Joseph Tsidulko | Strateg de conținut | 11 ianuarie 2024
Ultimii ani au atras atenția publicului asupra fragilității lanțurilor de aprovizionare globale. Aceste rețele logistice extinse, vitale pentru producătorii din fiecare țară, au fost bulversate de întârzierile de transport, tensionate de întreruperile de muncă și afectate de complexitatea și interconectarea tot mai mari, care exacerbează ineficiențele lor de lungă durată.
Planificatorii lanțului de aprovizionare care doresc să descâlcească aceste rețele înnodate beneficiază de un impuls din partea unei tehnologii de ultimă oră care oferă un potențial extraordinar și încă neexploatat în mare măsură. Acestea pun inteligența artificială la treabă pentru a face lanțurile de aprovizionare mai eficiente și mai rezistente, pe măsură ce ne îndreptăm către un viitor din ce în ce mai globalizat.
Întreprinderile utilizează AI pentru a gestiona și optimiza activitățile lanțului de aprovizionare – cum ar fi monitorizarea calității produselor, echilibrarea nivelului stocurilor și identificarea rutelor de livrare eficiente din punct de vedere al consumului de combustibil – cu mai multă eficiență decât software-ul tradițional.
Inteligența artificială (AI) este un termen general pentru aplicațiile care simulează inteligența umană și efectuează sarcini complexe. Subdomeniile sale includ învățarea automată (ML), în care sistemele învață din consumul unor cantități mari de date, în loc să fie programate cu instrucțiuni pas cu pas. Datorită acestui proces de învățare, sistemele AI pot depăși software-ul tradițional în funcții precum descifrarea informațiilor din fluxurile video, interpretarea textului vorbit și scris, prezicerea comportamentului viitor al pieței, luarea de decizii în scenarii complexe și scoaterea la suprafață a informațiilor îngropate în seturi mari de date.
Aceste tipuri de capabilități se dovedesc extrem de utile în gestionarea și optimizarea fluxurilor de lucru în aproape fiecare etapă a lanțului de aprovizionare. De exemplu, sistemele lanțului de aprovizionare bazate pe algoritmi ML pot descoperi modele și relații în cadrul seturilor de date care sunt adesea imperceptibile pentru oameni sau pentru sistemele care nu sunt bazate pe inteligență artificială, astfel încât să poată prognoza mai precis cererea clienților – ceea ce duce la o gestionare mai eficientă a stocurilor din punct de vedere economic. De asemenea, AI poate analiza factori precum traficul și condițiile meteorologice pentru a recomanda rute de transport alternative, reducând riscul întârzierilor neplanificate și îmbunătățind termenele de livrare. În plus, poate monitoriza spațiile de lucru pentru a identifica procedurile de control al calității necorespunzătoare și încălcările normelor de sănătate și siguranță. Iar noi cazuri de utilizare apar în mod constant, pe măsură ce specialiștii din lanțul de aprovizionare continuă să experimenteze cu tehnologia.
Concluzii cheie
Companiile utilizează sisteme de inteligență artificială în lanțurile lor de aprovizionare pentru a optimiza rutele de distribuție, a spori productivitatea depozitelor, a raționaliza fluxurile de lucru din fabrici și multe altele.
Producătorii de produse finite se bazează adesea pe sute, dacă nu mii, de componente expediate de la parteneri din întreaga lume pentru a ajunge în instalațiile lor de asamblare conform unui program coordonat. AI dovedește că poate găsi modele și relații îngropate în seturi mari de date care ajută la optimizarea acestor rețele logistice, care cuprind nave de transport, camioane de livrare, depozite și centre de distribuție. Optimizarea lanțului de aprovizionare necesită, de asemenea, urmărirea bunurilor fizice de fiecare dată când acestea trec de la o persoană la alta. Aici, AI poate automatiza documentația prin capacitatea sa de a introduce, extrage și clasifica în mod inteligent datele încorporate în fișiere text pentru a contribui la asigurarea integrității tranzacțiilor între mai multe părți.
Unii producători profită de AI în prognoze, folosind-o pentru a prezice capacitatea de producție și a optimiza capacitatea depozitelor în funcție de cererea clienților. Unii folosesc AI pentru a semnala eventualele întârzieri și defecțiuni ale echipamentelor înainte ca acestea să cauzeze probleme de producție. Alții utilizează AI pentru a extrage informații operaționale din fluxuri mari de date care circulă prin proliferarea dispozitivelor și senzorilor Internet of Things (IoT) instalați în infrastructura de stocare și transport.
Deși AI oferă multe beneficii potențiale pentru lanțul de aprovizionare, implementarea tehnologiei poate fi dificilă și costisitoare. Rularea aplicațiilor inteligente în producție necesită sisteme de calcul puternice – fie servere edge locale, fie instanțe bazate pe cloud – care, de obicei, trebuie să recepționeze date de la senzori și dispozitive integrate implementate pe teren ca parte a unei abordări Industrie 4.0. De obicei, întreprinderile obțin cele mai mari beneficii atunci când antrenează modele de învățare automată pe propriile seturi de date, un proces și mai intensiv din punct de vedere al calculului și dependent de date.
Lanțurile de aprovizionare moderne au devenit atât de complicate, încâlcite și extinse, încât producătorii se străduiesc să supravegheze de la un capăt la altul fluxul de materiale și bunuri care ajung în instalațiile lor. Capacitatea unică a AI de a analiza rapid seturi mari de date poate ilumina funcționarea internă chiar și a celor mai complexe rețele logistice.
La procesarea fluxurilor masive de date înregistrate și a altor semnale logistice, algoritmii inteligenți antrenați prin învățare automată scot adesea la suprafață informații valoroase, cum ar fi cauzele variabilității sau modalități de îmbunătățire a capacității proceselor cu elemente de timp fixe și variabile care conduc la blocaje. Iar instrumentele de gestionare a lanțului de aprovizionare (SCM) bazate pe inteligență artificială sunt mai bune decât sistemele tradiționale în ceea ce privește urmărirea în timp real a unor cantități mari de bunuri pe măsură ce acestea trec prin partenerii intermediari de producție și distribuție pentru a deveni produse finite. Această vizibilitate și trasabilitate sporită poate ajuta producătorii să identifice furnizorii care ar putea încălca practicile de calitate sau etice de aprovizionare.
Prin îmbunătățirea transparenței lanțului de aprovizionare, utilizarea AI poate crea economii de timp și de costuri, pe care le vom descrie mai detaliat mai târziu. De asemenea, poate ajuta producătorii să se asigure că componentele pe care le folosesc la fabricarea produselor lor sunt obținute în conformitate cu standardele etice, de calitate și de sustenabilitate, o responsabilitate pe care autoritățile de reglementare și mulți consumatori se așteaptă să o îndeplinească. Organizațiile pur și simplu nu își pot permite să lucreze cu furnizori – chiar și cu cei din străinătate – care încalcă normele de muncă, de bună guvernanță sau de mediu, iar instrumentele de analiză încorporate în aplicațiile lanțului de aprovizionare bazate pe inteligența artificială pot identifica modele care dezvăluie aprovizionarea frauduloasă sau neetică.
Producătorii sunt în fruntea inovației în domeniul AI, experimentând și implementând diverse forme ale tehnologiei în numeroasele facilități de producție, centre de depozitare și distribuție și vehicule de transport din lanțurile de aprovizionare moderne. Acest lucru poate aduce o mulțime de beneficii.
AI poate face depozitele mai eficiente, contribuind la organizarea rafturilor și la proiectarea spațiilor acestora. Prin evaluarea cantităților de materiale transportate pe culoarele depozitului, modelele ML pot sugera amenajări ale etajelor care să accelereze accesul și timpul de deplasare al stocurilor – de la recepție la rafturi, la stațiile de ambalare și expediere. De asemenea, acestea pot planifica rute optime pentru lucrători și roboți pentru a transporta mai rapid stocurile, crescând în continuare ratele de execuție. Iar prin analizarea semnalelor cererii din marketing, linia de producție și sistemele punctelor de vânzare, sistemele de prognoză bazate pe inteligență artificială ajută producătorii să echilibreze stocurile în funcție de costurile de transport, optimizând în continuare capacitatea depozitelor.
Datorită capacității AI de a învăța comportamente complexe și de a lucra în condiții imprevizibile, sarcinile repetitive, cum ar fi numărarea, urmărirea și documentarea stocurilor, pot fi îndeplinite cu o mai mare precizie și mai puțină muncă; blocajele sunt identificate și atenuate. Prin identificarea ineficiențelor și învățarea din sarcinile repetitive, inteligența artificială poate reduce costurile de operare ale unui lanț de aprovizionare complex.
AI poate, de asemenea, să economisească bani producătorilor și managerilor de distribuție prin reducerea timpului de inactivitate al echipamentelor vitale. Sistemele inteligente, în special cele care procesează date de la dispozitivele IoT din fabricile inteligente, pot identifica disfuncționalitățile și defecțiunile în stadiile incipiente sau le pot prevedea înainte ca acestea să se producă, limitând întreruperile și pierderile financiare asociate.
De obicei, inteligența artificială poate detecta comportamentele anormale ale oamenilor și ale mașinilor mult mai repede decât o pot face oamenii. Acesta este motivul pentru care producătorii, operatorii de depozit și companiile de transport instruiesc algoritmii pentru a expune deficiențele din fluxurile lor de lucru, erorile angajaților și defectele produselor. Camerele instalate în centrele logistice, liniile de asamblare și vehiculele de livrare alimentează sistemele de viziune computerizată care utilizează inteligența artificială pentru a inspecta lucrările în vederea reducerii numărului de rechemări, returnări și reprelucrări. Sistemul poate detecta greșelile lucrătorilor și ale utilajelor înainte ca produsele să fie asamblate greșit sau trimise la destinații greșite, economisind timp și deșeuri materiale. Sistemele inteligente pot efectua, de asemenea, analize ale cauzelor principale, evaluând volume mari de date pentru a găsi corelații care să explice eșecurile și să permită echipelor să facă remedieri mai bune mai repede.
Al este încorporat direct în sistemele ERP utilizate pentru gestionarea tranzacțiilor financiare pe măsură ce mărfurile circulă prin lanțul de aprovizionare, ajutând companiile să evite erorile costisitoare de facturare și plată.
Producătorii profită de capacitățile AI pentru a-și gestiona nivelul stocurilor cu mai multă precizie și eficiență. De exemplu, sistemele de prognoză bazate pe inteligență artificială pot utiliza informațiile privind stocurile partajate de la un client din aval pentru a evalua cererea clientului respectiv. Dacă sistemul stabilește că cererea clientului este în scădere, atunci va ajusta în consecință prognozele cererii producătorului.
De asemenea, producătorii și managerii lanțului de aprovizionare utilizează din ce în ce mai mult sisteme de viziune computerizată – instalând camere pe infrastructura lanțului de aprovizionare, rafturi, vehicule și chiar drone – pentru a clasifica mărfurile în timp real și a monitoriza capacitatea de stocare a depozitelor. Totodată, AI înregistrează aceste fluxuri de lucru în registrele de inventar și automatizează procesul de creare, actualizare și extragere a informațiilor din documentația de inventar.
Managerii lanțului de aprovizionare pot rula simulări bazate pe inteligență artificială pentru a obține mai multe informații despre operațiunile rețelelor logistice globale complexe și pentru a recunoaște modalitățile de îmbunătățire a acestora.
Acestea utilizează din ce în ce mai mult inteligența artificială împreună cu gemenii digitali – reprezentări grafice 3D ale obiectelor și proceselor fizice, cum ar fi produsele asamblate sau liniile de producție ale fabricilor. Planificatorii de operațiuni pot simula diverse metode și abordări pe gemene digitale – cu cât ar crește producția dacă ar adăuga capacitate în punctul A față de punctul B? – și pot evalua rezultatele fără a perturba operațiunile din lumea reală. Când inteligența artificială selectează modelele și controlează fluxurile de lucru, aceste simulări devin mai precise decât cele executate cu metode de calcul tradiționale. Această utilizare a inteligenței artificiale poate ajuta inginerii și managerii de producție să evalueze impactul reproiectării produselor, al înlocuirii pieselor sau al instalării de noi mașini în fabrică.
În plus față de gemenii digitali 3D, AI și ML pot ajuta, de asemenea, la crearea de modele vizuale 2D ale proceselor externe, astfel încât planificatorii și managerii de operațiuni să poată evalua impactul potențial al schimbării furnizorilor, al redirecționării rutelor de transport și distribuție sau al relocării centrelor de depozitare și distribuție, de exemplu.
Sistemele AI pot monitoriza mediile de lucru de-a lungul lanțului de aprovizionare, cum ar fi liniile de asamblare, instalațiile de depozitare și vehiculele de transport, și pot semnala condițiile care pun în pericol siguranța lucrătorilor și a publicului. Aceasta ar putea însemna utilizarea viziunii computerizate pentru a impune utilizarea echipamentului individual de protecție (EPP) sau pentru a verifica dacă lucrătorii respectă alte protocoale de siguranță ale companiei și standardele Administrației pentru Sănătate și Securitate Ocupațională. Sau ar putea însemna prelucrarea datelor de la sistemele de la bordul vehiculelor, cum ar fi camioanele și stivuitoarele, pentru a monitoriza dacă șoferii le conduc în siguranță și cu sobrietate. La monitorizarea echipamentelor din fabrică, inteligența artificială poate ajuta la prezicerea defecțiunilor și a altor situații potențial periculoase. Iar dispozitivele de siguranță portabile alimentate cu inteligență artificială pot spori protecția: Luați în considerare vestele cu senzori care se conectează la sistemele AI, analizând mișcările lucrătorilor din depozit și avertizându-i cu privire la riscul de rănire în funcție de postura, mișcările sau locația lor în depozit.
Sistemele de inteligență artificială informate de senzori în instalațiile de distribuție și în vehicule contribuie, de asemenea, la asigurarea manipulării și eliminării corespunzătoare a materialelor periculoase, protejându-i pe cei care locuiesc și lucrează în apropiere. AI poate automatiza sarcinile periculoase, permițând lucrătorilor să evite situațiile care prezintă riscuri. De exemplu, roboții inteligenți ar putea utiliza algoritmi de inteligență artificială împreună cu camere și senzori pentru a trasa cel mai eficient traseu printr-un depozit, apoi pentru a transporta materiale periculoase evitând obiectele din calea lor și transmițând rezultatele către un sistem de gestionare a depozitului. Dacă apar accidente și defecțiuni, AI poate efectua o analiză a cauzelor profunde pentru a descoperi cauzele exacte și pentru a preveni repetarea acestora.
Producătorii care asamblează produse prin lanțuri de aprovizionare complexe sunt deosebit de dependenți de livrările la timp și bine coordonate; sosirea cu întârziere a unei singure componente poate anula un întreg program de producție. AI își asumă sarcina de a reduce aceste întârzieri la livrare.
Companiile de logistică utilizează învățarea automată pentru a forma modele care optimizează și gestionează rutele de livrare prin care componentele se deplasează de-a lungul lanțului de aprovizionare. Aceste modele pot prioritiza expedierile în funcție de volumul comenzilor, promisiunile de livrare, termenele contractuale, importanța clienților sau disponibilitatea produselor. Totodată, pot furniza tuturor nodurilor din rețeaua de distribuție o estimare mai precisă a orelor de sosire, identificând transporturile care, dacă întârzie, riscă să creeze probleme mai mari.
Prin creșterea eficienței operaționale, inteligența artificială poate face lanțurile de aprovizionare mai sustenabile și poate reduce impactul dăunător al acestora asupra mediului. De exemplu, modelele antrenate de ML pot ajuta organizațiile să reducă consumul de energie prin optimizarea încărcăturilor de camioane și a rutelor de livrare, astfel încât camioanele să consume mai puțin combustibil în timpul livrărilor. De asemenea, inteligența artificială poate contribui la reducerea cantității de produse irosite în diferite etape ale lanțului de aprovizionare. Luați în considerare planificarea producției pe bază de inteligență artificială, care analizează nivelurile anterioare ale stocurilor, prognozele actuale ale cererii și starea în timp real a întreținerii utilajelor pentru a se asigura că un producător nu produce în exces.
Inteligența artificială este, de asemenea, utilizată pentru a analiza ciclurile de viață ale produselor finite și pentru a oferi informații care contribuie la o economie circulară, în care materialele sunt reutilizate și reciclate. Iar sistemele de planificare a lanțului de aprovizionare și de aprovizionare cu inteligență artificială încorporată pot contribui la creșterea transparenței la nivelul furnizorilor și le pot permite acestora să adere la standardele de sustenabilitate socială și de mediu, cum ar fi plata echitabilă a lucrătorilor.
Inteligența artificială a devenit standardul de referință pentru prezicerea cererii pe baza semnalelor de date interne, cum ar fi pipeline-urile de vânzări și clienții potențiali de marketing, și a semnalelor externe, cum ar fi tendințele mai generale ale pieței, perspectivele economice și tendințele sezoniere ale vânzărilor. Planificatorii lanțului de aprovizionare pot utiliza inteligența artificială încorporată în software-ul de planificare a cererii pentru a estima nu numai cererea, ci și impactul potențial al unor scenarii cum ar fi recesiunea economică sau fenomenele meteorologice severe asupra cererii, precum și asupra propriilor costuri, capacități de producție și capacitatea de a efectua livrări.
Implementarea inteligenței artificiale în planificarea și gestionarea lanțurilor de aprovizionare nu se poate face peste noapte. Deși tehnologia oferă un potențial extraordinar de reducere a costurilor și de simplificare a proceselor, aceasta poate fi uneori costisitoare și dificil de implementat. Există câteva provocări comune cu care se confruntă companiile atunci când introduc informații în operațiunile lor din lanțul de aprovizionare.
Să luăm în considerare un producător ipotetic de automobile american care asamblează trei modele populare la uzina sa din Michigan. Zecile de mii de piese și componente – cum ar fi oțelul, anvelopele, bujiile și acele pentru calibre – provin în principal din fabrici și centre de producție din zeci de state americane, precum și din Canada, China, Germania, Japonia și Mexic. Unele componente sunt produse în instalațiile deținute și operate de companie, iar altele provin de la distribuitori terți.
Compania noastră ipotetică de automobile primește frecvent livrări masive, unele din străinătate cu cargoboturi și altele cu camioane din afara statului sau peste granițele Americii de Nord. În cele din urmă, aceste provizii trebuie să fuzioneze la uzina din Michigan pentru asamblarea finală într-un SUV, camion sau sedan. Dar mai întâi, acestea trebuie comandate, plătite, urmărite, primite și depozitate în depozite mari cu capacitate limitată pe care compania le menține în apropierea fabricii.
Ca și cum operarea unui lanț de aprovizionare atât de mare și complex nu ar fi fost o provocare suficient de dificilă, compania auto trebuie să se confrunte cu inflația, care scumpește aprovizionarea cu bunuri, și cu creșterea costurilor energiei, care le afectează marjele de profit. Majorarea prețurilor vehiculelor finite ar putea fi o soluție, dar liderii lor de vânzări consideră că acest lucru ar reduce cererea clienților. De asemenea, în urma pandemiei, compania trebuie să respecte noile reglementări care vizează mediile de lucru din fabrici, inclusiv punerea în aplicare a utilizării echipamentului individual de protecție.
Executivii îngrijorați îi întreabă pe consultanții în tehnologie dacă pot beneficia de inteligența artificială și unde în lanțul de aprovizionare. Răspunsul lor este da – aproape peste tot.
În primul rând, inteligența artificială poate depăși performanțele software-ului de bază al companiei atunci când prognozează vânzările pentru fiecare tip de vehicul pe baza tendințelor. Aceasta poate, de asemenea, să modeleze mai precis modul în care vânzările pot fi afectate de scenarii precum creșterea prețului de combustibil sau pătrunderea neașteptată pe piață a vehiculelor electrice. Aceste prognoze inteligente sunt o mană cerească pentru planificatorii lanțului de aprovizionare – îi ajută să achiziționeze cantitatea corectă de bunuri pentru a satisface cererea fără a suporta costuri suplimentare de comandă, fără a-și suprastoca depozitele sau fără a transporta stocuri în exces. De asemenea, prognozele dau încredere planificatorilor să investească în deschiderea sau să economisească bani prin închiderea diverselor linii de producție și să se asigure că aceste linii sunt dotate cu personal corespunzător.
Camerele conectate la modele vizuale bazate pe inteligență artificială pot monitoriza liniile de producție ale companiei auto și instalațiile de distribuție pentru a se asigura că lucrătorii respectă protocoalele de siguranță și de mediu. Alte modele antrenate prin învățare automată pot analiza datele logistice pentru a ajuta la optimizarea rutelor de transport, a încărcăturilor și a operațiunilor de depozitare, stimulând livrările la timp. În cele din urmă, inteligența artificială și modelele decizionale pot automatiza procesele repetitive implicate nu numai în gestionarea livrărilor fizice, ci și în menținerea inventarului și a înregistrărilor tranzacțiilor necesare pentru a garanta că toate părțile din lanțul de aprovizionare sunt plătite corect și la timp.
Companiile adevărate de automobile își îmbunătățesc eficiența, reduc erorile, sporesc acuratețea contabilității și redistribuie angajații pentru a sprijini mai bine nevoile business-ului – economisind bani în aproape fiecare domeniu al operațiunilor lor din lanțul de aprovizionare. De exemplu, Mazda Motor Logistics, care utilizează Oracle Transportation Management pentru a identifica transportatorul, ruta și nivelul de servicii optime atunci când distribuie autoturisme și piese auto în Europa, crescând astfel livrările la timp.
Întreprinderile consideră adesea că este dificil și costisitor să pună AI pe deplin în funcțiune în mediile de producție. Acestea pot lua următoarele măsuri – chiar înainte de a identifica un proiect specific, în unele cazuri – pentru a pregăti un sistem de planificare și gestionare a lanțului de aprovizionare tradițional pentru un plus de inteligență.
Înainte de a decide asupra unui nod specific din lanțul lor de aprovizionare pe care să îl sporească cu ajutorul inteligenței artificiale, producătorii pot considera util să își auditeze întreaga rețea logistică pentru a identifica blocajele, pierderile de productivitate și procesele predispuse la erori. Aceste audituri ajută planificatorii de business să identifice domeniile în care investițiile în AI și în alte tehnologii pot adăuga cea mai mare valoare.
O inițiativă de modernizare a lanțului de aprovizionare implică, de obicei, mai multe probleme de rezolvat, beneficii de obținut și lideri executivi de liniștit. Însă majoritatea producătorilor nu își pot permite cheltuielile și perioadele de inactivitate necesare pentru a actualiza totul deodată. Înainte de a schița proiecte specifice, stabiliți prioritățile. Apoi, elaborați o strategie pentru o transformare de anvergură care să abordeze cele mai presante preocupări în etapele sale inițiale. Creați un plan de informații care să asigure că fiecare proiect pe parcurs îl va ajuta pe următorul – și că va dispune de finanțare adecvată.
După identificarea fațetei specifice a operațiunilor lanțului de aprovizionare care va beneficia cel mai mult de o infuzie de inteligență artificială, începe munca de proiectare a soluției. Gândiți-vă la tipurile de sisteme necesare – cum ar fi aplicațiile bazate pe cloud, serverele periferice, platformele de știința datelor și dispozitivele și senzorii conectați la internet – și modul în care acestea vor trebui să se integreze între ele și cu resursele IT existente. Acesta este momentul în care majoritatea companiilor, dacă nu au făcut-o deja, aleg să angajeze un integrator de sisteme sau un alt tip de consultanță cu expertiză în domeniu.
Numeroși furnizori de tehnologie oferă soluții pentru lanțul de aprovizionare, iar cei mai mulți dintre ei susțin că produsele lor conțin o anumită formă de inteligență artificială. Dar, deoarece AI este un termen larg care descrie un set divers de capabilități, există diferențe majore între oferte. Selectarea unui furnizor de tehnologie este ca și cum v-ați angaja într-o relație pe termen lung – una care, sperăm, va dura mult dincolo de proiectul curent. Producătorii, sfătuiți de integratorii lor de sisteme, ar trebui să evalueze cu atenție capacitățile tehnologice, prețul și modelele de asistență ale fiecărui ofertant, precum și cultura lor corporativă, pentru a găsi o compatibilitate.
Odată ce o companie a selectat un furnizor de tehnologie, începe procesul de implementare și integrare. De obicei, un integrator de sisteme colaborează îndeaproape cu echipele IT interne și cu furnizorul pentru a instala sistemele, a le integra cu cele existente și a efectua teste înainte de a le implementa în producție. Faza de implementare necesită, de obicei, o anumită perioadă de nefuncționare, precum și o perioadă de formare a angajaților odată ce este finalizată. Cu toate acestea, dacă este programată cu precauție și executată eficient, trecerea de la stadiul de pregătire la cel de producție poate fi realizată cu întreruperi minime.
Schimbarea poate fi deconcertantă pentru angajații care și-au făcut treaba în același mod pentru o lungă perioadă de timp, chiar dacă a fost o muncă intensivă și ineficientă. Înainte de a implementa o nouă soluție bazată pe inteligența artificială, creați o strategie pentru a pregăti organizația să o adopte. Planul ar trebui să implice comunicarea cu lucrătorii cu privire la problemele sau obiectivele care au motivat adoptarea AI, beneficiile în materie de productivitate pe care organizația speră să le obțină și reperele pe care liderii le vor utiliza pentru a evalua succesul proiectului.
În unele privințe, un proiect AI nu este niciodată complet. AI este o tehnologie dinamică care se îmbunătățește constant printr-o buclă de feedback de monitorizare și ajustare. Și chiar și atunci când sistemele bazate pe inteligență artificială par să funcționeze bine, echipele ar trebui să experimenteze modificări și să colecteze date care să urmărească rezultatele pentru a aduce îmbunătățiri ulterioare ale performanței.
Lanțul de aprovizionare al unui producător cuprinde instalații dispersate geografic și izolate din punct de vedere operațional – adesea gestionate de mai mulți parteneri independenți – și rutele de distribuție care le leagă. Fiecare fază a procesului de la materia primă sau subcomponentă la produsul finit necesită soluții tehnologice distincte. Aceste soluții gestionează funcții precum achiziția, planificarea, transportul, inventarul, întreținerea și analizele – și toate pot beneficia de AI.
Deși aceste sisteme multifațetate îndeplinesc sarcini foarte diferite, ele nu pot fi izolate; datele trebuie să circule împreună cu proviziile prin întreaga rețea logistică. Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) este o suită completă de aplicații care gestionează și conectează perfect fiecare fază individuală a lanțului de aprovizionare. Aceste aplicații SCM utilizează învățarea automată încorporată pentru a îmbunătăți automatizarea, prognozele și perspectivele. Software-ul bazat pe cloud stimulează, de asemenea, colaborarea în cadrul unei întreprinderi, precum și cu subcontractanții și partenerii externi.
Devine AI mai bună cu timpul?
Inteligența artificială este o tehnologie unică prin faptul că este capabilă să se îmbunătățească odată cu utilizarea. De exemplu, cu cât mai multe date trec printr-un model de învățare automată, cu atât mai bine modelul respectiv devine capabil să ofere planificatorilor lanțului de aprovizionare funcționalități și informații utile.
Cum economisește inteligența artificială timp și efort în producție?
Producătorii folosesc adesea inteligența artificială pentru a obține informații din cantități mari de date care îi ajută să își eficientizeze procesele de asamblare, rețelele logistice și fluxurile de lucru. De asemenea, tehnologia poate ajuta la automatizarea sarcinilor repetitive, reducând astfel nevoia de muncă manuală.
Este AI viitorul lanțului de aprovizionare?
Inteligența artificială s-a dovedit a fi extrem de pricepută la îmbunătățirea planificării, gestionării și operațiunilor lanțului de aprovizionare. Tehnologia este deja integrată în aproape fiecare fațetă a operațiunilor lanțului de aprovizionare, iar noi cazuri de utilizare continuă să apară. AI va fi cu siguranță o componentă integrantă a tuturor sistemelor de gestionare a lanțului de aprovizionare în viitor.
De ce este importantă AI în gestionarea lanțului de aprovizionare?
Lanțurile de aprovizionare au devenit din ce în ce mai complexe, interconectate și extinse în ultimii ani, punând la încercare capacitatea producătorilor de a le gestiona. Inteligența artificială poate ajuta prin analizarea cantității tot mai mari de date generate de lanțurile de aprovizionare moderne și prin utilizarea acestor date pentru a dezvolta prognoze extrem de precise, pentru a dezvălui informații operaționale și pentru a îmbunătăți eficiența proceselor de depozitare și transport în rețele logistice vaste care implică mai mulți parteneri independenți.
Cum se poate utiliza AI în lanțul de aprovizionare
AI poate asista aproape fiecare funcție a unui lanț de aprovizionare modern, inclusiv planificarea, gestionarea stocurilor și a depozitelor, prelucrarea tranzacțiilor, transportul, monitorizarea și inspecția. Totodată, se dezvoltă în continuare noi cazuri de utilizare pentru această tehnologie versatilă.