Предприятия используют ИИ в управлении цепочками поставок для оптимизации операций, повышения эффективности и улучшения принятия решений с помощью приложений, таких как прогнозная аналитика, прогнозирование спроса, оптимизация запасов, планирование логистических маршрутов и управление рисками. Анализируя обширные наборы данных, ИИ помогает компаниям предвидеть колебания спроса, сокращать отходы, оптимизировать поставки и создавать более устойчивые цепочки поставок. Этот блог объясняет роль искусственного интеллекта в управлении цепочками поставок и то, как он приносит пользу предприятиям.

Вы когда-нибудь задумывались, как популярные бренды, такие как Amazon, Walmart, Zara и Unilever, управляют своей более широкой цепочкой поставок? Ответ заключается в том, что они используют ИИ в цепочке поставок, удовлетворяя потребности людей из всех слоев общества. 

Искусственный интеллект (ИИ) в цепочке поставок радикально революционизирует все, от планирования до производства, а также управления и оптимизации всех видов деятельности. От прогнозирования спроса до закупок, управления запасами и логистических операций, он сохраняет баланс всех аспектов цепочки поставок.

Системы на базе ИИ обрабатывают большие наборы данных, предсказывают тенденции, поведение клиентов и проводят прогнозирование спроса для интеллектуального управления запасами. Таким образом, система обеспечивает надлежащую доступность продукта, обходя избыточные запасы и запасы.

Вот все, что вы должны знать об ИИ в управлении цепочками поставок, прежде чем связываться с компанией. Компания AI Development для его реализации. 

Что такое ИИ в цепочке поставок?

Искусственный интеллект (ИИ) в самом широком смысле представляет собой интеллект, демонстрируемый машинами, особенно компьютерными системами, которые выполняют сложные операции, имитируя человеческий интеллект.

Предприятия в цепочке поставок используют эту технологию для управления и оптимизации многочисленных мероприятий, включая анализ рынка, прогнозирование спроса, мониторинг качества продукции, балансирование уровня запасов, поиск экономичных маршрутов доставки и оптимизацию всей системы управления цепочками поставок.

Машинное обучение (ML), подмножество ИИ, позволяет искусственному интеллекту расширять свой интеллект, обучаясь на гигантском количестве данных, а не программируясь пошаговыми инструкциями.

Благодаря этому атрибуту ИИ способен обучаться и может превзойти традиционные программные решения во многих отношениях, таких как интерпретация письменных и устных текстов, расшифровка информации из видеоканалов и прогнозирование будущего поведения рынка.

Например, система цепочки поставок на основе ИИ, использующая алгоритмы ML, может легко обнаруживать закономерности в наборах данных, которые могут быть незаметны для систем, не связанных с ИИ, или людей. Это помогает предприятиям принимать сложные решения, всплывая интенсивные идеи из больших наборов данных.

Более того, решения для цепочки поставок с поддержкой ИИ анализируют погоду и условия движения и рекомендуют альтернативные маршруты для доставки, снижая риски неожиданных задержек, максимизируя возможность своевременной доставки. Кроме того, ИИ также может отслеживать рабочие места и выявлять процессы контроля низкого качества, а также нарушения здоровья и безопасности.

Как работает ИИ в цепочке поставок?

Предприятия используют Ai в цепочке поставок для анализа данных, принятия решений, основанных на данных, прогнозирования будущих потребностей, обеспечения эффективных закупок, повышения производительности, укрепления управления складом, оптимизации маршрутов распределения и многого другого.

Сеть поставок, особенно в товаропроизводстве, усложняется. Это связано с тем, что эти компании в основном полагаются на нескольких партнеров из разных мест для своевременной отгрузки комплектующих на свои сборочные мощности.

Использование ИИ эффективно находит закономерности и взаимосвязи в больших наборах данных, помогая предприятиям оптимизировать всю логистическую сеть от грузовых грузовых автомобилей до грузовых автомобилей, складов и точек распределения.

Кроме того, оптимизация цепочки поставок также требует эффективного отслеживания физических товаров каждый раз, когда они переходят из рук в руки.Искусственный интеллект может быть правильным решением здесь, поскольку он поставляется с компетенциями для точного ввода, извлечения и классификации данных в текстовых файлах, обеспечивая целостность многосторонних транзакций.

Цепи поставок новой эры, как правило, обширны и требуют всестороннего надзора, чтобы обойти ненужные сбои и потери. Искусственный интеллект в управлении цепочками поставок предлагает помощь, такую как прогнозирование спроса, планирование производства и складские возможности для обеспечения услуг, которые отвечают требованиям клиентов.

Кроме того, есть компании, использующие искусственный интеллект для получения информации из более крупного набора данных, накопленных с устройств Интернета вещей (IoT), развернутых по всей цепочке поставок.

ИИ в цепочке поставок обеспечивает прозрачность для производителей, предлагая ценную информацию для заинтересованных сторон. Этот уровень прозрачности в цепочке поставок приводит к сокращению огромного количества времени и затрат, обеспечивая следующий уровень бизнес-выгод.

Уровень принятия ИИ в цепочке поставок: статистика и факты

Ниже приведены некоторые ключевые статистические данные, указывающие на использование и внедрение искусственного интеллекта в управлении цепочками поставок:

• Ожидается, что рынок цепочек поставок продемонстрирует CAGR в 8,60% в период с 2022 по 2029 год.
• Около 70% специалистов по цепочке поставок используют ИИ, стремясь сократить эксплуатационные расходы.
• Прогнозное техническое обслуживание на основе ИИ оптимизирует производительность оборудования, снижая стоимость обслуживания на 15-20%.

Согласно статистике Gartner, компании, использующие решения для управления цепочками поставок ИИ, с большей вероятностью будут высокопроизводительными по сравнению с теми, кто не использует их.

Изображение выше показывает, как те, кто реализовал решения на основе ИИ, стали высокими исполнителями по сравнению с теми, кто этого не сделал. Будь то прогнозирование спроса, управление заказами и выполнение, планирование цепочки поставок, логистика и распределение или что-то еще, использование систем с поддержкой ИИ помогает предприятиям опередить кривую.

Более подробно вы можете ознакомиться с нашим недавно опубликованным руководством по Как ИИ в производстве переопределяет отрасль.

Каковы случаи использования ИИ в управлении цепочками поставок?

Искусственный интеллект в цепочке поставок позволяет лучше прогнозировать, управлять запасами и логистической оптимизацией, улучшая общее управление цепочками поставок и производительность. Ниже перечислены ключевые области цепочки поставок, где вы можете внедрить ИИ для улучшения его функционирования:

1. прогнозная аналитика 

Предиктивная аналитика лежит в основе прогнозирования спроса в современных цепочках поставок. Предиктивная аналитика в управлении цепочками поставок - это метод, используемый для прогнозирования спроса. Она использует исторические данные, статистические алгоритмы и машинное обучение для анализа прошлых моделей и прогнозирования будущего спроса клиентов на продукт или услугу.

Прогнозная аналитика позволяет предприятиям улучшить управление запасами, снизить затраты и оптимизировать цепочки поставок, предвосхищая потребности рынка с большей точностью.

2. Прогнозирование спроса

Алгоритмы ИИ выполняют прогнозирование спроса путем анализа исторических данных, тенденций рынка в реальном времени и многих других факторов, таких как экономические перспективы. Машинное обучение, подмножество ИИ, учится на исторических и новых данных и прогнозирует спрос, позволяя компаниям соответствующим образом корректировать свои уровни запасов. Это помогает предприятиям обеспечить соответствующий уровень запасов на складе, ограничивая избыточные запасы и запасы.

3. Управление запасами

ИИ в управлении запасами Оптимизирует уровни запасов, складские макеты и точки переупорядочения, сводя к минимуму затраты на хранение и максимизируя оборот запасов. Цепочка поставок на основе ИИ прогнозирует время, когда спрос на продукцию будет расти, и автоматизирует отслеживание запасов и управление ими.

Система анализирует модели спроса, обеспечивает надлежащее управление запасами, снижает стоимость переноса и расширяет уровни обслуживания. 

4.Оптимизация логистики

ИИ в цепочке поставок используется для оптимизации складских мощностей, маршрутов доставки и сроков доставки, что приводит к более быстрой доставке, снижению транспортных расходов, оптимизации логистики и повышению удовлетворенности клиентов. Приложения ИИ планируют соответствующие маршруты доставки, проводят управление нагрузкой и планирование для повышения общей эффективности логистики.

5. Прогнозное обслуживание

ИИ эффективно анализирует данные датчиков, собранные с машин и оборудования, чтобы прогнозировать потенциальные поломки и активно планировать техническое обслуживание.

Прогнозное обслуживание с помощью ИИ и IoT использует более интеллектуальный подход, используя данные в реальном времени, такие как вибрация, температура, давление, шум и т. Д. От датчиков до прогнозирования сбоев до их возникновения. Это помогает минимизировать время простоя и производственные потери. 

6. Управление взаимоотношениями с поставщиками

Искусственный интеллект в управлении цепочками поставок помогает предприятиям выявлять надежных поставщиков, контролировать эффективность поставщиков и оптимизировать процессы закупок. Это делается с использованием анализа данных, машинного обучения и автоматизации. 

ИИ анализирует массивные наборы данных для оценки и ранжирования поставщиков в соответствии с такими факторами, как исторические показатели, финансовая стабильность, анализ репутации и подверженность риску.Некоторые примеры решений для управления поставщиками, основанных на ИИ, - Ivalua, SynerTrade, GEP SMART и т. Д.

7. Обнаружение аномалий 

Алгоритмы ИИ идентифицируют и отмечают аномалии в цепочке поставок, такие как расхождения, задержки или необычные закономерности, чтобы предотвратить потенциальные сбои. В сложных цепочках поставок сбои часто начинаются с малого. Это может быть задержка доставки, ошибка ввода данных или необычный уровень запасов.

Обнаружение аномалий на основе ИИ гарантирует, что организации обнаруживают эти ранние предупреждающие знаки, прежде чем они перерастут в дорогостоящие задержки или потери.

8. автоматизация с помощью Gen AI

GenAI может автоматизировать такие задачи, как документация, помощь в обучении и оптимизация логистики, что приводит к оптимизации эффективности и снижению затрат. Операции по цепочке поставок включают большие объемы бумажной работы, такие как счета-фактуры, коносаменты, таможенные декларации, отчеты о соответствии и т. Д. 

GenAI автоматизирует эти процессы, генерируя стандартные документы, извлекая и вводя данные и многое другое. Это приводит к более быстрым операциям, снижению затрат и лучшему использованию ресурсов.

Преимущества ИИ в управлении цепочками поставок

Внедрение ИИ в управление цепочками поставок приносит широкий спектр преимуществ, включая повышенную видимость, повышенную эффективность, улучшенное прогнозирование, снижение затрат и лучшее управление рисками. Это помогает предприятиям получать бесценные знания, автоматизировать задачи, оптимизировать процессы, делая цепочку поставок безупречной и полезной. Вот все преимущества, о которых вы должны знать:

1.Усиление видимости

Используя такие технологии, как датчики IoT, машинное обучение и аналитика в реальном времени, ИИ обеспечивает видимость в реальном времени в цепочке поставок, позволяя лучше принимать решения и быстрее реагировать на изменения. Искусственный интеллект объединяет данные из систем ERP, устройств IoT и логистических платформ для обеспечения сквозной видимости. 

Алгоритмы машинного обучения оценивают эти данные в режиме реального времени, позволяя им отслеживать инвентаризацию, отгрузку и производительность поставщиков в режиме реального времени. 

2. Повышение эффективности 

ИИ использует такие технологии, как роботизированная автоматизация процессов (RPA) и прогнозная аналитика, что позволяет автоматизировать повторяющиеся операции, такие как прогнозирование спроса, создание заказов на покупку, сопоставление счетов и многое другое. Он ускоряет рабочие процессы и уменьшает человеческие ошибки, обеспечивая эффективность по всей цепочке поставок.

3. Принятие решений в реальном времени 

ИИ в цепочке поставок обеспечивает прогнозный анализ и понимание в реальном времени, позволяя предприятиям быстро и эффективно принимать обоснованные решения. Управление цепочками поставок на основе ИИ использует такие технологии, как AI Dashboards, Stream Analytics и Edge Computing, обеспечивая видимость в реальном времени, проактивную идентификацию рисков и оптимизированное принятие решений.  

Система обрабатывает живые данные, чтобы мгновенно предоставлять действенные идеи. Например, механизмы оптимизации маршрутов и динамического ценообразования реагируют в реальном времени на любые изменения в спросе и предложении, способствуя принятию более эффективных решений в режиме реального времени.

4. Повышение устойчивости

Используя такие технологии, как предиктивное моделирование, анализ рисков и цифровые двойники, управление цепочками поставок на основе ИИ обеспечивает повышенную устойчивость по всей цепочке поставок. Система моделирует сценарии цепочки поставок с использованием цифровых двойников и выявляет уязвимости, используя прогнозные модели. 

Это позволяет предприятиям подготовиться к сбоям, таким как отключение поставщиков или стихийные бедствия, чтобы справиться с любыми обстоятельствами.

5. Умные закупки

Искусственный интеллект, создавая такие технологии, как обработка естественного языка (NLP) и оценка поставщиков на основе ML, способствует интеллектуальным закупкам. Системы на основе ИИ анализируют контракты и электронные письма с использованием NLP и определяют правильную ставку для поставщиков на основе истории поставок, ценовых тенденций и соответствия, обеспечивая точные и оптимизированные закупки. 

ИИ в управлении запасами позволяет профессионалам оптимизировать уровни запасов и обходить избыточные запасы и запасы, поддерживая бизнес круглосуточно, круглый год. 

6. Смягченные ошибки и отходы

Используя такие технологии, как машинное обучение, автоматизация и обнаружение аномалий, ИИ в управлении цепочками поставок уменьшает ошибки и отходы. Модели ML обнаруживают необычные модели потребления или транзакционные ошибки, в то время как автоматизация минимизирует ошибки, допущенные людьми в инвентаризации, выставлении счетов и планировании производства.

Машинное обучение, автоматизация и обнаружение аномалий работают рука об руку и уменьшают ошибки и отходы, выявляя аномалии на ранней стадии, предотвращая дефекты и повышая эффективность процесса. Машинное обучение позволило автоматизированным системам находить и исправлять ошибки, в то время как обнаружение аномалий выявляет отклонения от ожидаемого поведения, помогая избежать проблем до того, как они обострятся.

7. Оптимизация перевозок

ИИ в цепочке поставок оптимизирует маршруты транспортировки, эффективно управляет логистическими операциями и улучшает графики доставки, что приводит к повышению эффективности и снижению затрат.

Такие технологии, как геопространственная аналитика, алгоритмы оптимизации маршрутов и AI Telematics, позволяют анализировать трафик в реальном времени, погоду и данные о поставках, оптимизировать маршруты доставки, сократить использование топлива и повысить пунктуальность во всех интеллектуальных системах отправки.

8.Складская автоматизация

ИИ в управлении цепочками поставок использует такие технологии, как компьютерное зрение, робототехника и WMS с искусственным интеллектом (системы управления складом), обеспечивая эффективную автоматизацию склада. Автономные роботы и системы с визуальным управлением помогают сканировать, сортировать и упаковывать, в то время как WMS с искусственным интеллектом обеспечивает оптимальную компоновку запасов и использование пространства.

Более того, они оптимизируют расположение магазинов на складах в соответствии с моделями спроса, что помогает улучшить время поиска.

9. Точный учет запасов 

ИИ отслеживает уровни запасов в реальном времени и определяет оптимальные точки пополнения запасов, что приводит к улучшению оборота запасов и снижению затрат на хранение.С помощью алгоритмов прогнозирования спроса, IoT и машинного обучения модели ИИ прогнозируют потребности в запасах на основе исторических тенденций, сезонных моделей и поведения рынка, в то время как устройства IoT предоставляют обновления запасов в реальном времени.

Используя мощь технологий, ИИ обеспечивает точное управление запасами, устраняя шансы на стоковые запасы при оптимизации возможностей для получения преимуществ. 

10. Улучшение устойчивости

ИИ помогает предприятиям оптимизировать маршруты транспортировки, сокращать отходы и выявлять возможности для устойчивого поиска, обеспечивая отличную цепочку поставок. Используя ИИ для отслеживания выбросов углерода, инструменты картирования цепочек поставок и алгоритмы оптимизации, ИИ помогает организациям отслеживать экологические KPI, ограничивать отходы упаковки, оптимизировать маршруты для сокращения выбросов и отслеживать показатели устойчивости поставщиков.

Это помогает обеспечить повышенную устойчивость бизнеса, способствуя повышению прибыльности бизнеса. 

11.Управление активными рисками

ИИ в цепочке поставок выявляет потенциальные сбои, анализируя различные источники данных, включая рыночные условия, географические события и погодные условия, что позволяет проводить активные стратегии управления рисками.С такими технологиями, как AI Risk Engines, Big Data Analytics и Scenario Simulation, ИИ оценивает данные с рынков, поставщиков и геополитических источников. 

Эта оценка данных помогает идентифицировать риски и рекомендовать стратегии смягчения последствий, прежде чем они повлияют на операции. Системы управления запасами с поддержкой ИИ также помогают вам в обнаружении мошенничества, выявляя необычное поведение и закономерности и предотвращая любую возможность потенциальных рисков.

12.Безболезненное сотрудничество

Искусственный интеллект использует такие технологии, как облачные платформы ИИ, интеграция API и НЛП, обеспечивая бесшовное сотрудничество по всей цепочке поставок. ИИ обеспечивает унифицированную связь между различными департаментами и партнерами с помощью общих панелей мониторинга, интеллектуальных оповещений и инструментов обработки голоса / электронной почты.

Предоставляя информацию в режиме реального времени заинтересованным сторонам, таким как менеджер склада и менеджер по логистике, он обеспечивает бесперебойное сотрудничество между отделами, способствуя безупречному управлению цепочками поставок. 

13.Эффективное обслуживание клиентов

Используя такие технологии, как AI Chatbots, Sentiment Analysis и CRM Integration, управление цепочками поставок на основе ИИ уменьшает сбои, повышает эффективность и обеспечивает своевременную доставку. чат-боты на основе NLP эффективно устраняют запросы мгновенно, в то время как инструменты ИИ анализируют отзывы клиентов и предвосхищают проблемы, прежде чем они обострятся.

Благодаря всем этим процессам цепочка поставок на основе ИИ повышает удовлетворенность клиентов, повышая прибыльность бизнеса в долгосрочной перспективе.  

14. Доставка в срок

Используя такие технологии, как AI-Driven Scheduling, Real-Time GPS и Predictive ETA Tools, цепочка поставок на основе ИИ способствует своевременной доставке. AI прогнозирует точное время доставки, отслеживает места отправки и активно перенаправляет поставки, гарантируя, что выполнение будет выполнено вовремя. 

Кроме того, в нем отдается приоритет отгрузкам на основе объемов заказов, обещаний доставки, договорных сроков, важности для клиента или доступности продукта. Они также обеспечивают все узлы по всей распределительной сети точным временем прибытия по идентификации отгрузки.

15. Сокращение эксплуатационных расходов

ИИ в цепочке поставок оптимизирует операции, уменьшает отходы и повышает эффективность, следовательно, значительно снижает эксплуатационные расходы.Применяя такие технологии, как автоматизация, движки оптимизации и инструменты анализа затрат ИИ, ИИ сокращает ручную рабочую нагрузку, предотвращает перенакопление, минимизирует отдачу и дает представление о тех областях, где затраты, вероятно, будут сокращены по всей цепочке поставок. 

Кроме того, система цепочки поставок на основе искусственного интеллекта ограничивает повторяющиеся задачи, такие как отслеживание, подсчет и документирование запасов с оптимизированной эффективностью и точностью. Это уменьшает узкие места производительности, выявляя и уменьшая их, тем самым снижая общие эксплуатационные расходы.

Примеры реального ИИ в управлении цепочками поставок

От Amazon до Walmart, от IBM и Maersk до Dell компании часто используют ИИ для оптимизации цепочки поставок. Посмотрите на примеры ИИ в цепочке поставок и на то, как они влияют на бизнес-операции:

1.Амазонка 

Amazon испытала 75%-ное увеличение скорости после внедрения ИИ в своей цепочке поставок. Розничный гигант инвестировал в новую роботизированную систему управления запасами под названием «Sequoia», которая помогает точно определить и хранить запасы на 75% быстрее. Она помогает Amazon сократить человеческие усилия и травмы сотрудников на 15% и сократить время обработки на 25%.

Роль ИИ: Для оптимизации того, что, где и сколько необходимо инвентаризации в сетях.

Как это работает: Модели ИИ проводят прогнозирование спроса на основе региона и определяют оптимальный складской запас.

Дополнительные инструменты: Компьютерное зрение и робототехника помогают с подсчетом и подбором запасов.

Воздействие: Минимизирует избыточное пополнение запасов и стоковые запасы, а также сокращает время и затраты на доставку.

2. Walmart

Walmart разработала систему оптимизации маршрутов на основе искусственного интеллекта, позволяющую оптимизировать логистику при одновременном снижении воздействия на окружающую среду. Она помогает оптимизировать маршруты движения, эффективно упаковывать прицепы и минимизировать пройденные мили. Система помогла Walmart избежать 94 миллионов фунтов CO2, устраняя 30 миллионов ненужных миль и оптимизируя маршруты для обхода 110 000 неэффективных путей.

Роль ИИ: Для оптимизации логистики доставки и минимизации пробега, использования топлива и выбросов.

Как это работает: ИИ обрабатывает данные в режиме реального времени (погоду, трафик, объемы заказов) для создания многоступенчатых маршрутов доставки вместе с планами сбора запасов на обратный транспорт.

Дополнительные инструменты: Интегрировано с алгоритмами упаковки склада и системами логистической оркестровки, целью которых является оптимизация полного стека.

Воздействие: Устранение 30 миллионов ненужных миль, 94 миллиона фунтов выбросов CO2 при одновременном повышении производительности флота.

3. Zara (Inditex)

Zara использует искусственный интеллект в управлении цепочками поставок для прогнозирования спроса. Он анализирует тенденции продаж, рыночные условия и внешние события, позволяя компании корректировать уровни производства и запасов, приводя предложение в соответствие с потребительским спросом.

Роль ИИ: Для прогнозирования спроса клиентов, настройки предложений продуктов и автоматизации пополнения запасов.

Как это работает: ИИ оценивает тенденции в социальных сетях, данные POS (точки продажи) и отзывы клиентов для корректировки инвентаря и стилей.

Быстрый ответ: Zara использует ИИ и ускоряет производство и доставку модных товаров.

Воздействие: Сокращает циклы производства, ограничивает непроданные запасы и тесно связывает предложение со спросом.

4. IBM

Башня управления цепочками поставок IBM Sterling предназначена для обеспечения видимости в реальном времени по всей цепочке поставок. При поддержке ИИ она предсказывает потенциальные сбои и предоставляет действенные идеи, позволяя организациям активно реагировать на изменения.

Роль ИИ: Мониторинг в режиме реального времени, прогнозирование и обработка исключений по всей цепочке поставок.

Как это работает: ИИ отслеживает данные от производителей, поставщиков, логистических партнеров и рынков, обеспечивая всестороннюю видимость.

Решения в реальном времени: Он прогнозирует задержки отгрузки, предлагает альтернативные маршруты или поставщиков.

Воздействие: Повышает гибкость цепочки поставок, уменьшает время реагирования на сбои, такие как отключения поставщиков и стихийные бедствия.

5. Unilever 

Unilever использует систему с поддержкой ИИ Scoutbee для оценки рисков поставщиков путем анализа более крупных источников данных. Эти диверсифицированные данные могут включать тенденции рынка и финансовые отчеты. Этот проактивный подход помогает Unilever принимать обоснованные решения и минимизировать потенциальные сбои. 

Роль ИИ: Оценка, мониторинг и прогнозирование эффективности и рисков поставщиков.

Как это работает: ИИ анализирует структурированные (финансовые данные) и неструктурированные данные (новости, отчеты ESG) о своих поставщиках.

Почему это важно: Это позволяет Unilever прогнозировать сбои (политическая нестабильность или экологические риски), оценивать соблюдение и обеспечивать этический источник.

Воздействие: Создает более устойчивую и прозрачную сеть поставщиков, устраняя риск шоков в цепочке поставок.

Проблемы ИИ в управлении цепочками поставок с их решениями

Внедрение ИИ в цепочки поставок сталкивается с такими проблемами, как проблемы интеграции с существующими системами, низкое качество данных, высокие затраты и устойчивость к изменениям. Решения должны включать инвестиции в масштабируемые платформы ИИ, уделяя особое внимание качеству данных и устраняя этические проблемы и предубеждения. Вот подробный ответ на этот вопрос: 

1.Инфраструктура и технологии 

Интеграция искусственного интеллекта в цепочку поставок может столкнуться с проблемами с технологиями и инфраструктурой.Недостаточная инфраструктура и несовместимые платформы могут создавать препятствия при интеграции.

Решение: Обновление существующей инфраструктуры и предпочтение внедрения облачных решений для масштабируемости. Облачная инженерия сервисная компания Для плавной интеграции. 

2. Качество и доступность данных 

Алгоритмы ИИ нуждаются в высококачественных данных для правильной работы и получения результатов. Иногда может быть трудно эффективно реализовать режим ИИ, если данные цепочки поставок являются непоследовательными, неполными или низкого качества. 

Решение: Рассмотреть процедуры очистки и проверки данных. Использовать процедуры управления данными для обеспечения точности и согласованности данных.

3 Интеграция с существующими системами

Решения ИИ не всегда легко интегрируются с устаревшими системами, что вызывает проблемы с совместимостью.

Решение: Подумайте о принятии решений на основе промежуточного программного обеспечения или API и начните с пилотных проектов и постепенно масштабируйте, чтобы объединить устаревшие системы с инструментами ИИ.

4. Высокие затраты на осуществление

Первоначальные инвестиции в внедрение ИИ в цепочку поставок могут быть капиталоемкими.

Решение: Использовать AI-as-a-Service (AIaaS) использовать инструменты с открытым исходным кодом и предварительно обученные модели для минимизации первоначальных затрат на инфраструктуру.

5.Отсутствие квалифицированных талантов 

Поиск экспертов, преуспевающих в области ИИ и управления цепочками поставок, может быть затруднен. 

Решение: Усильте навыки существующих сотрудников с помощью программ обучения ИИ и грамотности данных, или вы можете Наймите разработчиков AI от надежного поставщика услуг. 

6. Этические проблемы и предубеждения

Модели ИИ могут быть предвзятыми, что приводит к дискриминационным результатам. 

Решение: Рассмотреть возможность внедрения этических рамок ИИ и проведения аудитов на основе предвзятости моделей. Развернуть различные источники данных и команды для разработки моделей.

7. Сопротивление переменам

Некоторые сотрудники могут сопротивляться внедрению новых инструментов и процессов ИИ. 

Решение: Общайтесь с ИИ как с инструментом поддержки принятия решений, привлекайте конечных пользователей на ранних этапах проектирования и развертывания и демонстрируйте быстрые победы с помощью пилотов для создания доверия и демонстрации ценности.

8.Безопасность и конфиденциальность

Поскольку ИИ обрабатывает широкий спектр данных, защита конфиденциальных данных от нарушений является серьезной проблемой. 

Решение: Внедрить надежное шифрование, анонимизацию данных и методы контроля доступа. Подумайте о том, чтобы обеспечить соблюдение правил, таких как GDPR и CCPA. Кроме того, последовательно проверять системы ИИ и потоки данных на наличие уязвимостей.

9. Сложность и масштаб

Интеграция ИИ в управление цепочками поставок может быть сложной, требующей тщательного планирования и внедрения для управления масштабом.

Решение: Используйте масштабируемые облачные платформы ИИ с распределенной архитектурой. Начните с высокоэффективных узлов в цепочке поставок и постепенно расширяйтесь.

Будущее ИИ в управлении цепочками поставок

ИИ в значительной степени трансформирует логистическую и цепочную промышленность. Значительная часть этого заключается в том, что это только начало, и ИИ окажет большое влияние на управление цепочками поставок. Вот некоторые прогнозы о будущем ИИ в управлении цепочками поставок! 

• Анализируя большие объемы исторических данных, ИИ обеспечит еще более сложную прогнозную аналитику, позволяя компаниям точно прогнозировать будущие потребности и оптимизировать уровни запасов для повышения эффективности бизнеса. 
• ИИ будет анализировать данные машин и оборудования, чтобы избежать сбоев до их возникновения, обеспечивая прогнозное обслуживание и точность. 
• Робототехника с поддержкой ИИ будет влиять на склады за счет повышения производительности и снижения затрат.  
• Благодаря усиленным мерам безопасности и более быстрым поставкам автономные транспортные средства выведут логистику и цепочки поставок на новый уровень.

Как внедрить ИИ в цепочку поставок

Многие компании могут найти его достаточно сложным и дорогим, чтобы полностью запустить ИИ в своих производственных средах. Следующие ключевые шаги, которые вы можете предпринять, чтобы ваша цепочка поставок была готова к внедрению ИИ с легкостью и удобством:

1. разработать дорожную карту

Модернизация цепочки поставок сопряжена со многими проблемами, которые необходимо решить, и выгодами, которые можно извлечь из этого. Разработать дорожную карту и убедиться, что каждый этап позволяет следующему иметь достаточное финансирование.

Определите приоритеты, прежде чем наметить конкретный проект, а затем придумайте стратегию, которая способна решить самые насущные проблемы на начальных этапах.

2.Проектирование решения

Определите конкретные области работы цепочки поставок, которые могут принести оптимальные выгоды за счет внедрения ИИ, и получите решения, разработанные соответствующим образом.

Определите тип необходимого решения, такого как облачные приложения, платформы для изучения данных, пограничные серверы и подключенные к Интернету устройства и датчики. Кроме того, выясните, как они необходимы для интеграции друг с другом и с существующими ресурсами.

3.Выберите правильную компанию по разработке ИИ

Выбор поставщика услуг имеет важное значение, когда речь идет о развитии долгосрочных отношений. Подумайте о проведении тщательной оценки компетенций каждого участника торгов. Это может включать оценку их технических возможностей, моделей поддержки, цены и т.п.

4. Реализация и интеграция

После того, как вы выбрали поставщика, начните с процесса внедрения и интеграции. Этап реализации требует некоторого простоя и использует обучение после того, как он будет сделан. Если вы выполняете эффективное выполнение, переход от постановки к производству, скорее всего, будет завершен с минимальными усилиями.

5.Управление изменениями

Прежде чем внедрять новое решение на основе искусственного интеллекта, разработайте стратегию подготовки всей рабочей силы к его принятию. Создайте план управления изменениями, который включает в себя общение с коллегами по вопросам и целям, для которых необходимо использовать искусственный интеллект. Интеграция Это произошло.

Кроме того, сообщите им о производительности, которую организация намерена получить, и о том, что руководители контрольных показателей будут использовать для оценки успеха проекта.

6. Мониторинг и корректировка

ИИ, как правило, является динамической технологией, которая продолжает развиваться благодаря циклу мониторинга и настройки обратной связи. Даже когда системы на базе ИИ, похоже, работают должным образом, вы должны экспериментировать с модификациями и накапливать данные, способные отслеживать результаты, намереваясь указать на дальнейшие улучшения производительности.

Уровни вашей цепочки поставок с помощью MindInventory 

MindInventory является ведущим Компания по разработке AI/MLПредоставляя предприятиям набор услуг по разработке ИИ ML для удовлетворения их потребностей. Будь то разработка ИИ, решения для разработки ML, решения для генерации ИИ или решения для Data Science, мы преуспеваем в предоставлении комплексных решений, которые соответствуют вашим ожиданиям.

Используя наш многолетний опыт, мы разработали решение для цепочки поставок. Panasonic Это помогает им оптимизировать операции. С помощью этого решения клиент испытал 20%-ное сокращение несоответствий в инвентаре, увеличение производительности склада на 25%, 15% экономию затрат за счет оптимизированного пространства и эффективности, а также большую прибыльность в бизнесе.

Будь то консалтинг, проектирование или разработка ИИ, мы предоставляем компаниям решение, необходимое для эффективного управления их бизнесом. Итак, если вы хотите включить ИИ в свою цепочку поставок, свяжитесь с нами, и мы поможем вам добраться туда с легкостью. Поделитесь требованиями к проекту и позвольте вашему бизнесу стать лучшим!

FAQs об ИИ в цепочке поставок