Революция в цифровых цепочках поставок:как искусственный интеллект меняет логистику

Цепочки поставок всегда были уязвимы к событиям и сбоям, приводя в замешательство даже самые хорошо управляемые компании и службы. Придаст ли искусственный интеллект в реальном времени какой-то смысл этому сложному начинанию? Или это всего лишь новейший эликсир, позиционируемый как средство от всех бед?

По своей природе цепочки поставок полагаются на множество движущихся частей, обеспечивающих доставку по мере необходимости. Многие из этих частей несопоставимы:от поставщиков сырья до заводов, грузовиков, кораблей, складов и розничных торговцев. Смогут ли лица, принимающие решения, и менеджеры когда-нибудь получить полное представление о том, что происходит? Скорее всего, нет. Но такие технологии, как искусственный интеллект, готовы помочь заполнить пробелы в знаниях, предоставляя информацию для прогнозирования и преодоления возникающих проблем. И это шаг в правильном направлении.

«Умная» цепочка поставок уже здесь и стала реальностью благодаря множеству технологий, включая генеративный искусственный интеллект, анализ данных, автоматизацию, цифровые двойники, машинное обучение, Интернет вещей, блокчейн и многое другое, говорится в новом отчете KPMG.

В настоящее время, по данным консалтинговой компании, 50% организаций цепочки поставок указывают, что инвестируют в приложения, поддерживающие такие технологии. Авторы отчета описывают способы, с помощью которых технологии следующего поколения привносят интеллект в современные цепочки поставок:

Генераторный ИИ в операциях: GenAI «обладает потенциалом произвести революцию в управлении цепочками поставок, логистике и закупках», — отмечают авторы KMPG. GenAI «может помочь обеспечить соответствие закупок и нормативных требований, оптимизировать и повысить эффективность производственных рабочих процессов или обеспечить виртуальную логистическую связь с помощью виртуальных помощников для обработки рутинных запросов и быстрого реагирования». Кроме того, GenAI «также может изучать — и обучаться — нюансам экосистемы цепочки поставок любой конкретной компании, что позволяет ей со временем совершенствовать и совершенствовать свой анализ».

См. также: Генеративный искусственный интеллект приближает цепочки поставок в реальном времени к реальности

Чтобы использовать GenAI в цепочках поставок, авторы KMPG призывают специалистов по планированию «повысить свои навыки в области аналитического моделирования, межфункционального опыта и управления взаимоотношениями, чтобы максимизировать сотрудничество».

Планирование без участия/с минимальным вмешательством с помощью искусственного интеллекта: В докладе говорится, что эффективный анализ сценариев необходим для определения финансовых последствий решений в цепочке поставок. "Планирование продаж и операций с использованием искусственного интеллекта, а также интегрированные приложения для бизнес-планирования помогут устранить разрыв между планированием и исполнением цепочки поставок. Планирование с минимальным вмешательством позволит исключить большую часть ручной работы из сквозного процесса планирования и использовать возможности расширенной аналитики для ответа на более глубокие вопросы с минимальным вмешательством человека. ИИ сможет анализировать данные в масштабе, выявлять аномалии, искать закономерности, которые приводят к неожиданным сбоям, и предлагать способы их решения - почти мгновенно".

Мощность данных: «Каждый день миллионы и миллионы записей данных генерируются по всей цепочке поставок из нескольких систем», — говорится в отчете KPMG. "Это богатство данных привело к увеличению разрозненности данных внутри организации, что, в свою очередь, привело к разрозненности наборов данных. Специалисты по цепочкам поставок должны эффективно справляться со сложностями в своей среде данных, чтобы иметь возможность принимать обоснованные решения и совершенствовать свою деятельность.

Создание подхода, основанного на данных, означает «сосредоточение внимания на конкретных вариантах использования», что помогает организациям «расставлять приоритеты в улучшении качества данных там, где они наиболее важны, тем самым постепенно уточняя и улучшая свои наборы данных». Команда КПМГ призывает «сфокусироваться на важнейших элементах доступности, качества, надежности, периодичности и последовательности данных».

Прозрачность и видимость за пределами уровней 1 и 2: По меньшей мере 43% менеджеров цепочек поставок практически не видят эффективность работы поставщиков первого уровня. «Отсутствие прозрачности на всех уровнях цепочки поставок имеет серьезные последствия для организаций в разных отраслях, особенно для соблюдения нормативных требований, а также для выявления и снижения рисков цепочки поставок. Технологические инструменты, такие как диспетчерские вышки и цифровые двойники, могут выявить важные взаимоотношения с поставщиками подуровня, выделить общих поставщиков подуровня, расположение заводов и дать четкое представление о глубине цепочки поставок организации. При масштабном внедрении они могут повысить устойчивость цепочки поставок».

Платформы с низким кодом: Платформы Low-code позволяют менеджерам и администраторам быстро реагировать на сбои или изменения в своих цепочках поставок, настраивая или запуская новые приложения. «Это сокращает время разработки, позволяя компаниям быстро реагировать и адаптировать свои приложения к новым рыночным условиям, разрушительным событиям или меняющимся стратегиям», — заявляют авторы KPMG. «Это позволяет бизнес-пользователям с небольшими техническими знаниями быстро создавать, тестировать и внедрять новые возможности. Потенциальные приложения охватывают планирование, производство, жизненный цикл продукта, совместную работу в цепочке поставок, а также отслеживание».