Як штучний інтелект використовується в управлінні ланцюгами постачання

Штучний інтелект трансформує управління ланцюгами постачання за рахунок підвищення ефективності, видимості та оптимізації. Є кілька способів, якими організації ланцюгів постачання можуть впровадити штучний інтелект, щоб пережити ці вигоди, від розумних симуляцій до автоматизованого контролю якості. Впровадження штучного інтелекту буде ключем до еволюції ланцюгів постачання та адаптації до сучасних проблем ланцюгів постачання.

1. Оптимізація за допомогою симуляцій штучного інтелекту

Штучний інтелект добре аналізує дані, щоб передбачити результати. Бізнеси ланцюгів постачання можуть використовувати цю можливість, щоб оптимізувати свої операції за допомогою симуляцій штучного інтелекту. Штучний інтелект може оцінити певну установку операцій та визначити вузькі місця та потенційні проблеми.

У симуляції є значно більше гнучкості для бізнесів ланцюгів постачання, щоб оптимізувати свої операції без спричинення реальних затримок у процесі. Google (GOOGL ) запустив один такий інструмент цифрового двійника на основі штучного інтелекту у 2021 році, який був спроектований, щоб допомогти бізнесам ланцюгів постачання зберегти гроші за рахунок оптимізації. Такі інструменти можуть бути надзвичайно ефективними для будь-якої ланки ланцюга постачання.

Наприклад, менеджер складу міг би створити цифровий двійник всього складу. Потім він міг би використовувати логістичну симуляцію штучного інтелекту на цьому цифровому двійнику, щоб експериментувати з різними стратегіями оптимізації. Таким чином, він зможе знайти оптимальну логістичну стратегію для складу без порушення реальних операцій.

2. Автоматизований менеджмент запасів

Склади є важливими ланками ланцюга постачання. Якщо склад працює неефективно або обробляє запаси неефективно, це може спричинити серйозні наслідки у всьому ланцюзі постачання. Штучний інтелект може допомогти складам автоматизувати менеджмент запасів, зберігаючи час і гроші.

Наприклад, одиниці могли б бути оснащені тегами IoT, які відстежують статус кожного предмета. Якщо предмети всередині кожної одиниці є перішкими, відстежувач IoT буде відстежувати, наскільки близькі терміни придатності. Теги IoT можуть надсилати дані, такі як ці, до центру штучного інтелекту, який керує всіма цими даними про запаси. Штучний інтелект потім може повідомити менеджерів складу, коли одиниці запасів наближаються до терміну придатності або коли рівні запасів перевищують певний поріг.

3. Кібербезпека ланцюга постачання

Кібербезпека ніколи не була так важлива для організацій ланцюгів постачання. Насправді у 2022 році з’явився новий підпільний ринок, де хакери можуть купувати програмне забезпечення для викупу, щоб проводити швидкі атаки на бізнес. Великі бізнеси не є єдиними учасниками ланцюга постачання, яких торкнулися ці атаки. Одним із інцидентів у 2022 році торкнулося до 2000 окремих малих і середніх підприємств.

Управління ланцюгами постачання потребує ефективної, гнучкої кібербезпеки, щоб опередити ці загрози на кожному етапі ланцюга. Штучний інтелект є надзвичайно ефективним інструментом для досягнення цієї мети завдяки своїм можливостям розпізнавання моделей.

Наприклад, склад міг би використовувати штучний інтелект, щоб постійно відстежувати діяльність входу на свої сервери. Якщо штучний інтелект виявляє будь-які підозрілі або неавторизовані спроби входу, він може повідомити особу, відповідальну за безпеку, і навіть заблокувати підозрілу обліковий запис.

4. Прогнозування попиту штучним інтелектом

Штучний інтелект має багато чого запропонувати виробникам і рітейлерам. Ці бізнеси можуть використовувати інструменти аналізу даних штучного інтелекту, щоб отримати точне уявлення про те, яким буде попит і пропозиція у майбутніх кварталах. Алгоритми штучного інтелекту можуть аналізувати численні набори даних, такі як дані про продажі та тенденції споживачів, щоб передбачити, скільки якогось продукту буде у попиті.

Точне прогнозування попиту дозволяє кожній ланці ланцюга постачання зменшити загальне навантаження на ланцюг постачання. Якщо виробники знають точно, скільки якогось матеріалу їм потрібно, вони не повинні перевантажувати постачальників сировини, замовляючи зайвий матеріал.

Теж саме стосується рітейлерів, які направляють свої замовлення виробникам. У кінцевому підсумку це могло б допомогти зменшити відходи у ланцюзі постачання.

5. Зменшення відходів і помилок

Штучний інтелект може бути надзвичайно цінним інструментом для зменшення матеріальних відходів і поліпшення загального контролю якості у ланцюзі постачання. Це в основному пов’язано з неймовірними можливостями машинного навчання, яке дозволяє використовувати комп’ютерне зору, щоб навчити автоматизувати складні процеси. Бізнеси ланцюгів постачання можуть поєднати штучний інтелект і IoT для швидкого та точного зменшення відходів і помилок.

Наприклад, виробнича компанія могла б автоматизувати контроль якості для своїх картонних коробок. Камера, оснащена штучним інтелектом, могла б бути використана для сканування коробок під час їх проходження через лінію складання, швидко виявляючи будь-які недоліки без створення вузького місця.

Аналогічно, пристрої IoT могли б бути використані для збору даних про те, скільки сировини використовується у виробничому процесі. Алгоритми аналізу даних штучного інтелекту могли б використовувати ці дані, щоб визначити, де використовується найбільше матеріалів, і де матеріали витрачаються найбільше.

Ці знання дозволяють підприємствам використовувати сировину більш ефективно і зменшити загальне навантаження на ланцюг постачання.

6. Відстежування сталості ланцюга постачання

Сталість стала однією з головних пріоритетів у ланцюзі постачання за останні роки. З одного боку, це добре для навколишнього середовища та для людей, які працюють у ланцюзі постачання та його підтримують.

Крім того, ініціативи зі сталості часто зосереджуються на зменшенні відходів, яке є важливою частиною зменшення навантаження на ланцюг постачання, особливо для постачальників сировини. Штучний інтелект може допомогти підприємствам відстежувати сталість своїх ланцюгів постачання, збільшуючи видимість.

Одним із прикладів є оптимізація маршрутів за допомогою алгоритмів логістики штучного інтелекту. Підприємства можуть зменшити вуглецевий слід своїх ланцюгів постачання, визначаючи найбільш ефективні маршрути доставки, як на суші, так і на морі.

Крім того, штучний інтелект і пристрої IoT можуть навіть допомогти підприємствам стежити за сталістю серед своїх партнерів і постачальників. Алгоритми штучного інтелекту можуть відстежувати, звідки походять всі компоненти готового продукту у ланцюзі постачання. Це збільшить видимість і дозволить підприємствам підвищити свою свідомість щодо потенційних слабких місць сталості.

Наприклад, постачальник міг би використовувати шкідливі барвники у своєму виробничому процесі. Якщо підприємство зможе залишатися обізнаним про це завдяки штучному інтелекту, воно може вибрати більш сталий постачальник.

Будівництво розумнішого ланцюга постачання за допомогою штучного інтелекту

Штучний інтелект буде інструментальним у інноваціях процесів ланцюга постачання для будівництва більш ефективного, сталого ланцюга постачання в майбутньому. Підприємства у кожній ланці ланцюга постачання можуть впровадити штучний інтелект, щоб автоматизувати процеси, покращити свої операції, зміцнити свою безпеку та краще використовувати сировину. З правильною технологією на руках будь-яке підприємство ланцюга постачання може еволюціонувати, щоб задовольнити сучасні виклики.