ИИ революционизирует глобальные цепочки поставок: повышение устойчивости и прибыльности

Современная цепочка поставок — сложный организм, включающий множество организаций, людей, процессов и технологий. Добавьте слово «глобальный» к уравнению, и эти сложности становятся еще труднее для управления. Более того, с нарушениями вроде глобальной пандемии, разрушающей мировые цепочки поставок, необходимость баланса устойчивости с прибыльностью стала обязательной для большинства организаций.

К счастью, технологии продвинулись до точки, где они могут помочь организациям эффективнее управлять глобальными цепочками поставок без необходимости дополнительного труда, физического пространства или экспертизы. От предиктивного к прескриптивному, от поддержки решений к автоматизации решений — искусственный интеллект трансформирует активности цепочки поставок новыми способами.

Выполняя задачи способом, похожим на человеческий мозг, AI-технологии могут чувствовать и отвечать на специфические признаки в своей среде. Они могут учиться решать проблемы, такие как задержки доставки и погодные сбои, неожиданными способами, распознавать нюансы речи и проявлять некую форму человеческого творчества.

Идеальное сочетание

По мере того как компании развертывают новые решения, которые и решают текущие вызовы цепочек поставок, и готовят эти сложные сети к пост-COVID-19 миру, ИИ занимает центральную сцену во многих из этих внедрений. От беспилотных грузовиков к оптимизации маршрутов доставки к прогнозированию спроса — ИИ применяется во многих аспектах цепочки поставок. Трансформация ускорена пандемией, так как компании внедряют новые технологии за месяцы для встречи новым требованиям коммерции.

Широкую ожидаемую трансформацию операций цепочек поставок за ближайшие пять лет, ИИ обрабатывает обилие данных, генерируемых операциями, позволяя контроль качества, предиктивное обслуживание и оптимизацию цепочки поставок. В последние годы всевозможные облачные приложения для ERP, MES (manufacturing execution systems) и WMS были наделяемы возможностями ИИ и аналитики.

Используя ИИ, компании могут делать умные предсказания о будущих потребностях в сырье, компонентах в работе и спросе на готовые продукты. ИИ также помогает производителям исполнять видение умной фабрики. Как сообщает Capgemini, это позволяет им достичь замкнутой системы и, в конечном счете, самооптимизирующихся операций, «в которых фабрика постоянно адаптируется к спросу, вариациям поставок и отклонениям процессов». Это еще один случай, где умная система исполнения производства может трансформировать производство.

Измерение выгод

Как технология-инейблер, ИИ также обеспечивает основу для автономного планирования, основанного на внутренних, так и внешних данных от поставщиков, клиентов, демографии и более широких экономических индикаторов. Кроме того, предиктивное обслуживание анализирует исторические данные производительности машин для прогнозирования, когда одна из них вероятно выйдет из строя, тем самым ограничивая время простоя и идентифицируя корневую причину проблемы.

«Комбинируя предиктивный ИИ с умным человеческим надзором и принятием решений, когнитивные-эпоха технологии могут трансформировать цепочку поставок и ежедневные операции распределения». — Here Technologies

По McKinsey, 61% исполнительных директоров сообщают о снижении затрат и 53% — об увеличении выручки как прямом результате внедрения ИИ в их цепочки поставок. Ниже затраты на хранение запасов, сокращение запасов до 75%, и ниже транспортные и трудовые затраты — среди крупнейших областей экономии. В современной потребительской среде продаж ИИ также помогает обеспечить, чтобы правильные продукты попадали в правильное место в правильное время — современный «Святой Грааль» для производителей, дистрибьюторов и ритейлеров.

Пример: Procter & Gamble

P&G использует ИИ-возможную цифровую платформу для автоматизации планирования цепочки поставок, процесс, который когда-то фокусировался на сопоставлении спроса с поставками за 30-дневный период. В современной динамичной среде цепочек поставок планировщики P&G используют алгоритмы машинного обучения (подраздел ИИ), которые автоматически корректируют планы спроса для запусков новых продуктов, изменений стратегий размещения или сезонных сдвигов. Помимо большей продуктивности и точности, производитель также освободил своих планировщиков для фокуса на более важных задачах.

Тихий партнер

Как тихий бизнес-партнер работает на заднем плане, поддерживая организацию без личного признания, ИИ — стелс-технологический партнер, который делает свою работу без лишних подсказок. Фактически, многие компании могут даже не осознавать, что уже используют ИИ для прогнозирования спроса продуктов, управления транспортной деятельностью или управления клиентскими коммуникациями. Это потому, что технологические вендоры последние несколько лет стабильно вплетали больше ИИ в свои решения — тренд, который продолжится в 2021 и далее.

На данный момент всего 12% специалистов по цепочкам поставок говорят, что их организации развертывают ИИ как инструмент управления цепочкой поставок. Но рынок в целом продолжает расти и ожидается достижение $10,1 млрд к 2025 году. Глобальная пандемия может подтолкнуть больше компаний исследовать свои опции, в то время как больше технологических вендоров добавляют ИИ в свои платформы управления цепочками поставок.

С ИИ компании могут оптимизировать обилие данных, существующих в их операциях, и использовать это знание для работы умнее, лучше и быстрее. Это, в свою очередь, позволяет им футур-пуф свои цепочки поставок, улучшить отзывчивость, минимизировать риск, доставить лучший клиентский опыт и увеличить видимость через end-to-end цепочку поставок. Такие крупные победы помогут компаниям по всему миру строить более устойчивые, гибкие цепочки поставок, процветающие в любых бизнес-условиях.

Даг Меффорд — главный директор по разработке продуктов в Generix.