ่อุปทานด้วยประสิทธิภาพที่ดีขึ้น ความสามารถในการมองเห็น และการเพิ่มประสิทธิภาพ มีหลายวิธีที่องค์กรโซ่อุปทานสามารถใช้ AI เพื่อสัมผัสกับประโยชน์เหล่านี้ ตั้งแต่การจำลองสมาร์ทไปจนถึงการควบคุมคุณภาพอัตโนมัติ การนำ AI มาใช้จะถือเป็นกุญแจสำคัญในการพัฒนาสอุปทานและการปรับตัวให้เข้ากับความท้าทายของโซ่อุปทานในปัจจุบัน

1. การเพิ่มประสิทธิภาพด้วยการจำลอง AI

AI มีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ธุรกิจโซ่อุปทานสามารถใช้ความสามารถนี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานผ่านการจำลอง AI AI สามารถประเมินการตั้งค่าการดำเนินงานและระบุข้อผิดพลาดและปัญหาที่อาจเกิดขึ้น

ในการจำลอง มีความยืดหยุ่นมากขึ้นสำหรับธุรกิจโซ่อุปทานในการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานโดยไม่ทำให้เกิดความล่าช้าในโลกแห่งความเป็นจริง Google เปิดตัวเครื่องมือดิจิทัลทวินแบบ AI ในปี 2021 ซึ่ง ออกแบบมาเพื่อช่วยให้ธุรกิจโซ่อุปทาน ประหยัดเงินผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพ เครื่องมือเหล่านี้สามารถมีประสิทธิภาพสูงมากสำหรับลิงก์ใดๆ ในโซ่อุปทาน

ตัวอย่างเช่น ผู้จัดการคลังสามารถสร้างดิจิทัลทวินของคลังทั้งหมดได้ จากนั้นเขาสามารถใช้การจำลอง AI สำหรับลอจิสติกส์บนคลังดิจิทัลทวินเพื่อทดลองกับกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพที่แตกต่างกัน ด้วยวิธีนี้ เขาสามารถหากลยุทธ์การจัดการลอจิสติกส์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับคลังโดยไม่ทำให้การดำเนินงานในโลกแห่งความเป็นจริงหยุดชะงัก

2. การจัดการคลังอัตโนมัติ

คลังเป็นลิงก์ที่สำคัญในโซ่อุปทาน หากคลังดำเนินงานไม่มีประสิทธิภาพหรือจัดการคลังอย่างไม่มีประสิทธิภาพ อาจทำให้เกิดผลกระทบอย่างรุนแรงตลอดโซ่อุปทาน AI สามารถช่วยให้คลังอัตโนมัติในการจัดการคลัง ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและเงิน

ตัวอย่างเช่น หน่วยสามารถติดตั้งแท็ก IoT ที่ติดตามสถานะของแต่ละรายการ หากสิ่งของภายในแต่ละหน่วยมีshelf life IoT ติดตามจะเก็บข้อมูลวันหมดอายุใกล้จะหมดอายุแท็ก IoT เหล่านี้สามารถส่งคืนข้อมูลเช่นนี้ไปยังศูนย์ AI ที่จัดการข้อมูลคลังทั้งหมด AI สามารถแจ้งเตือนผู้จัดการคลังเมื่อหน่วยคลังใกล้จะหมดอายุหรือเมื่อระดับคลังเกินหรือต่ำกว่าเกณฑ์บางอย่าง

3. การรักษาความปลอดภัยของโซ่อุปทาน

การรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ไม่เคยสำคัญสำหรับองค์กรโซ่อุปทานมากเท่านี้มาก่อน ในความเป็นจริงในปี 2022 ransomware-as-a-service ได้ปรากฏตัวขึ้นเป็นตลาดใต้ดินที่ใหม่ जहackers สามารถซื้อรันซัมแวร์เพื่อโจมตีธุรกิจอย่างรวดเร็ว ธุรกิจขนาดใหญ่ไม่ใช่สมาชิกเพียงอย่างเดียวในโซ่อุปทานที่ถูกโจมตีเช่นกัน เหตุการณ์หนึ่งในปี 2022 ส่งผลกระทบต่อธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลางถึง 2000 ราย

การจัดการโซ่อุปทานต้องการการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่มีประสิทธิภาพและคล่องตัวเพื่อรับมือกับภัยคุกคามเหล่านี้ที่ทุกขั้นตอนในโซ่อุปทาน AI เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสูงในการบรรลุเป้าหมายนี้เนื่องจากความสามารถในการจดจำรูปแบบ

ตัวอย่างเช่น คลังสามารถใช้ AI เพื่อติดตามกิจกรรมเข้าสู่ระบบบนเซิร์ฟเวอร์ของตนอย่างต่อเนื่อง หาก AI ตรวจพบการเข้าสู่ระบบที่น่าสงสัยหรือไม่ได้รับอนุญาต จะสามารถแจ้งเตือนบุคลากรรักษาความปลอดภัยและแม้แต่บล็อกบัญชีที่น่าสงสัย

4. การคาดการณ์อุปสงค์ด้วย AI

AI มีประโยชน์มากมายสำหรับผู้ผลิตและผู้ค้าปลีกเช่นกัน ธุรกิจเหล่านี้สามารถใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล AI เพื่อให้ได้แนวคิดที่แม่นยำเกี่ยวกับอุปสงค์และอุปทานในอนาคต AI สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลต่างๆ เช่น ข้อมูลการขายและแนวโน้มผู้บริโภค เพื่อคาดการณ์ว่าสินค้าใดจะมีความต้องการมากที่สุด

การคาดการณ์อุปสงค์ที่แม่นยำช่วยให้ลิงก์ทุกๆ ลิงก์ในโซ่อุปทานลดความตึงเครียดของอุปทานโดยรวม หากผู้ผลิตรู้ว่าต้องการวัสดุใดบ้างและจำนวนเท่าใด พวกเขาจะไม่ต้องสั่งซื้อวัสดุเกินจำนวนที่ต้องการจากซัพพลายเออร์วัตถุดิบ

สิ่งเดียวกันเกิดขึ้นกับผู้ค้าปลีกที่ส่งคำสั่งซื้อไปยังผู้ผลิต สุดท้าย สิ่งนี้สามารถช่วยลดของเสียในโซ่อุปทานได้เช่นกัน

5. การลดของเสียและข้อผิดพลาด

AI สามารถเป็นเครื่องมือที่มีคุณค่ามากสำหรับการลดของเสียวัสดุและปรับปรุงการควบคุมคุณภาพโดยรวมในโซ่อุปทาน สิ่งนี้เกิดจาก ความสามารถของการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งช่วยให้สามารถเรียนรู้และทำการประมวลผลที่ซับซ้อนได้ธุรกิจโซ่อุปทานสามารถรวม AI และ IoT เพื่อลดของเสียและข้อผิดพลาดได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ

ตัวอย่างเช่น บริษัทผู้ผลิตอาจต้องการอัตโนมัติในการควบคุมคุณภาพสำหรับกล่องกระดาษที่ผลิตขึ้น กล้อง AI สามารถใช้เพื่อสแกนกล่องเหล่านั้นขณะกำลังผ่านสายการผลิต โดยตรวจจับข้อบกพร่องอย่างรวดเร็วโดยไม่ทำให้เกิดปัญหาการผลิต

ในทำนองเดียวกัน อุปกรณ์ IoT สามารถใช้เพื่อรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับวัสดุเกินจำนวนที่ใช้ในการผลิต อัลกอริทึมการวิเคราะห์ข้อมูล AI สามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อระบุว่า哪里ใช้วัสดุเกินจำนวนที่สุดและ哪里ใช้วัสดุเกินจำนวนที่สุด

ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถใช้วัสดุเกินจำนวนที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและลดความตึงเครียดของโซ่อุปทานโดยรวม

6. การติดตามความยั่งยืนของโซ่อุปทาน

ความยั่งยืนได้กลายเป็นเป้าหมายหลักในโซ่อุปทานในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ในด้านหนึ่ง มันถือเป็นสิ่งที่ดีสำหรับสิ่งแวดล้อมและผู้ที่ทำงานในและสนับสนุนโซ่อุปทาน

นอกจากนี้ ความยั่งยืนมักมุ่งเน้นไปที่การลดของเสีย ซึ่งเป็นส่วนสำคัญในการลดความตึงเครียดของโซ่อุปทาน โดยเฉพาะสำหรับซัพพลายเออร์วัตถุดิบ AI สามารถช่วยให้ธุรกิจติดตามความยั่งยืนของโซ่อุปทาน เพิ่มความสามารถในการมองเห็น

ตัวอย่างที่ดีคือการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางโดยใช้อัลกอริทึมลอจิสติกส์ AI ธุรกิจสามารถลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนของโซ่อุปทานโดยการระบุเส้นทางขนส่งที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการใช้ ทั้งทางบกและทางทะเล

นอกจากนี้ อุปกรณ์ IoT และ AI อาจช่วยให้ธุรกิจติดตามความยั่งยืนในหมู่พันธมิตรและซัพพลายเออร์ของตน อัลกอริทึม AI สามารถติดตามแหล่งที่มาของส่วนประกอบทั้งหมดสำหรับผลิตภัณฑ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั่วโซ่อุปทาน สิ่งนี้จะเพิ่มความสามารถในการมองเห็นและช่วยให้ธุรกิจปรับปรุงความตระหนักเกี่ยวกับจุดอ่อนด้านความยั่งยืนที่อาจเกิดขึ้น

ตัวอย่างเช่น ซัพพลายเออร์อาจใช้สีหมึกที่เป็นอันตรายในกระบวนการผลิต หากธุรกิจสามารถตระหนักถึงสิ่งนี้ได้โดยใช้ AI พวกเขาสามารถเลือกซัพพลายเออร์ที่ยั่งยืนมากกว่านั้นแทน

การสร้างโซ่อุปทานที่ฉลาดขึ้นด้วย AI

AI จะมีบทบาทสำคัญในการสร้างนวัตกรรมกระบวนการโซ่อุปทานเพื่อสร้างโซ่อุปทานที่มีประสิทธิภาพและยั่งยืนมากขึ้นในอนาคต ธุรกิจในลิงก์ทุกๆ ลิงก์ของโซ่อุปทานสามารถใช้ AI เพื่ออัตโนมัติกระบวนการ ปรับปรุงการดำเนินงาน เสริมสร้างความปลอดภัย และใช้วัสดุเกินจำนวนที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยเทคโนโลยีที่เหมาะสม 任何ธุรกิจโซ่อุปทานสามารถพัฒนาตัวเองเพื่อรับมือกับความท้าทายในปัจจุบันได้