Джек М. Жермен
30 октября 2020 г., 4:00 по тихоокеанскому времени
Искусственный интеллект сделал заметные изменения в технологиях по всему миру. Однако, пожалуй, наиболее заметным потенциалом ИИ является его роль в отрасли цепочки поставок.
Искусственный интеллект изменил процесс цепочки поставок с реактивного на проактивный, что значительно изменило то, как процессы, управляемые данными, будут работать в будущем. Истинная роль ИИ в цепочке поставок заключается в повышении и расширении человеческого интеллекта и принятия решений. По мнению экспертов Supplyframe, это сильно отличается от того, что некоторые люди считают устаревшим человеческим интеллектом.
ИИ играет двоякую роль в цепочках поставок. Первый — автоматизация повторяющихся задач и процессов по функциям цепочки поставок. Вторая — реализация новых форм принятия стратегических решений и сотрудничества.
Поскольку такие технологии, как AI и ML (машинное обучение), все чаще используются в цепочках поставок, Kinaxis, поставщик программного обеспечения для управления цепочками поставок, считает, что эти инструменты могут помочь, но только тогда, когда компании выявляют корень проблем бизнеса. В противном случае вложения в ИИ не окупятся.
Пандемия заставила компании почти во всех отраслях переосмыслить свои цепочки поставок. Этот толчок заставил промышленность отказаться от зависимости от других стран и поставить новую цель — улучшить свои собственные возможности по производству материалов.
Из-за этого важность сокращения и локализации процесса цепочки поставок с помощью ИИ становится более очевидной, чем когда-либо. Это делает ИИ жизненно важным инструментом.
ИИ обладает огромным потенциалом влияния на глобальную цепочку поставок. Это можно сделать, взяв на себя трудоемкую и подверженную ошибкам ручную работу. По словам Райана Эбботта, профессора права и медицинских наук юридического факультета Университета Суррея и адъюнкт-профессора медицины, для этого может потребоваться более эффективное прогнозирование спроса, сокращение сроков доставки, сокращение затрат и принятие на себя функций поддержки клиентов с помощью ИИ. Медицинская школа Дэвида Геффена при Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе.
«Сложность глобальных логистических сетей, включающих сотни систем снабжения, производства и распределения, делает использование ИИ критически важным для принятия разумных и гибких решений», — сказал он TechNewsWorld.
Содержание статьи
Интеллектуальная автоматизация
ИИ, похоже, представляет собой смешанный набор решений для решения проблем цепочки поставок. Иногда искусственный интеллект используется для прогнозирования схем логистики и даже поведения клиентов, но вряд ли он когда-либо используется для получения истинной ценности, заключающейся в достижении более высокой урожайности, более быстрых итераций продукта и чувства безопасности. Однако, по словам Мэтью Путмана, соучредителя и генерального директора Nanotronics, это вполне возможно.
«[The supply chain] — это старая система, в которой узкие места существуют во многих местах», — сказал он TechNewsWorld.
В контексте цепочки поставок «ИА» может быть более подходящей номенклатурой для искусственного интеллекта, — отметил Суреш Ачарая, профессор практики в Школе бизнеса Роберта Х. Смита Университета Мэриленда. Вместо этого он начал называть ИИ ИА или «интеллектуальная автоматизация».
«Есть некоторая ценность в оптимизации предсказуемо повторяющихся действий — если это произойдет, выполните план A, иначе выполните план B», — сказал он TechNewsWorld.
Например, если запасов недостаточно, убедитесь, что они отправлены в порядке наивысшего приоритета. Он объяснил, что такие действия были автоматизированы в течение некоторого времени и продолжают автоматизировать еще больше.
«Однако сила ИИ заключается в том, чтобы предсказывать (или ощущать) возможный результат задолго до того, как он даже случится, и рекомендовать активные действия», — отметил Арчарава.
В примере с инвентаризацией речь идет об определении вероятности нехватки и поиске способов ее смягчения путем поиска жизнеспособных альтернатив поставок; и да, в этом смысле сила ИИ заключается в том, чтобы быть проактивным, а не реактивным, заметил он, добавив, что все аспекты цепочки поставок поддаются интеллектуальной автоматизации.
Например, если посмотреть на пространство планирования, машинное обучение может значительно улучшить прогноз потребительского спроса. Но прогнозирование — это не самоцель. Затем интеллектуальная автоматизация может реализовать оптимальные стратегии производства или пополнения запасов.
Та же самая технология может быть применена к управлению транспортом, складом и снабжением магазинов. Например, при планировании транспортировки ИИ может понять неопределенности, связанные с перемещением товаров от колебаний сроков доставки до скоропортящейся продукции.
На складе и в магазине искусственный интеллект может помочь повысить эффективность труда. Аналогичным образом, в сфере обратной логистики ИИ может значительно улучшить прогнозирование и управление возвращаемыми товарами, что, по словам Ачарая, постоянно растет благодаря росту электронной торговли
.
«Таким образом, не нужно рассматривать ИИ строго через призму гаджетов, таких как дроны, роботы или беспилотные автомобили. Машинное обучение привело к прогрессу в алгоритмах, который может значительно повысить эффективность цепочки поставок», — сказал он. .
Некоторые скрытые роли
ИИ играет роль в управлении цепочкой поставок способами, которые могут быть не очевидны для стороннего наблюдателя. Например, эффективные цепочки поставок требуют оптимизации денежных средств как для клиентов, так и для их поставщиков, добавил Шан Хак, вице-президент по корпоративной стратегии и развитию Transcepta.
«Многие клиенты применяют стратегии управления скидками, которые уравновешивают потребности поставщика в гибких, предсказуемых и своевременных платежах. Наиболее продвинутые стратегии включают решения по расчетам с поставщиками, которые используют ИИ на своих платформах», — сказал он TechNewsWorld.
Эта технология также помогает самым мелким поставщикам за кулисами. Процесс отправки счетов-фактур и получения платежей использует ИИ для автоматического извлечения данных из счетов-фактур, проверки и сопоставления утвержденных заказов и решения проблем. В результате он заметил, что в результате значительно сокращаются ручные усилия по счетам к оплате и своевременным выплатам поставщикам.
«ИИ — это технология обучения. В конечном итоге, если ИИ сможет стать более зрелым и значимым образом преобразовать обучение в технологию прогнозирования, мы увидим огромные позитивные изменения в работе цепочки поставок», — сказал Хак.
Проблемы с цепочкой поставок
У потребителей и предприятий существует тенденция возлагать вину за нехватку продукции на чье-то плохое планирование. Причины сбоев в цепочке поставок имеют более глубокие корни, и пандемия только усугубляет их.
Причина того, что текущие операции цепочки поставок изо всех сил пытаются удовлетворить потребности поставщиков и потребителей, очень проста, считает Хак. Поведение изменилось.
Возьмем часто упоминаемый пример бумажной продукции. Потребители увеличили потребность в этих продуктах настолько, насколько они изменились там, где они нужны.
Пандемия удерживает людей дома. Таким образом, распространение в ресторанах и офисах необходимо переключить на услуги супермаркетов и доставки потребителю. Эта динамика не была предсказана, и цепочкам поставок требовалось время, чтобы приспособиться, — объяснил Хак.
По словам Хариша Айера, вице-президента по промышленности и решениям Kinaxis, еще одна причина — это давление, направленное на то, чтобы удовлетворить ожидания потребителей перед пандемией.
«Сегодняшние потребители привыкли к эффекту Amazon — размещая свои заказы и ожидая доставки в течение одного или двух дней. В свою очередь, это ожидание распространяется вверх по цепочке поставок и оказывает большее давление на компании, чтобы доставлять товары почти мгновенно, "сказал он TechNewsWorld. «Однако многие компании по-прежнему используют разрозненные последовательные процессы, которые слишком медленны, чтобы успевать за темпами сегодняшнего бизнеса и ожиданиями потребителей».
ИИ может разрушить эти разрозненные процессы, чтобы обеспечить непрерывность прозрачность всей цепочки поставок. Это дает компаниям возможность лучше соответствовать ожиданиям поставщиков и потребителей. Их цепочки поставок могут работать более эффективно и быть достаточно устойчивыми, чтобы соответствовать ожиданиям потребителей и поставщиков, даже в условиях повседневной изменчивости или непредвиденной волатильности, пояснил Айер.
Решение проблем цепочки поставок
ИИ — модное слово, популярное среди многих компаний. Но бизнес-лидеры просто не могут инвестировать в решение ИИ без предварительной консультации с планировщиками цепочки поставок, чтобы понять корень проблемы и то, что необходимо решить, предостерег Айер из Kinaxis. В противном случае они обнаружат, что решение может не решить проблемы, которые наиболее важны для их компании.
«Начав с проблемы и сосредоточив внимание на ценности для бизнеса, руководители предприятий могут применить правильную технику для решения правильной проблемы и быстрее получить окупаемость инвестиций в ИИ», — сказал он. «Когда бизнес-лидеры выбирают правильное ИИ-решение для конкретных нужд своей компании, планировщик цепочки поставок получает возможность принимать быстрые и более уверенные решения».
ИИ все еще находится на начальной стадии. В мире цепочки поставок варианты использования, которые в настоящее время больше всего выигрывают от ИИ, связаны с транзакциями, предлагает Transcepta Haq.
«Управление данными поставщиков, получение цифровых счетов-фактур и оплата поставщикам — все это области, в которых искусственный интеллект уже прижился. Ищите достижения в недалеком будущем, которые сосредоточены не только на транзакциях, но и на сотрудничестве», — сказал он.
Самым большим препятствием на пути решения проблем с цепочкой поставок является ажиотаж. Специалисты, не связанные с искусственным интеллектом, называют это волшебством, но это не так, — утверждает Арчарая из Мэрилендского университета. Это интеллектуальные алгоритмы, которые распознают и обнаруживают закономерности более быстрым и лучшим способом.
Это датчики и устройства, которые обмениваются данными друг с другом, передавая и получая информацию с невероятной скоростью. Это механизмы, в основном облачные, которые обрабатывают и обрабатывают огромные объемы данных.
«Поэтому важно понимать, какие компоненты составляют экосистему искусственного интеллекта, и не увлекаться шумихой», — заключил он.
AI спешит на помощь
Политические шаги или другие мировые события, которые так быстро меняют условия, могут помешать достаточно быстрой реакции. Добавьте к таким непредвиденным событиям производственную стратегию «точно в срок», используемую десятилетиями. По словам Путмана из Nanotronics
это имеет огромное значение для сокращения потерь инвентаря.
Ключ к решению ИИ заключается в том, что сама цепочка поставок оптимизируется для достижения той же цели, а не только для каждого ее члена. «Дело не в том, чтобы обвинять поставщика или узел в производственной линии, а в том, чтобы агент ИИ работал над корректирующими действиями, которые исправляют любые ошибки», — пояснил он. 
