Оптимизация цепочки поставок с помощью ИИ и аналитики

Следующая волна двух самых выдающихся технологий — искусственного интеллекта и анализа данных — уже набирает обороты. В то время как некоторые отрасли все еще пытаются преодолеть последствия постпандемии, есть несколько отраслей, которые воспользовались возможностью широкомасштабного внедрения этих современных технологий.

Одним из них является цепочка поставок. Недавние исследования показали, что внедрение искусственного интеллекта в цепочке поставок привело к улучшению управления запасами, интеллектуальному производству, динамическим логистическим системам и контролю доставки в режиме реального времени.

Основная цель использования ИИ в цепочке поставок и логистике — повысить эффективность и производительность. Эта цифровизация управления цепочками поставок привела к большей устойчивости, заставив каждое предприятие задаться вопросом, может ли цифровая трансформация в таком масштабе принести пользу их соответствующему бизнесу цепочки поставок.

Так что, если вы не уверены, что ИИ и аналитика могут сделать с вашей цепочкой поставок, эта статья — именно то, что вам нужно, чтобы развеять все ваши сомнения. Давайте посмотрим, как ИИ влияет на цепочку поставок и как современное управление цепочками поставок приводит в действие рабочую силу, машины и программное обеспечение.

Современное управление цепочками поставок на основе искусственного интеллекта и аналитики

Использование решений на основе ИИ в цепочке поставок и логистике относится к процессу, в котором интеллектуальные машины могут выполнять задачи по решению проблем. Этот автоматизированный процесс интеллектуального промышленного производства, управляемый IIoT (промышленный Интернет вещей) , может управлять всей цепочкой поставок без какого-либо ручного участия. Предприятия, использующие ИИ в цепочке поставок, стремятся сделать бизнес цепочки поставок более:

• Инструментальные — машинные данные, поступающие с устройств IoT.
• Интеллектуальный — более точные и компетентные предположения с помощью анализа данных и моделирования
• Взаимосвязанность — широкие возможности подключения для лучшего принятия решений

Анализ данных цепочки поставок помогает оптимизировать рабочий процесс, где большие объемы данных могут обеспечить прогнозирование, выявить неэффективность и стимулировать инновации. Эксперты называют это аналитикой цепочки поставок . Существует четыре основных вида аналитики цепочки поставок , которым вы можете следовать, чтобы принимать проницательные решения, основанные на данных, для вашего бизнеса в цепочке поставок. Вот примеры аналитики цепочки поставок:

1. Предиктивная аналитика

Это помогает компаниям, работающим в цепочках поставок, прогнозировать наиболее вероятные будущие результаты и их последствия для бизнеса. Например, использование прогнозной аналитики для снижения рисков и сбоев.

2. Описательная аналитика

Это помогает обеспечить прозрачность и достоверность всех видов внутренних и внешних данных в рамках управления цепочкой поставок.

3. Предписывающая аналитика

Это включает в себя сотрудничество с партнерами по логистике, чтобы сократить время и усилия для достижения максимальной ценности для бизнеса. Одним из популярных примеров является использование SRM (управление взаимоотношениями с поставщиками) в качестве предписывающего аналитического подхода.

4. Когнитивная аналитика

Это лучше всего использовать для улучшения качества обслуживания клиентов и отношений в управлении цепочками поставок. Данные обратной связи, полученные через системы на основе ИИ, анализируются и обрабатываются в отчетах и ​​на информационных панелях для ответа на сложные вопросы.

Это расширенное использование аналитики цепочки поставок может автоматически позволить вашему бизнесу реализовывать прорывные идеи и удовлетворять потребности и требования клиентов. Если вы все еще не решили использовать ИИ и аналитику для своего бизнеса, наш следующий пункт обсуждения для вас.

Преимущества инвестирования в ИИ и аналитику цепочки поставок

Учитывая значительную ценность бизнеса, в конкуренцию вступают многочисленные поставщики и дистрибьюторы цепочки поставок. Новая конкуренция в бизнесе цепочки поставок включает в себя планирование спроса (революционное благодаря анализу данных и машинному обучению), управление запасами в режиме реального времени (управляемое Интернетом вещей и подключенными системами) и сквозную динамическую оптимизацию маржи в отрасли цепочки поставок ( благодаря решениям на основе искусственного интеллекта).

В такие моменты выбор правильного решения имеет решающее значение. Таким образом, чтобы управлять сложной современной цепочкой поставок, вашему бизнесу необходимо использовать эти продуманные решения, соответствующие вашим повседневным потребностям.

Зачем еще вам нужно инвестировать в решения на основе ИИ и аналитики? Ниже приведены основные причины:

1. Улучшенная видимость на 360 градусов и отзывчивость

Искусственный интеллект в цепочке поставок позволяет вашему бизнесу собирать актуальные прошлые и текущие данные с нескольких подключенных устройств. Это включает в себя внедрение программного обеспечения SRM, систем CRM и ERP , а также решений бизнес-аналитики для существующих данных. Таким образом, вы можете оценить производительность в более широком масштабе. Точно так же анализ данных цепочки поставок также прогнозирует и минимизирует риски и негативное воздействие на каналы сбыта.

2. Улучшенный клиентский опыт

Это не может быть настолько растянуто, что большие данные и искусственный интеллект подняли качество обслуживания клиентов на совершенно новый уровень . Эти решения позволяют цепочке поставок создавать персонализированные продукты на основе текущих потребностей пользователей. Одним из широко используемых примеров может быть современный транспорт и логистика, использующие голосовые средства отслеживания отгрузок и заказов. Это идет в обоих направлениях, когда даже клиенты могут выполнять голосовой поиск запроса с помощью Alexa или помощника Google.

3. Повышение эффективности автопарка

Важнейшей задачей в управлении цепочками поставок является своевременная доставка продукции. Усовершенствованные инструменты GPS на основе искусственного интеллекта обеспечивают лучшую навигацию и оптимизацию маршрута для мимолетных и транспортных перевозок. Эти инструменты получают доступ к наиболее эффективному маршруту доставки продукта, обрабатывая данные о водителе, транспортном средстве и клиенте с помощью машинного обучения. В то же время они помогут вам сэкономить время и деньги для будущих поставок.

4. Конкурентное преимущество

Наблюдение за рыночными тенденциями и моделями является ключом к тому, чтобы оставаться впереди в бизнесе цепочки поставок. ИИ в аналитике цепочки поставок может использовать данные в режиме реального времени из внешних ресурсов, таких как промышленное производство, погода и история занятости. Имея все накопленные данные, вы сможете лучше оценить конъюнктуру рынка и оценить будущие потребности для стабильного роста.

Вы также можете использовать сенсорные способности ИИ, чтобы изменить свой портфель продуктов и капитальные затраты. В настоящее время это предпочтительное применение искусственного интеллекта в управлении цепочками поставок.

5. Упрощенное управление запасами

Не будем забывать, что хорошо организованное управление запасами является основой бизнеса цепочки поставок. Программное обеспечение машинного зрения на основе аналитики может свести к минимуму стандартный ручной ввод и создавать точные прогнозы. Системы искусственного интеллекта также интерпретируют данные о машинах в режиме реального времени, которые постоянно отслеживают запасы и запасы на складах.

6. Доступ к информации о будущем

Экосистема ИИ обеспечивает высочайший уровень гибкости для бизнеса цепочки поставок. То же самое касается случая использования науки о данных для прогнозирования цепочки поставок , где вы можете определить потребности вашего клиента еще до того, как они об этом узнают. Это все равно, что войти в свое предприятие цепочки поставок в будущем, чтобы достичь максимального уровня удовлетворенности клиентов.

Вышеуказанные преимущества не доказывают ничего, кроме постоянно расширяющейся сферы применения ИИ и аналитики в цепочке поставок и логистике. Ваше решение инвестировать в решения для анализа цепочек поставок на основе ИИ будет проще, когда вы ознакомитесь с вариантами использования этих технологий в своем бизнесе.

Пять лучших вариантов использования ИИ и аналитики для контроля сбоев в цепочке поставок

Пришло время современным предприятиям цепочки поставок расширить возможности своего бизнеса с помощью надежных и автоматизированных платформ визуального анализа данных. Вы можете следовать описанным ниже методам работы с искусственным интеллектом и аналитикой, чтобы свести к минимуму сбои в цепочке поставок и максимально эффективно использовать свой бизнес.

1. Прогнозирование спроса в управлении складским спросом и предложением

Машинное обучение используется для выявления влиятельных факторов в цепочке поставок и транспортных данных с помощью алгоритмов и моделирования на основе ограничений. Моделирование на основе ограничений — это математический подход, при котором возможность каждого бизнес-решения ограничена максимальным и минимальным диапазоном ограничений продукта.

Этот метод моделирования с богатыми данными, безусловно, является лучшим вариантом использования науки о данных для прогнозов цепочки поставок , который позволяет работникам склада принимать более обоснованные решения о хранении запасов. Другой подход — прогнозный анализ больших данных, который предлагает глубокий уровень понимания для самоулучшения циклов прогнозирования.

Сегодняшнее управление цепочками поставок использует решения ИИ для оптимизации своих запасов, когда менеджеры склада и склада получают информацию о контроле деталей, компонентов и готовой продукции в режиме реального времени. По мере старения машинного обучения система искусственного интеллекта выдает рекомендации по запасам на основе ранее приобретенных данных и поставок поставщиков.

2. Машинное обучение и ИИ для долговечности транспорта и логистики

Данные устройств IoT генерируются из транспортных средств цепочки поставок в пути, чтобы в режиме реального времени предоставлять информацию о долговечности транспортных средств. Системы машинного обучения, интегрированные в транспортные средства, дают рекомендации по техническому обслуживанию и прогнозируют отказы на основе прошлых данных. Это позволит вам вывести быстроходные транспортные средства из цепочки до того, как проблема с производительностью вызовет какую-либо задержку в доставке. Не следует забывать о сокращении времени простоя, что может предотвратить значительные механические поломки.

3. ИИ для добавления мобильности в процесс загрузки цепочки поставок

Управление цепочками поставок включает в себя подробный анализ, в том числе то, как грузы и товары загружаются и выгружаются из транспортных контейнеров. И моделирование данных, и точность ИИ необходимы для определения наиболее эффективных способов загрузки и выгрузки товаров из контейнеров.

Современные компании, занимающиеся цепочками поставок, используют комбинацию программного обеспечения (SRM), аппаратного обеспечения и аналитики данных цепочки поставок, чтобы получить практическое представление о процессе загрузки в режиме реального времени. Собранные данные также можно использовать для разработки менее рискованных и быстрых протоколов обработки посылок.

4. ИИ для экономии средств и увеличения доходов в цепочке поставок

Когда дело доходит до максимальной экономии, решения на основе искусственного интеллекта и аналитики являются наиболее эффективными вариантами для согласования более выгодных тарифов на доставку и закупки, точного определения изменений в процессе получения прибыли в цепочке поставок и управления курьерскими контрактами. Вы можете оценить централизованную базу данных, которая охватывает практически каждый аспект цепочки поставок для принятия финансовых решений.

В целом, искусственный интеллект для управления цепочками поставок прокладывает путь к новым инновациям, когда платформы используются для разработки и анализа рентабельных стандартов получения прибыли. В отчете Bloomberg говорится , что за последние два года общие затраты в цепочке поставок снизились до 12%, что привело к увеличению прибыли.

5. Стратегический поиск поставщиков в цепочке поставок на основе анализа данных

Наиболее недооцененным вариантом использования ИИ и аналитики в цепочке поставок является выявление важных поставщиков и стратегических партнеров. Это поможет вам стандартизировать более дешевые альтернативы и определить показатели эффективности поставок для соответствия требованиям.

Использование описательной и предиктивной аналитики также способствует дальнейшему развитию таких производственных отраслей, как высокие технологии, потребительские товары и бытовая электроника. Ключ к передовому искусственному интеллекту и аналитике самообслуживания обеспечивает высокую степень прозрачности и независимости в бизнесе цепочки поставок.

Сделайте свой бизнес цепочки поставок готовым к будущему

Преимущества искусственного интеллекта в управлении цепочками поставок незаменимы. ИИ — это обычная технология для цепочки поставок теперь, когда предприятия любого масштаба и размера внедрили его обширные приложения. Учитывая текущий сценарий, каждая бизнес-модель цепочки поставок должна быть критически интегрирована с решениями ИИ и аналитики для оптимизации.

Поэтому, если вашему бизнесу цепочки поставок все еще не хватает рассмотренных выше современных решений, самое время выбрать услуги по разработке ИИ для вашего предприятия.

Appinventiv может помочь вам извлечь ценную информацию из ваших бизнес-данных для максимальной масштабируемости и производительности. Мы можем предоставить вашему бизнесу самые лучшие услуги, от аналитики цепочки поставок и визуализации данных до хранилищ данных и решений бизнес-аналитики .