ИИ: ключ к более зеленым цепочкам поставок

Мало вопросов столь важны для бизнеса сегодня, как устойчивость. Потому что современный потребитель заботится об окружающей среде, компании должны соответствовать более высоким ожиданиям эко-дружественных практик. Цепочки поставок, в частности, имеют много места для улучшения.

Это не секрет, что логистические цепочки не совсем эко-дружественные. Они отвечают за более чем 80% углеродных выбросов глобально. Современный бизнес-мир не может существовать без цепочек поставок, но природный мир не будет существовать так же, если они не улучшатся.

ИИ как решение

Хорошая новость в том, что есть ответ. Искусственный интеллект — бесценный инструмент для сервиса клиентов и бизнес-интеллекта, и может помочь в устойчивости. Изменение климата — сложная проблема, поэтому сложная система может быть ключом к её решению.

ИИ — не технология будущего. Она не только доступна сейчас; она процветает и уже помогает бизнесам стать более устойчивыми. Осознанно внедряя ИИ, компании могут преследовать устойчивость способами, которые были бы почти невозможны без неё.

Снижение пустых перемещений

Доставка товаров, которые люди не используют, не просто плохо для бизнеса; это вредно для окружающей среды. Каждая отгрузка выбрасывает загрязнители в воздух, поэтому компаниям нужно минимизировать пустые ходы. Но с традиционными методами может быть сложно предсказать, что клиенты купят или не купят.

ИИ позволяет бизнесам предсказывать потребительский спрос более точно. Интеллектуальные системы могут собирать данные из множества источников и использовать их для надежных прогнозов через предиктивную аналитику. Они помогают компаниям отгружать только то, что клиенты купят.

Технология не просто теория. Модный гигант H&M использует ИИ для предсказания, сколько определенных предметов он продаст в сезоне, и корректирует заказы на отгрузку соответственно. Компания основала свой ИИ-департамент в 2018 году и теперь применяет его к максимально возможным процессам.

Движение к цифровым процессам позволяет генерацию данных способами, никогда прежде невозможными. Со всей этой информацией в руках, предиктивная аналитика может быть удивительно точной. Оценка того, сколько банок супа люди купят, может быть сложной для человека, но это не проблема для ИИ.

Оптимизация транспорта

Транспорт — одна из самых экологически влиятельных областей цепочки поставок. Большие грузовики, самолеты и корабли, заполненные грузом, генерируют огромные объемы выбросов. ИИ может помочь снизить эти выбросы, оптимизируя как маршруты, так и сами транспортные средства.

ИИ-поддерживаемые транспортные средства предлагают улучшенную производительность, что означает более низкие выбросы. Например, интеллектуальные грузовики могут измерять свой пробег и автоматически регулировать некоторые настройки для максимизации топливной эффективности. Они также могут алертить компании, когда им нужно обслуживание, чтобы водители могли избегать эксплуатации менее эффективных транспортных средств.

Самое распространенное применение ИИ в транспорте — в разработке автономных транспортных средств. С продвинутыми GPS-системами и другими экологическими данными, беспилотные транспорты могут прокладывать и следовать более эффективным маршрутам, чем человеческие водители. Транспортные средства, такие как электрические беспилотные лодки и беспилотные полуприцепы уже в производстве, так что это будущее может быть не так далеко.

Часть максимизации эффективности отгрузки — определение срочности доставок. ИИ может отслеживать условия отгрузки и другие факторы для производства маршрутов доставки, балансирующих срочность посылки с топливной эффективностью. Таким образом, компаниям не нужно жертвовать удобством ради устойчивости.

ИИ может адаптироваться к меняющимся условиям в реальном времени. Он может корректировать изменения в приоритете отдельных доставок после того, как отгрузка покинула склад. Потому что машины могут делать сложные расчеты гораздо быстрее людей, адаптация к этим изменениям не проблема для интеллектуальных систем.

Постоянный мониторинг устойчивости

Устойчивость — не разовая работа. Бизнесы должны измерять своё экологическое влияние регулярно, если хотят быть эко-дружественными в долгую. Определение фактического экологического влияния — сложное дело, что делает его идеальной задачей для передачи ИИ.

Интеллектуальные системы могут анализировать, как работает цепочка поставок, затем предлагать инсайты о том, как её улучшить. Компании могут даже использовать ИИ для мониторинга этической производительности своих партнеров, чтобы обеспечить, что они работают только с устойчивыми бизнесами.

Исследование Panasonic обнаружило, что 90% customer-facing отраслей уже приняли мобильные технологии по всей цепочке поставок. Мобильные устройства генерируют множественные точки данных, которые ИИ может легко отслеживать.

Бизнесы могут использовать ИИ для отслеживания эффективности своих экологических стратегий. Потому что системы машинного обучения адаптируются в реальном времени, они могут делать изменения по мере возникновения проблем, снижая риск взятия на себя существенных проектов устойчивости.

Цепочки поставок должны сильно измениться, чтобы стать устойчивыми, но ИИ может помочь включить их усилия. Если больше бизнесов примут технологию в своих операциях, логистика может стать зеленой отраслью в кратчайшие сроки.

Дженна Цуй — технологический блогер в The Byte Beat.