Як штучний інтелект усуває звичайні вузькі місця ланцюга постачання

Вузькі місця ланцюга постачання можуть бути фінансово руйнівними для виробників, постачальників та дистриб’юторів. Штучний інтелект є одним з найперспективніших нових рішень. Чи може використання штучного інтелекту в управлінні ланцюгом постачання усунути порушення та затримки?

Способи, якими можуть виникати вузькі місця ланцюга постачання

Вузьке місце ланцюга постачання — точка, в якій потік товарів блокується — може виникнути з кількох причин.

1. Несподівані сплески попиту

Зміни попиту споживачів можуть викликати широкомасштабні порушення ланцюга постачання. Виробники, постачальники та дистриб’ютори зазвичай не готові обробляти раптовий, масовий сплеск замовлень, який може викликати тривалі затримки.

2. Недостатність робочої сили

Компанії можуть переміщувати товари лише якщо в них є хтось, хто їх розподіляє. Масова нестача робочої сили впливає на кожен аспект сектора ланцюга постачання, роблячи його складним для логістичних підприємств підтримувати безперебійний потік.

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 поспіху заповнити пробіл. Тим часом їхні товари сидять, збираючи пил.

4. Фальшиві товари

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

5. Геополітичні конфлікти

Коли країни ведуть війну, їхні імпорт та експорт перестають бути пріоритетом — а сусідні торгові маршрути часто стають небезпечними. Геополітичні конфлікти можуть порушувати стандартні процедури логістичних організацій, викликаючи тривалі вузькі місця ланцюга постачання.

6. Крайні погодні явища

Немає місця на планеті, яке було б безпечним від крайніх погодних явищ. Повені, метели, землетруси та торнадо можуть запобігти руслу човнів, літаків та вантажних автомобілів. Оскільки наслідки можуть тривати дні або тижні, тривалі порушення ланцюга постачання є майже неминучими.

Важливість усунення вузьких місць ланцюга постачання

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

Іноді підприємства не отримують шанс 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 беруть участь у процесі логістики, відчувають негативні фінансові наслідки. Насправді дослідження показують, що вузькі місця ланцюга постачання викликали велику частку інфляції у Сполучених Штатах з 2021 по 2022 рік. Інакше кажучи, кожен платить ціну за ці затримки.

Як використання штучного інтелекту в ланцюгу постачання усуває вузькі місця

Фірми, які використовують штучний інтелект у ланцюгу постачання, можуть прискорити свої логістичні процеси, отримати дані про майбутні події та визначити потенційних порушників 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 вузькі місця ланцюга постачання виникнуть, щоб краще їх уникнути.

2. Прогнозування попиту

Модель машинного навчання може відстежувати поведінку споживачів, ринкові тенденції та геополітику для прогнозування, коли попит збільшиться або зменшиться. Виробники, постачальники та дистриб’ютори будуть мати легше час виконання замовлень, якщо вони знають, коли треба збільшити або зменшити обсяг виробництва.

3. Контроль якості

Штучний інтелект може розрізняти справжні та фальшиві товари, запобігаючи порушенню ланцюга постачання. Одна дослідницька група розробила алгоритм, здатний розрізняти їх 98% часу у середньому. Покращений контроль якості може підтримувати безперебійний потік логістичних процесів.

4. Покращена координація

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

5. Автономна доставка

Доставка останньої милі вкладає 50% логістичних витрат, згідно з деякими оцінками. Великі об’єми замовлень, неефективні водії та складність маршрутів роблять її надзвичайно схильною до вузьких місць. Штучний інтелект, оснащений автономними транспортними засобами, є перспективним рішенням — вони можуть доставляти товари до визначених місць, таких як поштові скриньки, для оптимізації доставки.

6. Корекція в реальному часі

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

7. Оптимізація маршрутів

Деякі з найбільш поширених джерел вузьких місць ланцюга постачання є невідворотними — логістичні компанії не можуть контролювати погоду чи геополітичні конфлікти. Однак штучний інтелект може розробити спеціальні плани дій, пропонуючи обходи порушень до того, як вони стануть проблемою. Він може пропонувати альтернативні маршрути або постачальників, щоб підтримувати безперебійний потік.

Чому штучний інтелект так важливий для вирішення проблем ланцюга постачання?

Багато років багато логістичних організацій планували цифровизацію якимось чином. Насправді, 23% адміністрації складу мали намір прийняти 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 обробляти величезний обсяг даних, який генерує процес логістики. Він може агрегувати, обробляти та аналізувати інформацію з сотень джерел без перевантаження.

Швидкість є ще однією річчю, яка відрізняє штучний інтелект від подібних технологій — дуже мало альтернатив може обробляти, аналізувати та виводити інформацію з такою швидкістю. Він може розглянути 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 круглими годинами та рідко потребує людського втручання, що ідеально підходить під час нестачі робочої сили.

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

Хоча багато технологій можуть автоматизувати завдання, обробляти дані швидко або діяти автономно, дуже мало з них можуть робити все одночасно. Саме тому штучний інтелект є таким перспективним рішенням для порушень та затримок у ланцюгу постачання.

Приклади штучного інтелекту в ланцюгу постачання

Системи відеоспостереження та сканери штрих-кодів, оснащені штучним інтелектом, можуть запобігати дефектам продукції та фальшивим товарам, які проходять через логістичні канали. Зазвичай вони встановлюються на або біля конвеєрних стрічок для відстеження запасів.

Логістичні компанії 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 завдання внутрішнього обліку, управління, обробки документів та обміну інформацією. Наприклад, він може обробляти рахунки, замовлення відправки, оновлення контрактів постачальників, надсилати запит на участь у торгах та розклад працівників.

Одним з нових застосунків штучного інтелекту в ланцюгу постачання є автономні транспортні засоби. Самохідні вантажівки та дрони 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 компаній відчувають оптимізм щодо нових технологій, 50% планують відкласти впровадження до тих пір, поки це не стане менш ризикованим. Здається, багато з них будуть чекати, поки ідеальні випадки використання, потенційні пробіли та найкращі практики стануть чіткішими.

Хоча багато учасників сектора є досить вагітливими щодо впровадження штучного інтелекту, індикатори свідчать про те, що вони швидко прийматимуть його. Хоча лише 11% виконавців логістики вважали штучний інтелект критичним у 2022 році, приблизно 38% з них будуть вважати його важливим до 2025 року. Сектор може пережити суттєву зміну, оскільки більше підприємств будуть використовувати штучний інтелект в управлінні ланцюгом постачання.

Штучний інтелект може назавжди усунути вузькі місця ланцюга постачання

По мірі зростання рівня проникнення штучного інтелекту в управління ланцюгом постачання трансформаційна потенція цієї технології стане очевидною. Якщо логістичні компанії використовуватимуть його стратегічно, вони, можливо, зможуть усунути більшість, якщо не всі, стандартні вузькі місця.