Veštačka inteligencija pokreće stvarno poboljšanje lanca snabdevanja

Od svih najnovijih digitalnih tehnologija veštačka inteligencija (AI), zajedno sa robotikom (koja bi, možda, mogla da se klasifikuje kao AI aplikacija), je ona koja trenutno ima najviše opipljivih uticaja na industriju.

Teško je pomisliti na bilo koju industriju koju AI neće transformisati. Ovo uključuje zdravstvo, obrazovanje, prevoz, maloprodaju, komunikacije, poljoprivredu… Postoje iznenađujuće jasni putevi da AI napravi veliku razliku u svim tim industrijama.

Možda je vaša kompanija među polovinom svih preduzeća koja već koriste AI za rešavanje problema u lancu snabdevanja ili za poboljšanje performansi.

Bez obzira na to jesu li ili ne, možda će vam sledeći primeri primene AI u operacijama lanca snabdevanja biti zanimljivi, intrigantni – ili čak inspirativni.

AI u upravljanju transportom

Statistički podaci: Kompanije koje koriste TMD aplikacije postigle su uštedu troškova prevoza do 8%

ROI rešenja za upravljanje transportom (TMS) su već više puta dokazana. Međutim, integrisanjem AI tehnologije, nove platforme uzdiđžu TMS mogućnosti do neviđenih visina, nudeći još više potencijala kompanijama da postignu efikasnost u transportu i smanje troškove prevoza.

Čak i bez AI on board, TMS aplikacije mogu uštedeti novac i pomoći operaterima da povećaju performanse usluga. Oni to mogu učiniti na sledeće načine:

  • Pomaganje planerima resursa u optimizaciji ruta za utovar i manjim kamionskim pošiljkama
  • Prepoznavanje kada i gde se rute sa više manjih zaustavljanja pokazuju ekonomičnijim od jedinstvenog zaustavljanja
  • Ističući korporativnih performansi prevoznika
  • Analiza podataka da bi se odgovorilo na pitanja poput „Na koja određena geografska područja najčešće utiču kasne isporuke?“.

TMS koji uči

Kada TMS tehnološki paket uključuje sloj veštačke inteligencije, dostavljači i 3PL-i mogu da prikupe i koriste još širi niz podataka o performansama prevoza.

Na primer, oni mogu da koriste podatke o vremenu i prometnim zagušenjima uživo za kreiranje tačnijih, dinamičnih planova rute, a praćenje vozila u realnom vremenu može im pružiti poređenja planiranih sa stvarnim performansama rute.

Još bolje, mašinsko učenje omogućava da se sve ove funkcije izvrše bez prvogradnje složenih modela, jer zatvorena petlja za povratne informacije (planirane rute u odnosu na stvarne) omogućava da AI opremljen TMS trenira samu sebe neprekidno upoređujući ulazne podatke s rezultatima.

Integrisani AI u sistemima upravljanja skladištem

Ono što zapravo omogućava puno automatizaciju skladišta, kad pogledate ispod pokrivača, jeste napredak u smislu veštačke inteligencije, mašinskog učenja, dubokih neuronskih mreža.

Baš kao što je uspeh TMS-a unapređen integrisanjem veštačke inteligencije, tako je i sistem upravljanja skladištem (VMS). Nekoliko dobavljača VMS-a integriše mašinsko učenje u svoje platforme kako bi stvorilo nove mogućnosti kompanija da poboljšaju produktivnost i efikasnost u svojim skladištima i distributivnim centrima.

Nigde vrednost AI u VMS-u nije očiglednija nego u e-trgovini, gde je često neophodno dinamički unositi narudžbine kupaca u tok radnog procesa.

U ovim okruženjima velike brzine nema vremena za prikupljanje narudžbina u serijama i puštanje u skladište u talasima, pa su se mnoge kompanije za e-trgovinu prebacile na talasno biranje, proces za koji je veštačka inteligencija izrazito pogodna.

WMS u doba e-trgovine

Tehnologija mašinskog učenja sve se više koristi za pokretanje sistema za upravljanje skladištem, jer može da analizira podatke iz više izvora da bi izračunala vreme potrebno za dovršavanje skladišnih zadataka. Zatim može da koristi rezultate tih proračuna, koji su faktor brzih promena prioriteta i uslova, za optimizaciju načina rada sredstava i resursa.

Takvi sistemi mogu tumačiti unose i prilagođavati se promenama brže nego što je to mogao bilo koji čovek, zbog čega oni toliko vrednuju operacije e-trgovine. AI je jedino održivo rešenje za uravnoteženje ciljeva gustoće biranja sa više SLA-ova i dinamičkim uvođenjem pojedinih naloga, čija je učestalost vrlo nepredvidiva.

AI kao pomoć u komunikaciji s nabavkama

Potencijalne upotrebe veštačke inteligencije u upravljanju lancima snabdevanja su brojne i raznovrsne. Na primer, osim što poboljšava snagu i sposobnost sistema kao što su WMS i TMS, AI može da omogući računarima da obavljaju zadatke koji su tradicionalno rezervisani za ljude.

Kompjuterski vid, razumevanje prirodnog jezika i slična senzorna dešavanja omogućena su razvojem AI tehnologije, u osnovi pružajući mašinama mogućnost da vide, čuju i komuniciraju na slične načine kao i ljudi.

Jedan globalni lider pića nedavno se oslanjao na razumevanje jezika zasnovanog na AI i interakciju čovek-mašina kako bi poboljšao brzinu i efikasnost komunikacije između sebe i dobavljača.

Chatboti su važni jer se nećete osećati glupo postavljanjem važnih pitanja. Ponekad razgovor s nekim može biti pomalo zastrašujući. Razgovor sa chatbot-om to znatno olakšava!

Ovlašćeni korisnici mogli su otvoriti interfejs za čet da bi obavljali upite, na koje je veštačka inteligencija pružala odgovore, zbog svoje sposobnosti ispitivanja više sistema, odgovaranja na pitanja u tekstualnim razgovorima i prikupljanja relevantnih datoteka i dokumenata radi pregleda.

Rešenje je smanjilo troškove izvršavanja i rešavanja rutinskih upita, omogućilo je preduzećima koja su učestvovala u skraćenju sati podrške i oslobodila agente službe za pomoć da se koncentrišu na složenije zadatke za koje su njihove veštine dodale vrednost odnosima kompanije i njenih dobavljača.

Ostali slučajevi upotrebe AI u lancu snabdevanja

Statistika: Oko 32% profesionalaca u lancu snabdevanja aktivno koristi robotiku i automatizaciju

Sledeći primeri uključuju neke na koje ćete nesumnjivo naići i nekoliko koje možda niste uzeli u obzir.

  • Optimizacija utovara kamiona i prikolice kako bi se maksimizirala iskorišćenost prostora
  • Poboljšanje tačnosti i efikasnosti sistema skladišta „pick-to-light“
  • Kompresija ciklusa naloga pomoću optimizovane alokacije izvora
  • Povećanje prostorne svesti i drugih mogućnosti robota u skladištu, korišćenjem mašinskog učenja i računarskog vida

Koji god stav zauzeli u neprestanoj debati o automatizaciji poslovanja i njegovom uticaju na buduća radna mesta, uspeh vaše kompanije uskoro bi mogao da zavisi od veštačke inteligencije. S obzirom da je superiornost lanca snabdevanja presudni faktor koji razdvaja najbolje od ostalih, arene nabavke i logistike mogu biti sledeći dokazi za sve sofisticiranije AI tehnologije.

izvor: trans.info

foto: ARC Advisory Group Strategic Report; MHI/Deloitte, 2019 Annual Industry Report

Image by 849356 from Pixabay