logo

Artificiell intelligens i leveranskedjan - är vi där ännu?

Vi märker en ökande nivå av spänning om de möjliga tillämpningarna av artificiell intelligens (AI) i distributionskedjan, tillsammans med viss skepsis och brist på entusiasm från traditionalisterna. AI har definitivt potential att berika vår vardag verksamhet, men hur långt har vi kommit? Vissa globala organisationer provar olika lösningar men resultaten har i allmänhet en besvikelse så här långt.

Vad är AI i leveranskedjan?

AI är intelligens uppvisas av maskiner, eller när maskinerna efterliknar eller kan ersätta intelligent mänskligt beteende, såsom problemlösning eller inlärning.

  1. Automatisera processer och åtgärder så att de kan fungera utan behov av mänskligt ingripande
  2. Bistå mänskliga beslutsfattandet i dag till dag verksamheten genom att minska fel och identifiera bias, särskilt i dataanalys <

Planering av försörjningskedjan

ML kan ge bästa möjliga efterfrågan scenarier baserade på intelligenta algoritmer och maskin-till-maskin-analys av stora datamängder med hjälp av arbetsverktyg som körs i en kontinuerlig slinga. Denna typ av förmåga kan optimera leverans av varor samtidigt balansera tillgång och efterfrågan, och skulle inte kräva mänskliga analys förutom inställning av parametrar.

AI utmanar i distributionskedjan

AI adoption står inför många utmaningar. Det kräver stora kapitalinvesteringar, uppdatering av I.T system och göra organisatoriska förändringar. Som ett resultat kan bara de största aktörerna har råd med detta. Organisationer med åldern befintliga system inför många andra betydande hinder för att driftsätta och dra nytta av AI.

Trots dess potential för att höja värdet, det finns redan oro för att AI kan ersätta rutin och manuella uppgifter som leder till förlust av arbetstillfällen. Företagen behöver fortfarande utveckla strategier för att adress hur arbetar roller kommer att förändras som AI-system automatiserar några manuella funktioner. Dessutom finns det också säkerhet och säkerhetsrisker för IT-infrastruktur och mänskligt liv.

Vad som är attraktivt om AI-baserade lösningar är att de lär sig och kommer att driva ständiga förbättringar över tiden. Vi behöver bara hantera mänskliga gränssnittet.

Här finns 4 exempel på AI och hur det förändras supply chain management till det bättre.

autonoma transport

Det finns inget mer spännande än området autonoma transport för SCM. Vi har alla känt i många år att förarlösa truckar har stor potential att påverka supply chain management och logisitics.

Vi är inte där ännu - och ”någon anställd som chaufför i dag kommer att kunna gå i pension som förare” - men om autonom lastbilstransporter kan utvecklas till sin potential, skulle tekniken effektivt fördubbla produktionen av det amerikanska transportnätet vid 25 procent av kostnaden.

Samtalet är inte längre bara talar om fordon på vägen heller. Google och Rolls-Royce nyligen samarbetar för att bygga autonoma fartyg också.

Slutlig mil leveransrutt effektivitet

Man behöver inte ha ett förarlöst fordon, men att använda AI för att optimera leveranslogistik.

Till exempel i ”djävulskt komplexa” uppgift att leverera 25 paket av van, tillägger antalet möjliga vägar upp till cirka 15 septiljoner (det är en biljon biljoner).

Det är där ruttoptimeringsprogram och AI-drivna GPS verktyg som ORION - som UPS använder för att skapa de mest effektiva vägar för sin flotta - gör sin prägel. Med Orion, kunder, förare och fordon lämna uppgifter till maskinen, som sedan använder algoritmer för att skapa de mest up-to-date optimala vägar beroende på väglag och andra faktorer

Efterfrågan prognoser, särskilt för lagerhantering och SCM strategi

Maskininlärning har förmågan att snabbt upptäcka mönster i data som leveranskedjan genom att förlita sig på algoritmer och regelbaserad modellering för att hitta de mest inflytelserika faktorerna. Denna förmåga att hitta datamönster utan mänsklig inblandning har tillämpningar i varje aspekt av SCM, men efterfrågan prognoser är en särskilt inflytelserik komponent mottagaren.

Lagerhantering och SCM strategi är starkt beroende av korrekt utbud, efterfrågan och lagerbaserad förvaltning. Prognos motorer med maskininlärning erbjuda en helt ny nivå av intelligens och prediktiv analys av stora datamängder som ger en oändlig (och ständigt självförbättrande) slinga av prognoser, översyn av hur vi hantera lager och hur vi skapar nya strategier för våra industrier .

Chatbots för marknadsföring och operativ upphandling

Den ökande populariteten för chatbots gör det svårare att ignorera hur AI hjälper form inte bara de dagliga logistik, men även B2B marknadsföring landskapet och operativ upphandling av leveranskedjan industrier.

En chatbot är ett datorprogram som simulerar mänsklig konversation med hörsel- eller text metoder. Den kommunicerar med kunden i en meddelande app, som Facebook Messenger, och liknar e-postmarknadsföring utan att landa i en inkorg. Imitera en mänsklig konversation, chatbots närvarande möjliggöra ökad kundengagemang genom meddelande app teknik som ännu inte är mättad med marknadsföring. De är bara ett av många sätt att integrera AI och marknadsföring.

Det finns så mycket mer än dessa 4 exempel att tänka på när man diskuterar AI och leveranskedja: förutsägelse leveransankomsttider till lagret och till kunden, lastsensorer, automatiserade inköp, finansiella applikationer ... listan bokstav kan vara oändlig.