Umetna inteligenca v upravljanju dobavne verige: Realni primeri uporabe in donosnost naložbe

Nimate dovolj časa, da bi prebrali celoten članek? Poslušajte povzetek v 2 minutah.

Umetna inteligenca ni več futuristični koncept na področju upravljanja oskrbovalnih verig - je gonilo nekaterih najbolj agilnih, stroškovno učinkovitih in odpornih oskrbovalnih verig na svetu.

Od napovedovanja sprememb povpraševanja do zmanjševanja izpadov skladišča in prepoznavanja tveganj, preden se ta sprevržejo v krizo, umetna inteligenca v upravljanju dobavne verige na novo opredeljuje način delovanja in doseganje rezultatov.

Leta 2025 bodo podjetja, ki uporabljajo umetno inteligenco, dosegla merljive rezultate. Napake pri napovedovanju so se zmanjšale za 18%, pravočasne dobave so se povečale za 15%, odzivni časi na težave v dobavni verigi pa so hitrejši za 25% (Vir: SupplyChains Magazine).

To niso zanemarljive koristi. Pomeni milijonske prihranke, hitrejše načrtovanje in pomembno konkurenčno prednost.

Poglejmo, kako se umetna inteligenca uporablja v dobavni verigi - in kakšno donosnost naložb dejansko prinaša v resničnih poslovnih okoljih.

Realna donosnost umetne inteligence pri upravljanju dobavne verige

Umetna inteligenca se uveljavlja z različnimi orodji in aplikacijami. V nadaljevanju so predstavljeni primeri uporabe z največjim vplivom, ki jih podjetja aktivno preizkušajo umetna inteligenca v upravljanju dobavne verige in videnje se vrne.

1. Napovedovanje povpraševanja in optimizacija zalog

To je pogosto vstopna točka za podjetja, ki eksperimentirajo z umetno inteligenco, in to iz dobrega razloga. Napovedovanje na podlagi umetne inteligence lahko analizira dolgoletno zgodovino prodaje, tržne trende, sezonske spremembe in celo vremenske podatke ter tako ustvari zelo natančne načrte povpraševanja.

IKEA uvedel model strojnega učenja, ki vključuje preteklo prodajo, promocije in lokalne spremenljivke, kot je vreme. Rezultat: izboljšana natančnost napovedovanja povpraševanja ter vitkejši in bolj prilagodljiv sistem zalog.

Coles Liquor je uporabil podoben pristop, pri čemer je uporabil umetno inteligenco in strojno učenje za prilagajanje zalog vina in žganih pijač glede na razmere v realnem času, kot so športni dogodki in vreme. Njihove napovedi z umetno inteligenco pomagajo preprečevati prevelike ali premajhne zaloge v obdobjih največje porabe, kar neposredno povečuje zadovoljstvo strank in zmanjšuje stroške skladiščenja.

Ti primeri kažejo, kako Umetna inteligenca pri upravljanju zalog ne poenostavi samo načrtovanja, temveč ga tudi spremeni.

2. Prediktivno vzdrževanje v skladiščenju in proizvodnji

Nenačrtovani izpadi lahko uničijo proizvodne načrte. Napovedno vzdrževanje z umetno inteligenco uporablja podatke senzorjev in prepoznavanje vzorcev za odkrivanje zgodnjih opozorilnih znakov v strojih.

Coca-Cola in . Siemens Energy uporaba robotov in platform z umetno inteligenco za prepoznavanje morebitnih okvar opreme, še preden se zgodijo. Namesto reaktivnega vzdrževanja (in dragih zaustavitev proizvodnje) zdaj delujejo z načrtovanimi posegi in zmanjšanimi režijskimi stroški.

Ta oblika avtomatizacija dobavne verige pomaga podjetjem ohranjati stalno proizvodnjo ter prihraniti čas, delo in stroške popravil.

3. Upravljanje tveganj in odpornost na motnje

Sodobne oskrbovalne verige so nenehno ogrožene - od geopolitičnih premikov do podnebnih dogodkov. Umetna inteligenca ima zdaj osrednjo vlogo pri gradnji odpornost dobavne verige z zgodnjim opozarjanjem na tveganja in modeliranjem strategij odzivanja.

Mars uporablja sisteme umetne inteligence za izboljšanje logistične učinkovitosti. Z združevanjem pošiljk in zmanjševanjem odpadkov s pomočjo analize, podprte z umetno inteligenco, so ne le znižali stroške poslovanja, temveč tudi povečali svojo sposobnost obvladovanja motenj.

Katty moda v svoje poslovanje uvedel digitalne dvojčke. Ti virtualni modeli simulirajo procese dobavne verige v realnem času. S prilagajanjem podnebnim in logističnim motnjam optimizirajo odločitve, preden nastane škoda. To je mogočen prikaz Odpornost dobavne verige na podlagi umetne inteligence pri delu.

4. Upravljanje odnosov z dobavitelji in nabava

Optimizacija odnosov z dobavitelji ni več povezana z ročnimi preglednicami in razpredelnicami. Umetna inteligenca lahko zdaj oceni uspešnost dobaviteljev, oceni tveganja, predlaga alternative in celo avtomatizira dele nabave.

Amazon uporablja umetno inteligenco za izboljšanje zalog v skladišču na podlagi napovedi povpraševanja in dobavnih vzorcev dobaviteljev. Sistem je povečal hitrost premikanja zalog do 75%, skrajšal čas skladiščenja blaga in izboljšal kapitalsko učinkovitost.

Več podjetij zdaj uporablja Umetna inteligenca v javnem naročanju za ocenjevanje tveganj dobaviteljev na podlagi preteklih incidentov, kazalnikov ESG in zgodovine dobav - zmanjšuje možnost motenj v dobavi in povečuje preglednost v celotni verigi.

Ključne tehnologije umetne inteligence, ki spreminjajo oskrbovalne verige

Da bi razumeli vrednost umetne inteligence, je treba pojasniti, katera orodja se dejansko uporabljajo:

Umetna inteligenca v logistiki: Hitrost in natančnost v logistiki

V logističnih dejavnostih - skladiščenju, prevozu, distribuciji - se je umetna inteligenca izkazala za ključno.

Na spletnem mestu transportna logistika, umetna inteligenca podjetjem pomaga analizirati porabo goriva, izboljšati dostavne poti in združevati tovor na podlagi prometnih ali vremenskih podatkov v realnem času. Na primer, okna za dostavo je mogoče hitro posodobiti na poti, kar izboljša komunikacijo s strankami in natančnost dostave.

Na spletnem mestu upravljanje skladišča, umetna inteligenca pomaga avtomatizirati postopke pobiranja, usmerjanja in dopolnjevanja zalog. Roboti, ki jih poganja umetna inteligenca, lahko prilagodijo svoje naloge glede na količino prejetih naročil, gibanje zalog ali celo razpoložljivost osebja, kar pomaga skladiščem, da ostanejo vitka in hkrati delujejo z največjo zmogljivostjo.

Začetek: Strateška uvedba umetne inteligence za resnično donosnost naložbe

Številna podjetja so preobremenjena z obsegom uvajanja umetne inteligence. Najuspešnejša podjetja začnejo z majhnim obsegom - usmerijo se na zmogljive funkcije z majhnim tveganjem in jih nato širijo.

Kako se tega lotiti:

1. Začnite s preverjenimi področji donosnosti naložb.

Funkcije, kot so napovedovanje povpraševanja, nabava in optimizacija zalog, pogosto prinesejo vidne rezultate v manj kot enem letu.

2. Vlagajte v skalabilne platforme umetne inteligence.

Izberite orodja, ki so združljiva z obstoječimi sistemi in omogočajo prilagodljivost v funkcijah, kot so prevoz, načrtovanje in nabava.

3. Prednostno upravljanje sprememb.

Tehnika brez sprejetja ne prinaša ničesar. Vlagajte v usposabljanje in vključite ključne operativne ekipe že na začetku.

4. Vse izmerite.

Določite jasne ključne kazalnike uspešnosti za spremljanje napredka in utemeljitev širitve - natančnost napovedi, stopnja dostave in prihranki stroškov so običajne izhodiščne točke.

CE Interim pomaga podjetjem pospešiti ta proces s projekti preobrazbe, ki jih vodijo strokovnjaki.

Ne glede na to, ali iščete začasno podporo ali celovito preoblikovanje poslovanja, naša ekipa zagotavlja praktično izvedbo. Preberite več o tem, kako spodbujamo spremembe na Izvršni začasni upravitelj.

Končne misli: Umetna inteligenca ni prihodnost - je sedanjost

Leta 2025 ne bodo zmagovala podjetja z največjimi dobavnimi verigami. To so tista z najpametnejšimi. umetna inteligenca v upravljanju dobavne verige ni več eksperiment - je strategija. Omogoča hitrost, zmanjšuje količino odpadkov, povečuje preglednost in pomaga podjetjem, da uspevajo v času nestanovitnosti.

Vprašanje ni, ali boste uporabljali umetno inteligenco. Gre za to, kako hitro jo boste uporabili bolje kot vaši konkurenti.

Če vaša oskrbovalna veriga še vedno temelji na ročnih napovedih, statičnih preglednicah ali reaktivnem načrtovanju, je čas za ukrepanje zdaj. Umetna inteligenca ne bo nadomestila vaše ekipe - pomagala ji bo delovati kot še nikoli prej.

Pogosta vprašanja

Kateri so najpogostejši primeri uporabe umetne inteligence pri upravljanju dobavne verige?

Ključni primeri uporabe vključujejo napovedovanje povpraševanja na podlagi umetne inteligence, napovedno vzdrževanje, upravljanje tveganj in izboljšanje zalog. UI se pogosto uporablja tudi v nabavi, skladiščnem poslovanju in transportni logistiki.

Kako umetna inteligenca izboljša odpornost dobavne verige?

Umetna inteligenca omogoča spremljanje dobaviteljev v realnem času, simulacije motenj in napovedna opozorila, kar podjetjem omogoča, da se hitro odzovejo in zmanjšajo tveganja, še preden se povečajo.

Kakšna je donosnost naložbe v umetno inteligenco v dobavni verigi?

Organizacije so poročale o zmanjšanju napak pri napovedovanju za 18%, do 15% več pravočasnih dobav in hitrejšem odzivanju na motnje, kar pomeni znatne prihranke stroškov in večjo učinkovitost.

Ali je umetna inteligenca primerna le za velika podjetja?

Ne. platforme umetne inteligence v oblaku ponujajo skalabilne in stroškovno učinkovite rešitve za srednje velika podjetja. Tudi manjša podjetja imajo lahko koristi, če začnejo z usmerjenimi pilotnimi projekti.

Kakšna je razlika med strojnim učenjem in generativno umetno inteligenco v logistiki?

Strojno učenje išče vzorce in napoveduje (npr. trende povpraševanja), generativna umetna inteligenca pa ustvarja vsebine ali rešitve (npr. predlaga dobavne poti ali avtomatizira komunikacijo z dobavitelji).

Ali lahko umetna inteligenca zmanjša stroške zalog?

Da. Umetna inteligenca izboljša promet zalog z optimizacijo ravni zalog na podlagi natančnih napovedi, kar pomeni nižje stroške skladiščenja in manjše število izpadov zalog.

Kako lahko uvedem umetno inteligenco, ne da bi pri tem oviral svoje sedanje delovanje?

Začnite s pilotnim projektom z velikim učinkom, ki ne zahteva zamenjave obstoječih sistemov, kot je integracija umetne inteligence s sistemom ERP za napovedovanje povpraševanja. Ko se dokaže, ga postopoma razširite.