AI בסקירת ניהול שרשרת אספקה

עסקים משתמשים יותר ויותר בבינה מלאכותית כדי למטב את זרימת הטובין - החל במיקור של חומרי גלם וכלה בייצור ואספקה - כדי לסייע להם לפעול ביעילות רבה יותר. שרשראות אספקה מורכבות, וניהולם דורש זמן ומאמץ משמעותיים מצוותים שונים בעסק, כולל רכש, QA וייצור. אבל עם הזמינות הגוברת של פתרונות ניהול שרשרת אספקה מאופשרי בינה מלאכותית, לעסקים בכל הגדלים יש גישה לכלים טרנספורמטיביים כדי לשפר את התהליכים שלהם ולקבל תובנות עמוקות יותר על נתוני שרשראות האספקה שלהם.

בינה מלאכותית במקרי שימוש של ניהול שרשרת אספקה

עסקים משתמשים ב-AI בניהול שרשרת אספקה בדרכים שונות. להלן רק כמה דוגמאות:

• אוטומציה ומעקב אחר משימות ותקשורת פרטניות רבות הנחוצות להעברת משאבים בין הקישורים השונים של שרשרת האספקה. לדוגמה, עוזרים דיגיטליים או עותקים של AI יכולים להקל על תקשורת שגרתית על-ידי מענה אוטומטי לשאילתות ספק, אישור הזמנות ועדכון סטאטוסי אספקה כדי לפשט ביעילות את התקשורת ולהפחית עיכובים בתהליך.
• שימוש באלגוריתמים של למידת מכונה כדי לנתח כמויות עצומות של נתונים ממקורות שונים בזמן אמת, זיהוי דפוסים ואנומליות שעלולים להצביע על עיכובים או צווארי בקבוק פוטנציאליים.
• ייעול פעולות שרשרת אספקה על-ידי אוטומציה של יצירה וניהול של הזמנת רכש, ניטור התקדמות משלוח, שליחת הודעה לגורמים מושפעים כאשר עולות בעיות פוטנציאליות והתאמה דינמית של רמות מלאי.

כיצד עובדת בינה מלאכותית בניהול שרשרת אספקה?

נעשה שימוש במגוון רחב של טכנולוגיות בינה מלאכותית בניהול שרשרת אספקה, כולל אוטומציית תהליכים, אלגוריתמים למיטוב, מודלים של למידת מכונה מונחי-נתונים ובינה מלאכותית יצרנית. בעוד שחלק מיישומי הבינה המלאכותית עוברים הכשרה בסטים נרחבים של נתונים משלבים שונים בשרשרת האספקה, אחרים משתמשים בכללים מוגדרים מראש או במודלים מתמטיים. לאחר יישום, מערכות אלה יכולות לנתח דפוסים, למטב תהליכים ולספק תובנות כדי לשפר קבלת החלטות.

לפני שנתקשר למנגנונים הספציפיים ודוגמאות של בינה מלאכותית בניהול שרשרת אספקה, בוא ניקח רגע להבין חלק מסוגי הנתונים השונים שמערכות בינה מלאכותית לניהול שרשרת אספקה עובדות איתם לעתים קרובות:

• נתוני מלאי: רמות מלאי בזמן אמת, נקודות הזמנה מחדש ומיקומי מחסן
• נתוני ביצועי ספק: רשומות מהימנות של ספק, זמני אספקה ובעיות איכות
• נתוני לוגיסטיקה והובלה: נתיבי משלוח, שימוש בדלק, זמני אספקה ועלויות הובלה
• נתוני ביקוש לקוח: הזמנות לקוח, החזרות, העדפות ומגמות עונתיות
• מזג אוויר ונתוני תנועה: נתונים חיצוניים כמו תנאי מזג אוויר ודפוסי תנועה
• נתוני ייצור ומכונות: זמן שימוש יעיל במערכת, לוחות זמנים של אחזקה וביצועי ציוד
• נתוני עלות ספק: עלויות עבור חומרי גלם, משלוח ועבודה
• נתוני חיישן IoT: סטאטוס טמפרטורה, לחות או ציוד מהתקני 'אינטרנט של דברים' (IoT) במחסנים, משאיות ומפעלים
• נתוני שוק וכלכלה: סמנים מקרו כלכליים כגון מחירי סחורות ומגמות שוק
• נתוני תאימות ורגולציה: נתונים הקשורים לתקנות סחר, תאימות סביבתית ותקני בטיחות

המגוון והנפח של נתונים אלה יכול להיות מסיבי, אך עסקים רבים משתמשים בפתרונות AI מיוחדים כדי לסייע להם לנתח אותם ביעילות רבה יותר. זה מספק תמונה גדולה, תצוגה הוליסטית של מה שקורה בשרשרת האספקה של העסק מאשר אפשרי (או בר השגה) באמצעות מערכות שאינן בינה מלאכותית בלבד.

בינה מלאכותית בדוגמאות של ניהול שרשרת אספקה

הפיכת פעולות הכרייה ליעילות יותר

בינה מלאכותית משמשת לשינוי השלבים המוקדמים של שרשרת האספקה של תעשיית הכרייה על-ידי שיפור היעילות והמהימנות שלה. באמצעות ניתוח נתוני חיישן מציוד קריטי כמו משאיות וקידוחים, בינה מלאכותית יכולה ללמוד מנתונים היסטוריים כדי לחזות כשלים פוטנציאליים בציוד, מה שמאפשר לצוותי אחזקה להתערב לפני התרחשות פירוקים. בינה מלאכותית מייעלת את המסלולים של מערכות Haulage אוטונומיות בזמן אמת, ומבטיחה שמשאיות יעקבו אחר הנתיבים היעילים ביותר וישמרו על דלק.

מיטוב ניהול מחסן

עסקים משפרים משמעותית את ניהול המלאי במחסן בעזרת בינה מלאכותית. על-ידי ניתוח כמויות גדולות של נתונים בהזמנות לקוח, רמות מלאי ותנועת מוצרים, מערכות AI מנבאות ביקוש במדויק ומבטיחות רמות מלאי אופטימליות. בנוסף, תובנות מונעות-AI מסייעות לחברות לארגן מחדש פריסות מחסן כדי למקסם את יעילות המרחב ולהפחית זמני אחזור, בסופו של דבר להאיץ את מימוש ההזמנה ולשפר את היעילות התפעולית הכוללת.

מיטוב לוגיסטיקה

חברות לוגיסטיקה משתמשות במערכות מותאמות AI כדי למטב נתיבי אספקה. מערכות אלה מנתחות נתונים כגון מידע על חבילות, מיקומי אספקה, דפוסי תנועה ותנאי מזג אוויר כדי לזהות את המסלולים היעילים ביותר בזמן אמת. טכנולוגיה זו חוסכת מיליוני ק"מ של נהיגה מדי שנה, ומפחיתה את צריכת הדלק והעלויות התפעוליות תוך שיפור האמינות ויכולת החיזוי של זמני האספקה.

10 יתרונות של בינה מלאכותית בניהול שרשרת אספקה

יישום טכנולוגיות בינה מלאכותית בניהול שרשרת אספקה מציע מגוון יתרונות שמשפרים את היעילות, מפחיתים עלויות ומשפרים את היעילות הכוללת. אבל יש גם יתרונות לניהול סיכונים, תאימות והיבטים אחרים של שרשרת אספקה פחות ברורים שיכולים להיות בעלי השפעות גדולות על הקווים התחתונים של העסקים והיכולת להיות תחרותיים.

היתרונות של יישום טכנולוגיות AI בניהול שרשרת אספקה הם:

1. יעילות משופרת: אוטומציה של שגרה, משימות שחוזרות על עצמן מפחיתות את הזמן והמאמץ הנדרש לניהול פעולות שרשרת אספקה, מה שמאפשר למשאבי אנוש להתמקד בפעילויות אסטרטגיות יותר
2. מהימנות ציוד משופרת: צוותי התראה של פתרונות אחזקה תחזיתית כאשר מכונות זקוקות לשירות ואף יכולות להתאים באופן דינמי לוחות זמנים של ייצור כדי לשקף זמן השבתה של ציוד כדי לשמור על תפעול חלק
3. קבלת החלטות חכמה יותר: תובנות בזמן אמת וכלי ניתוח לחיזוי מעצימים עסקים כדי לקבל החלטות מושכלות במהירות וביעילות בתגובה לתנאי שוק ואירועי עולם משתנים
4. דיוק טוב יותר: אוטומציה של הזנת נתונים ידנית נוטה לשגיאות ומתן תובנות מעמיקות יותר לסיוע בחיזוי ביקוש הן רק שתיים מהדרכים שבהן ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי לבטל שגיאות ולהרחיב קבלת החלטות אנושית
5. מתקנים ויעילות כוח עבודה: טכנולוגיות כמו תאומים דיגיטליים מאפשרות לעסקים למטב פריסות מתקנים באמצעות מידול וירטואלי בתלת ממד, ובינה מלאכותית יצרנית בשרשרת אספקה - כמו קופילטוטים - יכולים לסייע לעובדים למצוא את המשאבים שהם צריכים מהר יותר כדי לבצע את העבודות שלהם
6. ניהול ספקים: שימוש ב-AI לניתוח מדדי ביצועי ספק, ביצוע השוואות מחירים ומתן המלצות לבחירת ספקים מסייעת לעסקים להבטיח תנאים מועדפים ולייעל תהליכי רכש, להפחית זמן ועלויות
7. ניהול סיכונים: חיזוי וזיהוי סיכונים פוטנציאליים, כגון כשלים בספקים או תנודות בשוק, מאפשרים לעסקים לפתח תוכניות מגירה ולחזק גמישות בשרשרת האספקה
8. מדרגיות: שירותי מחשוב AI מבוססי ענן מדרגים מעלה או מטה ככל שעסקים זקוקים להם, מה שמאפשר להם לנהל נפחים גדולים יותר של נתונים ורשתות שרשרת אספקה מורכבות יותר לפי דרישה
9. תאימות קיימות: ניטור ההשפעה הסביבתית של שרשרת האספקה שלהם - ונקיטת צעדים לצמצום ההשפעה - מסייעת לעסקים להשיג את יעדי הקיימות שלהם, לעמוד בדרישות הרגולטוריות ולהיות אזרחים תאגידיים טובים
10. נראות מקצה לקצה: מעקב ושקיפות משופרים באמצעות בינה מלאכותית בכל שרשרת האספקה יכולים לסייע באיתור עיכובים וצווארי בקבוק מוקדם, מה שמאפשר לעסקים לנקוט בפעולה מתקנת מהירה

5 אתגרים של בינה מלאכותית בניהול שרשרת אספקה

יישום בינה מלאכותית בניהול שרשרת אספקה הוא לא בלי אתגרים, אבל הם לא ניתנים לביטוח עם מחקר ותכנון:

1. אתגרי נתונים: נתונים לא מדויקים או לא רלוונטיים יכולים לפגוע במודלים של בינה מלאכותית ממתן תובנות והמלצות אמינות, מה שמקשה על גזירת תובנות משמעותיות וניתנות לביצוע
2. יכולת ויישימות: אי הבנה מלאה של יכולות בינה מלאכותית והיישום שלהן יכול לסבך את תהליך הזיהוי, קביעת הטווח, התעדוף והערכת העלות/התועלת של מקרי שימוש בבינה מלאכותית
3. תקנות: תקנות חדשות ומתפתחות שמטרתן לטפל בהשלכות אתיות של בינה מלאכותית, פרטיות ודאגות אבטחה דורשות מחברות ליישם הנחיות ברורות לשימוש האחראי ב-AI
4. מוכנות ארגונית: ארגונים רבים עדיין פועלים עם מערכות מדור קודם ובאתר הלקוח שעשויות לא להשתלב באופן מיידי עם פתרונות AI גנרטיביים, תוך התחזות לאתגרים של יכולת פעולה הדדית והצגת שיקולי אבטחה להגנה על נתונים רגישים
5. אלמנט אנושי: ההתנגדות לשינוי יכולה להאט את אימוץ הבינה המלאכותית; שני העסקים חייבים לשכנע את הצוותים לאמץ כלים חדשים תוך הבטחה שיש "בן אדם בלולאה" כדי להבטיח שלמערכות בינה מלאכותית יהיה תמיד פיקוח אנושי

בינה מלאכותית בניהול שרשרת אספקה עבור תעשיות שונות

התפקידים הספציפיים של פתרונות AI משחקים, והיתרונות שהם מספקים שונים בתעשיות השונות. להלן מספר דוגמאות ייחודיות לתעשייה:

קמעונאות: מעקב אחר מגמות מכירות וחיזוי ביקוש, מניעת מלאי יתר או מחסור בפריטים פופולריים כמו ביגוד, אלקטרוניקה ומצרכים. קמעונאים משתמשים גם בבינה מלאכותית כדי לפשט את הרכש על-ידי סיוע במשא ומתן עם ספקים.

מזון ומשקאות: סיוע בניהול טובין מתכלים על ידי ניתוח תנאי אחסון ומיטוב מסלולי אספקה. עסקים משתמשים ב-AI כדי לחזות ביקוש למוצרים כמו חלב או תוצרת, לוודא שהם מתחדשים בדיוק בזמן, ומפחיתים פסולת.

מסחר אלקטרוני: שיפור מימוש ההזמנה על-ידי מיטוב ואוטומציה של פעולות מחסן כדי לאפשר אספקות מהירות יותר ופחות שגיאות. חברות כמו Amazon מסתמכות על בינה מלאכותית כדי לנהל רובוטי מחסן וציי אספקה, מה שמגביר את היעילות.

רכב: ייעול הייצור בתעשיית הרכב על-ידי אוטומציה של הזמנות אספקה וניהול רשתות ספקים גלובליות. השימוש ב-AI מאפשר לאתרים את הרכיבים הנכונים, כמו צמיגים ומנועים, מבלי להחזיק מלאי עודף.

שירותי בריאות: מתן אפשרות לחברות התרופות לעקוב אחר זרימת התרופות והמכשירים הרפואיים, לחזות ביקוש לאספקה קריטית. זה עוזר לבתי חולים ובתי מרקחת להישאר במלאי עם מוצרים מצילי חיים כמו חיסונים וכלים כירורגיים.

אופנה: חיזוי מגמות סגנון ומיטוב שרשראות אספקה כדי לעמוד בביקוש עונתי. עסקים משתמשים ב-AI כדי לנהל הכול ממיקור אריגים ועד הפצה כך שהאוספים העדכניים ביותר יפגעו בחנויות הקמעונאיות ובפלטפורמות מקוונות בזמן.

כיצד בינה מלאכותית בניהול שרשרת אספקה יכולה לשפר קיימות

בינה מלאכותית מוכיחה שהיא כלי שימושי כדי לסייע לעסקים להפוך את שרשראות האספקה לבנות קיימא יותר על-ידי מיטוב תהליכים, הפחתת פסולת ושיפור יעילות המשאבים. אולי הדוגמה המוכרת ביותר היא תכנון נסיעה של בינה מלאכותית למיטוב נתיבי תחבורה על בסיס נתוני תנועה, מזג אוויר ומיפוי כדי לסייע בהפחתת צריכת הדלק. וכלי AI לניתוח תחזיתי לא רק מסייעים לקמעונאים למלאי את הטובין הנכונים במקומות הנכונים ובזמן הנכון, הם גם משמשים להפחתת ייצור יתר, למזער מלאי עודף ולמנוע פסולת מיותרת - כל גורמי המפתח בקיימות שרשרת האספקה.

בניהול ספקים, כלי AI יכולים לסייע לעסקים לזהות ספקים שעוקבים אחר שיטות עבודה בנות קיימא, מה שמבטיח מיקור אחראי של חומרים. באמצעות ניטור ההשפעה הסביבתית של ספקים וסימון סטיות מיעדי קיימות, חברות יכולות לשמור על שותפויות אתיות ובנות קיימא בכל שרשרת האספקה שלהן.

בינה מלאכותית עבור פתרונות ניהול שרשרת אספקה: כיצד להכין

יישום פתרונות ניהול שרשרת אספקה של בינה מלאכותית נוקט בתכנון זהיר. השלב הראשון הוא ביקורת תהליכים נוכחיים כדי לראות היכן בינה מלאכותית יכולה להוסיף את הערך הרב ביותר. לדוגמה, חשוב להבין היכן כבר קיימים צווארי בקבוק או חוסר יעילות שעשויים להיות קלים יחסית לתיקון עם בינה מלאכותית. לאחר זיהוי אזורים אלה, עסקים יכולים להתחיל להניח את היסודות לפתרונות AI מקיפים יותר - כולל קביעה אם הגיוני עבורם לבנות פתרון משלהם או להשתמש באפשרויות מחוץ למדף, מוכנות לשימוש.

בשלב הבא, עסקים צריכים לנקות את הנתונים שלהם. בינה מלאכותית מסתמכת על נתונים איכותיים ומדויקים כדי לתפקד כראוי, לכן חיוני לאסוף את הנתונים הנכונים ולהפוך אותם לנגישים ליישומי הבינה המלאכותית שישתמשו בהם. הכשרת עובדים היא גם קריטית מכיוון שהעובדים צריכים להבין כיצד כלים של בינה מלאכותית מתפקדים וכיצד להשתמש בהם כדי לשפר את הפרודוקטיביות שלהם.

אולי החלק החשוב ביותר בהכנת שרשרת האספקה שלך עבור בינה מלאכותית הוא קיום אסטרטגיה ברורה ומפת דרכים. ייתכן שלא יהיה זה מעשי ליישם פתרונות בינה מלאכותית מרובים בבת אחת, כך שתוכנית שמתארת את סדר השלבים, יחד עם ציר זמן מציאותי, תעשה ליישום חלק יותר.

רשימת תיוג של הכנת בינה מלאכותית

בצע ביקורת לתהליכים נוכחיים

• זהה חוסר יעילות, צווארי בקבוק או משימות חוזרות: סקור אזורי שרשרת אספקה מרכזיים (מלאי, לוגיסטיקה, ייצור) כדי לזהות איטיות, שגיאות או משימות עתירות עבודה. תעדף תהליכים שצורכים זמן רב או נוטים לטעות אנוש
• העריכו אילו תחומים יכולים להפיק תועלת מרבית מפתרונות בינה מלאכותית: התמקדות בתחומים בעלי השפעה גבוהה כמו חיזוי ביקוש, ניהול מלאי ומיטוב לוגיסטי שבהם בינה מלאכותית משפרת מהירות, דיוק וחיסכון בעלויות

הערך מוכנות נתונים

• אשר שהנתונים שלך נקיים, מדויקים ומעודכנים: בצע ביקורות רגילות של הנתונים שלך כדי להסיר כפילות, לתקן שגיאות ולהבטיח עקביות בין פלטפורמות
• ארגן ואחסן נתונים בבסיס נתונים רב ממדי: צורות שונות של בינה מלאכותית צורכות סוגים שונים של נתונים, לכן כדאי לארגן ולאחסן נתונים בבסיס נתונים רב ממדי בתוך מערכת אחת כדי לענות על צרכים שונים אלה

קבע מטרות ניתנות למדידה

• הגדר יעדים ברורים ליישום בינה מלאכותית: הגדר יעדים ספציפיים כמו הפחתת שגיאות הזמנה ב-20% או קיצוץ בזמני אספקה ב-15% - קשר את היעדים האלה לסמני KPI של שרשרת אספקה
• התאם מטרות AI עם אסטרטגיות עסקיות רחבות יותר: ודא שיוזמות AI תומכות ביעדים עסקיים כוללים, כמו שיפור שביעות רצון הלקוחות או הפחתת ההשפעה הסביבתית

בצע ביקורת לתהליכים נוכחיים

• זהה חוסר יעילות, צווארי בקבוק או משימות חוזרות: סקור אזורי שרשרת אספקה מרכזיים (מלאי, לוגיסטיקה, ייצור) כדי לזהות איטיות, שגיאות או משימות עתירות עבודה. תעדף תהליכים שצורכים זמן רב או נוטים לטעות אנוש
• העריכו אילו תחומים יכולים להפיק תועלת מרבית מפתרונות בינה מלאכותית: התמקדות בתחומים בעלי השפעה גבוהה כמו חיזוי ביקוש, ניהול מלאי ומיטוב לוגיסטי שבהם בינה מלאכותית משפרת מהירות, דיוק וחיסכון בעלויות

הערך מוכנות נתונים

• אשר שהנתונים שלך נקיים, מדויקים ומעודכנים: בצע ביקורות רגילות של הנתונים שלך כדי להסיר כפילות, לתקן שגיאות ולהבטיח עקביות בין פלטפורמות
• ארגן ואחסן נתונים בבסיס נתונים רב ממדי: צורות שונות של בינה מלאכותית צורכות סוגים שונים של נתונים, לכן כדאי לארגן ולאחסן נתונים בבסיס נתונים רב ממדי בתוך מערכת אחת כדי לענות על צרכים שונים אלה

קבע מטרות ניתנות למדידה

• הגדר יעדים ברורים ליישום בינה מלאכותית: הגדר יעדים ספציפיים כמו הפחתת שגיאות הזמנה ב-20% או קיצוץ בזמני אספקה ב-15% - קשר את היעדים האלה לסמני KPI של שרשרת אספקה
• התאם מטרות AI עם אסטרטגיות עסקיות רחבות יותר: ודא שיוזמות AI תומכות ביעדים עסקיים כוללים, כמו שיפור שביעות רצון הלקוחות או הפחתת ההשפעה הסביבתית

בנה מפת דרכים ואסטרטגיה של בינה מלאכותית

• תעדף פרויקטים של בינה מלאכותית בהתבסס על השפעה והיתכנות: הערך פרויקטים פוטנציאליים של בינה מלאכותית על-ידי הערכת התשואה להשקעה והקלות ביישום שלהם, והתחל בפרויקטים המבטיחים ניצחונות מהירים
• פתח ציר זמן עבור פריסת AI בשלבים: פרק אימוץ AI לשלבים, והתמקד תחילה באזורים עם הפוטנציאל הגבוה ביותר להפחתת עלויות או רווחי יעילות

להשקיע בכלים ובטכנולוגיה הנכונים

• קבע אם פתרונות שנבנו מראש או נבנו בהתאמה אישית נכונים עבורך: קיים מערך של פתרונות AI מובנים מראש עבור מקרי שימוש בשרשרת אספקה בשוק, לכן הערך אם יש כאלה שיענו על הצרכים שלך לפני השקעה בפתרון מותאם אישית
• בחרו פלטפורמות בינה מלאכותית או כלים שמתאימים לצורכי שרשרת האספקה שלכם: שקלו כלים כמו חיזוי אנליטי עבור חיזוי ביקוש, למידת מכונה למיטוב נתיב וחזון מחשב עבור בקרת איכות
• ודא שהמערכות יכולות להתרחב ככל שהבינה המלאכותית שלך תצמח: בחרו פלטפורמות מבוססות-ענן שיכולות לטפל בעומסי נתונים גדלים ולהרחיב ככל ששרשרת האספקה שלך גדלה במורכבות

הכשר את כוח העבודה שלך

• ספק הדרכה על כלי AI והשילוב שלהם בתהליכי עבודה יומיים: הצע הדרכה מעשית לצוות כדי להבין ממשקי AI והתפקידים שלהם בניהול המערכות
• עודד שיתוף פעולה בין מערכות בינה מלאכותית ומומחיות אנושית: קדם תרבות שבה עובדים משתמשים בתובנות AI כדי לשפר את קבלת ההחלטות שלהם במקום להחליף את שיקול הדעת האנושי שלהם

עקוב אחר והתאם

• בצע הערכה מתמשכת של ביצועי AI והתאם: עקוב באופן קבוע אחר ההשפעה של בינה מלאכותית על מדדי מפתח (כגון חיסכון בעלויות, מהירות) ואלגוריתמים מתווכים לפי הצורך
• השתמשו בתובנות מונחות נתונים כדי למקד אסטרטגיות בינה מלאכותית ולמקסם תוצאות: מנפו כלי ניתוח בזמן אמת כדי למטב את מערכות הבינה המלאכותית ללא הרף ולגלות הזדמנויות חדשות לשיפור

מידע נוסף