Düşünce Liderleri
Daha Akıllı, Daha Hızlı, Daha Güçlü: Yapay Zeka Modern Tedarik Zincirini Nasıl Yeniden Şekillendiriyor?
Modern tedarik zinciri kırılma noktasında.
Dalgalanma artık norm haline geldi ve her bölge ve sektörde tedarik zinciri liderleri, geleneksel yöntemlerin artık başa çıkamadığı bir güçler birleşmesiyle boğuşuyor. Bir zamanlar münferit kesintiler, jeopolitik huzursuzluklar, iklimle ilgili olaylar veya tüketici talebindeki değişimler gibi görünen şeyler, artık sürekli ve giderek artan baskılara dönüşmüş durumda.
Bu dönüm noktasında, tedarik zinciri operasyonlarını üç evrensel faktör etkiliyor: amansız makroekonomik engeller, yoğunlaşan marj baskıları ve yapay zekayı benimsemeye yönelik acil ihtiyaç. Bunlardan herhangi biri zorlu olacaktır. Hepsi bir araya geldiğinde, kademeli değişimden daha fazlasını, tedarik zincirlerini yönetmeye yönelik temelde yeni bir yaklaşımı gerektiren mükemmel bir fırtınayı temsil ediyorlar.
Mükemmel fırtına: Tedarik zincirlerini yeniden şekillendiren üç güç
Makro olumsuzluklar: oynaklık yeni normal
Jeopolitik çatışmalar ve iklim olayları artık küresel tedarik zincirlerini belirliyor. Küresel petrolün yaklaşık %20'sinin geçtiği Hürmüz Boğazı yakınlarındaki son gerginlikler, yakıt maliyetlerini ve sigorta primlerini artırdı. bazı taşıyıcıları Afrika çevresinde maliyetli rotalar izlemeye zorluyor. Bu arada, siyasi manevralar, tayfunlar, kuraklıklar ve işçi eylemleri gecikmeleri artırıyor ve envanter planlamasını aksatıyor. Geçtiğimiz yıl, 29 liman grevi günü yaşadık ve tarifelerdeki ani artış, şirketleri gemi planlarını iptal edip tamamen değiştirmeye zorluyor.
Sonuçları küresel çapta dalga dalga yayılıyor. Bir tahmine göre, Süveyş Kanalı'ndaki aksaklıklar tek başına küresel temel mal enflasyonuna 0.7 puanlık katkı sağladı. Bu arada liman grevleri, ticaret politikası değişiklikleri ve üretim yerlerinin değiştirilmesi, tedarik zinciri profesyonellerinin yönetmesi gereken karmaşıklığı hızlandırıyor.
Marj daralması: beklentiler yükseldi, kaynaklar düştü
Şirketlerden daha az kaynakla daha fazlasını yapmaları isteniyor. Bu, sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşırken nakliye maliyetlerini düşürmek, işletme sermayesini azaltmak ve müşteri hizmetlerini iyileştirmek anlamına geliyor. Bu sadece zor değil, aynı zamanda çoğu zaman çelişkili. Ancak çoğu Global 2000 şirketi, bu yıl nakliye maliyetlerinde %10'luk bir düşüş bekliyor. Aynı zamanda, bir Dünya çapında her yıl 9.7 trilyon dolarlık devasa işletme sermayesi emniyet stoku envanterinde tutuluyor.
Bu sadece teknik bir zorluk değil; aynı zamanda insani bir sorun. Ulaştırma analistleri, verileri manuel olarak yönetmek için daha fazla zaman harcıyor. Bu arada, müşteri deneyimi ekipleri artan beklentiler ve hizmet hatalarına karşı sıfır tolerans yaklaşımıyla boğuşuyor. Maliyetleri düşürürken performansı iyileştirme baskısı, tedarik zinciri kuruluşları üzerinde sürdürülemez bir yük oluşturuyor.
Yapay zeka yetkisi: netlik olmadan aciliyet
Yapay zeka artık bir zorunluluk haline geldi. Yöneticiler buna ihtiyaç duyduklarını biliyor: CEO'ların çoğu hayatta kalmalarının buna bağlı olduğunu söylüyor. Ancak başarılı bir uygulama hâlâ belirsizliğini koruyor. Yapılan araştırmalar, şirketlerin %42'sinin yapay zeka projelerini yarıda bıraktığını, yapay zeka girişimlerinin %80'inden fazlasının ise pilot aşamayı geçemediğini gösteriyor.
Yapay zeka etrafındaki gürültü, neyin gerçek neyin abartı olduğunu anlamayı zorlaştırıyor. Birçok yapay zeka girişimi, teknolojinin yetersiz olmasından değil, net bir yönelime sahip olmamasından veya mevcut sistemlerle iyi entegre olmamasından dolayı başarısız oluyor. Sonuç olarak, şirketler büyük yatırımlara rağmen gerçek iş değeri elde etmekte zorlanıyor.
İleriye giden yol: Veri aşırı yükünden eyleme dönüştürülebilir istihbarata
Tedarik zincirleri daha karmaşık ve birbirine bağlı hale geldikçe, karar alma süreçleri giderek daha fazla veri ve çok az netlik nedeniyle zorlaşıyor ve bu da hızlı ve güvenilir kararlar alma becerisini daha da önemli hale getiriyor.
Birçok kuruluş görünürlük platformlarına ve analiz araçlarına yatırım yapmış olmasına rağmen, zamanında ve bilinçli kararlar almakta hâlâ zorlanıyor. Günümüzün zorluklarının üstesinden gelmek için, daha akıllı ve daha hızlı aksiyon alabilmek adına yapay zekanın uygulanması gerekiyor.
Tedarik zinciri liderlerinin bu zorlukların üstesinden gelmelerine yardımcı olmak için, yapay zekanın sektörler genelinde somut faydalar sağladığı dört yolu ve benimsemeye nasıl düşünceli bir şekilde yaklaşılacağını açıklıyoruz:
- Öngörücü kesinti yönetimi
Yapay zeka, kuruluşların reaktif yangın söndürmeden proaktif risk yönetimine geçişine yardımcı olabilir. Geçmiş verileri, canlı yayınları ve hava durumu modelleri, jeopolitik olaylar ve liman yoğunluğu gibi dış sinyalleri analiz ederek, yapay zeka modelleri ortaya çıkan riskleri daha erken tespit edebilir. Bu, tedarik zinciri ekiplerinin sorunlar büyümeden alternatif rotaları değerlendirmelerine veya envanter seviyelerini ayarlamalarına olanak tanır. Örneğin, Baltimore Köprüsü çöküşü sırasında, büyük bir otomotiv şirketi, aksaklıkları yönetmek için yapay zekadan yararlanarak 16 milyon dolarlık maliyet tasarrufu elde etti. - Otomatik istisna işleme ve yanıt
Yapay zeka, sevkiyat verilerindeki veya tedarikçi performansındaki anormallikleri tespit etmeye ve gerçek zamanlı olarak düzeltici eylemler önermeye yardımcı olabilir. Örneğin, Kanadalı bir otomotiv parça üreticisi, personel sayısını artırmadan %100 verimlilik artışı elde etti. Bu, özellikle geç teslimatlar veya envanter uyumsuzlukları gibi artan istisna sayısını yönetmek için faydalıdır, çünkü her sorunu manuel olarak takip etmenize gerek kalmaz. Rutin yanıtların otomatikleştirilmesi, ekiplerin yüksek öncelikli sorunlara ve uzun vadeli iyileştirmelere odaklanmasını sağlar. - Daha akıllı talep ve envanter planlaması
Yapay zeka, piyasa sinyallerinden satış noktası trendlerine kadar çeşitli veri kaynaklarını kullanarak şirketlerin talebi tahmin etme ve güvenlik stoklarını yönetme becerilerini geliştirebilir. Bu, arz ve talep arasında daha iyi bir uyum sağlayarak hem stok tükenmelerini hem de aşırı envanteri azaltır. Örneğin, önde gelen bir İsviçre tıbbi cihaz ve göz bakım şirketi, envanterini bir gün azaltarak yıllık 15 milyon dolar tasarruf elde etti. Yapay zeka, bölgeler arasında envanterin yeniden dengelenmesinin hizmet seviyelerini iyileştirebileceği veya nakliye maliyetlerini azaltabileceği noktaları bile ortaya çıkarabilir. - Otomasyon ve artırma yoluyla sürtünmeyi azaltma
Yapay zeka, lojistik, tedarik, finans ve müşteri hizmetleri alanlarındaki ekipleri uyumlu hale getiren paylaşımlı, gerçek zamanlı bilgiler sağlayarak daha iyi iş birliği sağlar. Operasyonlara ilişkin birleşik bir bakış açısıyla, kuruluşlar müdahaleleri daha etkili bir şekilde koordine edebilir ve daha hızlı, ortak kararlar alabilir. Tamamen entegre edildiğinde, yapay zeka yardımcı pilot görevi görerek tedarik zinciri ve lojistik maliyetlerini %'ye kadar azaltır. %15 optimizasyon yoluyla Ekiplerin stratejik, işlevler arası çalışmalara odaklanmasını sağlarken. Örneğin, ABD'li küresel bir ev geliştirme perakendecisi, yapay zekayı kullanarak istisnalara yanıt verme süresini %72 oranında artırdı ve bu da yapay zekanın çalışmaları koordine etmede ne kadar etkili olabileceğini gösterdi.
Yapay zekayı uygulamaya koymak: Daha akıllı tedarik zincirlerine giden yol haritası
Tedarik zinciri yönetiminin geleceği, insan yargısını makine odaklı içgörülerle birleştirmede yatıyor. Yapay zekâ, tedarik zinciri profesyonellerinin deneyim ve sezgilerinin yerini almayacak, ancak etkilerini artırabilir. Gizli kalıpları ortaya çıkararak, riskleri tahmin ederek ve kararların hızını ve kalitesini artırarak yapay zekâ, ekiplerin daha proaktif bir şekilde çalışmasını sağlar.
Ancak yapay zekanın potansiyelinden yararlanmak, yeni bir teknolojiyi kullanıma sunmaktan daha fazlasını gerektirir. Stratejik uyum, özenli uygulama ve değişime hazır bir kültür gerektirir. Daha uyumlu ve dayanıklı operasyonlar oluşturmak isteyen kuruluşlar için, yapay zekanın işe yaraması için üç temel adım şunlardır:
- Odaklanmış bir kullanım durumuyla başlayın
Tüm tedarik zincirinizin tamamını elden geçirmeye çalışmak yerine, yapay zekanın çözmeye uygun olduğu tanımlanmış bir sorunla başlayın; örneğin, tahmini varış zamanı (ETA) doğruluğunu iyileştirmek, istisna yönetimini kolaylaştırmak veya envanter tahsisini optimize etmek gibi. Erken kazanımlar güven oluşturmaya, daha fazla yatırımı haklı çıkarmaya ve ivme yaratmaya yardımcı olur. - Veri hazırlığını sağlayın
Yapay zeka, zamanında, yapılandırılmış ve entegre verilerle gelişir. Ölçeklendirmeden önce, temel veri yönetişiminin yerinde olduğundan emin olun. Bu, girdileri standartlaştırmak, veri ambarlarını ortadan kaldırmak ve sistemleriniz genelinde görünürlüğü artırmak anlamına gelir. Güçlü bir veri altyapısıyla, model çıktılarınızın daha güvenilir ve etkili olmasını bekleyebilirsiniz. - İşlevler arası ekipleri dahil edin
Başarılı yapay zeka benimsemesi sadece algoritmalarla ilgili değil, aynı zamanda insanlarla da ilgilidir. Operasyonlardan, BT'den, analitiklerden ve iş kullanıcılarından herkes en baştan dahil edilmelidir. İnsanlar geliştirme üzerinde birlikte çalıştıklarında, yapay zeka modellerinin yalnızca doğru değil, aynı zamanda yorumlanabilir, kullanımı kolay ve gerçek iş akışlarına uyumlu olması sağlanır.
Bu unsurlar bir araya geldiğinde, yapay zeka karar alma süreçlerinin pratik ve yerleşik bir parçası haline gelir. Bu kararlar tedarik zinciri kararları değil; bilançoları etkileyen iş kararlarıdır. Yapay zekanın yeteneklerinden yararlanan ve gerçek zamanlı verilerle güvenli, tutarlı ve ölçeklenebilir bir şekilde hareket eden kuruluşlar, liderliği ele geçirecektir. Doğru temeller atıldığında, yapay zeka tedarik zincirlerinin reaktif olmaktan dirençli olmaya ve ileride karşılaşabilecekleri her türlü zorluğun üstesinden gelmeye hazır hale gelmesine yardımcı olabilir.
