Joseph Tsidulko | strateg ds. zawartości | 11 stycznia 2024 r.
Ostatnie lata skupiły uwagę opinii publicznej na kruchości globalnych łańcuchów dostaw. Te rozległe sieci logistyczne, niezbędne dla producentów w każdym kraju, zostały powstrzymane przez opóźnienia w transporcie, utrudnione przez przerwy w pracy i nękane przez coraz większą złożoność i wzajemne powiązania, które pogarszają ich długotrwałą nieefektywność.
Planiści łańcucha dostaw, którzy chcą rozwikłać te wiązane sieci, zyskują przewagę dzięki najnowocześniejszej technologii, która oferuje ogromny i nadal w dużej mierze niewykorzystany potencjał. Wprowadzają sztuczną inteligencję do pracy, aby łańcuchy dostaw były bardziej wydajne i odporne, gdy zmierzamy w coraz bardziej zglobalizowaną przyszłość.
Firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do zarządzania i optymalizacji działań związanych z łańcuchem dostaw - takich jak monitorowanie jakości produktów, równoważenie poziomu zapasów i identyfikowanie paliwooszczędnych tras dostaw - z większą wydajnością niż tradycyjne oprogramowanie.
Sztuczna inteligencja (AI) to ogólny termin określający aplikacje, które symulują ludzką inteligencję i wykonują złożone zadania. Do jej dziedzin zalicza się uczenie maszynowe (ML), w którym systemy uczą się - zamiast programować z użyciem instrukcji "krok po kroku" - korzystać z ogromnych ilości danych. Dzięki temu procesowi uczenia się systemy sztucznej inteligencji mogą przewyższać tradycyjne oprogramowanie w takich funkcjach, jak odczytywanie informacji z kanałów wideo, interpretowanie tekstu mówionego i pisanego, przewidywanie przyszłych zachowań rynkowych, podejmowanie decyzji w złożonych scenariuszach i prezentowanie spostrzeżeń zakopanych w dużych zbiorach danych.
Tego rodzaju możliwości są niezwykle przydatne w zarządzaniu i optymalizacji przepływów pracy w prawie każdym etapie łańcucha dostaw. Na przykład systemy łańcucha dostaw oparte na algorytmach samouczenia się maszyn mogą wykrywać wzorce i relacje w zbiorach danych, które często są niedostrzegalne dla ludzi lub systemów innych niż sztuczna inteligencja, dzięki czemu mogą dokładniej prognozować popyt klientów, co prowadzi do bardziej efektywnego ekonomicznie zarządzania zapasami. Sztuczna inteligencja może również analizować czynniki, takie jak ruch drogowy i warunki pogodowe, aby zalecić alternatywne trasy wysyłki, zmniejszając ryzyko nieplanowanych opóźnień i poprawiając czas dostawy. Może monitorować obszary robocze w celu wykrycia złych procedur kontroli jakości oraz naruszeń bezpieczeństwa i higieny pracy. Stale pojawiają się nowe przypadki użycia, gdy specjaliści ds. łańcucha dostaw nadal eksperymentują z tą technologią.
Kluczowe wnioski
Firmy wdrażają w swoich łańcuchach dostaw systemy sztucznej inteligencji, pomagające optymalizować trasy dystrybucji, zwiększać wydajność magazynów, usprawniać procesy Workflow w zakładach itp.
Producenci wyrobów gotowych często polegają na setkach, jeśli nie tysiącach, komponentów wysyłanych od partnerów na całym świecie, aby dotrzeć do swoich zakładów montażowych zgodnie z skoordynowanym harmonogramem. AI udowadnia, że może znaleźć wzorce i relacje zakopane w dużych zbiorach danych, które pomagają zoptymalizować te sieci logistyczne, które obejmują ładunki, ciężarówki dostawcze, magazyny i centra dystrybucyjne. Optymalizacja łańcucha dostaw wymaga również śledzenia towarów fizycznych za każdym razem, gdy zmieniają ręce. Sztuczna inteligencja może zautomatyzować dokumentację z jej możliwością inteligentnego wprowadzania, wyodrębniania i klasyfikowania danych osadzonych w plikach tekstowych, aby zapewnić integralność transakcji wielostronnych.
Niektórzy producenci wykorzystują sztuczną inteligencję do prognozowania, używając jej do przewidywania zdolności produkcyjnych i optymalizacji pojemności magazynowej na podstawie popytu klienta. Niektórzy wprowadzają sztuczną inteligencję, aby sygnalizować potencjalne opóźnienia i awarie sprzętu, zanim spowodują problemy produkcyjne. Inni używają sztucznej inteligencji do wyciągania wniosków operacyjnych z dużych strumieni danych, które płyną z mnożących się urządzeń i czujników wykorzystujących technologię Internet of Things (IoT) zainstalowanych w infrastrukturze pamięci masowej i transportu.
Chociaż sztuczna inteligencja oferuje wiele potencjalnych korzyści dla łańcucha dostaw, wdrożenie tej technologii może być trudne i kosztowne. Uruchamianie inteligentnych aplikacji w środowisku produkcyjnym wymaga zaawansowanych systemów obliczeniowych - lokalnych serwerów brzegowych lub instancji opartych na chmurze - które zazwyczaj muszą odbierać dane ze zintegrowanych czujników i urządzeń wdrożonych w terenie w ramach podejścia Industry 4.0. Firmy zazwyczaj odnoszą największe korzyści, trenując modele samouczenia się maszyn na swoich zbiorach danych, co jest jeszcze bardziej intensywnym i zależnym od danych procesem.
Nowoczesne łańcuchy dostaw stały się tak zawiłe, splątane i ekspansywne, że producenci mają trudności z utrzymaniem pełnego nadzoru nad przepływem materiałów i towarów docierających do ich zakładów. Unikalna zdolność sztucznej inteligencji do szybkiej analizy dużych zbiorów danych może oświetlić wewnętrzne funkcjonowanie nawet najbardziej złożonych sieci logistycznych.
Przyjmując masowe strumienie rejestrowanych danych i inne sygnały logistyczne, inteligentne algorytmy przeszkolone przez samouczenie się maszyn często dostarczają cennych informacji, takich jak przyczyny zmienności lub sposoby poprawy zdolności produkcyjnych procesów z elementami o stałym i zmiennym czasie, które prowadzą do wąskich gardeł. Narzędzia zarządzania łańcuchem dostaw (SCM) oparte na sztucznej inteligencji są lepsze od tradycyjnych systemów do śledzenia ogromnych ilości dostaw w czasie rzeczywistym, gdy przechodzą przez pośredniczących partnerów produkcyjnych i dystrybucyjnych w drodze do zostania gotowymi produktami. Ta zwiększona widoczność i identyfikowalność mogą pomóc producentom w identyfikacji dostawców, którzy potencjalnie naruszają praktyki w zakresie jakości lub etycznego uzupełniania zapasów.
Zwiększając przejrzystość łańcucha dostaw, wykorzystanie sztucznej inteligencji może przyczynić się do oszczędności czasu i kosztów, które omówimy później. Może również pomóc producentom w zapewnieniu, że komponenty, których używają do produkcji swoich produktów, są pozyskiwane zgodnie z normami etycznymi, jakościowymi i zrównoważonego rozwoju, co jest obowiązkiem, którego organy regulacyjne i wielu konsumentów oczekuje od nich spełnienia. Organizacje po prostu nie mogą sobie pozwolić na współpracę z dostawcami - nawet tymi z zagranicy - którzy naruszają zasady pracy, dobrego zarządzania lub ochrony środowiska, a narzędzia analityczne wbudowane w aplikacje łańcucha dostaw oparte na sztucznej inteligencji mogą identyfikować wzorce ujawniające fałszywe lub nieetyczne pozyskiwanie.
Producenci są w czołówce innowacji AI, eksperymentują i wdrażają różne formy technologii w wielu zakładach produkcyjnych, centrach magazynowych i dystrybucyjnych oraz pojazdach transportowych w nowoczesnych łańcuchach dostaw. Może to przynieść szereg korzyści.
Sztuczna inteligencja może zwiększyć wydajność magazynów, ułatwiając organizowanie regałów i projektowanie ich układów. Oceniając ilości materiałów transportowanych przez korytarze magazynowe, modele uczenia maszynowego mogą sugerować układy podłogowe, które przyspieszają dostęp i czas podróży zapasów - od odbioru, przez regały, po stacje pakowania i wysyłki. Mogą również planować optymalne trasy dla pracowników i robotów, aby szybciej transportować zapasy, co dodatkowo zwiększa wskaźniki realizacji zamówień. Analizując sygnały dotyczące popytu pochodzące z systemów marketingu, linii produkcyjnych i punktów sprzedaży, systemy prognozowania oparte na sztucznej inteligencji pomagają producentom zrównoważyć zapasy z kosztami magazynowania i jeszcze bardziej optymalizować moce magazynowe.
Dzięki zdolności sztucznej inteligencji do uczenia się złożonych zachowań i pracy w nieprzewidywalnych warunkach powtarzalne zadania, takie jak liczenie, śledzenie i dokumentowanie zapasów, mogą być wykonywane z większą dokładnością i mniejszą ilością pracy; wąskie gardła są identyfikowane i ograniczane. Identyfikując nieefektywności i ucząc się na podstawie powtarzających się zadań, sztuczna inteligencja może zmniejszyć koszty obsługi złożonego łańcucha dostaw.
Sztuczna inteligencja może również zaoszczędzić pieniądze producentów i kierowników ds. dystrybucji, skracając czas przestojów niezbędnego sprzętu. Inteligentne systemy, zwłaszcza te, które przetwarzają dane z urządzeń IoT w inteligentnych fabrykach, mogą identyfikować awarie i awarie na wczesnym etapie lub przewidywać je przed ich wystąpieniem, ograniczając zakłócenia i związane z nimi straty finansowe.
Sztuczna inteligencja może zwykle wykryć anomalie w zachowaniach zarówno ludzi, jak i maszyn znacznie wcześniej niż ludzie mogą. Dlatego producenci, operatorzy magazynów i firmy spedycyjne szkolą algorytmy, aby ujawniać błędy w przepływach pracy, błędach pracowników i wadach produktów. Kamery zainstalowane w centrach logistycznych, liniach montażowych i pojazdach dostawczych trafiają do systemów wizyjnych komputerowych, które wykorzystują sztuczną inteligencję do kontroli pracy w celu zmniejszenia liczby wycofań, zwrotów i przeróbek. System może wykryć błędy pracowników i maszyn, zanim produkty zostaną źle zmontowane lub wysłane do niewłaściwych miejsc docelowych, oszczędzając czas i odpady materiałowe. Inteligentne systemy mogą również przeprowadzać analizy głównych przyczyn, oceniając duże ilości danych w celu znalezienia korelacji wyjaśniających awarie i wyposażających zespoły w szybsze wprowadzanie lepszych poprawek.
Sztuczna inteligencja jest również bezpośrednio wbudowana w systemy ERP służące do zarządzania transakcjami finansowymi w miarę przepływu towarów przez łańcuch dostaw, pomagając firmom uniknąć kosztownych błędów w rozliczeniach i płatnościach.
Producenci wykorzystują możliwości sztucznej inteligencji do bardziej precyzyjnego i wydajnego zarządzania poziomami zapasów. Na przykład systemy prognozowania oparte na sztucznej inteligencji mogą wykorzystywać informacje o zapasach udostępniane dalszemu klientowi w celu oceny popytu tego klienta. Jeśli system określi, że popyt klienta maleje, dostosuje odpowiednio prognozy popytu producenta.
Producenci i menedżerowie łańcucha dostaw coraz częściej wdrażają systemy wizyjne - instalują kamery w infrastrukturze łańcucha dostaw, stojakach, pojazdach, a nawet dronach - aby tabulować towary w czasie rzeczywistym i monitorować pojemność magazynu. Sztuczna inteligencja rejestruje również te przepływy pracy w księgach zapasów i automatyzuje proces tworzenia, aktualizowania i wyodrębniania informacji z dokumentacji zapasów.
Kierownicy ds. łańcucha dostaw mogą uruchamiać symulacje oparte na sztucznej inteligencji, aby uzyskać lepszy wgląd w operacje złożonych, globalnych sieci logistycznych i rozpoznać sposoby ich ulepszania.
Coraz częściej korzystają ze sztucznej inteligencji w połączeniu z cyfrowymi bliźniakami - graficznymi 3D reprezentacjami obiektów fizycznych i procesów, takich jak zmontowane towary lub linie produkcyjne. Planiści operacyjni mogą symulować różne metody i podejścia do bliźniaków cyfrowych - o ile zwiększyłaby się produkcja, gdyby dodali pojemność w punkcie A w punkcie B? - i mierzyć wyniki bez zakłócania rzeczywistych operacji. Gdy sztuczna inteligencja wybiera modele i kontroluje przepływy pracy, symulacje te stają się dokładniejsze niż te wykonywane tradycyjnymi metodami obliczeniowymi. To zastosowanie sztucznej inteligencji może pomóc inżynierom i kierownikom produkcji ocenić wpływ przeprojektowania produktów, wymiany części lub instalacji nowych maszyn na hali produkcyjnej.
Oprócz cyfrowych bliźniaków 3D, sztuczna inteligencja i samouczenie się maszyn mogą również pomóc w tworzeniu wizualnych modeli procesów zewnętrznych 2D, dzięki czemu planiści i kierownicy operacyjni mogą na przykład oceniać potencjalny wpływ zmieniających się dostawców, przekierowywać trasy wysyłki i dystrybucji lub przenosić centra pamięci masowej i dystrybucji.
Systemy sztucznej inteligencji mogą monitorować środowiska pracy w całym łańcuchu dostaw, takie jak linie montażowe, magazyny i pojazdy wysyłkowe, a także warunki, które zagrażają bezpieczeństwu pracowników i społeczeństwa. Może to oznaczać wykorzystanie wizji komputerowej do egzekwowania stosowania środków ochrony osobistej (PPE) lub weryfikację, czy pracownicy przestrzegają innych protokołów bezpieczeństwa firmy oraz standardów bezpieczeństwa i higieny pracy. Może to oznaczać przetwarzanie danych z systemów na pokładzie pojazdów, takich jak ciężarówki i wózki widłowe, w celu monitorowania, czy kierowcy obsługują je bezpiecznie i trzeźwo. Podczas monitorowania sprzętu fabrycznego sztuczna inteligencja może pomóc przewidzieć awarie i inne potencjalnie niebezpieczne sytuacje. Oparte na sztucznej inteligencji przenośne urządzenia zabezpieczające mogą zwiększyć ochronę: rozważ kamizelki z czujnikami, które łączą się z systemami sztucznej inteligencji, analizują ruchy pracowników magazynów i ostrzegają ich o ryzyku obrażeń na podstawie ich postawy, ruchów lub lokalizacji w magazynie.
Systemy sztucznej inteligencji informowane przez czujniki w obiektach dystrybucyjnych i pojazdach pomagają również zapewnić właściwą obsługę i usuwanie niebezpiecznych materiałów, chroniąc tych, którzy mieszkają i pracują w pobliżu. Sztuczna inteligencja może automatyzować niebezpieczne zadania, pozwalając pracownikom unikać sytuacji stwarzających zagrożenie. Na przykład inteligentne roboty mogą wykorzystywać algorytmy sztucznej inteligencji wraz z kamerami i czujnikami do wyznaczania najbardziej wydajnej trasy przez magazyn, a następnie transportować niebezpieczne materiały, unikając obiektów na swojej drodze i przekazując wyniki do systemu zarządzania magazynem. Jeśli wystąpią wypadki i awarie, AI może przeprowadzić analizę przyczyn źródłowych, aby odkryć ich dokładne przyczyny i zapobiec powtórzeniom.
Producenci, którzy montują produkty za pośrednictwem złożonych łańcuchów dostaw, są szczególnie zależni od terminowych i dobrze skoordynowanych dostaw; opóźnione przybycie jednego komponentu może przywrócić cały harmonogram produkcji. AI podejmuje się zadania zmniejszenia tych holdups dostawy.
Firmy logistyczne używają samouczenia się systemów do szkolenia modeli, optymalizujących trasy dostaw i zarządzających nimi, według których składniki przechodzą przez łańcuch dostaw. Modele te mogą nadawać priorytet wysyłkom na podstawie wielkości zamówień, obietnic dostawy, terminów umownych, znaczenia klienta lub dostępności produktu. Mogą również zapewnić wszystkim węzłom sieci dystrybucyjnej dokładniejszy szacowany czas przybycia, identyfikując przesyłki, które w przypadku opóźnień mogą stwarzać większe problemy.
Zwiększając wydajność operacyjną, sztuczna inteligencja może sprawić, że łańcuchy dostaw będą bardziej zrównoważone i zmniejszą ich szkodliwy wpływ na środowisko. Na przykład modele przeszkolone w zakresie uczenia maszynowego mogą pomóc organizacjom zmniejszyć zużycie energii poprzez optymalizację ładunków i tras dostaw, dzięki czemu ciężarówki spalają mniej paliwa przy dostarczaniu dostaw. Sztuczna inteligencja może również pomóc zmniejszyć ilość zmarnowanego produktu na różnych etapach łańcucha dostaw. Rozważ planowanie produkcji oparte na sztucznej inteligencji, które analizuje przeszłe poziomy zapasów, bieżące prognozy popytu i statusy konserwacji maszyn w czasie rzeczywistym, aby zapewnić, że producent nie nadprodukuje.
Sztuczna inteligencja jest również używana do analizowania cykli życia gotowych produktów i dostarczania informacji, które przyczyniają się do gospodarki o obiegu zamkniętym, w której materiały są ponownie wykorzystywane i poddawane recyklingowi. Systemy planowania łańcucha dostaw i uzupełniania zapasów z wbudowaną sztuczną inteligencją mogą pomóc zwiększyć przejrzystość wśród dostawców i umożliwić im przestrzeganie standardów zrównoważonego rozwoju środowiskowego i społecznego, takich jak sprawiedliwe płacenie pracownikom.
Sztuczna inteligencja stała się złotym standardem w przewidywaniu popytu na podstawie sygnałów pochodzących zarówno z wewnętrznych danych, takich jak planowana sprzedaż, namiary marketingowe czy sygnały zewnętrzne, takie jak szersze trendy rynkowe, perspektywy ekonomiczne czy sezonowe trendy sprzedaży. Planiści łańcucha dostaw mogą korzystać z wbudowanej w oprogramowanie do planowania popytu sztucznej inteligencji, aby oszacować nie tylko popyt, ale także potencjalny wpływ scenariuszy takich jak spowolnienie gospodarcze lub poważne zdarzenia pogodowe na żądanie, a także na własne koszty, możliwości produkcyjne i zdolność do realizacji dostaw.
Umieszczenie sztucznej inteligencji w planowaniu i zarządzaniu łańcuchami dostaw nie może być wykonywane w ciągu jednej nocy. Chociaż technologia oferuje ogromny potencjał, aby obniżyć koszty i uprościć procesy, czasami może być kosztowna i trudna do wdrożenia. Istnieje kilka typowych wyzwań, przed którymi stają firmy, wprowadzając inteligencję do swoich operacji w łańcuchu dostaw.
Rozważmy hipotetycznego amerykańskiego producenta samochodów, który montuje trzy popularne modele w swojej fabryce w Michigan. Dziesiątki tysięcy części i komponentów - takich jak stal, opony, świece zapłonowe i igły do mierników - pochodzą głównie z młynów i centrów produkcyjnych w kilkunastu stanach USA, a także z Kanady, Chin, Niemiec, Japonii i Meksyku. Niektóre komponenty są produkowane w zakładach, które firma jest właścicielem i operatorem, a inne pochodzą od zewnętrznych dystrybutorów.
Nasza hipotetyczna firma samochodowa często otrzymuje masowe dostawy, niektóre z zagranicy na frachtowcach towarowych, a inne przewożone z zewnątrz lub przez granice Ameryki Północnej. Dostawy te muszą ostatecznie połączyć się w zakładzie w Michigan w celu ostatecznego montażu w SUV-ie, ciężarówce lub sedanie. Ale najpierw należy je zamówić, opłacić, śledzić, odbierać i przechowywać w dużych magazynach o ograniczonej pojemności, którą firma utrzymuje w pobliżu zakładu.
Jakby obsługa łańcucha dostaw tego dużego i złożonego rozwiązania nie była wystarczająco trudna, firma samochodowa musi stawić czoła inflacji, która czyni dostawy droższymi, aby zamawiać i zwiększać koszty energii, podnosząc marże zysku. Podniesienie cen gotowych pojazdów może pomóc, ale ich liderzy sprzedaży wierzą, że zaspokoi popyt klientów. W następstwie pandemii firma musi spełniać nowe przepisy regulujące środowisko pracy w fabrykach, w tym egzekwowanie stosowania ŚOI.
Zaniepokojeni kierownicy pytają konsultantów technologicznych, czy mogą czerpać korzyści ze sztucznej inteligencji i gdzie w łańcuchu dostaw. Odpowiedź brzmi "tak" i prawie wszędzie.
Na początek sztuczna inteligencja może przewyższyć podstawowe oprogramowanie firmy podczas prognozowania sprzedaży dla każdego typu pojazdu w oparciu o trendy. Może również dokładniej modelować wpływ sprzedaży na scenariusze, takie jak podwyżki cen gazu lub nieoczekiwana penetracja rynku pojazdów elektrycznych. Te inteligentne prognozy są nie do pomyślenia dla planistów łańcucha dostaw - pomagają im w uzyskaniu odpowiedniej ilości zapasów, aby zaspokoić popyt, bez ponoszenia dodatkowych kosztów zamawiania, przeładowywania magazynów lub magazynowania nadmiernych zapasów. Prognozy dają również planistom pewność, że zainwestują w otwarcie lub zaoszczędzą pieniądze, przenosząc różne linie produkcyjne i pomagając zapewnić, że linie te są odpowiednio obsadzone.
Kamery podłączone do modeli wizualnych opartych na sztucznej inteligencji mogą monitorować linie produkcyjne firmy samochodowej i urządzenia dystrybucyjne, aby upewnić się, że pracownicy przestrzegają protokołów bezpieczeństwa i ochrony środowiska. Inne modele przeszkolone przez uczenie maszynowe mogą analizować dane logistyczne, aby zoptymalizować trasy wysyłki, ładunki i operacje magazynowe, zwiększając terminowość dostaw. Ponadto modele sztucznej inteligencji i podejmowania decyzji mogą automatyzować powtarzające się procesy związane nie tylko z obsługą dostaw fizycznych, ale także z utrzymaniem ewidencji zapasów i transakcji niezbędnych do zapewnienia sprawiedliwego i terminowego wypłacania wszystkich stron w łańcuchu dostaw.
Prawdziwe firmy motoryzacyjne zwiększają wydajność, zmniejszają liczbę błędów, zwiększają dokładność księgowania i ponownie wdrażają pracowników, aby lepiej zaspokajać potrzeby biznesowe - oszczędzając im pieniądze w prawie każdym obszarze operacji łańcucha dostaw. Rozważmy rozwiązanie Mazda Motor Logistics, które wykorzystuje Oracle Transportation Management do identyfikacji optymalnego przewoźnika, trasy i poziomu usług podczas dystrybucji samochodów i części samochodowych w całej Europie, zwiększając terminowość dostaw.
Firmy często uważają, że pełne uruchomienie sztucznej inteligencji w środowiskach produkcyjnych jest trudne i kosztowne. Mogą podjąć te kroki - nawet przed zidentyfikowaniem konkretnego projektu, w niektórych przypadkach - w celu przygotowania starszego systemu planowania i zarządzania łańcuchem dostaw do zwiększenia inteligencji.
Producenci - zanim zdecydują się na określony węzeł w swoim łańcuchu dostaw, wzbogacony o sztuczną inteligencję - mogą okazać się użyteczne, gdy chcą przeprowadzić inspekcję całej swojej sieci logistycznej w celu wykrycia wąskich gardeł, opóźnień produkcyjnych i procesów podatnych na błędy. Audyty te pomagają planistom biznesowym określić, gdzie sztuczna inteligencja i inne inwestycje technologiczne mogą przynieść największe korzyści.
Inicjatywa modernizacji łańcucha dostaw zazwyczaj obejmuje rozwiązywanie wielu problemów, osiąganie korzyści oraz ułatwianie kierownictwu. Jednak większość producentów nie może sobie pozwolić na koszty i przestoje związane z aktualizacją wszystkiego naraz. Przed określeniem konkretnych projektów należy zdecydować o priorytetach. Następnie opracuj strategię dalekosiężnej transformacji, która rozwiązuje najpilniejsze problemy na wczesnym etapie. Stwórz mapę drogową, która zapewni, że każdy projekt po drodze umożliwi następny - i będzie miał odpowiednie finansowanie.
Po zidentyfikowaniu specyficznego aspektu operacji łańcucha dostaw, które najbardziej skorzystają na infuzji AI, rozpoczyna się praca nad zaprojektowaniem rozwiązania. Rozważ rodzaje potrzebnych systemów - takich jak aplikacje oparte na chmurze, serwery brzegowe, platformy do badania danych oraz urządzenia i czujniki połączone z Internetem - i dowiedz się, w jaki sposób będą one musiały integrować się ze sobą i z istniejącymi zasobami IT. Jest to moment, w którym większość firm, jeśli jeszcze tego nie zrobiła, decyduje się na zaangażowanie integratora systemów lub innego rodzaju doradztwa z doświadczeniem branżowym.
Wielu dostawców technologii obsługuje rozwiązania łańcucha dostaw, a większość z nich twierdzi, że niektóre formy sztucznej inteligencji są wbudowane w ich produkty. Ponieważ jednak sztuczna inteligencja jest szerokim terminem opisującym zróżnicowany zestaw możliwości, istnieją znaczne różnice między ofertami. Wybór dostawcy technologii jest jak zobowiązanie się do długoterminowych relacji - takich, które miejmy nadzieję przetrwają znacznie poza obecnym projektem. Producenci, doradzani przez integratorów systemów, powinni starannie ocenić możliwości technologiczne, ceny i modele wsparcia każdego oferenta, a także ich kulturę korporacyjną, aby znaleźć odpowiednie rozwiązanie.
Po wybraniu dostawcy technologii firma rozpoczyna proces wdrażania i integracji. Zazwyczaj integrator systemów ściśle współpracuje z wewnętrznymi zespołami IT i dostawcą w celu instalowania systemów, integrowania ich z istniejącymi i przeprowadzania testów przed ich wdrożeniem do produkcji. Faza wdrożenia zazwyczaj wymaga pewnych przestojów, a także okresu szkolenia pracowników po jego zakończeniu. Jednak, jeśli ostrożnie zaplanowane i skutecznie wykonane, przejście z etapu do produkcji można osiągnąć przy minimalnych zakłóceniach.
Zmiana może być niepokojąca dla pracowników, którzy wykonywali swoją pracę w ten sam sposób przez długi czas, nawet jeśli była pracochłonna i nieefektywna. Przed wdrożeniem nowego rozwiązania opartego na sztucznej inteligencji opracuj strategię przygotowania organizacji do jego wdrożenia. Plan powinien obejmować komunikację z pracownikami na temat problemów lub celów, które motywowały do przyjęcia sztucznej inteligencji, produktywności, którą organizacja ma nadzieję osiągnąć, a liderzy testów porównawczych wykorzystają do oceny sukcesu projektu.
W pewnym sensie projekt AI nigdy nie jest w pełni ukończony. AI to dynamiczna technologia, która stale się poprawia poprzez pętlę sprzężenia zwrotnego monitorowania i regulacji. Nawet jeśli systemy oparte na sztucznej inteligencji wydają się działać dobrze, zespoły powinny eksperymentować z modyfikacjami i zbierać dane, które śledzą wyniki, aby informować o dalszych ulepszeniach wydajności.
Łańcuch dostaw producenta obejmuje rozproszone geograficznie i izolowane operacyjnie obiekty - często zarządzane przez wielu niezależnych partnerów - oraz łączące je trasy dystrybucji. Każdy etap podróży od surowca lub podzespołu do gotowego produktu wymaga odrębnych rozwiązań technologicznych. Rozwiązania te obsługują funkcje, w tym zaopatrzenie, planowanie, transport, zapasy, konserwację i analizy - a wszystkie mogą czerpać korzyści ze sztucznej inteligencji.
Chociaż te wieloaspektowe systemy wykonują bardzo różne zadania, nie można ich odizolować; dane muszą być przesyłane wraz z dostawami przez całą sieć logistyczną. Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) to wszechstronny pakiet aplikacji obsługujących i przezroczyście łączących poszczególne fazy łańcucha dostaw. Aplikacje SCM wykorzystują wbudowane uczenie maszynowe, aby usprawnić automatyzację, prognozy i analizy. Oprogramowanie oparte na chmurze napędza również współpracę w przedsiębiorstwie, a także z zewnętrznymi podwykonawcami i partnerami.
Czy sztuczna inteligencja z czasem staje się lepsza?
Sztuczna inteligencja jest unikalną technologią, ponieważ jest w stanie ulepszać ją przy użyciu. Na przykład im więcej danych jest przetwarzanych w modelu uczenia maszynowego, tym lepiej model ten zapewnia planistom łańcucha dostaw użyteczne funkcje i informacje.
W jaki sposób sztuczna inteligencja oszczędza czas i wysiłek w produkcji?
Producenci często używają sztucznej inteligencji do wyciągania wniosków z dużych ilości danych, które pomagają im zwiększyć wydajność procesów montażu, sieci logistycznych i przepływów pracy. Technologia ta może również pomóc w automatyzacji powtarzalnych zadań, zmniejszając potrzebę pracy ręcznej.
Czy sztuczna inteligencja jest przyszłością łańcucha dostaw?
Sztuczna inteligencja okazała się wyjątkowo skuteczna w usprawnianiu planowania łańcucha dostaw, zarządzania i operacji. Technologia ta jest już wbudowana w niemal każdy aspekt operacji łańcucha dostaw i nadal pojawiają się nowe przypadki użycia. Sztuczna inteligencja będzie z pewnością integralnym elementem wszystkich systemów zarządzania łańcuchem dostaw w przyszłości.
Dlaczego sztuczna inteligencja jest ważna w zarządzaniu łańcuchem dostaw?
Łańcuchy dostaw stają się w ostatnich latach coraz bardziej złożone, wzajemnie powiązane i ekspansywne, co stanowi wyzwanie dla zdolności producentów do zarządzania nimi. Sztuczna inteligencja może pomóc w analizie rosnącej ilości danych generowanych przez nowoczesne łańcuchy dostaw i wykorzystywaniu tych danych do opracowywania wyjątkowo dokładnych prognoz, ujawniania informacji operacyjnych oraz poprawy wydajności procesów magazynowania i transportu w rozległych sieciach logistycznych z udziałem wielu niezależnych partnerów.
Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję w łańcuchu dostaw
Sztuczna inteligencja może pomóc w prawie każdej funkcji nowoczesnego łańcucha dostaw, w tym w planowaniu, zarządzaniu zapasami i magazynem, przetwarzaniu transakcji, transporcie, monitorowaniu i inspekcjach. Nadal opracowywane są nowe przypadki użycia wszechstronnej technologii.
Considering a purchase?
Call salesChat with salesAccount/Subscription, Promotions issues
Start chatTechnical support, or other support requests?
View support options