Як штучний інтелект усуває звичайні瓶頸и ланцюга постачання

Бottle頸ки ланцюга постачання можуть бути фінансово руйнівними для виробників, постачальників та дистриб’юторів. Штучний інтелект є одним із найбільш перспективних нових рішень. Чи може використання штучного інтелекту в управлінні ланцюгом постачання усунути порушення та затримки?

Як можуть з’являтися瓶頸ки ланцюга постачання

Бottle頸ка ланцюга постачання — це місце, де потік товарів блокується, — може виникнути через кілька причин.

1. Несподівані сплески попиту

Зміни попиту споживачів можуть викликати широкомасштабні порушення ланцюга постачання. Виробники, постачальники та дистриб’ютори зазвичай не готуються до раптового, масового збільшення замовлень, що може викликати тривалі затримки.

2. Недостатність робочої сили

Компанії можуть переміщувати товари лише тоді, коли в них є хто їх розподіляти. Широкомасштабна нестача робочої сили впливає на кожен аспект сектора ланцюга постачання, що робить складно для логістичних підприємств підтримувати все в русі.

3. Закриття підприємств або заводів

Даже одне закриття може мати ефект доміно на весь ланцюг постачання, оскільки воно перериває потік товарів. Компанії без планів дій залишаються у пошуках способу заповнити прогалину. Тим часом їхні товари збирають пил.

4. Фальшиві товари

Логістична фальсифікація є величезною глобальною проблемою. За деякими останніми публічними даними, понад 509 млрд доларів фальшивих товарів були обмінені міжнародно у 2016 році. Коли вони незаконно входять у ланцюг постачання, вони можуть плутати та порушувати потік товарів.

5. Геополітичні конфлікти

Коли країни ведуть війну, їхні імпорт та експорт перестають бути пріоритетом — а найближчі торгові маршрути часто стають небезпечними. Геополітичні конфлікти можуть порушувати стандартні процедури логістичних підприємств, викликаючи тривалі瓶頸ки ланцюга постачання.

6. Крайні погодні умови

Немає місця на планеті, яке було б безпечним від крайніх погодних умов. Повені, метели, землетруси та торнадо можуть запобігти руху човнів, літаків та вантажних автомобілів. Оскільки наслідки можуть тривати кілька днів або тижнів, тривалі порушення ланцюга постачання є майже неминучими.

Важливість усунення瓶頸ок ланцюга постачання

Бottle頸ки ланцюга постачання можуть негативно вплинути на доходи. Ведь бренди не можуть заробляти гроші на товарах, які застряли у складі. Надалі шкода репутації бренду — споживачі не люблять затримки доставки — може привести до довгострокових фінансових втрат.

Іноді підприємства не мають можливості перемістити свої товари, коли проблема ланцюга постачання вирішена. Перішкі товари — квіти, косметика, молочні продукти, рослини, продукти та м’ясо — можуть бути швидко пошкоджені або знищені.

Даже люди, які не займаються логістичним процесом, відчувають негативні фінансові наслідки. Насправді дослідження показують, що瓶頸ки ланцюга постачання викликали велику частку інфляції у США з 2021 по 2022 рік. Інакше кажучи, кожен платить ціну за ці затримки.

Як використання штучного інтелекту в ланцюгу постачання усуває瓶頸ки

Фірми, які використовують штучний інтелект у ланцюгу постачання, можуть прискорити свої логістичні процеси, отримувати дані про майбутні результати та визначати потенційні порушення до того, як вони стануть проблемою.

1. Прогнозна аналітика

Моделі машинного навчання можуть використовувати історичні та поточні дані для прогнозування майбутніх результатів. За допомогою прогнозної аналітики логістичні компанії можуть передбачити, коли та як瓶頸ки ланцюга постачання виникнуть, щоб краще їх уникнути.

2. Прогнозування попиту

Модель машинного навчання може відстежувати поведінку споживачів, тенденції ринку та геополітику для прогнозування, коли попит зросте чи спадне. Виробники, постачальники та дистриб’ютори будуть мати легше часу з виконання замовлень у термін, якщо вони знають, коли потрібно збільшити або зменшити обсяг виробництва.

3. Контроль якості

Штучний інтелект може розрізняти справжні та фальшиві товари, запобігаючи порушенню ланцюга постачання. Одна команда дослідників розробила алгоритм, який може розрізняти їх 98% часу у середньому. Покращений контроль якості може підтримувати логістичні процеси в русі.

4. Покращена координація

Технологія штучного інтелекту може збільшити видимість ланцюга постачання та надати дані про майбутні результати, допомагаючи постачальникам, дистриб’юторам та виробникам координувати. Крім того, моделі обробки природної мови можуть допомогти їм спілкуватися незалежно від мови чи культурних бар’єрів.

5. Автономна доставка

Доставка на останній милі становить 50% логістичних витрат згідно з деякими оцінками. Високі об’єми замовлень, неефективні водії та складність маршрутів роблять її надзвичайно схильною до瓶頸ок. Штучний інтелект, який керує автономними транспортними засобами, є перспективним рішенням — вони можуть доставляти товари до визначених місць, таких як поштові скриньки, щоб оптимізувати доставку.

6. Корекція в реальному часі

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

7. Оптимізація маршрутів

Деякі з найбільш поширених джерел瓶頸ок ланцюга постачання є невідворотними — логістичні підприємства не можуть контролювати погоду чи геополітичні конфлікти. Однак штучний інтелект може розробити спеціальні плани дій, пропонуючи обходи порушенням до того, як вони стануть проблемою. Він може пропонувати альтернативні маршрути чи постачальників, щоб підтримувати все в русі.

Чому штучний інтелект так важливий для вирішення проблем ланцюга постачання?

Багато років багато логістичних підприємств планували цифровізації якимось чином. Насправді, 23% адміністраторів складів планували впровадити технології автоматизації у 2019 році. Хоча штучний інтелект ще є новою технологією, він точно відповідає тому, чого вони шукали.

Це одна з небагатьох технологій, яка може справитися з величезним обсягом даних, який генерує логістичний процес. Вона може агрегувати, обробляти та аналізувати інформацію з сотень джерел без перевантаження.

Швидкість є ще однією річчю, яка відрізняє штучний інтелект від подібних технологій — небагато альтернатив можуть обробляти, аналізувати та виводити дані з такою швидкістю. Він може розглядати мільйони можливостей за секунди та реагувати на взаємодію в реальному часі.

Основна перевага штучного інтелекту над іншими технологіями полягає в його здатності автоматизувати завдання та діяти автономно. Він може працювати самостійно цілодобово та рідко потребує втручання людини, що ідеально підходить під час нестачі робочої сили.

Ця технологія також є економічно ефективною. За одним із досліджень, 63% логістичних підприємств, які використовують штучний інтелект в управлінні ланцюгом постачання, мали більший дохід. Крім того, 61% повідомили про нижчі операційні витрати.

Хоча багато технологій можуть автоматизувати завдання, обробляти дані швидко чи діяти автономно, небагато можуть робити все одночасно. Тому штучний інтелект є такою перспективною технологією для порушень та затримок у ланцюгу постачання.

Приклади штучного інтелекту в ланцюгу постачання

Системи відеоспостереження, що працюють на штучному інтелекті, та сканери штрих-кодів можуть запобігати дефектам продукції та фальшивим товарам, що проходять через логістичні канали. Зазвичай вони встановлюються на або біля конвеєрних стрічок для відстеження запасів.

Логістичні підприємства можуть інтегрувати штучний інтелект з іншими технологіями ланцюга постачання. Наприклад, вони можуть використовувати модель машинного навчання для живлення датчиків упаковки Інтернету речей (IoT). Таким чином, вони можуть аналізувати дані про товари, щоб відстежувати відправлення.

Адміністративний штучний інтелект обробляє внутрішні завдання обліку, управління, обробки документів та обміну інформацією. Наприклад, він може обробляти рахунки, замовлення відправок, оновлення контрактів постачальників, надсилати запит на участь у торгах та розклад роботи працівників.

Одним із нових застосунків штучного інтелекту в ланцюгу постачання є автономні транспортні засоби. Самохідні вантажівки та безпілотні літальні апарати можуть використовувати машинне навчання для реагування на середовище в реальному часі. Хоча самохідні автомобілі ще мають кілька років розробки, існують докази концепції.

Майбутнє штучного інтелекту в управлінні ланцюгом постачання

Оскільки штучний інтелект ще відносно новий, його рівень проникнення, ймовірно, залишиться низьким протягом декількох років. Хоча 73% логістичних підприємств відчувають оптимізм щодо нових технологій, 50% планують відкласти впровадження, поки воно не стане менш ризикованим. Здається, багато будуть чекати, поки ідеальні випадки використання, потенційні пробіли та найкращі практики стануть яснішими.

Хоча багато учасників галузі ще деякою мірою вагаються щодо впровадження штучного інтелекту, індикатори свідчать про те, що вони швидко зростуть до його прийняття. Хоча лише 11% керівників логістичних підприємств відчували, що штучний інтелект є критичним у 2022 році, приблизно 38% з них будуть вважати його таким за 2025 рік. Галузь може пережити суттєвий зсув, коли більше підприємств будуть використовувати штучний інтелект в управлінні ланцюгом постачання.

Штучний інтелект може назавжди усунути瓶頸ки ланцюга постачання

По мірі зростання рівня проникнення штучного інтелекту в управління ланцюгом постачання його трансформаційна потенція стане очевидною. Якщо логістичні підприємства будуть використовувати його стратегічно, вони можуть усунути більшість — якщо не всі — стандартних瓶頸ок.