Optymalizacja łańcucha dostaw za pomocą sztucznej inteligencji i analityki

Kolejna fala dwóch najważniejszych technologii sztucznej inteligencji i analityki danych już robi hit. Tam, gdzie kilka branż wciąż otwiera drzwi, aby przezwyciężyć skutki pandemii, jest kilka branż, które skorzystały z możliwości przyjęcia tych nowoczesnych technologii na dużą skalę.

Jednym z nich jest branża łańcucha dostaw. Ostatnie badania wykazały, że zastosowanie sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw zaowocowało lepszym zarządzaniem zapasami, inteligentną produkcją, dynamicznymi systemami logistycznymi i kontrolą dostaw w czasie rzeczywistym.

Głównym celem wykorzystania AI w łańcuchu dostaw i logistyce jest zwiększenie wydajności i produktywności. Cyfryzacja w zarządzaniu łańcuchem dostaw doprowadziła do większego zrównoważenia, co sprawia, że ​​każde przedsiębiorstwo zastanawia się, czy transformacja cyfrowa na taką skalę może przynieść korzyści ich biznesowi łańcucha dostaw.

Jeśli więc nie masz pewności, co sztuczna inteligencja i analityka mogą zrobić z Twoją firmą w łańcuchu dostaw, ten artykuł jest właśnie tym, czego potrzebujesz, aby rozwiać wszystkie wątpliwości. Przyjrzyjmy się, jak sztuczna inteligencja wpływa na łańcuch dostaw i jak nowoczesne zarządzanie łańcuchem dostaw wprowadza pracowników, maszyny i oprogramowanie do działania.

Nowoczesne zarządzanie łańcuchem dostaw oparte na sztucznej inteligencji i analityce

Korzystanie z rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw i logistyce odnosi się do procesu, w którym inteligentne maszyny mogą wykonywać zadania związane z rozwiązywaniem problemów. Ten zautomatyzowany proces inteligentnej produkcji przemysłowej prowadzony przez IIoT (Przemysłowy Internet Rzeczy) może sterować całym łańcuchem dostaw bez ręcznego udziału. Przedsiębiorstwa wykorzystujące sztuczną inteligencję w łańcuchu dostaw dążą do tego, aby działalność w łańcuchu dostaw była bardziej:

• Instrumented – generowane maszynowo dane wypływające z urządzeń IoT
• Inteligentny – dokładniejsze i bardziej kompetentne założenia za pomocą analityki danych i modelowania
• Połączone — rozbudowana łączność dla lepszego podejmowania decyzji

Analiza danych łańcucha dostaw pomaga zoptymalizować przepływ pracy, w którym duże ilości danych mogą zapewnić prognozowanie, identyfikowanie nieefektywności i napędzanie innowacji. Eksperci nazywają to analizą łańcucha dostaw . Istnieją zasadniczo cztery rodzaje analiz łańcucha dostaw , którymi można się kierować, aby podejmować wnikliwe decyzje oparte na danych dla swojej działalności w łańcuchu dostaw. Oto przykłady analizy łańcucha dostaw:

1. Analityka predykcyjna

Pomaga to firmom z łańcucha dostaw przewidzieć najbardziej prawdopodobny przyszły wynik i jego konsekwencje biznesowe. Na przykład za pomocą analiz predykcyjnych w celu ograniczenia ryzyka i zakłóceń.

2. Analizy opisowe

Pomaga to zapewnić widoczność i pewność wszelkiego rodzaju danych wewnętrznych i zewnętrznych w ramach zarządzania łańcuchem dostaw.

3. Analityka nakazowa

Obejmuje to współpracę z partnerami logistycznymi w celu skrócenia czasu i wysiłku w celu uzyskania maksymalnej wartości biznesowej. Jednym z popularnych odniesień jest wykorzystanie SRM (zarządzanie relacjami z dostawcami) jako nakazowego podejścia analitycznego.

4. Analityka poznawcza

Najlepiej jest to wykorzystać do poprawy doświadczeń klientów i relacji w zarządzaniu łańcuchem dostaw. Dane zwrotne otrzymywane za pośrednictwem systemów opartych na sztucznej inteligencji są analizowane i wykonywane w raportach i pulpitach nawigacyjnych w celu udzielenia odpowiedzi na złożone pytania.

To zaawansowane wykorzystanie analityki łańcucha dostaw może automatycznie pozwolić Twojej firmie realizować przełomowe pomysły i zapewniać lepsze potrzeby i wymagania klientów. Jeśli nadal nie zdecydowałeś się na wykorzystanie sztucznej inteligencji i analiz w swojej firmie, nasz następny punkt dyskusji jest dla Ciebie.

Korzyści z inwestowania w sztuczną inteligencję i analitykę łańcucha dostaw

Biorąc pod uwagę istotną wartość biznesową, do konkurencji przystępuje wielu dostawców i dystrybutorów łańcucha dostaw. Nowa konkurencja w branży łańcucha dostaw obejmuje planowanie popytu (zrewolucjonizowane przez analizę danych i uczenie maszynowe), zarządzanie zapasami w czasie rzeczywistym (kontrolowane przez IoT i połączone systemy) oraz dynamiczną optymalizację marży end-to-end w branży łańcucha dostaw ( oparte na rozwiązaniach opartych na sztucznej inteligencji).

W takich momentach wybór odpowiedniego rozwiązania ma kluczowe znaczenie. Dlatego, aby zarządzać złożonością nowoczesnego łańcucha dostaw, Twoja firma musi przyjąć te inteligentnie zaprojektowane rozwiązania dostosowane do Twoich codziennych potrzeb.

Dlaczego jeszcze musisz inwestować w rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji i analityce? Poniżej znajdują się główne powody:

1. Poprawiona widoczność i responsywność w zakresie 360 ​​stopni

Sztuczna inteligencja w łańcuchu dostaw pozwala Twojej firmie gromadzić odpowiednie przeszłe i aktualne dane z wielu podłączonych urządzeń. Obejmuje to wdrażanie oprogramowania SRM, systemów CRM i ERP oraz rozwiązań Business Intelligence do istniejących danych. W ten sposób możesz ocenić wydajność na szerszą skalę. Podobnie analiza danych dotyczących łańcucha dostaw również przewiduje i minimalizuje ryzyko oraz negatywny wpływ na kanały dystrybucji.

2. Lepsze wrażenia klientów

Nie można tego na tyle rozciągnąć, aby big data i sztuczna inteligencja wyniosły obsługę klienta na zupełnie nowy poziom . Rozwiązania te pozwalają łańcuchowi dostaw na tworzenie spersonalizowanych produktów w oparciu o aktualne wymagania użytkowników. Jednym z powszechnie stosowanych przykładów może być nowoczesny transport i logistyka wykorzystująca aktywowane głosem środki śledzenia przesyłek i zamówień. Działa to w obie strony, gdzie nawet klienci mogą wykonywać aktywowane głosem wyszukiwanie zapytań za pomocą Alexy lub asystenta Google.

3. Zwiększona wydajność floty

Podstawowym zadaniem w zarządzaniu łańcuchem dostaw jest dostarczanie produktów na czas. Zaawansowane narzędzia GPS oparte na sztucznej inteligencji umożliwiają lepszą nawigację i optymalizację trasy pod kątem floty i transportu. Narzędzia te uzyskują dostęp do najskuteczniejszej ścieżki dostawy produktu, przetwarzając dane kierowcy, pojazdu i klienta za pomocą uczenia maszynowego. Jednocześnie pomagają zaoszczędzić czas i pieniądze na przyszłe przesyłki.

4. Przewaga konkurencyjna

Obserwacja trendów i wzorców rynkowych jest kluczem do wyprzedzenia w biznesie łańcucha dostaw. Sztuczna inteligencja w analizie łańcucha dostaw może wykorzystywać dane w czasie rzeczywistym z zasobów zewnętrznych, takich jak produkcja przemysłowa, pogoda i historia zatrudnienia. Mając wszystkie zgromadzone dane, możesz lepiej ocenić warunki rynkowe i ocenić nadchodzące zapotrzebowanie na stabilny wzrost.

Możesz także wykorzystać kompetencje sensoryczne sztucznej inteligencji, aby zmienić swój portfel produktów i wydatki kapitałowe. Jest to obecnie preferowane zastosowanie sztucznej inteligencji w zarządzaniu łańcuchem dostaw.

5. Uproszczone zarządzanie zapasami

Nie zapominajmy, że dobrze zorganizowane zarządzanie zapasami jest podstawą biznesu łańcucha dostaw. Oparte na analizach oprogramowanie do widzenia maszynowego może zminimalizować standardowe ręczne wprowadzanie danych i tworzyć dokładne prognozy. Systemy AI interpretują również dane dotyczące maszyn w czasie rzeczywistym, które stale monitorują stany magazynowe i zapasy w magazynach.

6. Dostęp do przyszłych spostrzeżeń

Ekosystem AI zapewnia najwyższy poziom elastyczności w biznesie łańcucha dostaw. To samo dotyczy przypadku użycia analizy danych do prognozowania łańcucha dostaw , gdzie można określić potrzeby klienta, zanim jeszcze się zorientują. To tak, jakby wkroczyć w przyszłość swojego przedsiębiorstwa łańcucha dostaw, aby osiągnąć maksymalny poziom zadowolenia klienta.

Powyższe korzyści świadczą jedynie o stale poszerzającym się zakresie AI i analityki w łańcuchu dostaw i logistyce. Twoja decyzja o zainwestowaniu w rozwiązania do analizy łańcucha dostaw oparte na sztucznej inteligencji zostanie uproszczona, gdy zapoznasz się z przypadkami użycia tych technologii w Twojej firmie.

Pięć najważniejszych przypadków użycia sztucznej inteligencji i analiz w celu kontrolowania zakłóceń w łańcuchu dostaw

Nadszedł czas, aby nowoczesne przedsiębiorstwa łańcucha dostaw wzmocniły swoją działalność dzięki niezawodnym i zautomatyzowanym platformom do wizualnej analizy danych. Możesz postępować zgodnie z omówionymi poniżej praktykami dotyczącymi sztucznej inteligencji i analiz, aby zminimalizować zakłócenia łańcucha dostaw i jak najlepiej wykorzystać swoją firmę.

1. Prognozowanie popytu w zarządzaniu podażą i popytem w magazynie

Uczenie maszynowe jest wykorzystywane do identyfikacji wpływowych czynników w danych dotyczących łańcucha dostaw i transportu za pomocą algorytmów i modelowania opartego na ograniczeniach. Modelowanie oparte na ograniczeniach to podejście matematyczne, w którym możliwość każdej decyzji biznesowej jest ograniczona maksymalnym i minimalnym zakresem limitów produktu.

Ta bogata w dane metoda modelowania jest zdecydowanie najlepszym przykładem zastosowania nauki o danych do prognozowania łańcucha dostaw, który umożliwia pracownikom magazynu podejmowanie bardziej świadomych decyzji dotyczących magazynowania zapasów. Innym podejściem jest analiza predykcyjna dużych zbiorów danych, która zapewnia głęboki wgląd w pętle prognozowania.

Dzisiejsze zarządzanie łańcuchem dostaw wykorzystuje rozwiązania sztucznej inteligencji do optymalizacji zapasów, w ramach której menedżerowie magazynu i zapasów są informowani o kontroli części, komponentów i wyrobów gotowych w czasie rzeczywistym. W miarę starzenia się uczenia maszynowego system AI tworzy zalecenia dotyczące zapasów na podstawie wcześniejszych zakupionych danych i dostaw od dostawców.

2. Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja dla długowieczności transportu i logistyki

Dane urządzeń IoT są generowane z pojazdów w łańcuchu dostaw w tranzycie, aby dostarczać w czasie rzeczywistym wgląd w trwałość pojazdów transportowych. Systemy uczenia maszynowego zintegrowane z pojazdami tworzą zalecenia dotyczące konserwacji i prognozy awarii na podstawie danych z przeszłości. Umożliwi to wyciągnięcie pojazdów z łańcucha, zanim problem z wydajnością spowoduje jakiekolwiek opóźnienia w dostawach. Nie należy zapominać o skróceniu przestojów, które mogą oszczędzić poważnych awarii mechanicznych.

3. Sztuczna inteligencja w dodawaniu przenośności do procesu ładowania łańcucha dostaw

Zarządzanie łańcuchem dostaw obejmuje wiele szczegółowych analiz, w tym sposób załadunku i rozładunku przesyłek i towarów z kontenerów wysyłkowych. Zarówno modelowanie danych, jak i precyzja sztucznej inteligencji są potrzebne do określenia najbardziej wydajnych sposobów wkładania i wyjmowania towarów z kontenerów.

Nowoczesne firmy zajmujące się łańcuchem dostaw wykorzystują kombinację oprogramowania (SRM), sprzętu i analizy danych łańcucha dostaw, aby uzyskać praktyczny wgląd w czasie rzeczywistym w proces załadunku. Zgromadzone dane mogą być również wykorzystane do projektowania mniej ryzykownych i szybkich protokołów procesowych do zarządzania przesyłkami.

4. Sztuczna inteligencja dla oszczędności kosztów i zwiększenia przychodów w łańcuchu dostaw

Jeśli chodzi o najwyższe oszczędności kosztów, rozwiązania AI i analizy są najskuteczniejszymi opcjami negocjowania lepszych stawek wysyłkowych i zamówień, wskazywania zmian w procesie zysku w łańcuchu dostaw i zarządzania umowami kurierskimi. Możesz ocenić scentralizowaną bazę danych, która obejmuje praktycznie każdy aspekt łańcucha dostaw, aby umożliwić podejmowanie decyzji finansowych.

Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja do zarządzania łańcuchem dostaw toruje drogę nowym innowacjom, w których platformy są wykorzystywane do wydobywania i analizowania opłacalnych standardów budowania przychodów. Raport Bloomberga sugeruje, że w ciągu ostatnich dwóch lat ogólny koszt w łańcuchu dostaw spadł do 12%, prowadząc do zysków.

5. Pozyskiwanie strategiczne oparte na analizie danych w łańcuchu dostaw

Najbardziej niedocenianym przypadkiem użycia sztucznej inteligencji i analityki w łańcuchu dostaw jest identyfikacja krytycznych dostawców i partnerów strategicznych. Pomaga to ujednolicić tańsze alternatywy i określić wskaźniki wydajności dostaw pod kątem zgodności.

Wykorzystanie analiz opisowych i predykcyjnych przyczynia się również do dalszego rozwoju branż produkcyjnych, takich jak hi-tech, CPG i elektronika użytkowa. Klucz do zaawansowanej samoobsługowej sztucznej inteligencji i analiz zapewnia wysoki stopień przejrzystości i niezależności w biznesie łańcucha dostaw.

Przygotuj swój biznes łańcucha dostaw na przyszłość

Korzyści płynące ze sztucznej inteligencji w zarządzaniu łańcuchem dostaw są niezbędne. Sztuczna inteligencja jest powszechną technologią w łańcuchu dostaw teraz, gdy przedsiębiorstwa każdej skali i wielkości przyjęły jej szerokie zastosowania. Biorąc pod uwagę obecny scenariusz, każdy model biznesowy łańcucha dostaw musi być krytycznie zintegrowany z rozwiązaniami AI i analitycznymi w celu optymalizacji.

Dlatego jeśli w Twojej firmie z zakresu łańcucha dostaw wciąż brakuje omówionych powyżej nowoczesnych rozwiązań, najwyższy czas wybrać usługi rozwoju AI dla Twojego przedsiębiorstwa.

Appinventiv może pomóc w uzyskaniu cennych informacji z danych biznesowych w celu uzyskania maksymalnej skalowalności i wydajności. Możemy zapewnić Twojej firmie najlepsze możliwe usługi, od analizy łańcucha dostaw i wizualizacji danych po hurtownię danych i rozwiązania z zakresu analizy biznesowej .