6 innowacyjnych zastosowań AI w zarządzaniu łańcuchem dostaw

Obecnie sztuczna inteligencja (AI) zdaje się sterować wszystkim, co dotyczy naszego życia, począwszy od zakupów, podczas których chatboty potrafią czytać w naszych myślach, aż po dojazdy do pracy, podczas których autonomiczne samochody prowadzą się same.

Nic dziwnego, że firmy wszelkiego typu na całym świecie szybko integrują sztuczną inteligencję ze swoimi systemami operacyjnymi. Ostatnie badanie Firma McKinsey & Company ujawniła imponujący wskaźnik adopcji sztucznej inteligencji, który obecnie jest 2.5 razy wyższy niż w 2017 r.

Możliwość automatyzacji powtarzalnych zadań i szybkiej analizy dużych wolumenów danych przez AI pozwala firmom usprawnić swoje procesy, czyniąc je bardziej produktywnymi i wydajnymi. Z tych powodów wykorzystanie AI w operacjach łańcucha dostaw nie jest już opcjonalnym dodatkiem — to silnik, który napędza wydajność i oszczędność paliwa. 

Dzięki algorytmom sztucznej inteligencji firmy mogą przewidywać opóźnienia, identyfikować potencjalne zakłócenia w łańcuchach dostaw, a nawet optymalizować operacje magazynowe – od sortowania i pakowania towarów po zarządzanie poziomami zapasów.

Brzmi interesująco? Czytaj dalej, ponieważ wyjaśniamy, czym jest AI i jak może zrewolucjonizować łańcuchy dostaw na sześć innowacyjnych sposobów!

Spis treści
Podstawy sztucznej inteligencji: analiza podstaw i obecny stan
Jak sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w łańcuchach dostaw?
W kierunku łańcucha dostaw zoptymalizowanego pod kątem sztucznej inteligencji: przemyślenia końcowe

Podstawy sztucznej inteligencji: analiza podstaw i obecny stan

Sztuczna inteligencja (AI) to gałąź informatyki, której celem jest tworzenie maszyn i oprogramowania, które mogą naśladować ludzką inteligencję. Czy to brzmi zbyt skomplikowanie lub technicznie? Nie musi tak być — zbadajmy wspólnie, czym naprawdę jest AI, zanim zagłębimy się w jej zastosowania w zarządzaniu łańcuchem dostaw.

Czym jest sztuczna inteligencja (AI)?

Sztuczna inteligencja, w skrócie AI, to jak danie komputerowi mózgu, który może myśleć, uczyć się i rozwiązywać problemy w sposób nieco podobny do tego, jak robią to ludzie. To nie jest mózg zbudowany z komórek i neuronów, ale taki, który składa się z kodu programistycznego, który wykorzystuje dane i doświadczenia, aby lepiej wykonywać zadania. 

Zadania te mogą obejmować wszystko, od rozumienia słów mówionych (jak Siri lub Alexa), rozpoznawania zdjęć (jak Facebook identyfikujący znajomych na zdjęciach), rekomendowania, jaki film obejrzeć jako następny (jak Netflix) lub nawet prowadzenia samochodu. AI można podzielić na dwa duże typy w zależności od tego, co robi z otrzymywanymi informacjami:

• Dyskryminująca sztuczna inteligencja: Ten podzbiór AI jest w całości poświęcony identyfikacji. Na przykład, jeśli pokażesz mu kilka zdjęć, może ustalić, na których z nich są koty, a na których nie. To jak detektyw, który patrzy na wskazówki (dane), aby dowiedzieć się, „kto to zrobił” (zidentyfikować rzeczy).
• Generatywna sztuczna inteligencja: Zamiast po prostu identyfikować rzeczy, generatywna sztuczna inteligencja może faktycznie tworzyć nowe rzeczy. Nie tylko wie, jak wygląda kot; może wyobrazić sobie kota, który nawet nie istnieje, a następnie wygenerować zdjęcie lub opowieść o nim od podstaw.

Jakie są obecne technologie AI?

Obecne narzędzia generatywnej AI stają się coraz bardziej zdolne do wykonywania różnych zadań i ról, od zadań administracyjnych i tworzenia treści po projektowanie i produkcję. Obecne technologie AI możemy podzielić na dwie kategorie: te związane z tekstem i dźwiękiem oraz te związane z obrazem i wideo.

Generowanie tekstu i głosu

Generative AI zmienia sposób, w jaki tworzymy tekst i dźwięk, ułatwiając produkcję wszystkiego, od treści pisanych po muzykę. Narzędzia konwersacyjne, takie jak ChatGPT i Gemini są przeszkoleni w zakresie obszernych treści z Internetu. Potrafią prowadzić rozmowy, pisać e-maile, pisać eseje, odpowiadać na pytania, a nawet tworzyć treści pisemne od podstaw.

Jeśli chodzi o głos i dźwięk, postępy są równie imponujące. Na przykład narzędzia takie jak MuseNet OpenAI i Szafa grająca mogą tworzyć kompozycje muzyczne w różnych gatunkach lub mogą otrzymać teksty piosenek i styl muzyczny, a następnie na podstawie tych danych stworzyć oryginalny utwór.

Generowanie obrazu i wideo

Przetwarzanie języka naturalnego przez AI zmienia również zasady gry w świecie obrazów i filmów. Wyobraź sobie, że wpisujesz prosty opis sceny i otrzymujesz szczegółowy, oryginalny obraz, który pasuje do Twoich słów. Dokładnie to robią narzędzia takie jak DALL-E Możesz powiedzieć DALL-E: „Narysuj mi różowego słonia latającego po niebie” i voila, otrzymasz dokładnie taki obraz.

Jeśli chodzi o wideo, postępy są jeszcze bardziej ekscytujące. OpenAI niedawno wprowadziło Sora, narzędzie AI do zamiany tekstu na wideo, które może tworzyć bogate, szczegółowe i realistyczne filmy. Więc ktoś może powiedzieć Sorze, aby nagrał film o smoku i rycerzu, którzy tańczą, a Sora może wygenerować ten film, sprawiając, że będzie wyglądał jak prawdziwa mała scena filmowa.

Jak sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w łańcuchach dostaw?

Teraz, gdy wiemy, czym jest sztuczna inteligencja, w tym jakie są jej najnowsze przełomy, możesz się zastanawiać, jaką dokładnie rolę odgrywa AI w zarządzanie łańcuchem dostaw jest. Czytaj dalej, ponieważ badamy sześć praktycznych zastosowań AI w globalnych łańcuchach dostaw.

1. Prognozowanie popytu

Jeśli w AI jest coś potężnego, to z pewnością potrafi przetwarzać i analizować duże zbiory danych — ogromne ilości informacji, których nasz ludzki umysł nie jest w stanie przyswoić — w czasie rzeczywistym. Po pierwsze, AI bada te duże zbiory danych, które mogą obejmować liczbę poprzednich zakupów, panujące warunki pogodowe, obecne trendy w mediach społecznościowych i wszelkie ważne nadchodzące wydarzenia, które mogą zmienić preferencje zakupowe konsumentów.

Następnie wykorzystując technikę zwaną uczenie maszynowe, AI uczy się z tych wszystkich danych, aby przewidzieć ilość potrzebną do konkretnego produktu i kiedy klienci prawdopodobnie będą chcieli go kupić. przewidywanie popytu klientów co dokładniejsze, firmy mogą lepiej dopasować poziom zapasów do oczekiwanego popytu, zmniejszając koszty utrzymania i minimalizując ryzyko niesprzedanych zapasów.

Amazon jest doskonałym przykładem firmy wykorzystującej algorytmy sztucznej inteligencji do zrewolucjonizować prognozowanie popytu. Korzystając z Amazon Forecast, usługi opartej na uczeniu maszynowym, Amazon może przewidzieć przyszłe zapotrzebowanie na miliony produktów na całym świecie w ciągu zaledwie kilku sekund. 

Wirtualne półki Amazon są zaopatrzone w wystarczającą ilość artykułów, ponieważ sztuczna inteligencja przewiduje, ile ich zostanie sprzedanych. A ponieważ mają lepsze pojęcie o tym, co będzie potrzebne i gdzie, Amazon może przesuwać artykuły bliżej miejsca zamieszkania klientów, zanim jeszcze klikną 'kupować".

2. Optymalizacja magazynu

Magazynowanie jest istotną częścią zarządzania łańcuchem dostaw, stanowiąc kręgosłup, który umożliwia firmom bezpieczne przechowywanie, organizowanie i łatwą dostępność produktów do wysyłki do klientów. Jednak magazynowanie jest obarczone wyzwaniami logistycznymi, takimi jak przewidywanie odpowiedniej ilości zapasów do przechowywania, ustalanie najlepszego sposobu organizacji przedmiotów w celu szybkiego dostępu, a nawet obsługa fizycznego zadania przemieszczania towarów w magazynie.

Algorytmy AI mogą analizować dane historyczne dotyczące ruchu produktów i wzorców popytu, aby projektować lub sugerować optymalne układy magazynów. Obejmuje to identyfikację najlepszych lokalizacji towarów na podstawie ich rozmiaru, wagi i częstotliwości dostępu, zapewniając w ten sposób logiczne rozmieszczenie, które maksymalizuje wykorzystanie przestrzeni i minimalizuje czasy kompletacji. 

Na przykład, Ocado, pionier w dziedzinie technologii spożywczych, wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatyzacji operacji magazynowych. Podczas gdy tradycyjne projekty magazynów przeznaczają znaczną powierzchnię podłogi na przejścia, w których pracownicy mogą pobierać artykuły, magazyny Ocado są wysoce zautomatyzowane, gdzie każdy metr kwadratowy jest przeznaczony na przechowywanie produktów, a autonomiczne roboty mobilne (AMR) pobierają i transportują artykuły w razie potrzeby.

Te roboty poruszają się po trójwymiarowej siatce magazynowej, zwanej „ulem”, optymalnie wykorzystując całą potencjalną przestrzeń magazynową. Konstrukcja siatki umożliwia robotom dostęp do dowolnego przechowywanego produktu z góry, co stanowi radykalną zmianę w stosunku do tradycyjnego magazynowania. Ta konstrukcja pomaga Ocado przechowywać więcej towarów na ograniczonej powierzchni i szybko realizować zamówienia, ponieważ roboty mogą szybko przemieszczać się do dowolnego miejsca w siatce.

3. Logistyka i planowanie tras

Czas jest kluczowy w logistyce. Zdolność sztucznej inteligencji do analizowania historycznych wzorców ruchu, aktualnych warunków drogowych, prognoz pogody i innych, pozwala jej przewidywać i określać najbardziej efektywne trasy transportu. Mniej czasu spędzonego w drodze i bardziej bezpośrednie trasy oznaczają, że pojazdy zużywają mniej paliwa, co nie tylko obniża koszty, ale także zmniejsza wpływ operacji transportowych na środowisko.

Jedną z kluczowych zalet sztucznej inteligencji w trasowaniu transportu jest jej zdolność do dostosowywania się do zmian w miarę ich występowania. W przypadku opóźnienia spowodowanego korkami lub zamknięciem dróg, sztuczna inteligencja jest w stanie przekierować przesyłki w czasie rzeczywistym, dokonując niezbędnych korekt w harmonogramach i trasach. Jest to szczególnie przydatne podczas koordynacji między różnymi środkami transportu, takimi jak ciężarówki, statki i pociągi, jak w przypadku wysyłka intermodalna or przeładunek.

Na przykład United Parcel Service (UPS), jedna z największych firm zajmujących się dostawą paczek na świecie, korzysta z zintegrowanej optymalizacji i nawigacji w czasie jazdy (ORION), system oparty na sztucznej inteligencji, aby dynamicznie optymalizować trasy dostaw. ORION przelicza indywidualne trasy dostaw paczek w ciągu dnia, gdy zmieniają się warunki ruchu, zobowiązania odbioru i zamówienia dostaw. 

Dzięki dynamicznej optymalizacji tras ORION znacznie oszczędza czas i zmniejsza zużycie paliwa. System podobno oszczędza 2-4 mile na kierowcę każdego dnia, co pozwala na realizację większej liczby dostaw w krótszym czasie.

4. Ocena i wybór dostawcy

W zarządzaniu łańcuchem dostaw dobry dostawca oznacza produkty wysokiej jakości, niższe koszty, terminowe dostawy i ostatecznie zadowolonych klientów. Jednak realizacja oceny dostawców obejmuje przesiewanie setek potencjalnych dostawców w celu zidentyfikowania tych, którzy spełniają ustalone kryteria (np. koszt, jakość, terminy dostaw). Stanowi to znaczne i podatne na błędy ręczne obciążenie pracą.

Na szczęście algorytmy AI mogą wyodrębniać i analizować dane z różnych źródeł, w tym stron internetowych dostawców, rejestrów wydajności, raportów branżowych i forów handlowych online, umożliwiając bardziej świadomy proces wyboru. Po przetworzeniu wszystkich danych AI może automatycznie tworzyć i aktualizować szczegółowe profile dynamiczne dla każdego dostawcy, uwzględniając takie czynniki, jak:

• Jakość wykonania: Historyczne wskaźniki jakości, wskaźniki zwrotów, zgodność ze standardami jakości (certyfikaty ISO) itp.
• Stabilność finansowa: Wyniki oceny kredytowej, trendy rentowności, analiza wskaźników finansowych itp.
• Wydajność dostawy: Terminowość dostaw, terminy realizacji, niezawodność w dotrzymywaniu harmonogramów dostaw itp.
• Opłacalność: Konkurencyjność cenowa, analiza struktury kosztów, całkowity koszt posiadania itp.
• Możliwości technologiczne: Wdrażanie zaawansowanych technologii produkcyjnych, zasobów własności intelektualnej itp.
• Zarządzanie ryzykiem: Wystawienie na ryzyka geopolityczne, odporność łańcucha dostaw, historia radzenia sobie z zakłóceniami itp.
• Rozważania geograficzne: Bliskość kluczowych rynków lub zakładów produkcyjnych, wpływ kosztów logistyki i transportu itp.

Po dokonaniu wyboru AI może nadal monitorować wyniki dostawców. Na przykład może użyć analizy nastrojów, aby ocenić kondycję finansową dostawców lub wykryć wczesne oznaki niestabilności lub zakłóceń.

Na przykład IBM Zarządzanie cyklem życia dostawcy Emptoris Aplikacja zawiera moduł oceny wydajności przeznaczony do tworzenia, zarządzania i oceny ocen dostawców w różnych obszarach działalności. 

Ten proces oceny wydajności ocenia wydajność dostawcy w wyznaczonym okresie, biorąc pod uwagę zarówno ilościowe (twarde fakty), jak i jakościowe (np. innowacyjność) środki. Oprócz oceny wydajności, IBM Ryzyko dostawcy Moduł ten pomaga we wczesnej identyfikacji ryzyka poprzez przeprowadzanie obliczeń ryzyka w czasie rzeczywistym i odpowiednie uruchamianie alertów.

5. Optymalizacja pakowania

Opakowanie jest potężnym narzędziem budowania marki i marketingu. Co jednak ważniejsze, ma ono bezpośredni wpływ na wydajność i opłacalność dystrybucji produktu. Zoptymalizowane opakowanie nie tylko redukuje koszty materiałów, ale także obniża koszty wysyłki dzięki zoptymalizowanemu wykorzystaniu wagi i przestrzeni.

Analizując czynniki takie jak kształt produktu, kruchość, waga i właściwości różnych materiałów, AI może identyfikować projekty, które wykorzystują minimalną ilość materiału, a jednocześnie zapewniają bezpieczeństwo produktu podczas transportu. Ponadto narzędzia oparte na AI mogą symulować i optymalizować rozmiary i kształty opakowań, aby zmieścić więcej produktów w każdej przesyłce, zmniejszając w ten sposób liczbę wymaganych podróży.

Świetnym przykładem z prawdziwego świata jest to, jak Rozmiar opakowania, lider w rozwiązaniach do pakowania na żądanie, polega na systemie opartym na sztucznej inteligencji, który analizuje wymiary każdego pakowanego przedmiotu i tworzy opakowania o niestandardowych rozmiarach dla każdego zamówienia. Sztuczna inteligencja bierze pod uwagę kilka czynników, w tym:

• Wymiary przedmiotu(ów)
• Wymagana przestrzeń ochronna lub wyściółka
• Najlepsza orientacja przedmiotu w pudełku
• Ograniczenia materiałowe i wydajność

W rezultacie otrzymujemy optymalny rozmiar opakowania, który gwarantuje najwyższy poziom ochrony, minimalizuje ilość wykorzystanego materiału opakowaniowego i zmniejsza przestrzeń, jaką każda paczka zajmuje w czasie transportu. 

Co więcej, Packsize pakowanie na żądanie maszyny, takie jak system Box On Demand, wykorzystują zalecane przez AI specyfikacje projektowe, aby automatycznie ciąć, składać i sklejać tekturę falistą w pudełko o niestandardowym rozmiarze. Maszyny przekładają projekt AI na fizyczne opakowanie o idealnym rozmiarze dla produktu.

6. Inteligentne globalne pozyskiwanie

Globalne pozyskiwanie na platformach internetowych B2B, takich jak Chovm.com, staje się coraz bardziej strategicznym elementem zarządzania łańcuchem dostaw. Jednak globalne pozyskiwanie przedstawia szereg potencjalne błędy i wyzwania, zwłaszcza dla początkujących nabywców biznesowych.

Na przykład kupujący mogą mieć trudności ze znalezieniem właściwego produktu wśród milionów dostępnych. Ponadto, angażowanie dostawców z różnych krajów wprowadza potencjalne nieporozumienia z powodu barier językowych.

Dzięki AI kupujący mogą doświadczyć zoptymalizowanego procesu zakupów. Algorytmy AI mogą identyfikować i śledzić trendy rynkowe, sugerować najlepsze czasy na pozyskiwanie określonych kategorii produktów, a nawet automatyzować rutynowe zadania w zakresie zakupów, takie jak tworzenie zamówień zakupu, przetwarzanie faktur i śledzenie płatności.

Doskonałym przykładem z prawdziwego świata jest to, jak Chovm.com wykorzystał sztuczną inteligencję za pomocą narzędzia Smart Assistant, aby zapewnić całodobową obsługę klienta kupującym i pomóc im dokonać zakupu. proces pozyskiwania tak wydajny, jak to tylko możliwe. 

Smart Assistant to oparty na sztucznej inteligencji, intuicyjny osobisty przewodnik po sourcingu, który pomaga firmom odkrywać nowe możliwości, być na bieżąco z trendami, bezproblemowo śledzić zamówienia i nie tylko, a wszystko to za pośrednictwem jednego, wydajnego punktu styku. Spośród wielu funkcji wspomagających, trzy kluczowe cechy, które sprawiają, że globalne sourcing jest inteligentne, obejmują:

• Ulepszone wyszukiwanie obrazów
• Inteligentne żądanie oferty (RFQ)
• Natychmiastowa pomoc

Pierwsze dwie funkcje zostały wprowadzone we wrześniu 2023 r. i od tego czasu pomagają firmom w efektywnym i dokładnym pozyskiwaniu produktów. Ulepszone wyszukiwanie obrazów Funkcja ta umożliwia użytkownikom wyszukiwanie produktów za pomocą obrazów, a nie zapytań tekstowych. Kupujący mogą przesłać obraz przedmiotu, który chcą kupić, w którym momencie sztuczna inteligencja inteligentnego asystenta dokładnie interpretuje zawartość obrazu, aby znaleźć wizualnie podobne produkty. 

Z kolei Smart RFQ wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatyzacji procesu, dzięki czemu kupujący mogą szybciej generować zapytania. Zapytania ofertoweWedług Chovm.com kupujący, którzy korzystali z narzędzia Smart RFQ, byli świadkami % Wzrost 29 w ofertach od dostawców, podczas gdy dostawcy odnotowali 21% wzrost odpowiedzi kupujących na oferty w porównaniu z tradycyjnym, ręcznym procesem RFQ.

Trzecia funkcja, Instant Help, ma zostać uruchomiona w 2024 r. Ta funkcja wykorzystuje chatbota AI, który nie tylko odpowiada na podstawowe zapytania, ale także oferuje wgląd w branżę w czasie rzeczywistym, niezbędną wiedzę branżową i szczegóły dotyczące produktu. Ponadto zapewnia praktyczne wskazówki mające na celu usprawnienie komunikacji między kupującymi a dostawcami.

W kierunku łańcucha dostaw zoptymalizowanego pod kątem sztucznej inteligencji: przemyślenia końcowe

Jeśli jest coś, co możemy wynieść ze wszystkich aplikacji i przykładów, to to, że AI może usprawnić cały łańcuch dostaw, od określania popytu na produkty po logistykę i dystrybucję. Jednak firmy powinny pamiętać o pewnych wyzwaniach związanych z AI, które mogą utrudniać jej zastosowanie w łańcuchach dostaw, takich jak:

• Ryzyka cyberbezpieczeństwa: Hakerzy mogą na przykład używać sztucznej inteligencji do przewidywania i wykorzystywania tras i rozkładów dostaw.
• Obawy dotyczące etyki i prywatności: Na przykład technologie nadzoru oparte na sztucznej inteligencji, które monitorują produktywność pracowników bez ich zgody.
• Wysokie koszty wdrożenia: Na przykład wymagane były ulepszenia istniejącej infrastruktury w celu umożliwienia integracji sztucznej inteligencji.
• Integracja z istniejącymi systemami: Na przykład narzędzia analityczne oparte na sztucznej inteligencji, które nie są kompatybilne ze starszym oprogramowaniem ERP.

Chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak AI może zrewolucjonizować zarządzanie łańcuchem dostaw? Sprawdź ten blog opublikuj wpis, aby zobaczyć, jak generatywna sztuczna inteligencja zarządza wszystkimi aspektami procesu pośrednictwa celnego, od wypełniania niezbędnych dokumentów po szacowanie należności celnych i podatków!