AI v prehľade riadenia logistického reťazca

Podniky čoraz viac využívajú umelú inteligenciu na optimalizáciu toku tovaru – od získavania surovín až po výrobu a dodávku – aby im pomohli efektívnejšie fungovať. Dodávateľské reťazce sú zložité a ich riadenie si vyžaduje značný čas a úsilie rôznych tímov v rámci podniku vrátane obstarávania, zabezpečovania kvality a výroby. S rastúcou dostupnosťou riešení riadenia dodávateľského reťazca s podporou umelej inteligencie majú teraz podniky všetkých veľkostí prístup k transformačným nástrojom na zlepšenie svojich procesov a získanie hlbšieho prehľadu o svojich údajoch o dodávateľských reťazcoch.

AI v prípadoch použitia riadenia logistického reťazca

Podniky používajú umelú inteligenciu v riadení dodávateľského reťazca rôznymi spôsobmi. Tu je len niekoľko príkladov:

• Automatizácia a monitorovanie mnohých individuálnych úloh a komunikácií potrebných na presun zdrojov medzi rôznymi článkami dodávateľského reťazca. Digitálni asistenti alebo kopiloty umelej inteligencie môžu napríklad uľahčiť rutinnú komunikáciu automatickou reakciou na dopyty dodávateľov, potvrdením objednávok a aktualizáciou statusov dodávok, aby sa efektívne zjednodušila komunikácia a znížili oneskorenia procesov.
• Použitie algoritmov strojového učenia na analýzu obrovského množstva dát z rôznych zdrojov v reálnom čase, identifikácia vzorov a anomálií, ktoré by mohli naznačovať potenciálne oneskorenia alebo kritické miesta.
• Zjednodušenie operácií logistického reťazca automatizáciou vytvárania a riadenia objednávok, monitorovaním priebehu zásielok, upozorňovaním dotknutých strán na prípadné problémy a dynamickou úpravou úrovní zásob.

Ako funguje umelá inteligencia v riadení logistického reťazca?

Pri riadení logistického reťazca sa používa široká škála technológií umelej inteligencie vrátane automatizácie procesov, algoritmov optimalizácie, modelov strojového učenia založených na dátach a generatívnej umelej inteligencie. Zatiaľ čo niektoré aplikácie umelej inteligencie sú trénované na rozsiahlych množinách údajov z rôznych fáz logistického reťazca, iné používajú preddefinované pravidlá alebo matematické modely. Po implementácii môžu tieto systémy analyzovať vzory, optimalizovať procesy a poskytnúť prehľad na zlepšenie rozhodovacieho procesu.

Skôr než sa dostaneme do konkrétnych mechanizmov a príkladov umelej inteligencie v riadení logistického reťazca, venujme chvíľu pochopeniu niektorých rôznych typov údajov, s ktorými systémy umelej inteligencie riadenia logistického reťazca často spolupracujú:

• Dáta zásoby: Úrovne zásob v reálnom čase, objednávacie hladiny a skladové miesta
• Dáta spoľahlivosti dodávateľa: Záznamy o spoľahlivosti dodávateľa, dodacie lehoty a problémy s kvalitou
• Logistika a prepravné údaje: Cesty prepravy, spotreba paliva, dodacie lehoty a prepravné náklady
• Údaje o dopyte zákazníka: Zákazky odberateľa, vrátené dodávky, preferencie a sezónne trendy
• Informácie o počasí a premávke: Externé údaje, ako sú poveternostné podmienky a dopravné modely
• Údaje o výrobe a strojoch: Prevádzková doba, harmonogramy údržby a výkonnosť zariadení
• Dáta nákladov dodávateľa: Náklady na suroviny, expedíciu a prácu
• Údaje zo senzorov IoT: Stav teploty, vlhkosti alebo zariadenia zo zariadení Internet of Things (IoT) v skladoch, nákladných vozidlách a továrňach
• Trhové a hospodárske údaje: Makroekonomické ukazovatele, ako sú ceny komodít a trhové trendy
• Zákonné údaje a údaje o súlade: Údaje týkajúce sa obchodných predpisov, súladu s predpismi v oblasti životného prostredia a bezpečnostných noriem

Rôznorodosť a objem týchto dát môžu byť masívne, ale mnohé podniky využívajú špecializované riešenia umelej inteligencie, aby im pomohli efektívnejšie ich analyzovať. To poskytuje veľký obraz, ucelený pohľad na to, čo sa deje v dodávateľskom reťazci podniku, než je možné (alebo cenovo dostupné) pomocou samotných systémov iných ako AI.

Umelá inteligencia v príkladoch riadenia logistického reťazca

Zefektívnenie ťažobných činností

Umelá inteligencia sa používa na transformáciu počiatočných fáz dodávateľského reťazca ťažobného priemyslu zvýšením efektívnosti a spoľahlivosti. Analýzou dát senzorov z kritických zariadení, ako sú nákladné vozidlá a vrtáky, sa umelá inteligencia môže učiť z historických dát na predpovedanie potenciálnych porúch zariadení, čo umožňuje tímom údržby zasiahnuť pred výpadkami. A AI optimalizuje trasy autonómnych nákladných systémov (AHS) v reálnom čase, čím zabezpečuje, že nákladné vozidlá sledujú najefektívnejšie trasy a šetria palivo.

Optimalizácia riadenia skladu

Podniky výrazne zlepšujú riadenie skladových zásob pomocou umelej inteligencie. Analýzou obrovského množstva dát o objednávkach zákazníkov, úrovniach zásob a pohybe produktov systémy umelej inteligencie presne predpovedajú dopyt a zabezpečujú optimálnu úroveň zásob. Analýzy založené na umelej inteligencii navyše pomáhajú spoločnostiam reorganizovať rozloženia skladov, aby sa maximalizovala efektivita priestoru a skrátili doby načítania, čím sa v konečnom dôsledku urýchli plnenie zákaziek a zvýši sa celková prevádzková efektivita.

Optimalizácia logistiky

Logistické spoločnosti používajú systémy s podporou umelej inteligencie na optimalizáciu trás dodávok. Tieto systémy analyzujú údaje, ako sú informácie o balíkoch, miesta doručenia, vzorce dopravy a poveternostné podmienky na identifikáciu najefektívnejších trás v reálnom čase. Táto technológia šetrí milióny kilometrov jazdy ročne, čím znižuje spotrebu paliva a prevádzkové náklady a zároveň zlepšuje spoľahlivosť a predvídateľnosť dodacích lehôt.

10 výhod umelej inteligencie v riadení logistického reťazca

Implementácia technológií umelej inteligencie v riadení dodávateľského reťazca ponúka rôzne výhody, ktoré zvyšujú efektívnosť, znižujú náklady a zlepšujú celkovú účinnosť. Existujú však aj výhody pre riadenie rizík, dodržiavanie predpisov a iné menej zrejmé aspekty dodávateľského reťazca, ktoré môžu mať významný vplyv na spodnú hranicu podnikov a schopnosť byť konkurencieschopní.

Výhody implementácie technológií umelej inteligencie v riadení dodávateľského reťazca sú:

1. Zvýšená efektivita: Automatizácia rutinných, opakujúcich sa úloh znižuje čas a úsilie potrebné na riadenie operácií dodávateľského reťazca, čo umožňuje ľudským zdrojom zamerať sa na strategickejšie činnosti
2. Zlepšená spoľahlivosť zariadenia: Riešenia prediktívnej údržby upozorňujú tímy, keď stroje potrebujú servis, a dokonca môžu dynamicky upravovať výrobné plány tak, aby odrážali výpadky zariadení, aby sa udržala bezproblémová prevádzka
3. Inteligentnejšie rozhodovanie: Analýzy a prediktívne analýzy v reálnom čase umožňujú podnikom prijímať informované rozhodnutia rýchlo a účinne v reakcii na meniace sa trhové podmienky a svetové podujatia
4. Lepšia presnosť: Automatizácia manuálneho zadávania údajov náchylných na chyby a poskytovanie hlbších informácií na pomoc pri prognózovaní dopytu sú len dva z mnohých spôsobov, ako je možné použiť umelú inteligenciu na odstránenie chýb a zlepšenie ľudského rozhodovania.
5. Zariadenia a efektivita pracovnej sily: Technológie ako digitálne dvojčatá umožňujú podnikom optimalizovať rozloženia zariadení pomocou 3D virtuálneho modelovania a generatívnu umelú inteligenciu v dodávateľskom reťazci, ako napríklad kopiloty, môžu pomôcť pracovníkom nájsť zdroje, ktoré potrebujú na rýchlejšie vykonávanie svojich pracovných miest.
6. Správa dodávateľov: Používanie umelej inteligencie na analýzu metrík výkonu dodávateľa, vykonávanie porovnávania cien a poskytovanie odporúčaní pre výber dodávateľov pomáha podnikom zabezpečiť priaznivé podmienky a zjednodušiť procesy obstarávania, čím sa zníži čas a náklady
7. Riadenie rizík: Predpovedanie a identifikácia potenciálnych rizík, ako sú zlyhania dodávateľov alebo kolísanie trhu, umožňuje podnikom vypracovať pohotovostné plány a posilniť odolnosť dodávateľského reťazca
8. Škálovateľnosť: Cloudové služby umelej inteligencie sa zvyšujú alebo znižujú tak, ako ich podniky potrebujú, čo im umožňuje riadiť väčšie objemy dát a zložitejšie siete dodávateľského reťazca na požiadanie
9. Dodržiavanie trvalej udržateľnosti: Monitorovanie vplyvu dodávateľského reťazca na životné prostredie – a prijímanie krokov na zníženie vplyvu – pomáha podnikom dosiahnuť ciele udržateľnosti, plniť regulačné požiadavky a byť dobrými podnikovými občanmi
10. Kompletná viditeľnosť: sledovanie a transparentnosť zlepšené v oblasti umelej inteligencie v celom dodávateľskom reťazci môže pomôcť včas odhaliť oneskorenia a prekážky, čo umožní podnikom prijať rýchle nápravné opatrenia

5 výziev umelej inteligencie v riadení dodávateľského reťazca

Implementácia umelej inteligencie v riadení dodávateľského reťazca nie je bez výziev, ale nie sú neprekonateľné s výskumom a plánovaním:

1. Problémy s dátami: Nepresné alebo nerelevantné údaje môžu brániť modelom umelej inteligencie poskytovať spoľahlivé analýzy a odporúčania, čo sťažuje odvodenie zmysluplných a použiteľných prehľadov
2. Schopnosť a použiteľnosť: Neúplné pochopenie funkcií umelej inteligencie a ich použiteľnosť môže skomplikovať proces identifikácie, stanovenia rozsahu, stanovenia priorít a posúdenia nákladov a prínosov prípadov použitia umelej inteligencie
3. Predpisy: Nové a vyvíjajúce sa nariadenia zamerané na riešenie etických dôsledkov otázok týkajúcich sa umelej inteligencie, súkromia a zabezpečenia vyžadujú, aby spoločnosti implementovali jasné usmernenia pre zodpovedné používanie umelej inteligencie
4. Organizačná pripravenosť: Mnohé organizácie stále pracujú so starými a lokálnymi systémami, ktoré sa nemusia okamžite integrovať s generatívnymi riešeniami umelej inteligencie, predstavujú výzvy v oblasti interoperability a zavádzajú bezpečnostné hľadiská na ochranu citlivých údajov
5. Ľudský prvok: Odolnosť voči zmenám môže spomaliť osvojenie si umelej inteligencie; podniky musia presvedčiť tímy, aby prijali nové nástroje, a zároveň zabezpečiť, aby „človek v slučke“ zabezpečil, že systémy umelej inteligencie budú mať vždy ľudský dohľad

AI v riadení logistického reťazca pre rôzne odvetvia

Špecifickú úlohu zohrávajú riešenia umelej inteligencie a výhody, ktoré prinášajú, sa v jednotlivých odvetviach líšia. Tu je niekoľko príkladov špecifických pre dané odvetvie:

Maloobchod: Sledovanie trendov predaja a predpovedanie dopytu, prevencia nadmerných zásob alebo nedostatku obľúbených výrobkov, ako sú oblečenie, elektronika a potraviny. Maloobchodníci tiež používajú umelú inteligenciu na zefektívnenie obstarávania tým, že pomáhajú pri rokovaniach s dodávateľmi.

Potraviny a nápoje: Pomáhajú zvládať tovar podliehajúci skaze analýzou podmienok skladovania a optimalizáciou trás doručenia. Podniky používajú umelú inteligenciu na predpovedanie dopytu po produktoch, ako sú mliečne výrobky alebo výroba, pričom sa uistia, že sú práve včas doplnené, čím sa zníži množstvo odpadu.

Elektronický obchod: Zlepšenie plnenia zákaziek optimalizáciou a automatizáciou skladových operácií s cieľom umožniť rýchlejšie dodávky a menej chýb. Spoločnosti ako Amazon sa spoliehajú na to, že umelá inteligencia spravuje skladové roboty a dodacie flotily, čím zvyšuje efektivitu.

Automobilový priemysel: Zefektívnenie výroby v automobilovom priemysle automatizáciou objednávok dodávok a riadením globálnych dodávateľských sietí. Použitie umelej inteligencie umožňuje závodom mať správne komponenty, ako sú pneumatiky a motory, bez toho, aby držali nadmerné zásoby.

Zdravotná starostlivosť: umožniť farmaceutickým spoločnostiam sledovať tok liekov a zdravotníckych pomôcok a predpovedať dopyt po kritických dodávkach. Pomôže to nemocniciam a lekárňam udržať zásobu životne zachraňujúcimi produktmi, ako sú vakcíny a chirurgické nástroje.

Móda: Predpovedanie trendov štýlu a optimalizácia dodávateľských reťazcov, aby ste udržali krok so sezónnym dopytom. Podniky používajú umelú inteligenciu na správu všetkého od získavania tkanín až po distribúciu, aby najnovšie kolekcie včas zasiahli maloobchodné obchody a online platformy.

Ako môže umelá inteligencia v riadení logistického reťazca zlepšiť udržateľnosť

Umelá inteligencia sa ukazuje ako užitočný nástroj na pomoc podnikom pri zvyšovaní udržateľnosti dodávateľských reťazcov optimalizáciou procesov, znižovaním množstva odpadu a zlepšovaním efektívneho využívania zdrojov. Zrejme najznámejším príkladom je plánovanie cesty pomocou umelej inteligencie na optimalizáciu prepravných trás na základe dopravy, počasia a mapovania údajov na zníženie spotreby paliva. Nástroje umelej inteligencie nielen pomáhajú maloobchodníkom skladovať správny tovar na správnych miestach a v správnom čase slúžia aj na zníženie nadprodukcie, minimalizáciu nadmerných zásob a predchádzanie zbytočnému plytvaniu – všetky kľúčové faktory udržateľnosti dodávateľského reťazca.

V riadení dodávateľov môžu nástroje umelej inteligencie pomôcť podnikom identifikovať dodávateľov, ktorí dodržiavajú udržateľné postupy, čím sa zabezpečí zodpovedné získavanie materiálov. Monitorovaním vplyvu dodávateľov na životné prostredie a označovaním odchýlok od cieľov udržateľnosti môžu spoločnosti udržiavať etické a udržateľné partnerstvá v celom svojom dodávateľskom reťazci.

Umelá inteligencia pre riešenia riadenia logistického reťazca: ako sa pripraviť

Implementácia riešení riadenia logistického reťazca umelej inteligencie si vyžaduje starostlivé plánovanie. Prvým krokom je audit aktuálnych procesov, aby sa zistilo, kde by umelá inteligencia mohla pridať najväčšiu hodnotu. Napríklad je dôležité pochopiť, kde už existujú prekážky alebo neefektívnosti, ktoré sa môžu relatívne ľahko napraviť pomocou umelej inteligencie. Po identifikácii týchto oblastí môžu podniky začať vytvárať základy pre komplexnejšie riešenia umelej inteligencie – vrátane určenia, či má pre nich zmysel vytvárať vlastné riešenie alebo používať možnosti pripravené na okamžité použitie.

Ďalej by mali podniky vyčistiť svoje údaje. AI sa spolieha na kvalitné a presné dáta, aby správne fungovali, takže je nevyhnutné zhromažďovať správne dáta a sprístupniť ich aplikáciám umelej inteligencie, ktoré ich budú používať. Školenie zamestnancov je tiež dôležité, pretože pracovníci potrebujú pochopiť, ako fungujú nástroje umelej inteligencie a ako ich používať na zvýšenie produktivity.

Asi najdôležitejšou súčasťou prípravy vášho dodávateľského reťazca pre umelú inteligenciu je jasná stratégia a plán. Nemusí byť praktické implementovať viacero riešení umelej inteligencie naraz, takže mať plán, ktorý načrtne poradie krokov spolu s realistickým časovým harmonogramom, prispeje k plynulejšej implementácii.

Kontrolný zoznam prípravy AI

Audit aktuálnych procesov

• Identifikácia neefektívnosti, problematických miest alebo opakujúcich sa úloh: Skontrolujte kľúčové oblasti dodávateľského reťazca (zásoby, logistika, výroba), aby ste zistili spomalenia, chyby alebo úlohy náročné na prácu. Stanovenie priorít procesov, ktoré sú časovo náročné alebo náchylné na ľudskú chybu
• Posúdenie, ktoré oblasti by mohli z riešení umelej inteligencie profitovať najviac: zameranie sa na oblasti s vysokým dosahom, ako sú prognózovanie dopytu, riadenie zásob a optimalizácia logistiky, kde umelá inteligencia zvyšuje rýchlosť, presnosť a úsporu nákladov.

Vyhodnotiť pripravenosť dát

• Potvrďte, že vaše údaje sú čisté, presné a aktuálne: Vykonávajte pravidelné audity svojich údajov na odstránenie duplicity, opravu chýb a zabezpečenie konzistentnosti na platformách
• Organizovanie a ukladanie údajov v multimodálnej databáze: Rôzne formy umelej inteligencie spotrebúvajú rôzne typy údajov, takže je užitočné organizovať a ukladať údaje do multimodálnej databázy v rámci jedného systému, aby vyhovovali týmto rôznym potrebám

Nastaviť merateľné ciele

• Definujte jasné ciele pre implementáciu umelej inteligencie: Nastavte konkrétne ciele, ako je zníženie chýb zákaziek o 20 % alebo skrátenie dodacích lehôt o 15 % – prepojte tieto ciele s KPI logistického reťazca
• Zlaďuje ciele umelej inteligencie so širšími obchodnými stratégiami: Zaisťuje, aby iniciatívy umelej inteligencie podporovali celkové obchodné ciele, ako je zlepšovanie spokojnosti zákazníkov alebo znižovanie vplyvu na životné prostredie.

Audit aktuálnych procesov

• Identifikácia neefektívnosti, problematických miest alebo opakujúcich sa úloh: Skontrolujte kľúčové oblasti dodávateľského reťazca (zásoby, logistika, výroba), aby ste zistili spomalenia, chyby alebo úlohy náročné na prácu. Stanovenie priorít procesov, ktoré sú časovo náročné alebo náchylné na ľudskú chybu
• Posúdenie, ktoré oblasti by mohli z riešení umelej inteligencie profitovať najviac: zameranie sa na oblasti s vysokým dosahom, ako sú prognózovanie dopytu, riadenie zásob a optimalizácia logistiky, kde umelá inteligencia zvyšuje rýchlosť, presnosť a úsporu nákladov.

Vyhodnotiť pripravenosť dát

• Potvrďte, že vaše údaje sú čisté, presné a aktuálne: Vykonávajte pravidelné audity svojich údajov na odstránenie duplicity, opravu chýb a zabezpečenie konzistentnosti na platformách
• Organizovanie a ukladanie údajov v multimodálnej databáze: Rôzne formy umelej inteligencie spotrebúvajú rôzne typy údajov, takže je užitočné organizovať a ukladať údaje do multimodálnej databázy v rámci jedného systému, aby vyhovovali týmto rôznym potrebám

Nastaviť merateľné ciele

• Definujte jasné ciele pre implementáciu umelej inteligencie: Nastavte konkrétne ciele, ako je zníženie chýb zákaziek o 20 % alebo skrátenie dodacích lehôt o 15 % – prepojte tieto ciele s KPI logistického reťazca
• Zlaďuje ciele umelej inteligencie so širšími obchodnými stratégiami: Zaisťuje, aby iniciatívy umelej inteligencie podporovali celkové obchodné ciele, ako je zlepšovanie spokojnosti zákazníkov alebo znižovanie vplyvu na životné prostredie.

Vytvára stratégiu a itinerár umelej inteligencie.

• Uprednostňuje projekty umelej inteligencie na základe vplyvu a uskutočniteľnosti: hodnotí potenciálne projekty umelej inteligencie posúdením ich návratnosti investícií a jednoduchou implementáciou a začína projektmi, ktoré sľubujú rýchle víťazstvo.
• Vývoj časového plánu pre fázové nasadenie AI: prerušenie osvojenia umelou inteligenciou do fáz, pričom sa najprv zamerajte na oblasti s najvyšším potenciálom na zníženie nákladov alebo zvýšenie efektivity

Investujte do správnych nástrojov a technológií

• Zistite, či sú pre vás vhodné predpripravené riešenia alebo riešenia na mieru: Na trhu je množstvo predpripravených riešení umelej inteligencie pre prípady použitia dodávateľského reťazca, takže pred investovaním do vlastného riešenia zhodnoťte, či nejaké vyhovujú vašim potrebám
• Vyberte platformy alebo nástroje umelej inteligencie, ktoré sú v súlade s potrebami vášho dodávateľského reťazca: Zvážte nástroje, ako sú prediktívne analýzy pre prognózovanie dopytu, strojové učenie pre optimalizáciu trasy a počítačové videnie na kontrolu kvality
• Overte, či systémy môžu rásť podľa vašich potrieb umelej inteligencie: vyberte si cloudové platformy, ktoré dokážu zvládnuť narastajúce zaťaženie dát a expandovať, keď váš dodávateľský reťazec rastie v zložitosti

Trénujte svoju pracovnú silu

• Poskytuje školenia o nástrojoch umelej inteligencie a ich integrácii do denných pracovných postupov: ponúka praktické školenia pre personál, aby porozumel rozhraniam umelej inteligencie a jeho rolám pri správe systémov.
• Povzbudzovanie k spolupráci medzi systémami umelej inteligencie a ľudskou odbornosťou: propagovanie kultúry, v ktorej zamestnanci využívajú poznatky umelej inteligencie na zlepšenie rozhodovania namiesto nahrádzania svojho ľudského úsudku

Monitorovať a upraviť

• Neustále vyhodnocujte výkon umelej inteligencie a upravujte sa: podľa potreby pravidelne sledujte vplyv umelej inteligencie na kľúčové metriky (ako sú úspory nákladov, rýchlosť) a algoritmy ladenia
• Využitie prehľadov založených na údajoch na spresnenie stratégií umelej inteligencie a maximalizáciu výsledkov: Využitie analýzy v reálnom čase na nepretržitú optimalizáciu systémov umelej inteligencie a odhalenie nových príležitostí na zlepšenie

Viac informácií