ИИ — это краеугольный камень устойчивой цепочки поставок. Вот доказательство

Давайте все согласимся: пандемия изменила глобальную цепочку поставок. Многократные блокировки в сочетании с временными торговыми ограничениями и нехваткой рабочей силы выявили уязвимости в цепочках поставок, которые ранее были невидимы.

Резкое изменение ландшафта вынудило руководителей цепочек поставок активизировать свою стратегию стратегического управления. Для этого некоторые из них обратились к инновационным технологиям, а искусственный интеллект цепочки поставок лидирует в гонке.

На самом деле, хотя для предприятий является стандартной практикой приостанавливать свои проекты цифровой трансформации во времена экономической неопределенности, кризис COVID-19 не помешал лицам, принимающим решения в цепочке поставок, обратиться к [поставщикам решений искусственного интеллекта] (https:/ /itrexgroup.com/services/искусственный интеллект/). [Исследование показывает] (https://www.ey.com/en_us/supply-chain/how-covid-19-impacted-supply-chains-and-what-comes-next), что 92% опрошенных пожилых людей руководители уровня продолжали свои инвестиции. Рассуждение? Положительное значение ИИ в цепочке поставок.

Ниже мы рассмотрим, как искусственный интеллект помогает эффективно работать цепочкам поставок, изучим результаты, которые может дать искусственный интеллект в цепочке поставок, и поделимся советами о том, как без риска присоединиться к цифровой цепочке поставок.

ИИ в цепочке поставок: как он помогает достигать целей стратегического управления

В начале 2021 года компания Ernst and Young опросила 200 руководителей высшего звена по цепочке поставок, чтобы выявить их главные приоритеты на следующие 12–36 месяцев. Вот что они нашли:

• Стратегической целью номер один для лиц, принимающих решения в области цепочки поставок, является повышение эффективности цепочки поставок.

• Вторая цель, которую они стремятся достичь, — повысить прозрачность своих цепочек поставок.

• Другими целями, которые завершают глобальную повестку дня цепочки поставок, являются повышение устойчивости и оптимизация затрат на управление цепочкой поставок.

Искусственный интеллект становится необходимым для воплощения этих стратегических преобразований в жизнь. На самом деле, 95% самых эффективных организаций рассматривают ИИ как краеугольный камень успеха своей цепочки поставок. Вот более подробный обзор вариантов использования ИИ в цепочке поставок, которые помогают достичь целей, упомянутых выше.

Примеры использования ИИ в управлении цепочками поставок для повышения операционной эффективности

Прогнозирование спроса

Понимание источников спроса никогда не было таким сложным. Поскольку ожидания клиентов быстро меняются и становятся все более разнообразными, компании теперь полагаются на инструменты цепочки поставок на основе ИИ, чтобы получить больше информации, связанной со спросом, и соответствующим образом настроить свои производственные стратегии. Интеграция доступных данных о каждом процессе в цепочке поставок (даже информации в режиме реального времени) и обработка этих данных с помощью алгоритмов ИИ может помочь компаниям создать единое представление о спросе и принимать более взвешенные решения.

Данные для анализа могут быть собраны из внутренних источников, таких как заказы и продажи, или из внешних источников, например, макроэкономические факторы, отношение к бренду и количество случаев COVID-19. В результате такого планирования ИИ способен предоставить подробный отчет о потенциальных объемах потребления с разбивкой по уровням клиентов и местоположений. А имея под рукой подробные данные о спросе, предприятия могут оптимизировать объемы производства, сократить уровень запасов, хранить больше товаров ближе к своим клиентам и сократить ненужные поставки.

Прокладка лучших маршрутов доставки

Использование ИИ в управлении цепочками поставок также может помочь в разработке более эффективных маршрутов доставки и оптимизации использования парка. Принимая во внимание такие критерии, как поставщики и производственные площадки, места хранения, возможный износ оборудования и использование топлива, решения для цепочки поставок на основе ИИ предлагают оптимальный маршрут и обеспечивают более быстрый поток товаров по цепочке поставок.

Доставка «последней мили» и беспилотные автомобили

Беспилотные автомобили и роботы-доставщики «последней мили» (которые также полагаются на искусственный интеллект) имеют шанс трансформировать цепочки поставок, уменьшив зависимость от водителей-людей и оптимизировав маршруты доставки. Тем не менее, по данным BCG, к 2030 году только 10% грузовиков будут работать автономно. Дроны и боты для доставки, в свою очередь, уже завоевали значительную популярность. Они все чаще используются для доставки на более короткие расстояния или в места, где наземная транспортировка не является безопасной, надежной или устойчивой. В последнее время также появились гибридные решения, сочетающие в себе фургоны для доставки и дроны. Amazon, например, работает над системой, в которой фургоны доставляют товары близко к месту назначения, а затем отправляют дрон, управляемый искусственным интеллектом, для окончательной высадки.

Варианты использования ИИ в управлении цепочками поставок, обеспечивающие лучшую прозрачность

Управление запасами

Внедрение ИИ в управление цепочками поставок может помочь выявить эффективность запасов по различным каналам и продавцам и выявить аномалии, такие как задержки или низкий уровень запасов. Имея подробные данные о запасах, предприятия могут корректировать свои стратегии управления запасами, чтобы работать более эффективно.

Управление заказами

Платформы цепочки поставок на базе ИИ упрощают управление заказами и помогают объединить несколько участников цепочки поставок, участвующих в процессе. Например, ITRex помог разработать [платформу управления грузами на основе ИИ] (https://itrexgroup.com/case-studies/ai-driven-iot-logistics-platform-predicts-and-manages-order/), которая может предсказывать порядок стоимость доставки на основе до 60 параметров, обрабатывать запросы клиентов, чтобы исключить дублирование заказов и предлагать лучшие варианты сопоставления с перевозчиком, а также отслеживать поставки от отправки до доставки.

Варианты использования ИИ в управлении цепочками поставок для повышения устойчивости

Предиктивная аналитика для управления рисками

Пандемия выдвинула управление рисками на первое место в повестке дня каждой компании. McKinsey сообщает, что 59% предприятий приняли новый подход к управлению рисками в цепочке поставок за последний год. Одним из типичных примеров того, как применение ИИ в цепочке поставок способствует управлению рисками, является оптимизация оценки поставщиков, помечающая поставщиков как низко-, средне- или высокорискованных. Для этого решение на основе ИИ может взвешивать такие показатели, как влияние на доходы бизнеса, с которым может столкнуться потеря определенного источника, время, которое потребуется конкретному поставщику для восстановления после сбоя, доступность альтернативных источников и другие данные.

Еще один способ использования ИИ для цепочки поставок — это прогнозирование сбоев в цепочке поставок. Получая исторические операционные данные, ИИ может помочь выявить и исправить операционную неэффективность в режиме реального времени, обеспечивая углубленный анализ производительности, возможностей и рисков цепочки поставок. Это позволяет руководителям цепочки поставок работать с меньшими затратами без ущерба для эффективности. На самом деле, по данным McKinsey, организации, внедрившие ИИ, сообщают о сокращении операционных расходов на 44%.

Цифровые двойники

Еще больше расширяя зависимость от искусственного интеллекта в цепочке поставок, предприятия могут создавать так называемых цифровых двойников — виртуальные симуляции всех корпоративных активов, складов, маршрутов, потоков материалов и продуктов. Цифровые двойники помогают создавать более устойчивые и эффективные цепочки поставок, а также позволяют тестировать производительность цепочки поставок и прогнозировать риски.

ИИ в цепочке поставок: пять реальных примеров

Давайте посмотрим на примеры компаний, которые уже внедрили ИИ для управления цепочками поставок.

Амазонка

Гигант электронной коммерции использует прогностическую аналитику на основе искусственного интеллекта для управления своей цепочкой поставок и прогнозирования спроса на продукты перед покупкой и пополнением своих складов. Компания заявляет, что прогнозная аналитика стала основой ее стратегии цепочки поставок. Прогнозирование спроса на основе ИИ «запускает цепочку поставок» и помогает компании определить, какие продукты и в каком количестве покупать.

UPS

Компания использует ИИ для управления потоком посылок. Сотрудники компании видят с высоты птичьего полета количество посылок в сети доставки, ожидаемые пики объемов товаров в пути, а также возможные сбои. Решение цепочки поставок на основе ИИ опирается на историческую информацию и информацию в режиме реального времени, включая данные о погоде и трафике, для разработки самых быстрых и безопасных способов доставки посылок.

ДХЛ

Компания использует инструмент на основе искусственного интеллекта для прогнозирования задержек авиаперевозок. Решение анализирует 58 точек данных и прогнозирует задержки или ускорения на неделю вперед. Инструмент также указывает причины, по которым могут произойти изменения в маршруте.

Федерал Экспресс

Служба доставки использует Roxo — робота, который использует искусственный интеллект для автоматизации доставки «последней мили». Робот предназначен для использования в складских помещениях радиусом от трех до пяти миль. Это помогло компании лучше удовлетворять потребности своих клиентов и улучшить контрольные показатели производительности.

Эхо Глобал Логистикс

Компания по управлению транспортом использует ИИ для быстрой, безопасной и экономичной доставки товаров. Области, в которых компания использует ИИ, разнообразны — от оптимизации закупок транспорта до управления перевозчиками и интеллектуального отслеживания поставок.

Переходим к преобразованию цепочки поставок с помощью ИИ

Около 60% проектов, связанных с ИИ в управлении цепочками поставок, выполняются либо с опозданием, либо с превышением бюджета. Мы разработали дорожную карту внедрения ИИ, чтобы помочь вам преодолеть трудности с внедрением ИИ и упростить трансформацию цепочки поставок.

Шаг 1. Сформулируйте бизнес-кейс и продумайте стратегические аспекты внедрения ИИ

Только треть компаний, приступающих к трансформации с помощью ИИ, проводят диагностический аудит перед внедрением технологии. Чтобы убедиться, что вы не упускаете возможности ИИ, мы рекомендуем начать ваш проект оцифровки с определения и определения приоритетов возможностей для создания ценности во всех сегментах цепочки поставок — от закупок до производства и доставки.

После проведения всесторонней оценки определите стратегию цифровизации цепочки поставок и убедитесь, что она отражает полученные результаты. Имеет смысл начать с оцифровки одного сегмента цепочки поставок, который демонстрирует самый высокий потенциал создания стоимости, чтобы ускорить окупаемость инвестиций. И как только базовое решение будет развернуто, вы сможете развиваться дальше как по вертикали, расширяя список доступных функций, так и по горизонтали, расширяя возможности ИИ на другие сегменты цепочки поставок.

Шаг 2. Найдите оптимального поставщика для воплощения вашего решения в жизнь

Из-за сложности и многогранности цепочек поставок один поставщик вряд ли сможет удовлетворить все ваши ожидания. Поэтому не бойтесь изучать, что может предложить рынок технологий цепочки поставок, и интегрировать оптимальные предложения в решение, отвечающее вашим конкретным потребностям. Еще один совет — обратиться к интегратору, независимому от поставщика, чтобы предотвратить привязку технологий и решений.

Шаг 3. Контроль разработки и интеграции решения

По данным McKinsey, только 15% компаний, занимающихся управлением цепочками поставок, считают, что их цели совпадают с целями их поставщиков. Чтобы предотвратить это и обеспечить плавное развертывание, сопоставьте процесс разработки с первоначальной стратегией оцифровки цепочки поставок и помните о ключевой ценности, которую вы собираетесь использовать. Приоритизация возможностей создания ценности и разделение процесса разработки на этапы в соответствии с установленными приоритетами могут помочь в сквозном внедрении ИИ.

Шаг 4. Обеспечьте плавное внедрение решения и масштабируйте реализованные возможности

Обеспечение цепочки поставок с помощью ИИ — это сложная задача, которая представляет собой нечто большее, чем просто развертывание технологии. Цифровизация цепочки поставок также требует комплексного управления изменениями и переквалификации. Поэтому, прежде чем вы решитесь на пропаганду ИИ, мы рекомендуем разработать план управления изменениями, который поможет вам справиться с недостатком навыков и культурным сдвигом. Начните с объяснения ценности ИИ сотрудникам и научите их тому, как использовать новые методы работы.

Напоследок

За последние годы искусственный интеллект стал жизненно важным элементом устойчивой цепочки поставок. Инструменты управления цепочками поставок на основе ИИ помогают организациям ускорить поток материалов и готовой продукции, сократить операционные расходы и эффективно ориентироваться в изменениях.

Если вы хотите воспользоваться преобразующей силой ИИ и оцифровать свою цепочку поставок для повышения прозрачности, устойчивости и оперативности, отправьте сообщение ITRex. Их эксперты по искусственному интеллекту ответят на ваши вопросы и помогут сориентироваться в процессе трансформации практически без риска.