Цепочка поставок — это сеть, которая соединяет все аспекты организации, включая производство, закупки, отгрузку, продажи и маркетинг. Цепочка поставок помогает гарантировать, что организация имеет все необходимое для оптимальной повседневной работы. В цепочке поставок есть разные аспекты, и они могут быть запутанными и трудными для управления. Если вы хотите, чтобы ваша цепочка поставок работала бесперебойно, вам необходимо использовать самые эффективные методы и практики. Вслед за этим многие предприятия вкладывают средства в оптимизацию цепочки поставок, используя решения AL и ML для эффективного улучшения общих операций.

Прорывные технологии, такие как машинное обучение (МО) и искусственный интеллект (ИИ), открывают хорошие перспективы на высококонкурентном рынке, где фирмы постоянно работают над повышением рентабельности, сокращением расходов и обеспечением исключительного качества обслуживания клиентов.

Почему стоит выбирать AI и ML для оптимизации цепочки поставок?

Операции, связанные с логистикой и цепочкой поставок, должны иметь дело с огромным объемом данных. Методы вычислений AI и ML упрощают проведение всестороннего и эффективного анализа больших объемов данных. Затем он без особых усилий выполняет сложные операции, создает необходимую информацию и активирует функции. Не только финансовый сектор использует решения искусственного интеллекта для получения такой действенной информации, но и управление цепочками поставок также имеет такое же значение, если не больше.

Ниже приведены некоторые ключевые преимущества внедрения решений AI и ML в управление цепочками поставок:

  • Использование практических идей машинного обучения обеспечивает быстрое решение проблем и непрерывное развитие.
  • Оптимизация движения продукции в цепочке поставок, не требующая от компаний цепочки поставок наличия большого количества товарно-материальных запасов.
  • Экономическая эффективность машинного обучения помогает систематически способствовать сокращению отходов и повышению качества.
  • Благодаря более простым, быстрым и эффективным административным процедурам достигается беспрепятственное управление взаимоотношениями с поставщиками.

Основные варианты использования ИИ и машинного обучения в оптимизации цепочки поставок

  1. Улучшение управления взаимоотношениями с поставщиками.Слабое управление взаимоотношениями с поставщиками является основной причиной многих текущих глобальных проблем с цепочками поставок. Управление взаимоотношениями с поставщиками (SRM) можно сделать более эффективным и совместимым с эффективным использованием ИИ. Программное обеспечение SRM с возможностями ИИ может помочь в выборе поставщиков на основе таких критериев, как стоимость, предыдущая история закупок, устойчивость и т. д. ИИ также может использоваться для оценки поставщиков на основе оценки эффективности. Автоматизация типичных коммуникаций с поставщиками, таких как совместное использование счетов и напоминания об оплате, может быть облегчена с помощью ИИ.
  2. Прогнозирование спроса. Чтобы сбалансировать спрос и предложение, большинство фирм используют системы планирования цепочки поставок (SCP) или системы управления цепочкой поставок (SCM). Однако очень немногие заинтересованные стороны знают, что ИИ может прогнозировать спрос на основе данных. Приложения для прогнозирования спроса с возможностями ИИ могут значительно повысить точность прогнозов. Высокая точность имеет ряд преимуществ. Например, улучшенная оценка идеального уровня запасов, подробные потребности в запасах в конкретных областях, меньшая вариация спроса и предложения по цепочке поставок и сокращение незавершенных работ и нехватки запасов, а также расходов на хранение.
  3. Улучшение транспорта и логистики. На основе исторических данных алгоритмы машинного обучения, встроенные в автомобили, предписывают техническое обслуживание и прогнозируют отказы. Это даст вам возможность удалить временные автомобили из цепочки до того, как проблема с производительностью приведет к какой-либо задержке доставки. Не говоря уже о снижении времени простоя, что позволяет предотвратить серьезные механические поломки.
  4. Управление складом. Планирование эффективной цепочки поставок часто включает мониторинг складов и запасов. Машинное обучение может помочь бизнесу постоянно улучшать свои усилия по обеспечению желаемого качества обслуживания клиентов с минимально возможными затратами, используя самые последние данные о спросе и предложении. Благодаря своим моделям, методологиям и возможностям прогнозирования машинное обучение в цепочке поставок также может решить проблему дефицита или избыточного запаса и полностью изменить управление вашим складом.