Як штучний інтелект усуває поширені вузькі місця в ланцюзі поставок

Вузькі місця в ланцюжку поставок можуть бути фінансово руйнівними для виробників, постачальників і дистриб’юторів. Штучний інтелект є одним із найперспективніших нових рішень. Чи може використання штучного інтелекту в управлінні ланцюгом поставок усунути збої та затримки?

Способи появи вузьких місць у ланцюзі поставок

Вузьке місце в ланцюзі поставок — точка, де потік товарів перешкоджає — може виникнути з кількох причин.

1. Неочікувані стрибки попиту

Зміни споживчого попиту можуть спричинити масові збої в ланцюзі поставок. Виробники, постачальники та дистриб’ютори зазвичай не готові впоратися з раптовим, масовим зростанням кількості замовлень, що може спричинити тривалі затримки.

2. Дефіцит робочої сили

Компанії можуть переміщувати товари лише в тому випадку, якщо їм є хто їх розподіляти. Повсюдна нестача робочої сили впливає на всі аспекти сектору ланцюга постачання, що ускладнює роботу логістичних компаній.

3. Закриття об'єктів або фабрик

Навіть одне закриття може мати хвилевий вплив на весь ланцюжок поставок, оскільки перекриває потік товарів. Компанії, які не мають планів на випадок надзвичайних ситуацій, намагаються заповнити прогалину. Тим часом їхні продукти сидять і збирають пил.

4. Підроблена продукція

Логістичне шахрайство є масштабною глобальною проблемою. За деякими останніми публічними даними, понад 509 мільярдів доларів контрафактної продукції перебували в міжнародній торгівлі у 2016 році. Коли вони незаконно потрапляють у ланцюг поставок, вони можуть заплутати та перервати потік товарів.

5. Геополітичні конфлікти

Коли країни воюють, їхній імпорт і експорт перестає бути пріоритетом — і сусідні торговельні шляхи часто стають небезпечними. Геополітичні конфлікти можуть порушити стандартні процедури логістичних організацій, спричинивши довгострокові вузькі місця в ланцюзі поставок.

6. Екстремальні погодні явища

Жодне місце на планеті не захищене від екстремальних погодних явищ. Повені, хуртовини, землетруси та торнадо можуть перешкодити човнам, літакам і вантажівкам з доставкою куди завгодно. Оскільки опади можуть тривати днями або тижнями, тривалі перебої в ланцюзі поставок практично неминучі.

Важливість усунення вузьких місць у ланцюзі постачання

Вузькі місця в ланцюзі поставок можуть негативно вплинути на дохід. Зрештою, бренди не можуть заробити на продуктах, які застрягли на складі. Наступна шкода репутації бренду — споживачі не люблять затримки доставки — може призвести до довгострокових фінансових втрат.

Іноді підприємства не отримують можливості перемістити свої товари після вирішення проблеми з ланцюгом поставок. Швидкопсувні продукти — квіти, косметика, молочні продукти, рослини, продукти та м’ясо — можуть бути швидко пошкоджені або знищені.

Навіть люди, які не беруть участі в логістичному процесі, відчувають негативний фінансовий вплив. Насправді дослідження показують вузькі місця в ланцюзі поставок спричинила значну частину інфляції у Сполучених Штатах з 2021 по 2022 рік. Іншими словами, всі платять ціну за ці затримки.

Як використання штучного інтелекту в ланцюзі постачання спрощує вузькі місця

Компанії, які використовують штучний інтелект у ланцюзі поставок, можуть пришвидшити свої логістичні процеси, отримати інформацію на основі даних і виявити потенційних руйнівників, перш ніж вони стануть проблемою.

1. Прогностична аналітика

Моделі машинного навчання можуть використовувати історичні та поточні дані для прогнозування майбутніх результатів. Завдяки прогнозній аналітиці логістичні компанії можуть визначити, коли і як виникнуть вузькі місця в ланцюжку поставок, щоб краще їх уникати.

2. Прогнозування попиту

Модель машинного навчання може відстежувати поведінку споживачів, ринкові тенденції та геополітику, щоб прогнозувати, коли попит зросте або впаде. Виробникам, постачальникам і дистриб’юторам буде легше виконувати замовлення вчасно, якщо вони знатимуть, коли потрібно нарощувати чи сповільнювати темпи.

3 Контроль якості

ШІ може розрізнити справжні товари від підроблених, запобігаючи зриву ланцюжка поставок. Одна дослідницька група розробила алгоритм, здатний розрізняти їх 98% часу в середньому. Покращений контроль якості може забезпечити безперебійний хід логістичних процесів.

4. Покращена координація

Технологія штучного інтелекту може підвищити видимість ланцюжка поставок і надати інформацію на основі даних, допомагаючи постачальникам, дистриб’юторам і виробникам координувати свою роботу. Крім того, моделі обробки природної мови можуть допомогти їм спілкуватися незалежно від їхніх мовних чи культурних бар’єрів.

5. Автономна доставка

Доставка на останню милю становить 50% витрат на логістику, за деякими оцінками. Великі обсяги замовлень, неефективні драйвери та складність маршрутів роблять його неймовірно схильним до вузьких місць. Автономні транспортні засоби на основі штучного інтелекту є багатообіцяючим рішенням — вони можуть доставляти товари в заздалегідь визначені місця, як-от камери зберігання посилок, щоб спростити доставку.

6. Коригування в реальному часі

Використання штучного інтелекту в управлінні ланцюгом постачання дозволяє логістичним компаніям реагувати на зміни ринку та попиту в реальному часі. Крім того, це дозволяє їм діяти на випередження, коли з’являються ознаки затримок або збоїв.

7. Оптимізація маршруту 

Деякі з найпоширеніших джерел вузьких місць у ланцюзі поставок неминучі — логістичні компанії не можуть контролювати погоду чи геополітичні конфлікти. Однак штучний інтелект може розробити плани на випадок непередбачених ситуацій, забезпечуючи обхідні шляхи збоїв, перш ніж вони стануть проблемою. Він може запропонувати альтернативні маршрути або постачальників, щоб забезпечити безперебійну роботу.

Чому штучний інтелект такий важливий для вирішення проблем із ланцюгом поставок?

Протягом багатьох років багато логістичних організацій планували певним чином оцифрувати. Насправді, 23% адміністраторів складів планує запровадити технології автоматизації у 2019 році. Хоча AI все ще є технологією, що розвивається, вона точно відповідає тому, що вони шукали.

Це одна з небагатьох технологій, здатних обробляти величезний обсяг даних, який генерує логістичний процес. Він може збирати, обробляти й аналізувати інформацію із сотень джерел, не перевантажуючись.

Швидкість — це ще одна річ, яка вирізняє штучний інтелект серед подібних технологій — дуже мало альтернатив можуть обробляти, аналізувати та виводити з такою швидкістю, як вона. Він може розглядати мільйони можливостей за секунди та реагувати на взаємодії в реальному часі.

Головна перевага ШІ перед іншими технологіями полягає в його здатності автоматизувати завдання та діяти автономно. Він може працювати незалежно цілодобово і рідко потребує втручання людини, що ідеально під час нестачі робочої сили.

Ця технологія також є економічно вигідною. Згідно з одним дослідженням, 63% логістичних підприємств використання штучного інтелекту в управлінні ланцюгом постачання заробило більше доходу. Крім того, 61% повідомили про нижчі операційні витрати. 

У той час як багато технологій можуть автоматизувати завдання, швидко обробляти дані або працювати автономно, дуже небагато можуть робити все одночасно. Ось чому штучний інтелект є таким перспективним рішенням для збоїв і затримок у ланцюжку поставок.

Приклади ШІ в ланцюзі поставок 

Системи спостереження на базі ШІ та сканери штрих-кодів можуть запобігти потраплянню дефектів продуктів і підробок через логістичні канали. Як правило, вони розміщуються на конвеєрних стрічках або біля них для відстеження запасів.

Логістичні компанії можуть інтегрувати ШІ з іншими технологіями ланцюга поставок. Наприклад, вони можуть використовувати модель машинного навчання для живлення датчиків упаковки Інтернету речей (IoT). Таким чином вони можуть аналізувати дані про свої продукти, щоб відстежувати відправлення.

Адміністративний штучний інтелект виконує внутрішні завдання з ведення записів, управління, обробки документів і обміну інформацією. Наприклад, він може обробляти рахунки-фактури, замовляти доставку, поновлювати контракти з постачальниками, надсилати запити на пропозиції та планувати роботу працівників.

Одне з нових застосувань штучного інтелекту в ланцюжку постачання включає автономні транспортні засоби. Безпілотні вантажівки та дрони можуть використовувати машинне навчання, щоб реагувати на навколишнє середовище в реальному часі. Хоча до розробки безпілотних автомобілів залишилося кілька років, докази концепції існують.

Майбутнє ШІ в управлінні ланцюгами поставок 

Оскільки штучний інтелект все ще відносно новий, рівень його поширення, ймовірно, залишатиметься низьким протягом кількох років. Поки 73% логістичних компаній відчувають оптимізм щодо нових технологій, 50% планують відкласти впровадження, доки воно не стане менш ризикованим. Здається, багато хто чекатиме, доки ідеальні варіанти використання, потенційні прогалини та найкращі практики стануть більш зрозумілими.

Хоча багато хто в цьому секторі дещо вагається щодо впровадження ШІ, індикатори свідчать про те, що вони швидко приймуть його. Хоча тільки 11% керівників відділів логістики вважали, що штучний інтелект був критично важливим у 2022 році, приблизно 38% з них вважатимуть його необхідним до 2025 року. Галузь може відчути суттєві зміни, оскільки все більше компаній використовуватимуть штучний інтелект в управлінні ланцюгом поставок.

ШІ може назавжди усунути вузькі місця в ланцюзі поставок

Зі збільшенням рівня проникнення штучного інтелекту в управління ланцюгами поставок трансформаційний потенціал цієї технології стане очевидним. Якщо логістичні компанії використовуватимуть це стратегічно, вони зможуть усунути більшість — якщо не всі — своїх стандартних вузьких місць.