Промышленное производство
Промышленный Интернет вещей | Промышленные материалы | Техническое обслуживание и ремонт оборудования | Промышленное программирование |
home  MfgRobots >> Промышленное производство >  >> Manufacturing Technology >> Промышленные технологии

ИИ может помочь сделать цепочки поставок устойчивыми

Немногие вопросы сегодня важнее для бизнеса, чем устойчивость. Поскольку современный потребитель заботится об окружающей среде, компаниям необходимо оправдать более высокие ожидания в отношении экологически чистых методов работы. В частности, есть возможности для улучшения цепочек поставок.

Ни для кого не секрет, что логистические цепочки не совсем экологичны. На их долю приходится более 80% выбросов углерода во всем мире. Современный деловой мир не может существовать без цепочек поставок, но мир природы не будет существовать таким же образом, если они не улучшатся.

Хорошая новость в том, что есть ответ. Искусственный интеллект - бесценный инструмент для обслуживания клиентов и бизнес-аналитики, а также может помочь в обеспечении устойчивости. Изменение климата - сложная проблема, поэтому сложная система может стать ключом к ее решению.

ИИ - это не технология будущего. Это доступно не только сейчас; он процветает и уже помогает предприятиям стать более устойчивыми. Благодаря продуманному внедрению ИИ компании могут добиваться устойчивого развития способами, которые без него были бы практически невозможны.

Доставка товаров, которыми люди не пользуются, не только вредна для бизнеса; это вредно для окружающей среды. Каждая партия выбрасывает в воздух загрязняющие вещества, поэтому компаниям необходимо свести к минимуму бесполезные переезды. Но с помощью традиционных методов может быть сложно предсказать, что клиенты купят, а что нет.

AI позволяет компаниям более точно прогнозировать потребительский спрос. Интеллектуальные системы могут собирать данные из различных источников и использовать их для составления надежных прогнозов с помощью прогнозной аналитики. Они помогают компаниям доставлять только то, что покупатели купят.

Технология - это не просто теория. Гигант моды H&M использует искусственный интеллект, чтобы прогнозировать, сколько определенных вещей он будет продавать за сезон, и соответствующим образом корректирует заказы на доставку. Компания основала свой отдел искусственного интеллекта в 2018 году и теперь применяет его к максимально возможному количеству процессов.

Переход к цифровым процессам позволяет генерировать данные ранее невозможными способами. Имея под рукой всю эту информацию, прогнозная аналитика может быть на удивление точной. Человеку сложно подсчитать, сколько банок супа купят люди, но для ИИ это не проблема.

Транспорт - одно из самых экологически вредных звеньев цепочки поставок. Большие грузовики, самолеты и корабли с грузами создают огромные объемы выбросов. ИИ может помочь снизить эти выбросы за счет оптимизации как маршрутов, так и самих транспортных средств.

Транспортные средства с искусственным интеллектом обладают улучшенными характеристиками, что означает снижение выбросов. Например, интеллектуальные грузовики могут измерять свой пробег и автоматически настраивать некоторые настройки для максимальной топливной эффективности. Они также могут предупреждать компании, когда им требуется техническое обслуживание, чтобы водители могли избегать использования менее эффективных транспортных средств.

Чаще всего ИИ применяется на транспорте при разработке автономных транспортных средств. Благодаря передовым системам GPS и другим данным об окружающей среде, беспилотный транспорт может прокладывать более эффективные маршруты, чем водители-люди. Такие транспортные средства, как электрические беспилотные лодки и беспилотные грузовики, уже производятся, так что это будущее, возможно, не за горами.

Частью повышения эффективности доставки является определение срочности доставки. ИИ может отслеживать условия доставки и другие факторы для создания маршрутов доставки, которые уравновешивают срочность посылки с топливной экономичностью. Таким образом, компаниям не нужно жертвовать удобством ради устойчивости.

AI может адаптироваться к меняющимся условиям в реальном времени. Он может корректироваться с учетом изменения приоритета отдельных поставок после того, как отправление покидает склад. Поскольку машины могут выполнять сложные вычисления намного быстрее, чем люди, адаптация к этим изменениям не является проблемой для интеллектуальных систем.

Устойчивое развитие - это не разовая работа. Компании должны регулярно измерять свое воздействие на окружающую среду, если они хотят оставаться экологически чистыми в долгосрочной перспективе. Определение фактического воздействия на окружающую среду - сложный вопрос, поэтому идеальной задачей будет доверить ИИ.

Интеллектуальные системы могут анализировать, как работает цепочка поставок, а затем предлагать способы ее улучшения. Компании могут даже использовать ИИ для мониторинга этических показателей своих партнеров, чтобы гарантировать, что они работают только с устойчивым бизнесом.

Исследование Panasonic показало, что 90% отраслей, ориентированных на клиентов, уже внедрили мобильные технологии в цепочку поставок. Мобильные устройства генерируют несколько точек данных, которые ИИ может легко отслеживать.

Компании могут использовать ИИ для отслеживания эффективности своих экологических стратегий. Поскольку системы машинного обучения адаптируются в режиме реального времени, они могут вносить изменения по мере возникновения проблем, снижая риск принятия серьезных проектов в области устойчивого развития.

Цепочки поставок должны будут сильно измениться, чтобы стать устойчивыми, но ИИ может помочь активизировать их усилия. Если больше предприятий будут внедрять эту технологию в свою деятельность, логистика в кратчайшие сроки может превратиться в экологически чистую отрасль.

Дженна Цуй - технологический блогер в The Byte Beat .


Промышленные технологии

  1. Как TMS может обеспечить видимость в глобальных цепочках поставок
  2. Элемент, который может создать или сломать цепочку блоков для цепочки поставок
  3. Три способа оптимизации цепочки сезонных поставок с помощью Интернета вещей
  4. Амазонизация цепочек поставок
  5. Чему цепочки поставок могут поучиться у военных планировщиков во время кризиса
  6. Конец цепочки поставок из одного источника
  7. Пять способов, которыми управление жизненным циклом контрактов может формировать цепочки поставок
  8. Чему неврология может нас научить по ремонту сломанных цепей поставок
  9. Как цепочки поставок могут выдержать следующую волну пандемии
  10. Как ориентированные на клиента цепочки поставок могут способствовать росту