" - Использование ИИ в цепочках поставок
- Улучшение прогнозирования спроса с помощью решений прогнозной аналитики на основе ИИ
- Использование ИИ в автоматизации склада
- ИИ для контроля качества
- ИИ для оптимизации процессов закупок
- Приложения ИИ в цепочках поставок и логистике для улучшения качества обслуживания клиентов
- ИИ в управлении транспортировкой и оптимизации маршрутов
- Будущее ИИ в цепочках поставок и логистике
Использование ИИ в цепочках поставок
Многие отрасли начинают использовать ИИ из-за преобразующего потенциала этой технологии.
В контексте цепочек поставок и логистики многие компании изучают решения на основе искусственного интеллекта для повышения эффективности своих рабочих процессов и преодоления сложностей, связанных с управлением перемещением товаров от компаний к конечному потребителю.
Как подчеркивается в отчете за 2021 год компании Gartner, занимающейся исследованиями и анализом данных, прогнозируется, что еще до конца текущего года инвестировать в приложения ИИ и аналитики будут 50% организаций цепочки поставок.
Если посмотреть на то, как началась эта тенденция, то можно сказать, что потребность в искусственном интеллекте в цепочках поставок резко возросла в 2020 году во время пандемии COVID-19. Начало эпидемии принесло беспрецедентные проблемы организациям цепочек поставок во всем мире: глобальный кризис в области здравоохранения разрушил экономику, остановил производство и привел к беспорядочному поведению потребителей.
Быстро развивающаяся ситуация привела к тому, что многие операторы цепочек поставок столкнулись с беспрецедентным уровнем неопределенности, поскольку традиционные модели управления цепочками поставок оказались недостаточными для того, чтобы справиться с масштабом и сложностью сбоев.
Затруднительное положение вынудило организации цепочек поставок в разных отраслях искать более инновационные инструменты и технологии. В итоге значительное число из них обратилось к решениям искусственного интеллекта из-за преимуществ этой технологии.
Улучшение прогнозирования спроса с помощью решений прогнозной аналитики на базе ИИ
Прогнозирование спроса повышает предсказуемость и планирование ресурсов, что, в свою очередь, помогает организациям цепочки поставок и логистики поддерживать хрупкий баланс между потребительским спросом и предложением.
Технология искусственного интеллекта превосходно прогнозирует спрос, извлекая ценную информацию из обширных хранилищ данных. Некоторые инструменты прогнозирования ИИ для больших данных и искусственных нейронных сетей предназначены для применения моделей науки о данных и получения соответствующей информации из многочисленных источников, включая записи прошлых продаж, транзакции клиентов, упоминания в социальных сетях и преобладающие экономические показатели.
Кроме того, эти инструменты можно использовать для улучшения сотрудничества между партнерами по цепочке поставок, позволяя обмениваться данными прогноза спроса с поставщиками. Такие возможности помогают предприятиям оптимизировать графики производства и планы поставок для создания гармонизированной системы цепочки поставок. Этот аспект приносит пользу организациям цепочки поставок, позволяя им быстро реагировать на колебания спроса.
Более высокий уровень предсказуемости также позволяет предприятиям минимизировать дефицит, оптимизировать уровень запасов и сокращать избыточные запасы, что приводит к лучшему управлению запасами, большей экономии затрат и повышению удовлетворенности клиентов.
Использование ИИ в автоматизации склада
Роботы с искусственным интеллектом все чаще используются в цепочках поставок и логистических складах для автоматизации ряда задач, включая сбор, упаковку и пополнение запасов.
Автономные мобильные роботы (AMR) становятся все более популярным инструментом, используемым на складах в цепочках поставок по всему миру. Это связано с тем, что они могут действовать независимо, практически без вмешательства человека. Благодаря использованию искусственного интеллекта и передовых технологий, таких как машинное обучение, компьютерное зрение и объединение датчиков, эти роботы способны эффективно выполнять сложные задачи.
Более того, AMR имеют возможность адаптироваться к меняющимся конфигурациям складов и эксплуатационным требованиям. В средах, где роботы ИИ могут работать совместно с людьми, синергия позволяет людям сосредоточиться на более сложных задачах, требующих творческого подхода и навыков решения проблем, в то время как роботы берут на себя повторяющиеся и рутинные задачи.
Такое динамичное партнерство потенциально может максимизировать производительность труда и повысить общую эффективность складских операций в цепочках поставок и логистике.
ИИ для контроля качества
Появление датчиков и аналитических инструментов с поддержкой ИИ произвело революцию в контроле качества в цепочках поставок и логистических компаниях, поскольку технологии искусственного интеллекта могут отслеживать качество продукции и выявлять дефекты в режиме реального времени, гарантируя, что продукция соответствует самым высоким стандартам еще до того, как она попадет к клиентам.
Некоторые датчики, например, способны обнаруживать царапины, трещины и вмятины на продуктах, тогда как другие запрограммированы на проверку неправильной маркировки или отсутствия компонентов. Некоторые модели искусственного интеллекта для прогнозного обслуживания также используются для оценки использования продукта и составления рекомендуемых графиков обслуживания на основе широкого спектра тенденций использования.
На транспорте датчики с поддержкой искусственного интеллекта могут использоваться для мониторинга состояния продуктов. Например, искусственный интеллект в датчиках Интернета вещей (IoT) может использоваться для обнаружения изменений температуры и влажности, чтобы гарантировать, что скоропортящиеся товары хранятся при правильной температуре.
Внедряя датчики с поддержкой искусственного интеллекта в цепочки поставок и логистические процессы, предприятия могут гарантировать, что до их клиентов доходит только высококачественная продукция. Это не только повышает удовлетворенность клиентов, но и защищает репутацию брендов.
Как ИИ и Интернет вещей повышают ценность цепочки поставок
Действие
Поточный анализ, оптимизирующий данные, которые вы собираете и храните, поддерживает принятие решений по выходным данным в режиме реального времени.
Событие
Данные машины/данные датчиков используются для профилактического обслуживания, качества продукции и управления урожайностью
Логистика
Благодаря более глубокому пониманию цепочки поставок можно добиться большей эффективности при доставке и оптимизации маршрутов.
Безопасность
Непревзойденная безопасность данных и их безопасная передача нужны безопасного и эффективного сотрудничества в рамках всего предприятия.
«Происхождение оперативных данных»
Наличие связанного аналитического процесса обеспечивает беспрецедентное понимание процесса принятия и оптимизации оперативных решений.
Точное решение
Ввод информации в операционные платформы и платформы повышения производительности, обогащенные аналитикой, повышает точность.
ИИ можно использовать для оптимизации процессов закупок
ИИ потенциально может изменить правила игры в оптимизации процессов закупок за счет автоматизации многих утомительных задач. Например, ИИ можно использовать для автоматизации обработки счетов, помогая компаниям проверять данные счетов.
Кроме того, искусственный интеллект также можно использовать для оповещения менеджеров по снабжению о предстоящих счетах, чтобы гарантировать их своевременную обработку. Помимо этого, возможности ИИ могут быть расширены для создания заказов на поставку и отслеживания их выполнения. Такой уровень автоматизации, вероятно, приведет к значительному сокращению времени и усилий, затрачиваемых на выполнение этих задач.
Помимо функций, связанных со счетами, ИИ можно запрограммировать на анализ прошлых данных и обнаружение закономерностей и тенденций, указывающих на потенциальные риски и проблемы в процессах закупок. Например, ИИ может использоваться для выявления проблем с работой поставщиков или нарушений нормативных требований. Такой подход поможет заранее предотвратить проблемные ситуации и повысить оптимизацию процессов.
Некоторые компании уже используют возможности технологий искусственного интеллекта и блокчейна для создания более безопасных и прозрачных систем закупок распределенных баз данных.
Приложения ИИ в цепочках поставок и логистике для улучшения качества обслуживания клиентов
ИИ способен во многих отношениях трансформировать обслуживание клиентов в цепочках поставок и логистике.
Одним из таких улучшений является возможность отслеживания заказов в режиме реального времени. Это может помочь клиентам оставаться в курсе статуса и местонахождения своих отправлений, обеспечивая им прозрачность и спокойствие.
Кроме того, решения искусственного интеллекта на основе обработки естественного языка (NLP) могут использоваться для автоматизации задач обслуживания клиентов, снижая нагрузку на представителей людей. Например, ИИ можно использовать для ответа на часто задаваемые вопросы (FAQ), освобождая агентов-людей для сосредоточения внимания на более сложных задачах, особенно тех, которые требуют человеческого участия или опыта.
Эти возможности не только сокращают время ответа на запросы клиентов, но и приводят к большей удовлетворенности клиентов.
ИИ в управлении транспортировкой и оптимизации маршрутов
В сфере цепочек поставок и логистики искусственный интеллект можно использовать для анализа данных и выявления закономерностей для определения удобных транспортных маршрутов.
Решения искусственного интеллекта могут использовать в режиме реального времени такие данные, как преобладающая дорожная ситуация и погодные условия, для определения наиболее эффективных маршрутов доставки. Эти возможности искусственного интеллекта можно использовать для смягчения неудобств, вызванных такими факторами, как пробки на дорогах, особенно в часы пик, тем самым сокращая время доставки.
Ожидается, что ИИ также повлияет на отрасль и другими способами. Например, отраслевые аналитики прогнозируют, что использование автономных грузовиков, основанных на этой технологии, увеличится в ближайшем будущем. Ожидается, что трансформация произойдет из-за ряда факторов.
Одним из них является то, что технологии, лежащие в основе транспортных средств, быстро развиваются, в то время как спрос на грузовые перевозки растет и не хватает квалифицированных водителей грузовиков. По мнению экспертов, технология станет привлекательным вариантом для бизнеса по мере ее совершенствования и повышения надежности.
Конечно, невозможно точно определить, когда автономные грузовики станут мейнстримом. Однако перед массовым внедрением необходимо соблюдение обширных стандартов безопасности.
Будущее ИИ в цепочках поставок и логистике
ИИ может произвести революцию в цепочках поставок и логистике за счет повышения эффективности и сокращения эксплуатационных затрат.
Использование ИИ в цепочках поставок и логистике может радикально изменить способы распределения, обработки и транспортировки товаров в будущем. Автоматизация, прогнозная аналитика и другие технологии на основе искусственного интеллекта способны оптимизировать ряд процессов, связанных с цепочкой поставок.
Эти разработки могут привести к улучшению прогнозирования спроса, отслеживанию поставок в режиме реального времени и оптимизации маршрутов транспортных средств, а также к улучшению управления запасами.
Кроме того, ИИ может снизить операционные расходы, выявить неэффективность и повысить общую оперативность реагирования на запросы клиентов. Интеграция ИИ в цепочку поставок и логистические операции обещает повысить эффективность, сократить отходы и лучше реагировать на меняющиеся требования современного рынка, который продолжает развиваться.
