Tekoäly toimitusketjun hallinnan yleisnäkymässä

Yritykset käyttävät yhä enemmän tekoälyä optimoidakseen tavaravirran – raaka-aineiden hankinnasta valmistukseen ja toimitukseen – auttaakseen niitä toimimaan tehokkaammin. Toimitusketjut ovat monimutkaisia, ja niiden hallinta vaatii paljon aikaa ja vaivaa yrityksen eri tiimeiltä, kuten hankinnasta, laadunvarmistuksesta ja tuotannosta. Mutta kun tekoälyyn perustuvien toimitusketjun hallintaratkaisujen saatavuus lisääntyy, kaikenkokoisilla yrityksillä on nyt käytössään muutostyökaluja, joiden avulla ne voivat sekä parantaa prosessejaan että saada syvällisempää tietoa toimitusketjujensa tiedoista.

Tekoäly toimitusketjun hallinnan käyttötapauksissa

Yritykset käyttävät tekoälyä toimitusketjun hallinnassa eri tavoin. Tässä on vain muutamia esimerkkejä:

• Automatisoidaan ja seurataan monia yksittäisiä tehtäviä ja viestintää, joita tarvitaan resurssien siirtämiseen toimitusketjun eri lenkkien välillä. Esimerkiksi digitaaliset avustajat tai tekoälykopterit voivat helpottaa rutiininomaista viestintää vastaamalla automaattisesti toimittajan kyselyihin, vahvistamalla tilaukset ja päivittämällä toimituksen tilat viestinnän tehostamiseksi ja prosessin viiveiden vähentämiseksi.
• Koneoppimisalgoritmien avulla analysoidaan reaaliaikaisesti valtavia määriä dataa eri lähteistä ja tunnistetaan malleja ja poikkeamia, jotka voivat viitata mahdollisiin viivästyksiin tai pullonkauloihin.
• Tehostetaan toimitusketjun toimintoja automatisoimalla ostotilausten luonti ja hallinta, seuraamalla lähetyksen etenemistä, ilmoittamalla asianosaisille mahdollisista ongelmista ja mukauttamalla varastotasoja dynaamisesti.

Miten tekoäly toimii toimitusketjun hallinnassa?

Toimitusketjun hallinnassa käytetään monenlaisia tekoälyteknologioita, kuten prosessien automatisointia, optimointialgoritmeja, dataan perustuvia koneoppimismalleja ja generatiivista tekoälyä. Joissakin tekoälysovelluksissa opetetaan laajoja tietojoukkoja eri toimitusketjun vaiheista, kun taas toiset käyttävät ennalta määritettyjä sääntöjä tai matemaattisia malleja. Kun nämä järjestelmät on otettu käyttöön, ne voivat analysoida malleja, optimoida prosesseja ja tarjota tietoja päätöksenteon tehostamiseksi.

Ennen kuin tutustumme tekoälyn erityisiin mekanismeihin ja esimerkkeihin toimitusketjun hallinnassa, ymmärrämme hetken erityyppisiä tietoja, joiden kanssa toimitusketjun hallinnan tekoälyjärjestelmät usein toimivat:

• Varastotiedot: reaaliaikaiset varastosaldot, tilauspisteet ja varastopaikat
• Toimittajan suorituskykytiedot: toimittajan luotettavuustietueet, toimitusajat ja laatuongelmat
• Logistiikka- ja kuljetustiedot: Toimitusreitit, polttoaineen käyttö, toimitusajat ja kuljetuskustannukset
• Asiakastarvetiedot: asiakastilaukset, palautukset, preferenssit ja sesonkitrendit
• Sää- ja liikennetiedot: Ulkoiset tiedot, kuten sääolosuhteet ja liikennetavat
• Tuotanto- ja konetiedot: Käyttöaika, huoltoaikataulut ja laitteiden suorituskyky
• Toimittajan kustannustiedot: raaka-aine-, lähetys- ja työvoimakustannukset
• IoT-anturitiedot: Lämpötila, kosteus tai laitteiden tila esineiden internetin (IoT) laitteista varastoissa, kuorma-autoissa ja tehtaissa
• Markkina- ja taloustiedot: Makrotaloudelliset indikaattorit, kuten hyödykkeiden hinnat ja markkinatrendit
• Sääntely- ja vaatimustenmukaisuustiedot: Kauppamääräyksiin, ympäristömääräysten noudattamiseen ja turvallisuusstandardeihin liittyvät tiedot

Näiden tietojen monimuotoisuus ja määrä voivat olla valtavia, mutta monet yritykset käyttävät erikoistuneita tekoälyratkaisuja, joiden avulla ne voivat analysoida tietoja tehokkaammin. Tämä antaa suuremman kuvan, kokonaisvaltaisen kuvan siitä, mitä yrityksen toimitusketjussa tapahtuu, kuin on mahdollista (tai edullista) käyttämällä pelkästään muita kuin tekoälyjärjestelmiä.

Esimerkkejä tekoälystä toimitusketjun hallinnassa

Kaivostoiminnan tehostaminen

Tekoälyä käytetään kaivosteollisuuden toimitusketjun alkuvaiheiden muuttamiseen parantamalla sekä tehokkuutta että luotettavuutta. Analysoimalla kriittisten laitteiden, kuten kuorma-autojen ja porausten, anturitietoja tekoäly voi oppia historiallisista tiedoista ja ennustaa mahdollisia laitevikoja, jolloin kunnossapitoryhmät voivat puuttua asiaan ennen kuin katkoksia tapahtuu. Tekoäly optimoi autonomisten kuljetusjärjestelmien (AHS) reitit reaaliajassa varmistaen, että kuorma-autot noudattavat tehokkaimpia reittejä ja säästävät polttoainetta.

Varastonhallinnan optimointi

Yritykset tehostavat merkittävästi varastonhallintaa tekoälyn avulla. Analysoimalla suuria määriä asiakastilausten, varastotasojen ja tuotetapahtumien tietoja tekoälyjärjestelmät ennustavat tarpeen tarkasti ja varmistavat optimaaliset varastotasot. Tekoälypohjaisten analyysien avulla yritykset voivat lisäksi järjestää varastoasettelut uudelleen maksimoidakseen tilan tehokkuuden ja lyhentääkseen hakuaikoja, mikä viime kädessä nopeuttaa tilausten toteutusta ja parantaa yleistä operatiivista tehokkuutta.

Logistiikan optimointi

Logistiikkayritykset käyttävät tekoälyä tukevia järjestelmiä toimitusreittien optimointiin. Nämä järjestelmät analysoivat tietoja, kuten pakettitietoja, toimituspaikkoja, liikennemalleja ja sääolosuhteita, jotta voidaan tunnistaa tehokkaimmat reitit reaaliajassa. Tämä tekniikka säästää miljoonia kilometrejä ajoa vuosittain, mikä vähentää polttoaineen kulutusta ja käyttökustannuksia ja parantaa toimitusaikojen luotettavuutta ja ennustettavuutta.

10 tekoälyn hyötyä toimitusketjun hallinnassa

Tekoälyteknologioiden käyttöönotto toimitusketjun hallinnassa tarjoaa erilaisia hyötyjä, jotka parantavat tehokkuutta, vähentävät kustannuksia ja parantavat kokonaistehokkuutta. Riskienhallinnasta, vaatimusten noudattamisesta ja muista vähemmän ilmeisistä toimitusketjun näkökohdista on kuitenkin myös hyötyä, millä voi olla merkittäviä vaikutuksia yritysten lopputulokseen ja kilpailukykyyn.

Tekoälyteknologioiden käyttöönoton hyötyjä toimitusketjun hallinnassa ovat:

1. Tehostettu tehokkuus: Rutiinien ja toistuvien tehtävien automatisointi vähentää toimitusketjun toimintojen hallintaan tarvittavaa aikaa ja vaivaa, jolloin henkilöstöresurssit voivat keskittyä strategisempiin toimintoihin
2. Parempi laitteiden luotettavuus: Ennakoivat kunnossapitoratkaisut hälyttävät tiimejä, kun koneet tarvitsevat huoltoa ja voivat jopa säätää tuotantoaikatauluja dynaamisesti laitteiden seisokkiajan mukaan, jotta toiminta sujuu sujuvasti
3. Älykkäämpi päätöksenteko: Reaaliaikaiset tiedot ja ennakoiva analytiikka antavat yrityksille mahdollisuuden tehdä tietoon perustuvia päätöksiä nopeasti ja tehokkaasti vastauksena muuttuviin markkinaolosuhteisiin ja maailman tapahtumiin
4. Parempi tarkkuus: Virhealttiiden manuaalisten tietojen syötön automatisointi ja tarveennusteiden syvällisempi hyödyntäminen ovat vain kaksi tapaa, joilla tekoälyä voidaan käyttää virheiden poistamiseen ja inhimillisen päätöksenteon tehostamiseen.
5. Toimitilojen ja työvoiman tehokkuus: digitaalisten kaksosten kaltaisten teknologioiden avulla yritykset voivat optimoida tilojen asetteluja 3D-virtuaalimallinnuksella ja generatiivisen tekoälyn toimitusketjussa – kuten kopilotit – auttaa työntekijöitä löytämään tarvitsemansa resurssit nopeammin työtehtäviensä suorittamiseen
6. Toimittajien hallinta: tekoälyn avulla voidaan analysoida toimittajien suorituskykymittareita, suorittaa hintavertailuja ja antaa suosituksia toimittajien valinnalle, mikä auttaa yrityksiä varmistamaan suotuisat ehdot ja virtaviivaistamaan hankintaprosesseja, mikä vähentää aikaa ja kustannuksia
7. Riskienhallinta: Ennakoimalla ja tunnistamalla mahdollisia riskejä, kuten toimittajien toimintahäiriöitä tai markkinoiden vaihteluja, yritykset voivat laatia varautumissuunnitelmia ja vahvistaa toimitusketjun häiriönsietokykyä
8. Skaalautuvuus: pilvipohjaiset tekoälylaskentapalvelut skaalautuvat, kun yritykset tarvitsevat niitä, jolloin ne voivat hallita suurempia tietomääriä ja monimutkaisempia toimitusketjuverkkoja tarvittaessa
9. Kestävän kehityksen noudattaminen: toimitusketjun ympäristövaikutusten seuranta – ja vaikutusten vähentäminen – auttaa yrityksiä saavuttamaan kestävän kehityksen tavoitteensa, täyttämään lakisääteiset vaatimukset ja olemaan hyviä yrityskansalaisia
10. Päästä päähän -näkyvyys: tekoälyä hyödyntävä seuranta ja läpinäkyvyys koko toimitusketjussa voi auttaa havaitsemaan viiveet ja pullonkaulat varhaisessa vaiheessa, jolloin yritykset voivat ryhtyä nopeasti korjaaviin toimenpiteisiin

5 tekoälyn haastetta toimitusketjun hallinnassa

Tekoälyn käyttöönotto toimitusketjun hallinnassa ei ole ilman haasteita, mutta ne eivät ole ylitsepääsemättömiä tutkimuksen ja suunnittelun kanssa:

1. Tietohaasteet: Epätarkat tai merkityksettömät tiedot voivat estää tekoälymalleja tarjoamasta luotettavia analyyseja ja suosituksia, mikä vaikeuttaa merkityksellisten ja käytännöllisten analyysien johtamista
2. Pätevyys ja sovellettavuus: Tekoälyominaisuuksien ja niiden sovellettavuuden puutteellinen ymmärtäminen voi vaikeuttaa tekoälyn käyttötapausten tunnistamis-, laajuusmääritys-, priorisointi- ja arviointiprosessia
3. Säädökset: Uudet ja kehittyvät määräykset, joilla pyritään puuttumaan tekoälyn eettisiin vaikutuksiin, yksityisyyteen ja turvallisuuteen liittyviin huolenaiheisiin, edellyttävät yrityksiltä selkeitä ohjeita tekoälyn vastuullisesta käytöstä
4. Organisaatiovalmius: Monet organisaatiot toimivat edelleen vanhoilla ja paikallisilla järjestelmillä, jotka eivät välttämättä integroidu välittömästi generatiivisen tekoälyn ratkaisuihin, asettavat yhteentoimivuushaasteita ja tuovat turvallisuusnäkökohtia arkaluonteisten tietojen suojaamiseen
5. Inhimillinen elementti: muutosvastarinta voi hidastaa tekoälyn omaksumista; yritysten on kummankin vakuutettava tiimit omaksumaan uusia työkaluja ja samalla varmistettava, että "ihmisellä on silmukassa", jotta tekoälyjärjestelmissä on aina inhimillistä valvontaa

Tekoäly toimitusketjun hallinnassa eri toimialoilla

Tekoälyratkaisuilla on erityinen rooli ja niiden tarjoamat hyödyt vaihtelevat toimialoittain. Tässä muutamia toimialakohtaisia esimerkkejä:

Vähittäiskauppa: Myyntitrendien seuranta ja kysynnän ennustaminen, suosittujen tuotteiden, kuten vaatteiden, elektroniikan ja elintarvikkeiden, ylivarastoinnin tai vajauksen estäminen. Vähittäiskauppiaat käyttävät tekoälyä myös sujuvoittaakseen hankintaa avustamalla neuvotteluissa toimittajien kanssa.

Ruoka ja juoma: Helpota pilaantuvien tavaroiden hallintaa analysoimalla varastointiolosuhteita ja optimoimalla toimitusreittejä. Yritykset käyttävät tekoälyä ennustaakseen tuotteiden, kuten meijerin tai tuotteiden, kysyntää, varmistaen, että ne täydentyvät ajoissa, mikä vähentää jätettä.

Sähköinen kaupankäynti: Parannetaan tilausten toteutusta optimoimalla ja automatisoimalla varastotoimintoja, jotta toimitukset nopeutuvat ja virheet vähenevät. Amazonin kaltaiset yritykset luottavat tekoälyyn varasto-robottien ja toimituskaluston hallinnassa, mikä parantaa tehokkuutta.

Autoteollisuus: Autoteollisuuden tuotannon tehostaminen automatisoimalla toimitustilauksia ja hallinnoimalla globaaleja toimittajaverkostoja. Tekoälyn käyttö mahdollistaa sen, että laitoksilla on oikeat komponentit, kuten renkaat ja moottorit, ilman ylimääräistä varastoa.

Terveydenhuolto: lääkeyritysten mahdollisuus seurata lääkkeiden ja lääkinnällisten laitteiden kulkua ja ennustaa kriittisten tarvikkeiden kysyntää. Tämä auttaa sairaaloita ja apteekkeja pysymään mukana hengenpelastustuotteissa, kuten rokotteissa ja kirurgisissa työkaluissa.

Muoti: Tyylitrendien ennustaminen ja toimitusketjujen optimointi sesonkitarpeen mukaan. Yritykset käyttävät tekoälyä hallinnoidakseen kaikkea kankaiden hankinnasta jakeluun niin, että uusimmat kokoelmat osuvat vähittäiskauppoihin ja verkkoalustoihin ajallaan.

Miten tekoäly toimitusketjun hallinnassa voi parantaa kestävää kehitystä

Tekoäly on osoittautunut hyödylliseksi työkaluksi, joka auttaa yrityksiä tekemään toimitusketjuista kestävämpiä optimoimalla prosesseja, vähentämällä jätettä ja parantamalla resurssitehokkuutta. Ehkä tutuin esimerkki on tekoälymatkan suunnittelu liikenneväylien optimoimiseksi liikenteen, sään ja kartoitustietojen perusteella polttoaineen kulutuksen vähentämiseksi. Ennakoivan analytiikan tekoälytyökalut eivät ainoastaan auta vähittäiskauppiaita varastoimaan oikeita tavaroita oikeisiin paikkoihin ja oikeaan aikaan, vaan ne myös vähentävät ylituotantoa, minimoivat ylimääräisen varaston ja estävät turhaa jätettä – kaikki toimitusketjun kestävyyden avaintekijät.

Toimittajien hallinnassa tekoälytyökalut voivat auttaa yrityksiä tunnistamaan toimittajia, jotka noudattavat kestäviä käytäntöjä ja varmistavat materiaalien vastuullisen hankinnan. Seuraamalla toimittajien ympäristövaikutuksia ja liputtamalla poikkeamia kestävyystavoitteista yritykset voivat ylläpitää eettisiä ja kestäviä kumppanuuksia koko toimitusketjussaan.

Tekoäly toimitusketjun hallintaratkaisuihin: miten valmistaudutaan

Tekoälyn toimitusketjun hallintaratkaisujen toteuttaminen vaatii huolellista suunnittelua. Ensimmäinen vaihe on nykyisten prosessien valvonta, jotta nähdään, mihin tekoäly voi lisätä eniten lisäarvoa. On esimerkiksi tärkeää ymmärtää, missä on jo pullonkauloja tai tehottomuutta, jotka saattavat olla suhteellisen helppoja korjata tekoälyn avulla. Näiden alueiden tunnistamisen jälkeen yritykset voivat alkaa luoda pohjaa kattavammille tekoälyratkaisuille – mukaan lukien sen määrittäminen, onko niiden järkevää rakentaa oma ratkaisunsa vai käyttää valmiita, käyttövalmiita vaihtoehtoja.

Seuraavaksi yritysten pitäisi puhdistaa tietonsa. Tekoäly tarvitsee laadukasta ja tarkkaa tietoa toimiakseen oikein, joten on tärkeää kerätä oikeat tiedot ja saada ne käyttökelpoisten tekoälysovellusten käyttöön. Työntekijöiden kouluttaminen on myös ratkaisevan tärkeää, koska työntekijöiden on ymmärrettävä, miten tekoälytyökalut toimivat ja miten niitä käytetään tuottavuuden parantamiseen.

Ehkä tärkein osa tekoälyn toimitusketjun valmistelua on selkeä strategia ja tiekartta. Ei välttämättä ole käytännöllistä ottaa käyttöön useita tekoälyratkaisuja kerralla, joten suunnitelma, jossa esitetään askelten järjestys ja realistinen aikataulu, tekee toteutuksesta sujuvampaa.

Tekoälyn valmistelun tarkistusluettelo

Tarkastuksen nykyiset prosessit

• Tunnista tehottomuudet, pullonkaulat tai toistuvat tehtävät: Tarkista toimitusketjun keskeiset alueet (varasto, logistiikka, tuotanto), jotta voit havaita hidastumiset, virheet tai työläät tehtävät. Priorisoi prosessit, jotka vievät aikaa tai ovat alttiita inhimillisille erehdyksille
• Arvioi, mitkä alueet voisivat hyötyä eniten tekoälyratkaisuista: Keskity suuren vaikutuksen alueisiin, kuten kysynnän ennustamiseen, varastonhallintaan ja logistiikan optimointiin, jossa tekoäly parantaa nopeutta, tarkkuutta ja kustannussäästöjä

Analysoi tietojen valmius

• Varmista, että tietosi ovat puhtaita, tarkkoja ja ajan tasalla: suorita säännöllisiä tietojen tarkastuksia, joilla poistetaan päällekkäisyydet, korjataan virheet ja varmistetaan yhdenmukaisuus eri alustoilla
• Järjestä ja tallenna tietoja multimodaaliseen tietokantaan: Erilaiset tekoälyn muodot kuluttavat erityyppistä dataa, joten on hyödyllistä järjestää ja tallentaa tietoja multimodaaliseen tietokantaan yhdessä järjestelmässä vastaamaan näihin erilaisiin tarpeisiin.

Aseta mitattavissa olevat tavoitteet

• Määritä tekoälyn toteutukselle selkeät tavoitteet: aseta täsmällisiä tavoitteita, kuten tilausvirheiden vähentäminen 20 %:lla tai toimitusaikojen lyhentäminen 15 %:lla – yhdistä nämä tavoitteet toimitusketjun avaintunnuslukuihin
• Kohdista tekoälyn tavoitteet laajempiin liiketoimintastrategioihin: Varmista, että tekoälyaloitteet tukevat liiketoiminnan yleisiä tavoitteita, kuten asiakastyytyväisyyden parantamista tai ympäristövaikutusten vähentämistä

Tarkastuksen nykyiset prosessit

• Tunnista tehottomuudet, pullonkaulat tai toistuvat tehtävät: Tarkista toimitusketjun keskeiset alueet (varasto, logistiikka, tuotanto), jotta voit havaita hidastumiset, virheet tai työläät tehtävät. Priorisoi prosessit, jotka vievät aikaa tai ovat alttiita inhimillisille erehdyksille
• Arvioi, mitkä alueet voisivat hyötyä eniten tekoälyratkaisuista: Keskity suuren vaikutuksen alueisiin, kuten kysynnän ennustamiseen, varastonhallintaan ja logistiikan optimointiin, jossa tekoäly parantaa nopeutta, tarkkuutta ja kustannussäästöjä

Analysoi tietojen valmius

• Varmista, että tietosi ovat puhtaita, tarkkoja ja ajan tasalla: suorita säännöllisiä tietojen tarkastuksia, joilla poistetaan päällekkäisyydet, korjataan virheet ja varmistetaan yhdenmukaisuus eri alustoilla
• Järjestä ja tallenna tietoja multimodaaliseen tietokantaan: Erilaiset tekoälyn muodot kuluttavat erityyppistä dataa, joten on hyödyllistä järjestää ja tallentaa tietoja multimodaaliseen tietokantaan yhdessä järjestelmässä vastaamaan näihin erilaisiin tarpeisiin.

Aseta mitattavissa olevat tavoitteet

• Määritä tekoälyn toteutukselle selkeät tavoitteet: aseta täsmällisiä tavoitteita, kuten tilausvirheiden vähentäminen 20 %:lla tai toimitusaikojen lyhentäminen 15 %:lla – yhdistä nämä tavoitteet toimitusketjun avaintunnuslukuihin
• Kohdista tekoälyn tavoitteet laajempiin liiketoimintastrategioihin: Varmista, että tekoälyaloitteet tukevat liiketoiminnan yleisiä tavoitteita, kuten asiakastyytyväisyyden parantamista tai ympäristövaikutusten vähentämistä

Muodosta tekoälystrategia ja etenemissuunnitelma

• Priorisoi tekoälyprojekteja vaikutuksen ja toteutettavuuden perusteella: Arvioi potentiaalisia tekoälyprojekteja arvioimalla niiden sijoitetun pääoman tuotto ja käyttöönoton helppous ja aloita projekteilla, jotka lupaavat nopeita voittoja
• Kehitä aikajana vaiheittaiselle tekoälyn käyttöönotolle: katkaise tekoälyn käyttöönotto vaiheittain keskittyen ensin alueisiin, joilla on suurimmat mahdollisuudet vähentää kustannuksia tai parantaa tehokkuutta

Investoi oikeisiin työkaluihin ja teknologiaan

• Määritä, ovatko valmiiksi luodut tai räätälöidyt ratkaisut sinulle sopivia: Markkinoilla on joukko valmiita tekoälyratkaisuja toimitusketjun käyttötapauksia varten, joten arvioi, täyttääkö jokin ratkaisu tarpeesi ennen kuin investoit mukautettuun ratkaisuun
• Valitse tekoälyalustat tai -työkalut, jotka vastaavat toimitusketjun tarpeita: ota huomioon työkalut, kuten ennakoivat analyysit kysynnän ennustamista varten, koneoppiminen reitin optimointia varten ja tietokoneen visio laadunvalvonnassa
• Varmista, että järjestelmät voivat skaalautua tekoälytarpeidesi kasvaessa: valitse pilvipohjaisia alustoja, jotka pystyvät käsittelemään lisääntyviä tietokuormia ja laajenemaan toimitusketjun kasvaessa monimutkaiseksi

Kouluta henkilöstöäsi

• Tarjoa tekoälytyökaluihin liittyvää koulutusta ja niiden integrointia päivittäisiin työnkulkuihin: Tarjoa henkilöstölle käytännön koulutusta, jotta he ymmärtävät tekoälykäyttöliittymiä ja heidän roolejaan järjestelmien hallinnassa
• Edistetään tekoälyjärjestelmien ja inhimillisen asiantuntemuksen välistä yhteistyötä: Edistetään kulttuuria, jossa työntekijät käyttävät tekoälyanalyyseja päätöksentekonsa tehostamiseen sen sijaan, että korvaisivat inhimillisen harkintansa

Valvo ja mukauta

• Tekoälyn suorituskyvyn jatkuva arviointi ja mukauttaminen: Seuraa säännöllisesti tekoälyn vaikutusta keskeisiin mittareihin (kuten kustannussäästöihin, nopeuteen) ja mitoita algoritmeja tarpeen mukaan
• Käytä dataan perustuvia analyyseja tekoälystrategioiden tarkentamiseen ja tulosten maksimointiin: Hyödynnä reaaliaikaisia analyyseja tekoälyjärjestelmien jatkuvaan optimointiin ja uusien parannusmahdollisuuksien löytämiseen

Lue lisää