Обзор ИИ в управлении цепочкой поставок

Компании все чаще используют искусственный интеллект для оптимизации потока товаров — от выбора источника поставки сырья до производства и поставки — чтобы повысить эффективность их работы. Цепочки поставок сложны, и управление ими требует значительного времени и усилий разных групп в рамках бизнеса, включая закупки, контроль качества и производство. Но с увеличением доступности решений для управления цепочкой поставок на базе ИИ компании любого размера теперь имеют доступ к революционным инструментам для оптимизации процессов и получения более глубокого представления о данных цепочек поставок.

ИИ в сценариях использования управления цепочкой поставок

Компании по-разному используют ИИ в управлении цепочкой поставок. Вот лишь несколько примеров:

• Автоматизация и мониторинг множества отдельных задач и коммуникаций, необходимых для перемещения ресурсов между различными звеньями цепочки поставок. Например, цифровые ассистенты или копилоты ИИ могут упростить рутинную коммуникацию за счет автоматического ответа на запросы поставщиков, подтверждения заказов и обновления статусов доставки для эффективной оптимизации коммуникации и сокращения задержек процессов.
• Использование алгоритмов машинного обучения для анализа больших объемов данных из различных источников в реальном времени, выявления закономерностей и аномалий, которые могут указывать на потенциальные задержки или узкие места.
• Оптимизация операций логистической цепочки за счет автоматизации создания заказов на закупку и управления ими, мониторинга хода поставок, уведомления затрагиваемых сторон о потенциальных проблемах и динамической корректировки уровней запасов.

Как ИИ работает в управлении цепочкой поставок?

В управлении цепочкой поставок используется широкий спектр технологий ИИ, включая автоматизацию процессов, алгоритмы оптимизации, модели машинного обучения на основе данных и генеративный ИИ. В то время как некоторые приложения ИИ обучаются на обширных наборах данных с различных этапов логистической цепочки, другие используют предварительно определенные правила или математические модели. После внедрения эти системы могут анализировать закономерности, оптимизировать процессы и предоставлять ценную информацию для улучшения процесса принятия решений.

Прежде чем ознакомиться с конкретными механизмами и примерами искусственного интеллекта в управлении цепочкой поставок, давайте рассмотрим некоторые типы данных, с которыми системы ИИ управления цепочкой поставок часто работают:

• Данные запасов: уровни запаса в реальном времени, точки заказа и местоположения склада
• Данные об эффективности поставщиков: записи о надежности поставщиков, сроках поставки и проблемах с качеством
• Данные логистики и транспортировки: маршруты транспортировки, расход топлива, сроки поставки и транспортные затраты
• Данные о потребностях клиентов: заказы клиентов, возвраты, предпочтения и сезонные тенденции
• Данные о погоде и дорожном движении: внешние данные, такие как погодные условия и модели движения
• Данные о производстве и оборудовании: продуктивное время, графики техобслуживания и производительность оборудования
• Данные затрат поставщика: затраты на сырье, отгрузку и рабочую силу
• Данные датчиков IoT: температура, влажность или статус оборудования с устройств Интернета вещей (IoT) на складах, грузовиках и заводах
• Рыночные и экономические данные: макроэкономические показатели, такие как цены на сырьевые товары и рыночные тенденции
• Данные законодательства и соответствия: данные, связанные с торговыми предписаниями, экологическим соответствием и стандартами безопасности

Разнообразие и объем этих данных могут быть огромными, но многие компании используют специализированные решения на базе ИИ, чтобы помочь им более эффективно анализировать их. Это дает четкое и целостное представление о том, что происходит в цепочке поставок компании, чем это возможно (или доступно по цене) с помощью только систем без ИИ.

Примеры искусственного интеллекта в управлении цепочкой поставок

Повышение эффективности операций горнодобывающей промышленности

Искусственный интеллект используется для преобразования ранних этапов логистической цепочки горнодобывающей промышленности за счет повышения эффективности и надежности. Анализируя данные датчиков от критически важного оборудования, такого как грузовики и буры, искусственный интеллект может обучаться на основе исторических данных для прогнозирования потенциальных отказов оборудования, позволяя специалистам по техобслуживанию вмешиваться до возникновения неисправностей. А ИИ оптимизирует маршруты автономных транспортных систем (AHS) в режиме реального времени, гарантируя, что грузовики следуют по наиболее эффективным путям и сохраняют топливо.

Оптимизация управления складами

Компании значительно расширяют управление складскими запасами с помощью ИИ. Анализируя огромные объемы данных о заказах клиентов, уровнях запасов и перемещении продуктов, системы ИИ точно прогнозируют спрос и обеспечивают оптимальный уровень запасов. Кроме того, аналитика на основе ИИ помогает компаниям реорганизовывать структуры складов, чтобы максимизировать эффективность использования пространства и сократить время извлечения, в конечном итоге ускоряя выполнение заказов и повышая общую операционную эффективность.

Оптимизация логистики

Логистические компании используют системы с поддержкой ИИ для оптимизации маршрутов доставки. Эти системы анализируют такие данные, как информация о пакете, места доставки, модели движения и погодные условия, чтобы определить наиболее эффективные маршруты в реальном времени. Эта технология позволяет экономить миллионы миль езды в год, снижая расход топлива и эксплуатационные затраты, повышая надежность и предсказуемость сроков доставки.

10 преимуществ ИИ в управлении цепочкой поставок

Внедрение технологий ИИ в управлении цепочкой поставок предоставляет множество преимуществ, повышающих эффективность, снижающих затраты и повышающих общую эффективность. Однако управление рисками, соблюдение нормативных требований и другие менее очевидные аспекты цепочки поставок также имеют значительные преимущества, которые могут оказать существенное влияние на итоговые показатели бизнеса и способность быть конкурентоспособными.

Преимущества внедрения технологий ИИ в управлении цепочкой поставок:

1. Повышение эффективности: автоматизация рутинных повторяющихся задач сокращает время и усилия, необходимые для управления операциями логистической цепочки, позволяя кадровым ресурсам сосредоточиться на более стратегических действиях
2. Повышение надежности оборудования. Прогнозные решения для технического обслуживания предупреждают команды, когда оборудование нуждается в обслуживании и даже могут динамически корректировать производственные графики, отражая простои оборудования, чтобы обеспечить бесперебойное выполнение операций
3. Более взвешенное принятие решений. Аналитика в реальном времени и прогнозная аналитика позволяют компаниям быстро и эффективно принимать обоснованные решения в ответ на меняющиеся рыночные условия и мировые события
4. Повышение точности. Автоматизация ввода данных вручную, подверженного ошибкам, и предоставление более глубокого анализа для помощи в прогнозировании спроса — это всего два способа использования искусственного интеллекта для устранения ошибок и улучшения процесса принятия решений людьми.
5. Оборудование и эффективность персонала. Такие технологии, как цифровые двойники, позволяют компаниям оптимизировать компоновку объектов с помощью 3D-виртуального моделирования и генеративного искусственного интеллекта в цепочке поставок (например, копилоты) могут помочь сотрудникам быстрее находить ресурсы, необходимые для выполнения работы
6. Управление поставщиками: использование искусственного интеллекта для анализа показателей эффективности поставщиков, сравнения цен и предоставления рекомендаций по выбору поставщиков помогают компаниям обеспечивать выгодные условия и оптимизировать процессы закупок, сокращая время и затраты
7. Управление рисками. Прогнозирование и выявление потенциальных рисков, таких как сбои поставщиков или колебания рынка, позволяет компаниям разрабатывать планы действий на случай непредвиденных обстоятельств и повышать устойчивость цепочки поставок
8. Масштабируемость. Сервисы облачных вычислений на базе ИИ увеличиваются или уменьшаются по мере необходимости, позволяя компаниям управлять большими объемами данных и более сложными сетями цепочек поставок по запросу
9. Соблюдение требований устойчивого развития: мониторинг воздействия цепочки поставок на окружающую среду и принятие мер по снижению воздействия помогают компаниям достигать целей устойчивого развития, соблюдать нормативные требования и быть хорошими корпоративными гражданами
10. Полная прозрачность: улучшенные ИИ отслеживание и прозрачность по всей цепочке поставок могут помочь заблаговременно обнаружить задержки и узкие места, позволяя компаниям быстро принимать корректирующие меры

5 проблем ИИ в управлении цепочкой поставок

Внедрение ИИ в управлении цепочкой поставок не обойдется без проблем, но они не являются непреодолимыми при проведении исследований и планировании:

1. Проблемы с данными. Неточные или нерелевантные данные могут помешать моделям ИИ предоставлять надежные аналитические данные и рекомендации, затрудняя получение значимой и полезной информации
2. Возможности и применимость. Неполное понимание возможностей ИИ и их применимости может усложнить процесс идентификации, определения объема, расстановки приоритетов и оценки затрат/преимуществ сценариев использования ИИ
3. Регламент: новые и меняющиеся нормативные требования, направленные на устранение этических последствий ИИ, конфиденциальности и проблем безопасности, требуют от компаний внедрения четких инструкций по ответственному использованию ИИ
4. Организационная готовность. Многие организации по-прежнему работают с устаревшими и локальными системами, которые не могут мгновенно интегрироваться с решениями на базе генеративного ИИ, создавая проблемы взаимодействия и внедряя аспекты безопасности для защиты конфиденциальных данных
5. Человеческий элемент. Сопротивление изменениям может замедлить освоение ИИ; компании должны убедить команды внедрить новые инструменты, а также обеспечить «человека в цикле», чтобы системы ИИ всегда контролировались людьми

ИИ в управлении цепочкой поставок для различных отраслей

Конкретная роль решений на базе ИИ и предоставляемые ими преимущества различаются в разных отраслях. Вот несколько отраслевых примеров:

Розничная торговля: отслеживание тенденций продаж и прогнозирование спроса, предотвращение избытка запасов или дефицита популярных товаров, таких как одежда, электроника и бакалейные товары. Розничные продавцы также используют искусственный интеллект для оптимизации закупок, помогая вести переговоры с поставщиками.

Продукты питания и напитки: помогают управлять скоропортящимися товарами, анализируя условия хранения и оптимизируя маршруты доставки. Компании используют искусственный интеллект для прогнозирования спроса на такие продукты, как молочные продукты или производство, обеспечивая их своевременное пополнение, сокращая отходы.

Электронная коммерция: оптимизация выполнения заказов за счет оптимизации и автоматизации складских операций для ускорения поставок и сокращения числа ошибок. Такие компании, как Amazon, используют искусственный интеллект для управления складскими роботами и парками доставки, повышая эффективность.

Автомобильная промышленность: оптимизация производства в автомобильной промышленности за счет автоматизации заказов на поставку и управления глобальными сетями поставщиков. Использование искусственного интеллекта позволяет заводам иметь правильные компоненты, такие как шины и двигатели, без хранения избыточных запасов.

Здравоохранение: позволяет фармацевтическим компаниям отслеживать поток лекарств и медицинского оборудования, прогнозируя спрос на критически важные товары. Это помогает больницам и аптекам оставаться в запасе с спасательными средствами, такими как вакцины и хирургические инструменты.

Модные товары: прогнозирование тенденций в стилях и оптимизация цепочек поставок для удовлетворения сезонного спроса. Компании используют искусственный интеллект для управления всеми аспектами, от выбора поставщиков ткани до их распространения, чтобы последние коллекции своевременно попадали в розничные магазины и онлайн-платформы.

Как ИИ в управлении цепочкой поставок может повысить экологичность

Искусственный интеллект оказывается полезным инструментом, помогающим компаниям сделать цепочки поставок более экологичными за счет оптимизации процессов, сокращения отходов и повышения эффективности ресурсов. Пожалуй, самым знакомым примером является планирование поездок с помощью ИИ для оптимизации маршрутов транспортировки на основе данных о движении, погоде и мэппинге, что помогает сократить расход топлива. А инструменты прогнозной аналитики не только помогают розничным продавцам закупать нужные товары в нужных местах и в нужное время, но и позволяют сократить перепроизводство, минимизировать избыток запасов и предотвратить ненужные отходы — все ключевые факторы устойчивости цепочки поставок.

В управлении поставщиками инструменты ИИ помогают компаниям выявлять поставщиков, придерживающихся устойчивых практик, обеспечивая ответственный выбор источников материалов. Отслеживая влияние поставщиков на окружающую среду и помечая отклонения от целей устойчивого развития, компании могут поддерживать этичные и устойчивые партнерские отношения по всей цепочке поставок.

ИИ для решений для управления цепочкой поставок: как подготовиться

Внедрение решений для управления цепочкой поставок на базе ИИ требует тщательного планирования. Первым шагом является аудит текущих процессов, чтобы узнать, где ИИ может добавить максимальную ценность. Например, важно понимать, где уже существуют узкие места или неэффективность, которые могут быть относительно легко устранены с помощью ИИ. Определив эти области, компании могут заложить основу для более комплексных решений на базе ИИ, включая определение целесообразности создания собственного решения или использования готовых к использованию опций.

Далее компании должны очищать свои данные. Искусственный интеллект полагается на высококачественные и точные данные для корректной работы, поэтому важно собрать нужные данные и сделать их доступными для приложений ИИ, которые будут их использовать. Обучение сотрудников также критически важно, поскольку им необходимо понимать, как работают инструменты ИИ и как использовать их для повышения производительности.

Пожалуй, самой важной частью подготовки вашей цепочки поставок к ИИ является наличие четкой стратегии и маршрутной карты. Внедрение сразу нескольких решений на базе ИИ может оказаться нецелесообразным, поэтому наличие плана, описывающего последовательность шагов, вместе с реалистичным графиком позволит осуществить более плавное внедрение.

Контрольный список подготовки ИИ

Аудит текущих процессов

• Выявление неэффективности, узких мест или повторяющихся задач: проверка ключевых областей цепочки поставок (запасы, логистика, производство) для выявления замедлений, ошибок или трудоемких задач. Приоритизация процессов, требующих много времени или подверженных человеческим ошибкам
• Оцените, какие области могут извлечь максимальную пользу из решений на базе ИИ. Сосредоточьтесь на таких наиболее важных областях, как прогнозирование спроса, управление запасами и оптимизация логистики, где искусственный интеллект повышает скорость, точность и экономию затрат

Оценка готовности данных

• Подтверждение чистоты, точности и актуальности данных: регулярный аудит данных для устранения дублирования, исправления ошибок и обеспечения непротиворечивости данных на разных платформах
• Организация и хранение данных в мультимодальной базе данных. Различные формы ИИ используют разные типы данных, поэтому полезно организовать и хранить данные в мультимодальной базе данных в рамках одной системы для удовлетворения этих различных потребностей

Определение измеримых целей

• Определите четкие цели для внедрения ИИ: установите конкретные цели, такие как сокращение ошибок в заказах на 20% или сокращение времени доставки на 15% — привязка этих целей к KPI цепочки поставок
• Согласование целей ИИ с более широкими бизнес-стратегиями: обеспечение реализации инициатив ИИ для поддержки общих бизнес-целей, таких как повышение удовлетворенности клиентов или снижение воздействия на окружающую среду

Аудит текущих процессов

• Выявление неэффективности, узких мест или повторяющихся задач: проверка ключевых областей цепочки поставок (запасы, логистика, производство) для выявления замедлений, ошибок или трудоемких задач. Приоритизация процессов, требующих много времени или подверженных человеческим ошибкам
• Оцените, какие области могут извлечь максимальную пользу из решений на базе ИИ. Сосредоточьтесь на таких наиболее важных областях, как прогнозирование спроса, управление запасами и оптимизация логистики, где искусственный интеллект повышает скорость, точность и экономию затрат

Оценка готовности данных

• Подтверждение чистоты, точности и актуальности данных: регулярный аудит данных для устранения дублирования, исправления ошибок и обеспечения непротиворечивости данных на разных платформах
• Организация и хранение данных в мультимодальной базе данных. Различные формы ИИ используют разные типы данных, поэтому полезно организовать и хранить данные в мультимодальной базе данных в рамках одной системы для удовлетворения этих различных потребностей

Определение измеримых целей

• Определите четкие цели для внедрения ИИ: установите конкретные цели, такие как сокращение ошибок в заказах на 20% или сокращение времени доставки на 15% — привязка этих целей к KPI цепочки поставок
• Согласование целей ИИ с более широкими бизнес-стратегиями: обеспечение реализации инициатив ИИ для поддержки общих бизнес-целей, таких как повышение удовлетворенности клиентов или снижение воздействия на окружающую среду

Разработка стратегии и маршрутной карты ИИ

• Приоритизация проектов ИИ на основе влияния и выполнимости: оценка потенциальных проектов ИИ путем оценки их окупаемости инвестиций и простоты внедрения, а также начало с проектов, обеспечивающих быстрое получение результатов
• Разработка графика поэтапного развертывания ИИ: разделение внедрения ИИ на фазы с акцентом на области с самым высоким потенциалом сокращения затрат или повышения эффективности

Инвестируйте в правильные инструменты и технологии

• Определите, подходят ли готовые или пользовательские решения для вас: на рынке имеется множество готовых решений на базе ИИ для сценариев использования цепочек поставок, поэтому оцените, удовлетворят ли они ваши потребности, прежде чем инвестировать в пользовательское решение
• Выберите платформы или инструменты ИИ, соответствующие потребностям вашей цепочки поставок: рассмотрите такие инструменты, как прогнозная аналитика для прогнозирования спроса, машинное обучение для оптимизации маршрутов и компьютерное видение контроля качества
• Убедитесь, что системы могут масштабироваться по мере роста потребностей в ИИ: выбирайте облачные платформы, способные справляться с растущей загрузкой данных и расширяться по мере роста сложности цепочки поставок

Обучение персонала

• Организуйте обучение инструментам ИИ и их интеграции в ежедневные рабочие процессы. Предлагайте сотрудникам практическое обучение знанию интерфейсов ИИ и их ролей в управлении системами
• Стимулирование сотрудничества между системами ИИ и человеческим опытом: развивайте культуру, в которой сотрудники используют аналитику ИИ для принятия более взвешенных решений, а не для замены суждений людей

Мониторинг и корректировка

• Постоянная оценка эффективности ИИ и корректировка: регулярное отслеживание влияния ИИ на ключевые показатели (такие как экономия затрат, скорость) и, при необходимости, настройка алгоритмов
• Используйте аналитику на основе данных для уточнения стратегий ИИ и получения максимальных результатов. Используйте аналитику в реальном времени для постоянной оптимизации систем ИИ и выявления новых возможностей для улучшения

Подробнее