ИИ соединяет покупателей, поставщиков и логистику для умных цепочек поставок

Любовный треугольник цепочки поставок: глупая концепция, конечно, но с результатом таким же разрушительным как тот, вовлекающий Елену Троянскую, Париса и Менелая. Тонкая природа цепочки поставок была на дисплее за прошлый год в результате пандемии, от дефицита туалетной бумаги до вакцинного развертывания. Лучше управляя динамическим взаимодействием среди трех главных игроков внутри цепочки поставок — логистики, поставщиков и покупателей — продавцы могут экономить деньги для клиентов и снижать экологическое воздействие индустрии цепочек поставок.

Индустриальные цепочки поставок обслуживающие B2B покупателей такие как энергия, агрегаты, сельское хозяйство и пищевая переработка ключевы к экономике, и что происходит внутри тех сетей может иметь прямой влияние на потребителей. Пищевая отрасль — главное пример. Когда COVID-19 пандемия ударила в 2020, паникующие потребители бросились в grocery магазины заполнить дома основными товарами. Однако увеличенный спрос на те продукты вызвал у магазинов дефициты в ключевых товарах — молоко будучи главным примером. В то же время, несмотря на пустые полки, молочные фермеры были вынуждены сливать тысячи галлонов свежего молока.

Это классический пример поломки цепочки поставок.

Что произошло?

Фермеры, продававшие ресторанам, отелям и школам больше не имели покупателя для своих товаров. Обратно, grocery магазины, которым нужно было купить больше продуктов не имели доступа к поставщикам нужным для встречи сдвига в спросе. Просто скажем, отношения поставщика и покупателя были out of sync.

Треугольник цепочки поставок работает успешно когда покупатель покупает продукты от поставщика, затем любая сторона работает с логистическим провайдером чтобы получить товары доставленными к их назначению. Когда коммуникация между сторонами треугольника цепочки поставок ломается, отходы, стокауты и неэффективности — результат.

Общие пути выхода из синхронизации

• Меняющийся спрос. Когда покупательский спрос постоянно меняется, это заставляет переписывание закупочных и логистических планов. Когда эти изменения не происходят, это вызывает появление грузовиков на точке сдачи с слишком большим или слишком малым продуктом для текущего спроса.
• Поставщические задержки. Когда поставщики заканчивают продукт или имеют длинные времена ожидания на их локации, покупатели вынуждены покупать продукт откуда-то еще, затем рерутить логистику соответственно.
• Ограниченная грузовиковая мощность. Снижение грузовиковой мощности заставляет покупателей приобретать дополнительных перевозчиков для своевременной доставки продукта.

Это лишь несколько из сотен способов, которыми цепочка поставок может стать небалансированной.

Такие неэффективности переводятся в дополнительные затраты для каждой стороны треугольника. Шипперы, использующие больше грузовиков чем нужно, имеют более высокие linehaul и accessorial затраты, как и увеличенный углеродный след. На стороне поставщика, когда utilization рейты падают, затраты растут. Логистические провайдеры также сталкиваются с той же проблемой: когда utilization рейт их грузовиков падает, затраты растут, результатом в unsustainable зарплаты и потерю водителей.

Сложная сеть поставщиков, потребителей и перевозчиков может быть дальше усложнена множественными изолированными организациями охватывающими закупки, логистику и операции. Взаимосвязанная природа сети делает трудным реагирование на изменения или проблемы в real-time, потому что как только одно решение идентифицировано, другое решение нужно сразу.

Решение различных проблем лицом к лицу цепочки поставок лежит в искусственном интеллекте, который имеет способность соединять все стороны треугольника.

Когда все стороны треугольника цепочки поставок соединены end-to-end через AI-driven автоматизацию, это позволяет покупателям, поставщикам и логистическим провайдерам вернуться в равновесие за секунды. Автоматически и мгновенно меняя закупочные и логистические решения, каждая сторона выигрывает:

• Shipper: Меньше грузовиков нужно использовать, снижая linehaul и accessorial затраты как и углеродный след логистического потребления.
• Supplier: Utilization рейт завода увеличивается, снижая затраты.
• Logistics provider: Грузовиков utilization рейт увеличивается, что снижает затраты и позволяет более высокое удержание водителей и лучшие зарплаты.

Автономные цепочки поставок цифрово трансформируют принятие решений используя ИИ для идентификации и адресации неэффективностей в real-time, давая пользователям экономическое и экологически устойчивое преимущество. Чтобы построить более устойчивую цепочку поставок для современного века, нужно увеличенное общение между тремя сторонами треугольника. ИИ и автоматизация — один истинный способ сделать именно это.

Приеш Ранджан — CEO Vorto, провайдер AI-driven автономной платформы цепочек поставок.