Umetna inteligenca močno izboljšuje procese v dobavnih verigah

Upravljanje dobavnih verig je v zadnjih letih postalo precej bolj zapleteno, saj je treba nenehno usklajevati vse bolj kompleksne procese posameznih deležnikov, ki skrbijo, da določeno blago prispe od proizvajalca do končnega kupca. Vse skupaj pa dodatno otežujejo, ali celo onemogočajo, različni dogodki, kot sta denimo pandemija covida-19 in trenutna ukrajinsko-ruska kriza.

V prejšnjem članku smo pojasnili, da umetna inteligenca strojem omogoča, da se učijo iz izkušenj, se prilagajajo novim vhodnim podatkom in opravljajo naloge, podobne človeškim, saj združuje velike količine podatkov s hitro, ponavljajočo se obdelavo in inteligentnimi algoritmi. Poglejmo si torej, kako se vse te lastnosti umetne inteligence v praksi uporabljamo v dobavnih verigah. Kakšne so razlike med podjetji, ki s pridom izkoriščajo umetno inteligenco in tistimi, ki jo ne?

Optimizacija dobavne verige z uporabo umetne inteligence

Uporaba umetne inteligence za pomoč pri optimizaciji upravljanja dobavnih verig je vse bolj razširjena v različnih panogah. Njihovo upravljanje namreč v zadnjih letih postaja vse bolj kompleksno, saj so fizični tokovi vedno bolj povezani, nestanovitnost trga pa povečuje zahteve po agilnosti in prilagodljivosti. Oskrbovalno verigo sicer sestavlja omrežje, ki povezuje prevoz, proizvodnjo, nabavo, trženje, prodajo in drugo.

Podjetja lahko z dobrim upravljanjem dobavnih verig optimizirajo svoj zaslužek, po drugi strani pa lahko upravljanje brez pomoči postane velikanska naloga. Uporaba umetne inteligence za upravljanje dobavnih verig je eden od načinov, katerega koristijo številna podjetja, da bi obvladovala vse bolj zahtevne procese na globalni in lokalni ravni.

Z uporabo ogromne količine podatkov, ki nastajajo pri poslovanju podjetja, lahko organizacija s pomočjo umetne inteligence in ekipe podatkovnih znanstvenikov ustvari rešitve za preoblikovanje dejavnosti v dobavni verigi. To lahko vključuje avtomatizacije tovarn, izboljšanje nadzora kakovosti, napovedovanje povpraševanja, napovedno vzdrževanje in še veliko več, navaja spletni portal KD Nuggets.

Podjetja, ki uspešno uporabljajo upravljanje dobavne verige z umetno inteligenco, so v primerjavi s konkurenti, ki se ne prilagajajo in ne uporabljajo umetne inteligence za upravljanje dobavne verige, uspela zmanjšati logistične stroške za 15 odstotkov, zaloge za 35 odstotkov, raven storitev pa za 65 odstotkov. Vodilnim v panogi oskrbovalnih verig in logistike je vse bolj jasno, da je umetna inteligenca več kot sposobna obvladovati zapletenost, ki je povezana z vodenjem lokalnih in globalnih logističnih omrežij.

Umetna inteligenca spreminja panoge z učinkovitejšim sledenjem procesom, izboljšanjem upravljanja dobavnih verig in produktivnosti, dopolnjevanjem poslovnih načrtov in celo interakcijo s strankami na spletu. Zato ni nič čudnega, da tako velike multinacionalke, kot sta IBM in Google, kot tudi manjša podjetja, v celoti izkoriščajo prednosti umetne inteligence za upravljanje oskrbovalne verige.

Podjetje Oracle, na primer, uporablja umetno inteligenco za ustvarjanje podatkovnih zbirk, ki se same posodabljajo in upravljajo, in ki jih lahko uporabljajo njihove stranke. Coupa je še eno tehnološko podjetje, ki uporablja umetno inteligenco za izboljšanje in upravljanje dobavne verige. Podjetje Coupa je ustvarilo celotno poslovno strukturo za pomoč podjetjem pri upravljanju lastnih dobavnih verig s pomočjo umetne inteligence in drugih programov globokega učenja.

Logistična industrija je skoraj v celoti sprejela umetno inteligenco na različnih stopnjah svoje dobavne verige; od tega, kako so organizirani vozniki tovornjakov, do tega, kako se naročajo in načrtujejo izdelki.

Napovedovanje povpraševanja in preglednost

Ne glede na to, ali želijo podjetja z uporabo umetne inteligence zmanjšati stroške z odpravo odvečnih operacij, zmanjšati nepotrebna tveganja, izboljšati napovedi dobavne verige, hitreje in učinkoviteje dobavljati izdelke ali oživiti svoje strategije storitev za stranke, postaja umetna inteligenca ključnega pomena za upravljanje dobavne verige. Eden od glavnih namenov dobavne verige je vzdrževati optimalno raven zalog, da bi se izognili katastrofi v primeru nedobave in obenem prevelikim zalogam.

Umetna inteligenca lahko pri ustvarjanje modelov za napovedovanje povpraševanja pripravi precej natančne ocene prihodnjega povpraševanja glede na trenutne zaloge. Program umetne inteligence se lahko denimo uporabi za predvidevanje upadanja izdelkov in cikla izteka življenjske dobe na prodajnem kanalu. Program lahko nato ustvari modele za nove izdelke, za katere se pričakuje, da bodo prodrli na trg, in nadomestijo vse izdelke, ki bodo izginili. Uporaba umetne inteligence za napovedovanje povpraševanja številnim podjetjem pomaga močno povečati življenjski cikel izdelka na trgu.

Poleg tega je za proizvajalce bolj kot kdaj koli prej pomembno, da imajo popolno preglednost nad celotno dobavno verigo, od začetka do konca. Kognitivni avtomatizirani programi, ki jih poganja umetna inteligenca, se uporabljajo za zagotavljanje vizualizacij podatkov, s katerimi je mogoče razkriti vzroke in posledice težav v dobavni verigi, zmanjšati ali odpraviti zaplete z ozkimi grli ter prepoznati priložnosti za izboljšanje in napredek dobavne verige, pojasnjuje KD Nuggets.

Umetna inteligenca lahko vse to stori ne le z uporabo preteklih podatkov, temveč tudi s sprejemanjem in razumevanjem podatkov v realnem času na več ravneh dobavne verige in nenehnim sprotnim prilagajanjem.

Načrtovanje, optimizacija in avtomatizacija

 Vodje dobavne verige imajo lahko težave pri popolni optimizaciji dobavne verige, saj procesov ne morejo videti v realnem času, zaznati odstopanj, razumeti sprememb v trendih povpraševanja potrošnikov ali biti na tekočem z nepričakovanimi dogodki, kot so zaprtje tovarne in težave s prevozom. Vse to so zapleteni procesi, ki gredo običajno skozi več nivojev komunikacije, preden dosežejo vodje dobavne verige.

Po drugi strani pa se lahko rešitve umetne inteligence povežejo z mnogimi od teh sistemov in omogočijo, da se poslovni načrti vključijo v več podjetij in faz proizvodnje. Ko so ti poslovni načrti in dobavne verige usklajeni, lahko vsak vodja dobavne verige bolje obvlada distribucijo svojih izdelkov.

Tako kot je umetna inteligenca sposobna integrirati poslovne načrte v več podjetjih, se programi umetne inteligence uporabljajo tudi za ustvarjanje kognitivnih napovedi in priporočil za nadaljnje izboljšanje in optimizacijo procesa načrtovanja oskrbne verige. To lahko podjetju prihrani ogromno časa pri načrtovanju z zapletenimi ročnimi poslovnimi modeli in zmanjša število napak v tem procesu.

Programska oprema za oskrbovalno verigo, integrirana z umetno inteligenco, povečuje ključne dejavnike v oskrbovalni verigi za nadaljnjo optimizacijo procesa od zasnove do dobavljenih izdelkov. S tem se izboljša učinkovitost dobavne verige, saj proizvajalcem pomaga pri določanju morebitnih posledic različnih scenarijev z vidika časa, stroškov in prihodkov.

Umetna inteligenca lahko prav tako zagotovi, da so podatki o računih za material in nabavnih naročilih pravilno strukturirani in vloženi, s čimer se ustvarijo natančnejše napovedi v realnem času. To omogoča upravljavcem na terenu, ki delajo s temi podatki, da vzdržujejo optimalne ravni na podlagi trenutnega in predvidenega povpraševanja potrošnikov. Sposobnost prepoznavanja in upravljanja teh optimalnih ravni omogočajo integracije umetne inteligence v dobavni verigi.

Sicer že obstajajo programi umetne inteligence, ki s pomočjo računalniškega vida in uporabo fizičnih senzorjev spremljajo in spreminjajo procese v dobavni verigi. Tako se v realnem času ohranja natančna in posodobljena preglednica zalog na zalogi. Če gremo še korak dlje, lahko nekateri programi umetne inteligence samodejno zaznajo potrebo v dobavni verigi in ustrezno ukrepajo, da ohranijo optimalno raven, ne da bi morali operaterji na terenu ali vodje dobavne verige pred tem sami opraviti fizično štetje zalog. Takšen primer je denimo spremljanje izdelkov na policah trgovin in navzkrižno primerjanje preostale zaloge izdelkov ter trenutnega povpraševanja po izdelku, nato pa primerno ukrepanje, če je zaloge malo, povpraševanje pa veliko.

Podjetja lahko torej z uporabo umetne inteligence v procesih svojih dobavnih verig prihranijo kar nekaj časa, truda in denarja.

Izjava o avtorstvu in omejitvi odgovornost: Ta prispevek je del skupnega projekta Wilfried Martens Centra za evropske študije (WMSCES) in Inštituta dr. Antona Korošca (INAK). Projekt sofinancira Evropski parlament.Informacije in stališča v tem članku so avtorjevi in ne odražajo nujno uradnega mnenja institucij Evropske unije/Wilfried Martens Centre for European Studies/Inštituta dr. Antona Korošca. Zgoraj omenjene organizacije ne prevzemajo odgovornosti za informacije in stališča, izražena v tem članku, ali kakršnokoli naknadno uporabo informacij, ki jih vsebuje.

Prispevek v angleškem jeziku je dostopen na spletni strani Inštituta dr. Antona Korošca.