Sztuczna inteligencja wywiera transformacyjny wpływ na łańcuch dostaw. Automatyzując różne procesy i zwiększając wydajność, firmy odnotowują mniejsze wskaźniki rezygnacji klientów z usług czy produktów (churn).
Jednym z kluczowych sposobów, w jaki sztuczna inteligencja zmniejsza churn, jest zwiększenie przejrzystości w całym łańcuchu dostaw. Ta przejrzystość pozwala firmom na wczesne identyfikowanie potencjalnych problemów i podejmowanie działań naprawczych, zanim spowodują one poważne zakłócenia. Ponadto sztuczna inteligencja pomaga firmom lepiej prognozować popyt, co zmniejsza potrzebę wprowadzania zmian w ostatniej chwili, które często mogą prowadzić do niezadowolenia klientów.
Jak widać poniżej, sztuczna inteligencja jest już jednym z trzech głównych rodzajów zaawansowanej analityki wykorzystywanych do podejmowania lepszych decyzji w procesach łańcucha dostaw.
Prognozowanie popytu poprawia zarządzanie podażą i popytem
Dokładne przewidywanie zapotrzebowania klientów jest kluczowym czynnikiem sukcesu każdej firmy, a stawka jest szczególnie wysoka w świecie zarządzania łańcuchem dostaw. W końcu, jeśli firma nie może przewidzieć, ile produktu będzie poszukiwane, ryzykuje albo utknięcie z nadmiernymi zapasami, albo utratę sprzedaży z powodu niedoborów zapasów.
W ostatnich latach sztuczna inteligencja stała się potężnym narzędziem do prognozowania popytu. Wykorzystując sztuczną inteligencję, firmy mogą dokładniej przewidywać wzorce zachowań klientów, przewidywać zmiany popytu i optymalizować poziom zapasów w czasie rzeczywistym. W rezultacie prognozowanie popytu oparte na sztucznej inteligencji staje się istotną częścią zarządzania łańcuchem dostaw dla wielu firm. Nie tylko pomaga firmom uniknąć kosztownych błędów, które mogą wynikać z niedokładnych prognoz, ale także umożliwia im proaktywne reagowanie na wahania popytu i utrzymywanie półek sklepowych z produktami, których potrzebują klienci.
Firma Blue Yonder, która wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby pomóc firmom w prognozowaniu popytu, odnotowała imponujące wyniki. Jeden z klientów, duża sieć sklepów spożywczych w Europie, był w stanie zmniejszyć koszty zapasów o 20%, a poziom zapasów o 60% po wdrożeniu rozwiązania AI Blue Yonder. Rozwiązanie zawiera funkcję, która wykorzystuje uczenie maszynowe do automatycznego identyfikowania wzorców zachowań klientów i przewidywania przyszłego popytu. W rezultacie sieć spożywcza była w stanie utrzymać swoje półki na swoich półkach we właściwym czasie, co doprowadziło do zadowolenia klientów i zmniejszenia churn.
Optymalizacja logistyki routingu i dostaw
Sztuczna inteligencja odgrywa coraz większą rolę w świecie logistyki i zarządzania łańcuchem dostaw. Optymalizując wydajność tras i logistykę dostaw, sztuczna inteligencja pomaga obniżyć koszty i zwiększyć satysfakcję klientów. W szczególności oprogramowanie obsługujące sztuczną inteligencję jest w stanie uczyć się na podstawie danych historycznych, aby identyfikować wzorce zachowań klientów. Analiza ta pozwala firmom przewidywać potrzeby i preferencje klientów, co może prowadzić do poprawy wydajności wyznaczania tras i skrócenia czasu dostawy.
Dodatkowo sztuczna inteligencja może pomóc w identyfikacji obszarów łańcucha dostaw, które są podatne na odejście klientów. Identyfikując te obszary, firmy mogą podejmować kroki w celu zapobiegania zakłóceniom lub ich łagodzenia, zapewniając płynniejszy i bardziej wydajny łańcuch dostaw. Ostatecznie sztuczna inteligencja zapewnia znaczne korzyści firmom, które polegają na wydajnej logistyce dostaw. Według badania przeprowadzonego przez McKinsey pomyślne wdrożenie zarządzania łańcuchem dostaw z wykorzystaniem sztucznej inteligencji umożliwiło wczesnym użytkownikom zmniejszenie kosztów logistyki o 15 procent.
Jedną z firm, która wykorzystuje sztuczną inteligencję do usprawnienia logistyki dostaw, jest UPS. Firma opracowała platformę sztucznej inteligencji o nazwie ORION, co oznacza zintegrowaną optymalizację i nawigację na drodze. ORION wykorzystuje dane z urządzeń GPS, prognozy pogody i warunki drogowe, aby zaplanować najbardziej wydajną trasę dla kierowców UPS. Dzięki zastosowaniu ORION firma UPS była w stanie zmniejszyć zużycie paliwa o ponad 10 milionów galonów rocznie. Ponadto firma ograniczyła emisje dwutlenku węgla o 100 000 ton rocznie.
Uczenie maszynowe poprawia sprawność i żywotność pojazdów transportowych
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mają również pozytywny wpływ na sprawność i żywotność pojazdów transportowych. Są wykorzystywane do diagnozowania problemów z pojazdami przed ich wystąpieniem, co znacznie zmniejsza potrzebę napraw i przestojów. W rezultacie sztuczna inteligencja odgrywa istotną rolę w poprawie kondycji i trwałości pojazdów transportowych.
AI produkuje w cele zwiększające wydajność i rentowność w łańcuchu dostaw
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw zapewnia firmom spostrzeżenia, które prowadzą do zwiększenia wydajności i rentowności, szczególności poprawy prognozowania popytu, identyfikowania problemów, dostarczania aktualizacji w czasie rzeczywistym, wspomagania produkcji i kontroli jakości. W rezultacie firmy są w stanie obniżyć koszty, poprawić satysfakcję klientów i zwiększyć zyski. Wraz ze wzrostem zadowolenia klientów zmniejsza się wskaźnik churn dla firm. Poniższy wykres przedstawia różne spostrzeżenia oferowane przez sztuczną inteligencję w celu zwiększenia wydajności i rentowności w łańcuchu dostaw.
Amazon jest doskonałym przykładem zmniejszenia churnu dzięki sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw. W 2017 roku Amazon ogłosił, że Prime Air – jego usługa dostarczania dronem – dostarczyła swoją pierwszą paczkę do klienta w Wielkiej Brytanii. Klient otrzymał paczkę już po 13 minutach od złożenia zamówienia. Teraz, w 2022 r., Amazon ma największą sieć łańcucha dostaw i jest w stanie wykorzystać moc sztucznej inteligencji, aby dostarczać cenne informacje i dostarczać paczki klientom na całym świecie w ciągu dni, a nawet godzin.
Wniosek
Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w poprawie wydajności łańcucha dostaw i zmniejszeniu współczynników churn dla firm. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw zapewnia firmom wgląd i dokładne prognozowanie popytu, które prowadzą do zwiększenia wydajności i rentowności. Ponadto uczenie maszynowe jest również wykorzystywane do diagnozowania problemów z pojazdami przed ich wystąpieniem, co znacznie zmniejsza potrzebę napraw i przestojów. W rezultacie sztuczna inteligencja odgrywa istotną rolę w poprawie kondycji i trwałości pojazdów transportowych. W przyszłości sztuczna inteligencja będzie nadal odgrywać kluczową rolę w łańcuchu dostaw, dostarczając firmom informacji potrzebnych do rozwoju.
Arkadiusz Skuza jest partnerem Volta Venture, strategiem biznesu, ekspertem rozwoju produktów, doradcą wdrażania sztucznej inteligencji w produktach i organizacjach, współpracownikiem Business Dialog, www.arekskuza.com www.szkolainnowacji.com