Korzyści z zastosowania sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw
Joseph Tsidulko | Strateg ds. zawartości | 11 stycznia 2024 r.
Ostatnie lata skupiły uwagę opinii publicznej na kruchości globalnych łańcuchów dostaw. Te rozległe sieci logistyczne, kluczowe dla producentów w każdym kraju, zostały zakłócone przez opóźnienia w transporcie, utrudnione przez przerwy w pracy i nękane przez coraz większą złożoność i wzajemne powiązania, które pogarszają ich długotrwałą nieefektywność.
Planiści łańcucha dostaw, którzy starają się rozwikłać te skomplikowane sieci, korzystają ze wsparcia nowoczesnej technologii, oferującej ogromny i nadal w dużej mierze niewykorzystany potencjał. Wykorzystują sztuczną inteligencję w pracy, aby łańcuchy dostaw były bardziej wydajne i odporne, w miarę jak zmierzamy ku coraz bardziej zglobalizowanej przyszłości.
Czym jest sztuczna inteligencja w łańcuchu dostaw?
Firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do zarządzania i optymalizacji działań w łańcuchu dostaw, takich jak monitorowanie jakości produktów, równoważenie poziomów zapasów i identyfikowanie efektywnych tras dostaw, co zapewnia większą wydajność niż tradycyjne oprogramowanie.
Sztuczna inteligencja to ogólny termin określający aplikacje, które symulują ludzką inteligencję i wykonują złożone zadania. Do jej dziedzin zalicza się uczenie maszynowe, które polega na tym, że systemy uczą się na podstawie przetwarzania ogromnych ilości danych, zamiast być programowane za pomocą instrukcji krok po kroku. Dzięki temu procesowi uczenia się systemy sztucznej inteligencji mogą przewyższać tradycyjne oprogramowanie w takich funkcjach, jak odczytywanie informacji z kanałów wideo, interpretowanie tekstu mówionego i pisanego, przewidywanie przyszłych zachowań rynkowych, podejmowanie decyzji w złożonych scenariuszach i prezentowanie wniosków ukrytych w dużych zbiorach danych.
Tego rodzaju możliwości są niezwykle przydatne w zarządzaniu i optymalizacji przepływów pracy na niemal każdym etapie łańcucha dostaw. Na przykład systemy łańcucha dostaw oparte na algorytmach uczenia maszynowego mogą wykrywać wzorce i powiązania w zbiorach danych, które często są niedostrzegalne dla ludzi lub systemów innych niż sztuczna inteligencja, dzięki czemu mogą dokładniej prognozować popyt konsumencki, co prowadzi do bardziej efektywnego ekonomicznie zarządzania zapasami. Sztuczna inteligencja może również analizować czynniki, takie jak ruch drogowy i warunki pogodowe, aby zalecać alternatywne trasy wysyłki, zmniejszając ryzyko nieplanowanych opóźnień i poprawiając czas dostawy. Może monitorować obszary robocze w celu wykrycia słabych procedur kontroli jakości oraz naruszeń zasad BHP. Stale pojawiają się nowe przypadki użycia, ponieważ specjaliści ds. łańcucha dostaw nadal eksperymentują z tą technologią.
Kluczowe wnioski
- Organizacje wykorzystują sztuczną inteligencję do optymalizacji wysyłek i dostaw, zarządzania magazynami, śledzenia zapasów, prognozowania popytu na określone części i składniki, poprawy bezpieczeństwa pracowników i zapewnienia integralności rekordów transakcji w globalnych łańcuchach dostaw.
- Chociaż sztuczna inteligencja może przynieść w łańcuchu dostaw ogromne korzyści w zakresie wydajności przy jednoczesnym obniżeniu kosztów operacyjnych, wdrożenie tej technologii może być trudne i kosztowne, zwłaszcza jeśli konieczne jest trenowanie niestandardowych modeli uczenia maszynowego na zastrzeżonych danych.
- Producenci i dostawcy usług logistycznych mogą podjąć kroki w celu przygotowania łańcuchów dostaw do integracji systemów sztucznej inteligencji oraz na to, w jaki sposób te systemy mogą zrewolucjonizować zarządzanie i funkcjonowanie sieci logistycznych.
Wyjaśnienie sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw
Firmy wykorzystują w swoich łańcuchach dostaw systemy sztucznej inteligencji, które pomagają optymalizować trasy dystrybucji, zwiększać wydajność magazynów, usprawniać procesy produkcyjne i wiele więcej.
Producenci wyrobów gotowych często polegają na setkach, jeśli nie tysiącach, komponentów wysyłanych od partnerów na całym świecie, które muszą dotrzeć do ich zakładów montażowych zgodnie z ustalonym harmonogramem. Sztuczna inteligencja udowadnia, że może znaleźć wzorce i zależności ukryte w dużych zbiorach danych, które pomagają optymalizować te sieci logistyczne, obejmujące statki towarowe, ciężarówki dostawcze, magazyny i centra dystrybucyjne. Optymalizacja łańcucha dostaw wymaga również śledzenia towarów fizycznych za każdym razem, gdy się przemieszczają. Sztuczna inteligencja może zautomatyzować dokumentację dzięki swojej zdolności do inteligentnego wprowadzania, ekstrakcji i klasyfikowania danych zawartych w plikach tekstowych, aby zapewnić integralność transakcji wielostronnych.
Niektórzy producenci wykorzystują sztuczną inteligencję do prognozowania, używając jej do przewidywania zdolności produkcyjnych i optymalizacji pojemności magazynów w oparciu o popyt klientów. Niektórzy wykorzystują sztuczną inteligencję, aby sygnalizować potencjalne opóźnienia i awarie sprzętu, zanim spowodują problemy w produkcji. Inni używają sztucznej inteligencji do pozyskiwania informacji operacyjnych z dużych strumieni danych pochodzących z coraz liczniejszych urządzeń i czujników wykorzystujących technologię Internet of Things (IoT) zainstalowanych w infrastrukturze magazynowej i transportowej.
Chociaż sztuczna inteligencja oferuje wiele potencjalnych korzyści dla łańcucha dostaw, wdrożenie tej technologii może być trudne i kosztowne. Uruchamianie inteligentnych aplikacji w produkcji wymaga zaawansowanych systemów obliczeniowych, czyli lokalnych serwerów brzegowych lub instancji opartych na chmurze, które zazwyczaj muszą odbierać dane ze zintegrowanych czujników i urządzeń rozmieszczonych w terenie w ramach podejścia Przemysł 4.0. Firmy zazwyczaj odnoszą największe korzyści, gdy trenują modele uczenia maszynowego na własnych zbiorach danych, co jest procesem jeszcze bardziej wymagającym pod względem mocy obliczeniowej i zależnym od danych.
Pełna przejrzystość łańcucha dostaw dzięki sztucznej inteligencji
Współczesne łańcuchy dostaw stały się tak skomplikowane, splątane i rozległe, że producenci mają trudności z utrzymaniem pełnego nadzoru nad przepływem materiałów i towarów docierających do ich zakładów. Wyjątkowa zdolność sztucznej inteligencji do szybkiej analizy dużych zbiorów danych może dostarczyć informacji na temat wewnętrznych mechanizmów nawet najbardziej złożonych sieci logistycznych.
Podczas przetwarzania ogromnych strumieni zapisanych danych i innych sygnałów logistycznych, inteligentne algorytmy trenowane za pomocą uczenia maszynowego często dostarczają cennych informacji, takich jak przyczyny zmienności lub sposoby poprawy zdolności produkcyjnych procesów z elementami o stałym i zmiennym czasie, które prowadzą do wąskich gardeł. Narzędzia do zarządzania łańcuchem dostaw oparte na sztucznej inteligencji są lepsze od tradycyjnych systemów w śledzeniu ogromnych ilości zapasów w czasie rzeczywistym, gdy przechodzą przez pośrednich partnerów produkcyjnych i dystrybucyjnych, zanim staną się produktami gotowymi. Ta zwiększona widoczność i możliwości śledzenia mogą pomóc producentom w identyfikacji dostawców, którzy potencjalnie naruszają praktyki w zakresie jakości lub etycznego pozyskiwania surowców.
Poprzez ulepszanie przejrzystości łańcucha dostaw, wykorzystanie sztucznej inteligencji może przyczynić się do oszczędności czasu i kosztów, które omówimy później. Może również pomóc producentom w zapewnieniu, że komponenty, których używają do produkcji swoich produktów, są pozyskiwane zgodnie z normami etycznymi, jakościowymi i zrównoważonego rozwoju, co jest obowiązkiem, którego spełnienia oczekują organy regulacyjne i wielu konsumentów. Organizacje nie mogą sobie pozwolić na współpracę z dostawcami, nawet tymi zagranicznymi, którzy naruszają przepisy dotyczące pracy, dobrego zarządzania lub ochrony środowiska, a narzędzia analityczne wbudowane w aplikacje łańcucha dostaw oparte na sztucznej inteligencji mogą identyfikować wzorce ujawniające oszukańcze lub nieetyczne pozyskiwanie materiałów.
9 zalet sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw
Producenci są w czołówce innowacji w dziedzinie sztucznej inteligencji, eksperymentują i wdrażają różne formy technologii w wielu zakładach produkcyjnych, centrach magazynowych i dystrybucyjnych oraz pojazdach transportowych w nowoczesnych łańcuchach dostaw. Może to przynieść szereg korzyści.
1. Poprawa efektywności magazynów
Sztuczna inteligencja może poprawić wydajność magazynów, ułatwiając organizowanie regałów i projektowanie ich układów. Oceniając ilości materiałów transportowanych przez korytarze magazynowe, modele uczenia maszynowego mogą sugerować układy podłogowe, które przyspieszą dostęp i czas podróży zapasów od odbioru, przez regały, po stacje pakowania i wysyłki. Mogą również planować optymalne trasy dla pracowników i robotów, aby szybciej transportować zapasy, co dodatkowo zwiększa wskaźniki realizacji zamówień. Analizując sygnały dotyczące popytu pochodzące z systemów marketingowych, linii produkcyjnych i punktów sprzedaży, systemy prognozowania oparte na sztucznej inteligencji pomagają producentom zrównoważyć zapasy z kosztami magazynowania i jeszcze bardziej optymalizować wykorzystanie magazynów.
2. Niższe koszty operacyjne
Dzięki zdolności sztucznej inteligencji do uczenia się skomplikowanych zachowań i pracy w nieprzewidywalnych warunkach powtarzalne zadania, takie jak liczenie, śledzenie i dokumentowanie zapasów, mogą być wykonywane z większą dokładnością i mniejszym nakładem pracy; wąskie gardła są identyfikowane i ograniczane. Identyfikując nieefektywności i ucząc się na podstawie powtarzających się zadań, sztuczna inteligencja może zredukować koszty obsługi złożonego łańcucha dostaw.
Sztuczna inteligencja może również pomóc zaoszczędzić pieniądze producentom i kierownikom ds. dystrybucji, skracając czas przestojów najważniejszego sprzętu. Inteligentne systemy, zwłaszcza te, które przetwarzają dane z urządzeń IoT w inteligentnych fabrykach, mogą identyfikować usterki i awarie na wczesnym etapie lub przewidywać je wcześniej, ograniczając zakłócenia i związane z nimi straty finansowe.
3. Mniej błędów i mniej odpadów
Sztuczna inteligencja może wykryć anomalie w zachowaniach zarówno ludzi, jak i maszyn znacznie wcześniej niż ludzie. Dlatego producenci, operatorzy magazynów i firmy przewozowe szkolą algorytmy, aby ujawniać błędy w przepływach pracy, błędy pracowników i wady produktów. Kamery zainstalowane w centrach logistycznych, na liniach montażowych i w pojazdach dostawczych przekazują dane do systemów wizji komputerowej, które wykorzystują sztuczną inteligencję do kontroli pracy, aby zredukować liczbę zwrotów, reklamacji i poprawek. System może wykrywać błędy pracowników i maszyn, zanim produkty zostaną źle zmontowane lub wysłane do niewłaściwych miejsc docelowych, oszczędzając czas i odpady materiałowe. Inteligentne systemy mogą również przeprowadzać analizy głównych przyczyn, oceniając duże ilości danych w celu znalezienia korelacji wyjaśniających awarie i umożliwiając zespołom szybsze wprowadzenie poprawek.
Sztuczna inteligencja jest również bezpośrednio wbudowana w systemy ERP służące do zarządzania transakcjami finansowymi w miarę przepływu towarów przez łańcuch dostaw, pomagając firmom uniknąć kosztownych błędów w rozliczeniach i płatnościach.
4. Bardziej precyzyjne zarządzanie zapasami
Producenci wykorzystują możliwości sztucznej inteligencji do bardziej precyzyjnego i efektywnego zarządzania poziomami zapasów. Na przykład systemy prognozowania oparte na sztucznej inteligencji mogą wykorzystywać informacje o zapasach udostępniane przez klienta końcowego, aby oszacować popyt tego klienta. Jeśli system określi, że popyt klienta maleje, dostosuje odpowiednio prognozy popytu u producenta.
Producenci i kierownicy ds. łańcucha dostaw coraz częściej wdrażają systemy wizji komputerowej, instalując kamery na infrastrukturze łańcucha dostaw, regałach, pojazdach, a nawet dronach, aby rejestrować towary w czasie rzeczywistym i monitorować magazyny. Sztuczna inteligencja rejestruje również te przepływy pracy w księgach zapasów i automatyzuje proces tworzenia, aktualizowania i wyodrębniania informacji z dokumentacji zapasów.
5. Zoptymalizowane operacje dzięki symulacjom
Kierownicy ds. łańcucha dostaw mogą przeprowadzać symulacje wspierane przez sztuczną inteligencję, aby uzyskać lepszy wgląd w operacje złożonych, globalnych sieci logistycznych i zidentyfikować sposoby ich usprawnienia.
Coraz częściej używają sztucznej inteligencji w połączeniu z cyfrowymi bliźniakami, graficznymi reprezentacjami 3D obiektów fizycznych i procesów, takich jak gotowe produkty czy linie produkcyjne. Planiści operacyjni mogą symulować różne metody i podejścia do bliźniaków cyfrowych, na przykład o ile zwiększyłaby się produkcja, gdyby dodali pojemność w punkcie A w porównaniu do punktu B, i oceniać wyniki bez zakłócania rzeczywistych operacji. Gdy sztuczna inteligencja wybiera modele i kontroluje przepływy pracy, symulacje te stają się dokładniejsze niż te wykonywane tradycyjnymi metodami obliczeniowymi. Takie zastosowanie sztucznej inteligencji może pomóc inżynierom i kierownikom produkcji ocenić wpływ przeprojektowania produktów, wymiany części lub instalacji nowych maszyn na hali produkcyjnej.
Oprócz cyfrowych bliźniaków 3D, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą również pomóc w tworzeniu wizualnych modeli procesów zewnętrznych 2D, dzięki czemu planiści i kierownicy operacyjni mogą ocenić potencjalny wpływ zmiany dostawców, przekierowania tras transportowych i dystrybucyjnych, czy przeniesienia centrów magazynowych i dystrybucyjnych.
6. Większe bezpieczeństwo pracowników i materiałów
Systemy sztucznej inteligencji mogą monitorować środowiska pracy w całym łańcuchu dostaw, takie jak linie montażowe, magazyny i pojazdy transportowe, a także wskazywać warunki, które zagrażają bezpieczeństwu pracowników i społeczeństwa. Może to oznaczać wykorzystanie wizji komputerowej do egzekwowania stosowania środków ochrony indywidualnej (ŚOI) lub weryfikację, czy pracownicy przestrzegają innych protokołów bezpieczeństwa firmy oraz standardów BHP. Albo może to oznaczać przetwarzanie danych z systemów na pokładach pojazdów, takich jak ciężarówki i wózki widłowe, w celu monitorowania, czy kierowcy obsługują je bezpiecznie i czy są trzeźwi. Jeśli chodzi o monitorowanie sprzętu fabrycznego, sztuczna inteligencja może pomóc przewidzieć awarie i inne potencjalnie niebezpieczne sytuacje. Oparte na sztucznej inteligencji przenośne urządzenia zabezpieczające mogą zwiększyć poziom bezpieczeństwa, na przykład kamizelki z czujnikami, które łączą się z systemami sztucznej inteligencji, analizują ruchy pracowników magazynów i ostrzegają ich o ryzyku obrażeń na podstawie ich postawy, ruchów lub lokalizacji w magazynie.
Systemy sztucznej inteligencji wspierane przez czujniki w obiektach dystrybucyjnych i pojazdach pomagają również zapewnić właściwą obsługę i utylizację niebezpiecznych materiałów, chroniąc osoby mieszkające i pracujące w pobliżu. Sztuczna inteligencja może automatyzować niebezpieczne zadania, pozwalając pracownikom unikać sytuacji stwarzających zagrożenie. Na przykład inteligentne roboty mogą wykorzystywać algorytmy sztucznej inteligencji wraz z kamerami i czujnikami do wyznaczania najefektywniejszej trasy przez magazyn, a następnie transportować niebezpieczne materiały, unikając przeszkód na swojej drodze i przekazując wyniki do systemu zarządzania magazynem. Jeśli dojdzie do wypadków i awarii, sztuczna inteligencja może przeprowadzić analizę przyczyn źródłowych, aby odkryć dokładne przyczyny i zapobiec podobnej sytuacji w przyszłości.
7. Bardziej terminowe dostawy
Producenci, którzy montują produkty za pośrednictwem złożonych łańcuchów dostaw, są szczególnie zależni od terminowych i dobrze skoordynowanych dostaw; opóźnione przybycie jednego komponentu może opóźnić cały harmonogram produkcji. Sztuczna inteligencja podejmuje zadanie ograniczania tych opóźnień w dostawach.
Firmy logistyczne wykorzystują uczenie maszynowe do trenowania modeli, które optymalizują trasy dostaw i zarządzają nimi, według których komponenty przemieszczają się w łańcuchu dostaw. Modele te mogą nadawać priorytet wysyłkom na podstawie wielkości zamówień, obietnic dostaw, terminów umownych, znaczenia klienta lub dostępności produktu. Mogą również zapewnić wszystkim węzłom w sieci dystrybucyjnej dokładniejszy szacowany czas przybycia, identyfikując przesyłki, które w przypadku opóźnień mogą spowodować większe problemy.
8. Poprawa zrównoważonego rozwoju łańcucha dostaw
Zwiększając wydajność operacyjną, sztuczna inteligencja może uczynić łańcuchy dostaw bardziej zrównoważonymi i ograniczyć ich szkodliwy wpływ na środowisko. Na przykład modele trenowane przy użyciu uczenia maszynowego mogą pomóc organizacjom zmniejszyć zużycie energii poprzez optymalizację ładunków i tras dostaw, aby ciężarówki spalały mniej paliwa podczas dostarczania towarów. Sztuczna inteligencja może również pomóc zmniejszyć ilość marnowanych produktów na różnych etapach łańcucha dostaw. Planowanie produkcji wspierane przez sztuczną inteligencję, które analizuje wcześniejsze poziomy zapasów, bieżące prognozy popytu i aktualny stan konserwacji maszyn, może pomóc producentowi uniknąć nadprodukcji.
Sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana do analizowania cykli życia gotowych produktów i dostarczania informacji, które przyczyniają się do budowania gospodarki o obiegu zamkniętym, w której materiały są ponownie używane i poddawane recyklingowi. Systemy planowania łańcucha dostaw i uzupełniania zapasów z wbudowaną sztuczną inteligencją mogą pomóc zwiększyć przejrzystość wśród dostawców i umożliwić im przestrzeganie standardów zrównoważonego rozwoju środowiskowego i społecznego, takich jak sprawiedliwe wynagradzanie pracowników.
9. Bardziej precyzyjne prognozowanie popytu
Sztuczna inteligencja stała się złotym standardem w przewidywaniu popytu na podstawie sygnałów pochodzących zarówno z wewnętrznych danych, takich jak planowana sprzedaż i leady marketingowe, jak i sygnałów zewnętrznych, takich jak trendy rynkowe, prognozy ekonomiczne i sezonowe trendy sprzedaży. Planiści łańcucha dostaw mogą wykorzystać sztuczną inteligencję wbudowaną w oprogramowanie do planowania popytu, aby oszacować nie tylko popyt, ale także potencjalny wpływ sytuacji, takich jak spowolnienie gospodarcze czy poważne zdarzenia pogodowe, na popyt, a także ich własne koszty, zdolności produkcyjne i możliwości realizacji dostaw.
Wyzwania związane ze sztuczną inteligencją w łańcuchu dostaw
Jeden dzień to za mało na wdrożenie sztucznej inteligencji w planowaniu i zarządzaniu łańcuchami dostaw. Chociaż technologia oferuje ogromny potencjał w zakresie obniżenia kosztów i uproszczenia procesów, czasami może być kosztowna i trudna do wdrożenia. Wprowadzając inteligencję do swoich operacji w łańcuchu dostaw, firmy napotykają na pewne typowe wyzwania.
- Koszty szkolenia. Podobnie jak w przypadku każdej nowej technologii, wdrożenie sztucznej inteligencji i jej integracja ze środowiskiem produkcyjnym wymaga przeszkolenia osób, które będą miały do czynienia z tymi nowymi, czasami przytłaczającymi systemami. Szkolenie pracowników i przezwyciężenie ich odporności na zmiany zazwyczaj wymaga zaplanowania przestojów, co jest kosztowne. Przed planowanym przestojem partnerzy w całym łańcuchu dostaw powinni współpracować ze swoimi dostawcami sztucznej inteligencji lub integratorami w celu opracowania programów szkoleniowych, które będą zarówno konstruktywne, jak i przystępne cenowo - chociaż warto zauważyć, że każda metoda szkoleniowa prawdopodobnie pociągnie za sobą koszty finansowe.
-
Koszty początkowe i operacyjne. Koszty wdrożenia sztucznej inteligencji zazwyczaj wykraczają poza zakup i integrację sprzętu i oprogramowania, które obsługują te systemy. Algorytmy uczenia maszynowego nie zawsze muszą być tworzone od zera; dostępne są gotowe modele, które można dostosować do różnych przypadków użycia w łańcuchu dostaw. Aby jednak osiągnąć największe korzyści, firmy powinny trenować modele na własnych danych. Gromadzenie, agregowanie, weryfikowanie, przekształcanie i czyszczenie dużych ilości danych wysokiej jakości może wymagać ogromnego wysiłku. Jeśli firmy nie przygotują odpowiedniego, wysokiej jakości zbioru danych, ryzykują przypomnienie starego powiedzenia: śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu. Trenowanie modelu uczenia maszynowego na tych danych jest fazą intensywnie korzystają z mocy obliczeniowej, wymagającą zazwyczaj serwerów z procesorami graficznymi (GPU), co może prowadzić do wzrostu opłat za usługi w chmurze i zmonopolizowania zasobów lokalnych.
Obsługa systemów sztucznej inteligencji i zarządzanie nimi w globalnej sieci logistycznej nie jest zadaniem jednorazowym. Chociaż uruchamianie systemów sztucznej inteligencji nie potrzebuje aż tylu zasobów obliczeniowych jak ich trenowanie, jest to ciągły proces, który wymaga potężnych platform, czy to serwerów brzegowych, czy maszyn wirtualnych w chmurze. Jednak te rozwiązania oparte na chmurze sprawiają, że technologia sztucznej inteligencji jest bardziej dostępna i przystępna cenowo. Niektórzy dostawcy infrastruktury chmurowej oferują zarządzane platformy analizy danych, które upraszczają proces tworzenia modeli uczenia maszynowego, automatyzują ich rozwój i zarządzają przepływami pracy sztucznej inteligencji. - Systemy złożone. Systemy sztucznej inteligencji mają wiele elementów, w tym urządzenia i czujniki przesyłające dane w czasie rzeczywistym, serwery z procesorami graficznymi używane do wstępnego i ewolucyjnego trenowania modeli uczenia maszynowego, serwery brzegowe i chmurowe, które obsługują te modele w produkcji, oraz aplikacje, które działają na podstawie odkrytych wzorców lub udzielonych rekomendacji. Organizacje muszą integrować te elementy w wielu węzłach globalnego łańcucha dostaw. Muszą również na bieżąco monitorować te systemy i dostosowywać ich wydajność, a także identyfikować i naprawiać usterki.
Przykłady sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw
Rozważmy hipotetycznego amerykańskiego producenta samochodów, który montuje trzy popularne modele w fabryce w Michigan. Tysiące części i komponentów, takich jak stal, opony, świece zapłonowe i igły do wskaźników, pochodzą głównie z hut i centrów produkcyjnych w kilkunastu stanach USA, a także z Kanady, Chin, Niemiec, Japonii i Meksyku. Niektóre komponenty są produkowane w zakładach należących do firmy i przez nią zarządzanych, a inne pochodzą od dystrybutorów zewnętrznych.
Nasza hipotetyczna firma samochodowa często otrzymuje duże dostawy, niektóre z zagranicy na statkach towarowych, a inne transportowane ciężarówkami z innych stanów lub przez granice Ameryki Północnej. Dostawy te muszą ostatecznie znaleźć się w zakładzie w Michigan, gdzie odbywa się finalny montaż SUV-a, ciężarówki lub sedana. Ale najpierw należy je zamówić, opłacić, śledzić, odebrać i przechowywać w dużych magazynach o ograniczonej pojemności, które firma utrzymuje w pobliżu zakładu.
Jakby zarządzanie tak dużym i skomplikowanym łańcuchem dostaw nie było wystarczająco trudne, firma samochodowa musi stawić czoła inflacji, która podnosi koszty zakupu materiałów, oraz rosnącym kosztom energii, które obniżają ich marże zysku. Podniesienie cen gotowych pojazdów mogłoby pomóc, ale liderzy sprzedaży wierzą, że spowodowałoby to spadek popytu. Po pandemii firma musi spełniać nowe przepisy regulujące warunki pracy w fabrykach, w tym egzekwowanie stosowania ŚOI.
Zaniepokojeni kierownicy pytają konsultantów technologicznych, czy mogą korzystać ze sztucznej inteligencji i w którym miejscu łańcucha dostaw. Odpowiedź brzmi "tak" i prawie wszędzie.
Na początek sztuczna inteligencja może przewyższyć podstawowe oprogramowanie firmy, prognozując sprzedaż każdego typu pojazdu na podstawie trendów. Może również dokładniej modelować, jaki wpływ na sprzedaż będą mieć różne scenariusze, takie jak podwyżki cen gazu lub nieoczekiwane zdobycie rynku przez pojazdy elektryczne. Te inteligentne prognozy są niesamowicie pomocne dla planistów łańcucha dostaw, ponieważ pomagają im zamówić odpowiednią ilość materiałów, aby zaspokoić popyt, bez ponoszenia kosztów zamówień, przepełniania magazynów czy utrzymywania nadmiarowych zapasów. Prognozy dają planistom pewność, że inwestowanie w otwieranie linii produkcyjnych lub oszczędzanie przez ich zamknięcie jest uzasadnione, oraz pomagają w odpowiednim doborze personelu.
Kamery podłączone do modeli wizualnych opartych na sztucznej inteligencji mogą monitorować linie produkcyjne firmy samochodowej i obiekty dystrybucyjne, aby upewnić się, że pracownicy przestrzegają protokołów bezpieczeństwa i ochrony środowiska. Inne modele trenowane za pomocą uczenia maszynowego mogą analizować dane logistyczne, aby zoptymalizować trasy wysyłki, ładunki i operacje magazynowe, zwiększając terminowość dostaw. Ponadto modele sztucznej inteligencji i podejmowania decyzji mogą zautomatyzować powtarzalne procesy związane nie tylko z obsługą dostaw fizycznych, ale także z utrzymaniem zapasów i ewidencji transakcji niezbędnych do zapewnienia, że wszystkie strony w łańcuchu dostaw są uczciwie i terminowo opłacane.
Firmy motoryzacyjne poprawiają wydajność, redukują liczbę błędów, zwiększają dokładność rachunkowości i przenoszą pracowników do innych ról, aby lepiej spełniać potrzeby biznesowe, oszczędzając pieniądze w prawie każdym obszarze operacji łańcucha dostaw. Rozważmy rozwiązanie Mazda Motor Logistics, które wykorzystuje Oracle Transportation Management do identyfikowania optymalnego przewoźnika, trasy i poziomu usług podczas dystrybucji samochodów i części samochodowych w całej Europie, aby poprawić terminowość dostaw.
Jak przygotować łańcuch dostaw na sztuczną inteligencję
Firmy często uważają, że pełne wdrożenie sztucznej inteligencji w środowiskach produkcyjnych jest trudne i kosztowne. W niektórych przypadkach nawet przed określeniem konkretnego projektu mogą podjąć następujące kroki w celu przygotowania starszego systemu planowania i zarządzania łańcuchem dostaw na wprowadzenie inteligencji.
1. Analiza tworzenia wartości
Przed podjęciem decyzji o wdrożeniu sztucznej inteligencji do konkretnego elementu łańcucha dostaw, producenci mogą uznać za przydatne przeprowadzenie audytu całej sieci logistycznej w celu wykrycia wąskich gardeł, opóźnień produkcyjnych i procesów podatnych na błędy. Audyty te pomagają planistom biznesowym określić, gdzie sztuczna inteligencja i inne inwestycje technologiczne mogą przynieść największe korzyści.
2. Opracowanie strategii i planu działania
Inicjatywa modernizacji łańcucha dostaw zazwyczaj wiąże się z wieloma problemami do rozwiązania, korzyściami do osiągnięcia i liderami wykonawczymi, których trzeba zadowolić. Jednak większość producentów nie może sobie pozwolić na koszty i przestoje związane z aktualizacją wszystkiego naraz. Przed określeniem konkretnych projektów należy zdecydować o priorytetach. Następnie opracuj strategię dalekosiężnej transformacji, która rozwiązuje najpilniejsze problemy na wczesnym etapie. Stwórz plan działania, który zapewni, że każdy projekt po drodze będzie umożliwiał realizację kolejnego i będzie posiadał odpowiednie finansowanie.
3. Projekt rozwiązania
Po zidentyfikowaniu konkretnego aspektu operacji łańcucha dostaw, który najbardziej skorzysta na wprowadzeniu sztucznej inteligencji, rozpoczyna się praca nad zaprojektowaniem rozwiązania. Rozważ rodzaje potrzebnych systemów, takich jak aplikacje w chmurze, serwery brzegowe, platformy do analizy danych oraz urządzenia i czujniki połączone z Internetem, oraz sposób, w jaki będą musiały się integrować ze sobą i z istniejącymi zasobami IT. Jest to moment, w którym większość firm, jeśli jeszcze tego nie zrobiła, decyduje się na zaangażowanie integratora systemów lub innego rodzaju firmy doradczej z doświadczeniem branżowym.
4. Wybór dostawcy
Wielu dostawców technologii oferuje rozwiązania dla łańcucha dostaw, a większość z nich twierdzi, że niektóre formy sztucznej inteligencji są wbudowane w ich produkty. Ponieważ jednak sztuczna inteligencja jest szerokim terminem opisującym zróżnicowany zestaw możliwości, istnieją znaczne różnice między ofertami. Wybór dostawcy technologii jest jak zobowiązanie do długoterminowej współpracy, takiej, która miejmy nadzieję przetrwa dłużej niż bieżący projekt. Korzystając z rad integratorów systemów, producenci powinni starannie ocenić możliwości technologiczne, ceny i modele wsparcia każdej firmy, a także ich kulturę korporacyjną, aby wybrać odpowiednie rozwiązanie.
5. Wdrażanie i integracja
Po wybraniu dostawcy technologii firma rozpoczyna proces wdrażania i integracji. Zazwyczaj integrator systemów ściśle współpracuje z wewnętrznymi zespołami IT i dostawcą podczas instalowania systemów, integrowania ich z istniejącymi i przeprowadzania testów przed ich wdrożeniem do produkcji. Faza wdrożenia zazwyczaj wymaga pewnych przestojów, a także okresu szkolenia pracowników po jej zakończeniu. Jednak, jeśli zostanie to odpowiednio zaplanowane i skutecznie wykonane, przejście z etapu przygotowań do produkcji można osiągnąć przy minimalnych zakłóceniach.
6. Pamiętanie o zarządzaniu zmianami
Zmiana może być niepokojąca dla pracowników, którzy wykonywali swoją pracę w określony sposób przez długi czas, nawet jeśli była pracochłonna i nieefektywna. Przed wdrożeniem nowego rozwiązania opartego na sztucznej inteligencji opracuj strategię przygotowania organizacji do jego wdrożenia. Plan powinien obejmować komunikację z pracownikami na temat problemów lub celów, które motywowały do wdrożenia sztucznej inteligencji, produktywności, którą organizacja ma nadzieję osiągnąć, oraz wskaźników, które liderzy będą wykorzystywać do oceny sukcesu projektu.
7. Monitorowanie i dostosowanie
W pewnym sensie projekt sztucznej inteligencji nigdy nie jest całkowicie ukończony. Sztuczna inteligencja to dynamiczna technologia, która stale się poprawia dzięki pętli informacji zwrotnej polegającej na monitorowaniu i dostosowywaniu. Nawet jeśli systemy oparte na sztucznej inteligencji wydają się działać dobrze, zespoły powinny eksperymentować z modyfikacjami i zbierać dane, które monitorują wyniki, aby informować o dalszych ulepszeniach wydajności.
Zainwestuj w sztuczną inteligencję w łańcuchu dostaw dzięki Oracle
Łańcuch dostaw producenta obejmuje rozproszone geograficznie i izolowane operacyjnie obiekty, często zarządzane przez wielu niezależnych partnerów, oraz łączące je trasy dystrybucji. Każdy etap podróży od surowca lub podzespołu do gotowego produktu wymaga odrębnych rozwiązań technologicznych. Rozwiązania te obsługują funkcje takie jak zaopatrzenie, planowanie, transport, zarządzanie zapasami, konserwację i analitykę, a wszystkie z nich mogą czerpać korzyści ze sztucznej inteligencji.
Chociaż te wieloaspektowe systemy wykonują różne zadania, nie można ich odizolować; dane muszą być przesyłane wraz z dostawami przez całą sieć logistyczną. Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) to wszechstronny pakiet aplikacji obsługujących i łączących poszczególne fazy łańcucha dostaw. Aplikacje SCM wykorzystują wbudowane uczenie maszynowe, aby usprawnić automatyzację, prognozy i analizy. Oprogramowanie w chmurze usprawnia również współpracę w przedsiębiorstwie, a także z zewnętrznymi podwykonawcami i partnerami.
Sztuczna inteligencja w łańcuchu dostaw - często zadawane pytania
Czy sztuczna inteligencja z czasem staje się lepsza?
Sztuczna inteligencja jest wyjątkową technologią, ponieważ jest w stanie doskonalić się wraz z jej użytkowaniem. Na przykład im więcej danych jest przetwarzanych przez model uczenia maszynowego, tym lepiej model ten zapewnia planistom łańcucha dostaw użyteczne funkcje i informacje.
W jaki sposób sztuczna inteligencja oszczędza czas i wysiłek w produkcji?
Producenci często wykorzystują sztuczną inteligencję do wyciągania wniosków z dużych ilości danych, które pomagają im zwiększyć wydajność procesów montażu, sieci logistycznych i przepływów pracy. Technologia ta może również pomóc w automatyzacji powtarzalnych zadań, zmniejszając potrzebę pracy ręcznej.
Czy sztuczna inteligencja jest przyszłością łańcucha dostaw?
Sztuczna inteligencja okazała się wyjątkowo skuteczna w usprawnianiu planowania łańcucha dostaw, zarządzania i operacji. Technologia ta jest już wbudowana w niemal każdy aspekt operacji łańcucha dostaw i nadal pojawiają się nowe przypadki użycia. Sztuczna inteligencja będzie z pewnością integralnym elementem wszystkich systemów zarządzania łańcuchem dostaw w przyszłości.
Dlaczego sztuczna inteligencja jest ważna w zarządzaniu łańcuchem dostaw?
Łańcuchy dostaw stają się w ostatnich latach coraz bardziej złożone, wzajemnie powiązane i rozległe, co stanowi wyzwanie dla producentów w zarządzaniu nimi. Sztuczna inteligencja może pomóc w analizie rosnącej ilości danych generowanych przez współczesne łańcuchy dostaw i wykorzystywaniu tych danych do opracowywania niezwykle dokładnych prognoz, ujawniania informacji operacyjnych oraz poprawy wydajności procesów magazynowania i transportu w rozległych sieciach logistycznych, obejmujących wielu niezależnych partnerów.
Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję w łańcuchu dostaw
Sztuczna inteligencja może pomóc w prawie każdej funkcji współczesnego łańcucha dostaw, w tym w planowaniu, zarządzaniu zapasami i magazynem, przetwarzaniu transakcji, transporcie, monitorowaniu i inspekcjach. Nadal opracowywane są nowe przypadki użycia tej wszechstronnej technologii.