ШІ покращує сталість ланцюга поставок

Штучний інтелект (ШІ) пропонує кілька шляхів для підвищення стійкості ланцюжка поставок. Інтеграція штучного інтелекту в управління ланцюгом постачання може призвести до оптимізації операцій, зменшення відходів, кращого прогнозування попиту та більш екологічно чистих практик.

Ось як штучний інтелект сприяє стійкості ланцюжка поставок.

1. Прогнозування попиту

Традиційні методи прогнозування можуть призвести до перевиробництва або недовиробництва, що є нестійким у довгостроковій перспективі. Однак штучний інтелект може точно передбачити попит, аналізуючи великі набори даних із різних джерел. Це забезпечує компанії виробляти лише необхідні обсяги, мінімізуючи відходи та надлишки.

2. Моніторинг і маршрутизація постачальників

AI допомагає вибрати екологічно чистих постачальників, аналізуючи їхні дані щодо екологічного та соціального управління. Компанії можуть підтримувати стійкість у всьому ланцюжку постачання, вибираючи правильних постачальників.

Окрім відбору, ШІ також активно стежить за постачальниками в режимі реального часу. Це гарантує, що вони постійно дотримуються встановлених стандартів сталого розвитку.

3. Управління ресурсами

Інтелектуальні системи точно виявляють неефективність і марнотратство в ланцюжку постачання. Усунувши цю неефективність, організації можуть значно скоротити відходи на етапах виробництва, зберігання та розподілу. ШІ оцінює використання ресурсів у виробничих процесах, рекомендуючи більш стійкі альтернативи або способи використання меншої кількості ресурсів.

Замість того, щоб просто реагувати на проблеми з обладнанням, штучний інтелект передбачає потенційні збої машин або транспортних засобів, аналізуючи дані про продуктивність. Цей проактивний підхід гарантує, що обслуговування або заміна відбудеться до того, як виникнуть поломки, уникаючи марнотратного аварійного ремонту.

4. Екологічні переваги

Система може переглядати ефективність упаковки та матеріалів, пропонувати зміни в дизайні, щоб мінімізувати використання матеріалів або просувати біорозкладані або перероблені альтернативи. AI полегшує управління поверненнями продуктів, ремонтами, переробкою та повторним використанням матеріалів, сприяючи більш стійкій циклічній економіці.

ШІ відіграє вирішальну роль у складських і виробничих процесах, відстежуючи моделі споживання енергії. Таким чином, він дає цінну інформацію щодо більш ефективного використання енергії або навіть переходу до відновлюваних джерел. Використовуючи датчики, штучний інтелект забезпечує моніторинг різних процесів ланцюжка поставок у реальному часі. Це допомагає підприємствам швидко вирішувати проблеми з марнотратним використанням ресурсів або високими викидами.

Компанії оптимізують маршрутизацію, дозволяючи системам ШІ визначати найбільш ефективні транспортні маршрути, мінімізуючи споживання палива, зменшуючи витрати, зменшуючи шкідливі викиди та сприяючи чистішому навколишньому середовищу.

5. Споживчі настрої

AI аналізує настрої споживачів щодо екологічності. Завдяки цим знанням компанії можуть переходити до більш стійких лінійок продуктів і застосовувати екологічні методи.

ШІ моделює потенційні сценарії ланцюга поставок, щоб оцінити їхні екологічні та соціальні результати, допомагаючи компаніям приймати стійкі рішення. Дослідження показали продажі можуть зрости до 20% завдяки корпоративній соціальній відповідальності.

Проблеми використання ШІ для сталого розвитку ланцюга поставок

ШІ, безсумнівно, стане невід’ємною частиною пошуку сталого розвитку. Проте з урахуванням сучасних технологій, які є в галузі, є деякі недоліки, які організації повинні враховувати перед впровадженням інтелектуальних систем. Розуміння цих проблем дозволяє їм максимізувати переваги, які вони отримують від ШІ.

1. Якість і доступність даних

Ефективне функціонування моделей ШІ значною мірою залежить від даних. Якщо підприємства не надають чистих, структурованих і вичерпних даних, ці моделі можуть дати неточні результати, що призведе до помилкових прогнозів системи.

2. Труднощі інтеграції

Багато компаній досі використовують застарілі системи ланцюгів поставок. Ці старі системи часто створюють проблеми, коли підприємства намагаються інтегрувати сучасні рішення ШІ, що робить процес складним і ресурсомістким. Крім того, налаштування штучного інтелекту для операцій у ланцюзі поставок — це не лише технологія. Це передбачає коригування стратегій, перевизначення ролей і забезпечення відповідності всієї організації новому підходу.

Вартість є ще одним важливим фактором, оскільки впровадження рішень штучного інтелекту в ланцюг постачання може навантажити бюджет. Компанії стикаються з витратами, пов’язаними з придбанням технологій, системною інтеграцією, навчанням співробітників і поточним обслуговуванням системи.

3. Управління змінами

Коли компанії впроваджують штучний інтелект у свій ланцюжок поставок, вони часто коригують давні процеси та робочі процеси. Співробітники, які звикли до традиційних методів, можуть протистояти цим змінам, що ускладнить перехід.

ШІ страждає від помітної прогалини в навичках, оскільки це відносно нова сфера знань. Підприємствам часто важко найняти або утримувати людей із необхідними знаннями для керування ШІ в ланцюжку поставок. Крім того, експерти з штучного інтелекту та тренери збільшують інвестиційні витрати на інтеграцію штучного інтелекту в процеси компанії.

4. Надмірна залежність від технологій

Інтелектуальні системи можуть дати організаціям помилкове відчуття безпеки. Хоча штучний інтелект є дуже надійним і точним, системний збій або помилка може спричинити значні збої в ланцюжку постачання без належного контролю з боку людини. Особливо це стосується ситуацій де нюансовані людські судження це необхідно.

5. Упередженість і питання безпеки

Моделі штучного інтелекту іноді можуть відображати упередження, присутні в їхніх навчальних даних. Коли це станеться, система може прийняти рішення, які не відповідають етичним стандартам бізнесу чи суспільним нормам. Наприклад, штучний інтелект, навчений ефективності та віддаючи перевагу низькій вартості, може замовляти упаковку, яка не підлягає біологічному розкладанню або переробці, що проблематично для компанії, яка позиціонує себе як екологічно чистий бренд.

Деякі алгоритми штучного інтелекту працюють як «чорні ящики», що робить процеси прийняття рішень непрозорими. Така неясність може призвести до того, що зацікавлені сторони та користувачі не довірятимуть технології. Інтеграція штучного інтелекту в ланцюги поставок також підвищує ризик кібератак. Зловмисники можуть націлитися на ці системи штучного інтелекту, щоб порушити роботу або отримати доступ до конфіденційних даних.

6. Масштабованість і регуляторні проблеми

У міру того як підприємство росте, його рішення штучного інтелекту повинні масштабуватися разом з ним. Деякі платформи, однак, не ефективно масштабуються, що призводить до операційних вузьких місць. Ландшафт інтелектуальних систем, що розвивається, також тягне за собою зміну правил. Компанії повинні бути в курсі цих змін, щоб залишатися сумісними, що може бути вимогливим.

Реальні практичні приклади штучного інтелекту в системі постачання

Кілька організацій уже спробували штучний інтелект, оптимізувавши його використання в ланцюжку постачання, в основному з позитивними результатами. Деякі компанії навіть повідомляють, що ШІ забезпечує швидший час виконання до 6.7 днів порівняно з їх звичайними методами.

Стелла Маккартні і Google

Кілька гравців індустрії моди співпрацювали з Google, зокрема Стелла Маккартні. Разом вони розробили інструмент, який використовує аналіз даних і машинне навчання. Цей інструмент дає чітке уявлення про a вплив ланцюга поставок на навколишнє середовище, допомагаючи модним брендам у виборі екологічно чистої сировини та технологій виробництва.

Starbucks

Starbucks продемонструвала свою відданість постачанню екологічно чистої кави. Він застосував штучний інтелект і блокчейн, щоб надати споживачам функцію відстеження від зерна до чашки. Тепер споживачі можуть відстежувати походження своєї кави, забезпечення екологічно чистих бобів і справедливу компенсацію для фермерів.

Unilever

Враховуючи широке використання пальмової олії в продуктах, Unilever використовує супутниковий моніторинг, штучний інтелект і дані геолокації для моніторингу ланцюжка поставок пальмової олії. Метою є боротьба з вирубкою лісів, пов’язаною з виробництвом пальмової олії. Ця технологія забезпечує сповіщення в режимі реального часу про ризики вирубки лісів, спрямовуючи компанію на стійкі рішення.

Walmart

Walmart реалізував ШІ та система на основі блокчейну відслідковувати походження харчових продуктів у своїх магазинах. Окрім забезпечення безпеки харчових продуктів, ця система дозволяє Walmart визначати стабільних постачальників і визначати пріоритети для їхнього бізнесу.

Стійкість ланцюга поставок, керована ШІ

Штучний інтелект має потенціал для революції в роботі ланцюга поставок, але чітке усвідомлення та ретельний розгляд викликів, що виникають, є вирішальними. Ефективне планування, безперервне навчання та періодичне оцінювання можуть допомогти пом’якшити ці проблеми та переконатися, що інтеграція штучного інтелекту буде вартою інвестицій.

Кожен із цих реальних прикладів підкреслює роль штучного інтелекту в підвищенні прозорості ланцюга поставок, відстеження та моніторингу в реальному часі. Маючи більш чітке уявлення про свої ланцюги поставок, компанії можуть приймати обґрунтовані рішення, які віддають пріоритет стійкості, мінімізують вплив на навколишнє середовище та сприяють етичному пошуку джерел.