Sztuczna inteligencja ma transformacyjny wpływ na łańcuch dostaw. Dzięki automatyzacji różnych procesów i zwiększeniu wydajności firmy odnotowują zmniejszenie współczynnika churn. Jednym z kluczowych sposobów, w jaki sztuczna inteligencja ogranicza odpływ klientów (churn), jest zwiększenie przejrzystości w całym łańcuchu dostaw. Ta przejrzystość pozwala firmom wcześnie identyfikować potencjalne problemy i podejmować działania naprawcze, 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. Ponieważ sztuczna inteligencja wciąż się rozwija, możemy spodziewać się jeszcze większej liczby ulepszeń w łańcuchu dostaw, które jeszcze bardziej zmniejszą współczynnik churn dla firm. Jak widać poniżej, AI jest już jednym z trzech głównych rodzajów zaawansowanej analityki wykorzystywanej do podejmowania lepszych decyzji w procesach łańcucha dostaw.
Prognozowanie popytu usprawnia 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, na jaki produkt będzie popyt, ryzykuje, że utknie z nadmiarem zapasów lub straci na 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 poziomy 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 na półkach produktów potrzebnych klientom.
Firma o nazwie Blue Yonder używa sztucznej inteligencji, aby pomóc firmom w prognozowaniu popytu i osiągnęła imponujące wyniki. Jeden klient, duża sieć sklepów spożywczych w Europie, był w stanie obniżyć koszty zapasów o 20% i braki zapasów o 60% po wdrożeniu rozwiązania AI firmy Blue Yonder. Rozwiązanie zawiera funkcję, która wykorzystuje uczenie maszynowe do automatycznego identyfikowania wzorców zachowań klientów i prognozowania przyszłego popytu. W rezultacie sieć sklepów spożywczych była w stanie zapełnić półki odpowiednimi produktami we właściwym czasie, co przełożyło się na zadowolenie klientów i ograniczenie rezygnacji.
Optymalizacja tras i logistyki dostaw
Sztuczna inteligencja odgrywa coraz ważniejszą rolę w świecie logistyki i zarządzania łańcuchem dostaw. Optymalizując wydajność tras i logistykę dostaw, sztuczna inteligencja pomaga obniżyć koszty i poprawić zadowolenie klientów. W szczególności oprogramowanie obsługujące sztuczną inteligencję jest w stanie uczyć się na podstawie danych historycznych, aby identyfikować wzorce zachowań klientów. Ta analiza pozwala firmom przewidywać potrzeby i preferencje klientów, co może prowadzić do poprawy efektywności wyznaczania tras i skrócenia czasu dostawy.
Ponadto sztuczna inteligencja może pomóc w identyfikacji obszarów łańcucha dostaw, które są podatne na zmiany. Identyfikując te obszary, firmy mogą podjąć kroki w celu zapobiegania zakłóceniom lub ich łagodzenia, zapewniając płynniejszy i wydajniejszy łańcuch dostaw. Ostatecznie sztuczna inteligencja zapewnia znaczące 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 obniżenie 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 On-Road Integrated Optimization and Navigation. ORION wykorzystuje dane z urządzeń GPS, prognozy pogody i warunki drogowe, aby zaplanować najbardziej efektywną trasę dla kierowców UPS. Dzięki zastosowaniu ORION, UPS był w stanie zmniejszyć zużycie paliwa o ponad 10 milionów galonów rocznie. Ponadto firma ograniczyła emisję dwutlenku węgla o 100 000 ton metrycznych rocznie.
Uczenie maszynowe poprawia zdrowie i żywotność pojazdów transportowych
Ponieważ sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe stają się coraz bardziej zaawansowane, mają również pozytywny wpływ na zdrowie i żywotność pojazdów transportowych. W przeszłości zakłócenia i zmiany w łańcuchu dostaw były dwoma największymi wyzwaniami stojącymi przed firmami transportowymi. W rzeczywistości firmy borykają się dziś z ogromnymi problemami w łańcuchu dostaw z powodu nieoczekiwanego popytu spowodowanego przez COVID-19.
Wykorzystując uczenie maszynowe do przewidywania popytu i optymalizacji tras, sztuczna inteligencja pomaga zmniejszyć te zakłócenia i poprawić wydajność sieci transportowych. 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 kluczową rolę w poprawie stanu technicznego i żywotności pojazdów transportowych.
Sztuczna inteligencja dostarcza informacji, które zwiększają wydajność i rentowność łańcucha dostaw
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw dostarcza firmom informacji, które prowadzą do zwiększenia wydajności i rentowności. W szczególności sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do poprawy prognozowania popytu, identyfikowania problemów, zapewniania aktualizacji w czasie rzeczywistym, wspomagania produkcji i kontroli jakości. W rezultacie firmy są w stanie obniżyć koszty, poprawić satysfakcję klientów i zwiększyć zyski. W przyszłości sztuczna inteligencja będzie nadal odgrywać kluczową rolę w łańcuchu dostaw, dostarczając firmom informacji potrzebnych do rozwoju. Poniższy wykres przedstawia różne spostrzeżenia, które sztuczna inteligencja oferuje w celu zwiększenia wydajności i rentowności w łańcuchu dostaw.
Ogólnie rzecz biorąc, spostrzeżenia i pomoc, jaką sztuczna inteligencja oferuje w łańcuchu dostaw, mogą pomóc firmom obniżyć koszty, poprawić zadowolenie klientów i zwiększyć zyski. Wraz ze wzrostem zadowolenia klientów spadają wskaźniki churn dla firm.
Amazon jest doskonałym przykładem ograniczania rezygnacji z AI w łańcuchu dostaw. W 2017 roku Amazon ogłosił, że Prime Air – jego usługa dostawy dronem – dostarczyła swoją pierwszą paczkę do klienta w Wielkiej Brytanii. Klient otrzymał paczkę już po 13 minutach od złożenia zamówienia. Teraz, w 2022 roku, Amazon ma największą sieć łańcucha dostaw i jest w stanie wykorzystać moc sztucznej inteligencji do dostarczania cennych informacji i dostarczania paczek klientom na całym świecie w ciągu kilku dni, a nawet godzin.
Wniosek
Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w poprawie wydajności łańcucha dostaw i zmniejszeniu współczynnika churn przedsiębiorstw. 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 kluczową rolę w poprawie stanu technicznego i żywotności pojazdów transportowych. W przyszłości sztuczna inteligencja będzie nadal odgrywać kluczową rolę w łańcuchu dostaw, dostarczając firmom informacji potrzebnych do rozwoju.
Źródła