Розумніші, швидші, сильніші: як штучний інтелект змінює сучасну ланцюжок постачання

Сучасна ланцюжок постачання знаходиться на межі кризи.

Нестабільність стала нормою, і в кожному регіоні та галузі керівники ланцюжків постачання змушені мати справу з конвергенцією сил, яких традиційні методи вже не можуть впоратися. Те, що раніше здавалося ізольованими порушеннями, геополітичними потрясіннями, кліматичними подіями або зміною споживчих вимог, тепер стало безперервними, наростаючими тисками.

На цьому поворотному етапі три універсальні чинники тиснуть на операції ланцюжків постачання: неухильні макроекономічні потрясіння, посилення тиску на маржу та терміновість впровадження штучного інтелекту. Будь-який з цих чинників окремо був би складним. Разом вони представляють ідеальну бурю, яка вимагає не тільки інкрементних змін, а й фундаментально нового підходу до управління ланцюжками постачання.

Ідеальна буря: три сили, які змінюють ланцюжки постачання

Макроекономічні потрясіння: нестабільність стала нормою

Геополітичні конфлікти та кліматичні події тепер визначають глобальні ланцюжки постачання. Нещодавні напруження біля Ормузької протоки, через яку проходить майже 20% світової нафти, призвели до зростання витрат на паливо та страхових ставок, змушуючи деяких перевізників розглянути можливість дорогих об’їздів навколо Африки. Тим часом, політичні маневри, тайфуни, посухи та трудові конфлікти посилюють затримки та порушують плани інвентаризації. Лише минулого року ми бачили 29 днів страйків у портах, а коливання тарифів змушує компанії скасовувати та заміняти цілі плани суден.

Наслідки поширюються по всьому світу. Одна оцінка свідчить про те, що порушення через Суецький канал додали 0,7 пунктів до глобальної інфляції товарів. Тим часом, страйки в портах, зміни торгової політики та перенесення виробництва прискорюють складність, яку фахівці ланцюжків постачання повинні керувати.

Тиск на маржу: очікування зростають, ресурси зменшуються

Компанії змушені робити більше з меншим. Це означає скорочення витрат на транспортування, зниження робочої капіталу та покращення обслуговування клієнтів, все це при дотриманні цілей сталості. Це не тільки складно; це часто суперечливо. Тим не менше, більшість компаній з списку Global 2000 очікують скорочення витрат на транспортування на 10% цього року. Тим часом, масивні 9,7 трильйонів доларів робочої капіталу утримуються в інвентаризаційному запасі по всьому світу щороку.

Це не тільки технічна проблема; це проблема людська. Аналітики транспортування витрачають ще більше часу на ручне керування даними. Тим часом, команди з обслуговування клієнтів мають справу з зростаючими очікуваннями та нульовою терпимістю до порушень обслуговування. Тиск на покращення результатів при скороченні витрат ставить нестійкий тиск на організації ланцюжків постачання.

Мандат штучного інтелекту: терміновість без ясності

Штучний інтелект став необхідністю. Виконавчі директори знають, що їм це потрібно: більшість керівників кажуть, що їхнє виживання залежить від цього. Але успішна реалізація залишається недосяжною. Дослідження показують, що 42% компаній припиняють проекти штучного інтелекту на півдорозі, а понад 80% ініціатив штучного інтелекту ніколи не виходять за межі пілотної стадії.

Шум навколо штучного інтелекту робить його складним зрозуміти, що реально, а що просто гіп. Багато ініціатив штучного інтелекту терплять невдачу не через те, що технологія не здатна, а через відсутність чіткого напрямку або погану інтеграцію з існуючими системами. В результаті компанії борються за отримання реальної бізнес-цінності, незважаючи на величезні інвестиції.

Шлях вперед: від перевантаження даними до дії з використанням інтелекту

По мірі зростання складності та взаємозв’язку ланцюжків постачання процес прийняття рішень все більше ускладнюється через надмірну кількість даних і недостатню ясність, що робить можливість прийняття швидких і впевнених рішень ще більш важливою.

Багато організацій інвестували в платформи видимості та інструменти аналізу, але все ще борються за прийняття своєчасних і обґрунтованих рішень. Для навигації по сучасних викликах штучний інтелект повинен бути застосований для забезпечення розумнішої, швидшої дії.

Для допомоги керівникам ланцюжків постачання у навигації цих викликів, тут чотири способи, якими штучний інтелект вже надає відчутні вигоди по галузям — і як підходити до впровадження вдумливо:

1. Прогнозне управління порушеннями
   Штучний інтелект може допомогти організаціям перейти від реактивного гасіння пожеж до проактивного управління ризиками. Аналізуючи історичні дані, поточні дані та зовнішні сигнали, такі як погодні умови, геополітичні події та конгестія портів, моделі штучного інтелекту можуть ідентифікувати виникнення ризиків раніше. Це дозволяє командам ланцюжків постачання оцінити альтернативні маршрути або скоригувати рівні інвентаризації до того, як проблеми ескалюють. Наприклад, під час обвалу мосту в Балтиморі велика автомобільна компанія досягла 16 мільйонів доларів економії витрат, використовуючи штучний інтелект для навігації по порушенню.
2. Автоматизоване оброблення винятків та реакція
   Штучний інтелект може допомогти в ідентифікації аномалій у даних про відправлення або виконанні постачальників та запропонувати коригувальні дії в режимі реального часу. В одному випадку канадський виробник автомобільних деталей досяг 100% зростання продуктивності без збільшення штату. Це особливо корисно для керування зростаючою кількістю винятків, таких як запізнення або розбіжності в інвентаризації, оскільки це означає, що вам не потрібно відстежувати кожну проблему вручну. Автоматизація рутинних реакцій дозволяє командам зосередитися на високопріоритетних питаннях та довгострокових покращеннях.
3. Розумніше планування попиту та інвентаризації
   Використовуючи різноманітні джерела даних, від ринкових сигналів до тенденцій продажів, штучний інтелект може покращити передбачення попиту та керування запасами безпеки. Це підтримує краще узгодження між пропозицією та попитом, знижуючи як дефіцит, так і надмірний запас. Наприклад, провідна швейцарська компанія з медичних пристроїв та оптики скоротила інвентаризацію на один день та досягла 15 мільйонів доларів щорічної економії. Штучний інтелект навіть може виділити, де перезбалансування інвентаризації по регіонах може покращити рівень обслуговування або скоротити витрати на транспортування.
4. Зниження тертя через автоматизацію та доповнення
   Штучний інтелект дозволяє краще співробітництво, забезпечуючи спільні, реальні дані, які узгоджують команди по логістиці, закупівлях, фінансах та обслуговуванню клієнтів. З єдиною точкою зору на операції, організації можуть координувати реакції більш ефективно та приймати швидші, спільні рішення. Коли штучний інтелект повністю інтегрований, він діє як співпілот — скорочуючи витрати на ланцюжки постачання та логістику до 15% за рахунок оптимізації, звільняючи команди для стратегічної, міжфункціональної роботи. Наприклад, американський рітейлер з домашніх товарів використав штучний інтелект для збільшення часу реакції на винятки на 72%, показуючи, наскільки ефективним штучний інтелект може бути для координації зусиль.

Впровадження штучного інтелекту на практиці: дорожня карта до розумнішої ланцюжки постачання

Майбутнє управління ланцюжками постачання полягає в поєднанні людського судження з машинними інсайтами. Штучний інтелект не замінить досвід і інтуїцію фахівців ланцюжків постачання, але може посилити їхній вплив. Виділяючи приховані закономірності, передбачаючи ризики та покращуючи швидкість і якість рішень, штучний інтелект дозволяє командам діяти більш проактивно.

Але використання потенціалу штучного інтелекту вимагає не тільки впровадження нової технології. Це вимагає стратегічної узгодженості, вдумливої реалізації та культури, яка готова до змін. Для організацій, які хочуть побудувати більш адаптивні та стійкі операції, тут три основні кроки для успішного впровадження штучного інтелекту:

1. Почніть з фокусованого випадку використання
   Натомість спробуйте змінити всю ланцюжку постачання, почніть з визначеної проблеми, яку штучний інтелект добре підходить для вирішення, наприклад, покращення точності прибуття, оптимізації оброблення винятків або оптимізації розподілу інвентаризації. Перші перемоги допомагають будувати довіру, виправдовувати подальші інвестиції та створювати імпульс.
2. Забезпечте готовність даних
   Штучний інтелект процвітає на своєчасних, структурованих та інтегрованих даних. Перед масштабуванням переконайтеся, що основна керування даними знаходиться на місці. Це означає стандартизацію входів, розбиття даних на сегменти та покращення видимості по всім системам. З міцною інфраструктурою даних ви можете очікувати, що ваші моделі будуть більш надійними та впливовими.
3. Включіть міжфункціональні команди
   Успішне впровадження штучного інтелекту не тільки про алгоритми; це про людей. Усі, від операцій, ІТ, аналізу та бізнес-користувачів, повинні бути включені на початку. Коли люди працюють разом над розробкою, це забезпечує, що моделі штучного інтелекту не тільки точні, а й інтерпретовані, легкі у використанні та вписуються в реальні робочі процеси.

Коли ці елементи поєднуються, штучний інтелект стає практичною, вбудованою частиною процесів прийняття рішень. Ці рішення не тільки рішення ланцюжків постачання; це бізнес-рішення, які впливають на баланси. Організації, які скористаються можливостями штучного інтелекту — діючи на основі даних у режимі реального часу з впевненістю, послідовністю та у великому масштабі — будуть лідерами. З правильною основою штучний інтелект може допомогти ланцюжкам постачання еволюціонувати від реактивних до стійких, готових до будь-яких викликів, які можуть виникнути.