Sztuczna inteligencja (ang. Artificial Intelligence – AI) jest jednym z najmodniejszych haseł 2024 roku, a możliwości analityczne tej technologii mają wiele do zaoferowania również planistom łańcucha dostaw.
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe (ang. Machine Learning – ML) mimo, że pojawiają się one w niektórych nieoczywistych „produktach” typu: robotyczne pszczoły czy w generatorach tekstów rapowych, to technologicznie sięgają lat pięćdziesiątych XX wieku i są wykorzystywane w projektowaniu wspomaganym komputerowo (ang. CAD) i komputerowych maszynach sterowanych numerycznie (ang. CNC) od lat siedemdziesiątych. Odkładając na bok cały szum medialny, sztuczna inteligencja jest tak naprawdę tak prosta, jak zastosowanie zaawansowanej analityki i algorytmów do wygenerowania praktycznych wniosków i jest już szeroko stosowana w produkcji, finansach, opiece zdrowotnej, handlu detalicznym i wielu innych branżach.
Można śmiało powiedzieć, że sztuczna inteligencja już dawno przekroczyła status modnego słowa. Jest to potężne narzędzie do analizy predykcyjnej, planowania popytu i prognozowania biznesowego, którego nie można przeoczyć.
Jak sztuczna inteligencja usprawnia zarządzanie łańcuchem dostaw?
Analityka predykcyjna, planowanie popytu i prognozowanie biznesowe zawsze były podstawowymi funkcjami dla planistów łańcucha dostaw. Skąd inaczej mieliby wiedzieć, jakich produktów konsumenci będą oczekiwać w przyszłości, skąd pozyskiwać surowce lub ile danego produktu wyprodukować?
Problem polega na tym, że w dawna funkcjonalność opierała się na najlepszych dostępnych danych i modelowaniu statystycznym. Innymi słowy, przewidywaliśmy przyszłość patrząc na to, co wiedzieliśmy z przeszłości. Przyszłość nie jest jednak statyczna. Nie ma sposobu, aby z całą pewnością przewidzieć, jak będą wyglądać nawyki zakupowe konsumentów za miesiąc, rok lub pięć lat. To samo dotyczy zwiastunów zakłóceń w łańcuchu dostaw, takich jak złe zbiory, susze, pożary, rozprzestrzenianie się chorób i geopolityczne wiatry. Nie wiemy, czego nie wiemy.
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe niekoniecznie rozwiązują ten problem. Nie są magią. Jednak technologie te, stosowane strategicznie, mogą wnieść nowy poziom zdolności adaptacyjnych, dokładności i wydajności do procesów łańcucha dostaw. Liderzy łańcucha dostaw w Stanach Zjednoczonych zwracają na to uwagę, 37% z nich już korzysta ze sztucznej inteligencji lub planuje to zrobić w ciągu najbliższych dwóch lat. 47% organizacji o ugruntowanej pozycji rynkowej integruje sztuczną inteligencję i automatyzację z procesami łańcucha dostaw.
Sztuczna inteligencja eliminuje domysły z analityki predykcyjnej
Rola sztucznej inteligencji w analityce predykcyjnej jest bardzo istotna. QAD już korzysta z technologii, które wzmacniają działania ludzi, a nie działają przeciwko nim. Pracownikom firm produkcyjnych powinno się umożliwić eliminację czasochłonnych zadań manualnych, zwiększając produktywność i dając więcej czasu na skupienie się na tym, co robią najlepiej.
Najlepszym wykorzystaniem ich czasu prawdopodobnie nie jest filtrowanie ogromnych ilości surowych danych w celu prognozowania ludzkich zachowań i innych trendów. Jest to niezwykle pracochłonne, a tradycyjna analiza nieradzi sobie z tym dobrze, biorąc pod uwagę ogromną ilość danych przepływających przez organizację. Jest to idealny przypadek do użycia sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja może sortować ogromne ilości danych w ciągu kilku sekund lub minut, a nie dni lub tygodni oraz identyfikować bardzo złożone wzorce, korelacje i anomalie z niezrównaną szybkością i wydajnością. Weźmy na przykład prognozowanie wzorców zakupów konsumenckich. Wszyscy wiemy, że ludzie rozpoczynają swoją podróż zakupową online, szukają innowacyjnych nowych produktów i są coraz bardziej świadomi czynników związanych ze zrównoważonym rozwojem. Analityka predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji może przyjąć holistyczne podejście do modelowania, które obejmuje wszystko, od wcześniejszych zakupów po interakcje online, aby dokładnie prognozować przyszłe wzorce zakupów. Dla liderów biznesu oznacza to strategie marketingowe oparte na danych, zoptymalizowane zapasy i, co najważniejsze, zadowolonych klientów.
Planowanie popytu ze sztuczną inteligencją – przewidujmy przyszłość, a nie tylko na nią reagujmy
Teraz, gdy analityka predykcyjna nie wymaga już zgadywania, następnym krokiem jest zastosowanie tej wiedzy w działaniach związanych z planowaniem popytu. Jest to kolejny obszar, w którym AI 4FACTORY działa.
Uwzględnienie zmieniających się warunków rynkowych, sezonowości i nieoczekiwanych czynników zakłócających może być trudne, ale jest to szczególnie trudne w przypadku korzystania z konwencjonalnych technik planowania popytu, które opierają się na fragmentarycznych danych sięgających zaledwie około 24 miesięcy wstecz. Modele oparte na sztucznej inteligencji mogą analizować dziesiątki parametrów jednocześnie, zapewniając firmom wgląd w zmiany popytu w czasie rzeczywistym.
Sztuczna inteligencja jest tak skuteczna w tym zastosowaniu, że eksperci McKinsey & Co. szacują, że może zmniejszyć liczbę błędów w łańcuchu dostaw o 20% do 50%, jednocześnie zmniejszając ryzyko utraty sprzedaży i niedostępności produktów nawet o 65%.
Dokładne prognozowanie popytu wymaga połączenia technik ilościowych i jakościowych, a sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe oferują to, co najlepsze z obu światów, ponieważ można uwzględnić wszystkie rodzaje czynników, w tym warunki pogodowe, trendy gospodarcze i dane dotyczące sprzedaży. Technologie te oferują niezrównane możliwości w zakresie optymalizacji zapasów, redukcji odpadów i jakości produktów.
Zabezpiecz swoje operacje na przyszłość dzięki prognozowaniu biznesowemu AI
Niepewność jest jedyną rzeczą, która jest pewna i dlatego nie ma sensu, aby firmy wykorzystywały statyczne, liniowe modele prognozowania. Tworzenie prognoz biznesowych wymaga czasu i są one stosunkowo nieelastyczne, biorąc pod uwagę wszystkie czynniki, które wchodzą w grę. Prognozowanie oparte na sztucznej inteligencji może dostosowywać się do zmian „w locie”, szybko dostosowując prognozy w czasie rzeczywistym, aby odzwierciedlić najnowsze informacje.
W rezultacie prognozowanie biznesowe stało się znacznie bardziej dynamicznym obszarem. Sztuczna inteligencja może nie tylko szybko zrozumieć ilościowe, ustrukturyzowane dane, ale może również analizować nieustrukturyzowane, jakościowe informacje, które są znacznie trudniejsze do strawienia przy użyciu konwencjonalnych technik. Sztuczna inteligencja może przetwarzać wszystko, od artykułów informacyjnych i trendów w mediach społecznościowych po opinie klientów, wnosząc bogatą warstwę informacji kontekstowych do sztywnych prognoz biznesowych.
Dzięki prognozowaniu biznesowemu opartemu na sztucznej inteligencji mamy lepszą kontrolę. Możemy użyć narzędzi do identyfikacji pojawiających się trendów, przewidywania zmian w zachowaniach rynkowych i przyjąć proaktywne, a nie reaktywne podejście do niepewności.
Rozważania na temat wdrażania rozwiązań łańcucha dostaw opartych na sztucznej inteligencji
Podczas gdy rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji do przewracania hamburgerów lub oceniania konkursów piękności (tak, takie też istnieją!) są warte uwagi pod względem trendów medialnych (i to dosłownie, jeśli mówimy o robotycznych pszczołach zapylających rośliny), sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to sprawdzone technologie o trwałej mocy, zwłaszcza jeśli chodzi o analitykę predykcyjną, planowanie popytu i prognozowanie biznesowe, czy proces zarządzania łańcuchem dostaw.
Aczkolwiek nadal nigdy nie jest dobrym pomysłem wdrażanie jakiejkolwiek nowej technologii bez uprzedniego rozważenia unikalnych wymagań i potencjalnych wyzwań. Jakość danych, wiedza specjalistyczna, kwestie etyczne i infrastruktura wewnętrzna to tylko niektóre z nich, które przychodzą na myśl w przypadku sztucznej inteligencji. Wszystkie z nich są możliwe do pokonania, ale musimy upewnić się, że wdrożenie sztucznej inteligencji, podobnie jak każdej innej technologii, jest zgodne ze standardami etycznymi, społecznymi i środowiskowymi.
DSR S.A.
