Trend UI v logistike a dodávateľských reťazcoch – aplikácie, výhody a výzvy (3)

Plánovanie distribúcie a zabezpečenie dodávateľských reťazcov

Procesy týkajúce sa skladových zásob zohrávajú kľúčovú úlohu v dodávateľských reťazcoch, pretože môžu určiť úspech podniku. Na riadenie zásob potrebujú spoločnosti presné modely prognóz, ktoré im umožnia rozhodovať sa na základe dopytu a výkyvov trhu. Spoločnosti môžu použiť umelú inteligenciu na obstarávanie, výrobu, distribúciu, predaj a ďalšie rozsiahle zdroje údajov, ktoré sa vyskytujú v rámci dodávateľského reťazca, aby mohli kontrolovať proces prepravy, obmedzenia dodávok, plánovanie výroby a dynamickú alokáciu.

Vysoko presné predpovedanie dopytu už nie je vo viacerých odvetviach novinkou, ale čo predpovedanie distribučných tokov s ohľadom na optimalizáciu dodávateľského reťazca? Aplikácie umelej inteligencie umožňujú organizáciám v rámci dodávateľského reťazca vykonávať hĺbkovú analýzu správania sa ich existujúcich zákazníkov využívaním poznatkov o minulých trendoch dopytu na vytváranie prognóz. Pomocou strojového učenia (SU) môžu spoločnosti robiť lepšie rozhodnutia, pokiaľ ide o plánovanie distribúcie a zabezpečenie dodávateľských reťazcov.

Napríklad metódy strojového učenia umožňujú upraviť úroveň zásob v závislosti od skutočného dopytu zákazníkov a vyhnúť sa všetkým formám nadmerného zásobovania alebo nedostatku. Na dosiahnutie tohto cieľa využívajú riešenia založené na UI algoritmy SU pracujúce pod dohľadom človeka alebo autonómne.

Riešenia na správu a distribúciu zásob založené na UI umožňujú vykonávať predpovede v reálnom čase prostredníctvom metód autonómneho učenia, ako je napríklad prediktívna analýza. Prediktívne modelovanie umožňuje analýzu údajových bodov z minulosti na identifikáciu signálov a historických trendov, čo umožňuje presnejšie predpovedanie dopytu, než aké sa dosahuje pomocou tradičných štatistických metód. Výhoda tohto prístupu spočíva v jeho schopnosti odhaliť vzory, ktoré zamestnanci dokážu rozpoznať len veľmi ťažko alebo vôbec, a to z dôvodu vysokej zložitosti. Metóda prináša množstvo výhod vrátane vyššej účinnosti a nižších nákladov.

Optimalizácia zásob založená na prediktívnej analýze tiež patrí do kategórie aplikácií UI, ktoré môžu priniesť značné výhody predpovedaním narušenia dodávateľského reťazca a predchádzaním tomuto narušeniu. Riešenia prediktívnej analýzy pomáhajú zvládať premenlivosť dopytu a ukázali sľubné výsledky pri optimalizácii úrovní zásob v závislosti od predikcie dopytu vo všetkých skladoch zapojených do distribučnej siete.

Prediktívna údržba

Prediktívna analýza sa dá použiť aj na prediktívnu údržbu zariadení, čím sa znížia náklady spojené s prestojmi. Umelá inteligencia umožňuje porozumieť tomu, čo sa deje vnútri zariadenia, pomocou údajov zozbieraných z rôznych senzorov, ktoré môžu komunikovať bezdrôtovo. Algoritmy UI sú trénované s týmito informáciami a posielajú výstrahu, ak nie je niečo v poriadku, ešte skôr, ako dôjde k vážnemu poškodeniu. Tým sa zabráni zbytočným nákladom spojeným s opravou poškodených častí alebo sa predchádza iným nebezpečným situáciám, ktoré môžu ohroziť ľudské životy.

Okrem toho sa prediktívna údržba používa nielen na zariadeniach, ale aj na skladových robotoch a prepravných jednotkách, ako sú lode, nákladné autá, vysokozdvižné vozíky atď.

Zabezpečenie kvality na zlepšenie zákazníckej skúsenosti

Logistické spoločnosti tiež využívajú technológiu UI na automatizovanú vizuálnu kontrolu produktov pred balením a po ňom. Algoritmy tak dokážu rozpoznať, či bol produkt poškodený pri preprave alebo keď ho pracovníci naskladnili. Poškodenie môže byť rôzne, od drobných škrabancov až po poškodené časti, ktoré treba vymeniť za nové, aby zákazníci dostali nepoškodené produkty, za ktoré zaplatili. Modely umelej inteligencie trénované s údajmi zozbieranými počas celého procesu pomáhajú zlepšovať obchodné procesy a zároveň zvyšovať mieru spokojnosti zákazníkov, čo vedie k vyšším tržbám na konci každého mesiaca/roka.

S využitím algoritmov počítačového videnia je možná plne automatizovaná vizuálna kontrola, čím sa znižujú náklady spojené s manuálnou prácou a časom spracovania údajov, potrebným pri analýze snímok zamestnancami, ktorí manuálne hľadajú chyby. Je menej pravdepodobné, že dôjde k ľudským chybám, keď sa na hľadanie a identifikáciu akéhokoľvek problému využijú moderné technológie.

Automatizácia rutinných úloh – automatizácia robotických procesov postavená na UI

Pomocou technológie nazývanej kognitívna automatizácia sú spoločnosti schopné automatizovať kancelárske činnosti, ktoré by inak vyžadovali ľudský dohľad. Ľudským zamestnancom možno prideliť zaujímavejšie úlohy alebo ich dokonca možno nahradiť riešeniami založenými na UI, pretože ponúkajú vyššiu efektivitu a objektivitu v porovnaní s ľuďmi. Aj keď automatizácia kancelárskych úloh môže priniesť výhody na niekoľko rokov, je dôležité zamerať sa na jednotlivé aplikácie a zvážiť celý obchodný proces, aby ste našli oblasti, v ktorých by UI mohla zlepšiť výsledky.

Robotic Process Automation (RPA), tiež známa ako inteligentná automatizácia, je o použití softvéru na automatizáciu kancelárskych úloh a iných firemných procesov, ktoré sa svojou povahou opakujú. Vďaka RPA môžu spoločnosti ťažiť zo zvýšenej presnosti a rýchlosti pri súčasnom znížení ľudských chýb. Táto technológia využíva algoritmy SU schopné porozumieť inštrukciám zadávaným ľuďmi cez grafické rozhranie alebo akýkoľvek iný typ systému elektronického spracovania údajov vrátane CRM či ERP.

Spracovanie prirodzeného jazyka (NLP) je ďalším riešením, ktoré má potenciál automatizovať rutinné úlohy v logistickom priemysle a manažmente dodávateľského reťazca porozumením, spracovaním a generovaním písaného alebo hovoreného textu. NLP je odvetvie umelej inteligencie, ktorého cieľom je napodobniť interakciu človeka so strojmi pomocou pokročilých možností dolovania údajov, spracovania textu a kognitívnej automatizácie. Sektor logistiky je naplnený rôznymi dokumentmi, ako sú nákladné listy, CMR, doklady o doručení, nákupné objednávky, faktúry a iné neštruktúrované a štruktúrované údaje, čo vytvára potrebu bezproblémového spracovania.

Výhody umelej inteligencie v logistike a dodávateľských reťazcoch

Vráťme sa k nášmu zoznamu s potenciálnymi obchodnými výhodami, ktoré UI prináša: lepšia presnosť zásob, skrátené dodacie lehoty, zvýšená úroveň zákazníckych služieb vďaka lepším prognózam – to je len niekoľko príkladov toho, ako spoločnosti na celom svete začali integrovať technológiu umelej inteligencie do ich systémov, čo vedie k vyšším ziskom a rastom trhového podielu. Výhody implementácie UI v logistike a dodávateľských reťazcoch sú rozsiahle a možno ich uviesť v rámci toku operácií dodávateľského reťazca:

• Plánovanie. Prediktívna analýza sa úspešne používa pri plánovaní dopytu na identifikáciu signálov a historických trendov, ktoré umožňujú presnejšie prognózovanie. Umožňuje úplnú transparentnosť a prispôsobenie sa riziku prostredníctvom komplexnej optimalizácie marže.
• Obstarávanie. Digitálna transformácia umožňuje úplnú integráciu údajov s dodávateľmi. Presné definovanie zloženia surovín na základe procesu prognózy. Prediktívna analýza a neurónové siete poskytujú pokročilé možnosti automatického ponúkania cien na zlepšenie výberu dodávateľov.
• Výroba. Použitie algoritmov SU umožňuje spoločnostiam vytvárať lepšie predpovede, ktoré môžu znížiť nadmerné zásoby alebo nepodarky, čo výrazne zvyšuje efektivitu systémov plánovania a rozvrhovania výroby.
• Skladovanie. Riešenia SU v oblasti skladovania a balenia poskytujú výhody prostredníctvom automatizácie, zvyšujú produktivitu, efektivitu a úroveň kontroly kvality a znižujú náklady, čas a potreby náboru. Niektoré riešenia prinášajú aj ďalšie bezpečnostné výhody tým, že robia sklady automatizovanejšie pomocou robotiky a bezpečnostného dohľadu bez dozoru. Riešenia založené na UI dokážu predpovedať budúce vzorce dopytu a optimalizovať úroveň zásob, aby sa zabezpečilo, že produkty budú dostupné včas.
• Logistika a distribúcia. Spoločnosti, ktoré implementujú umelú inteligenciu v oblasti logistiky a distribúcie, môžu očakávať multifunkčné výhody vrátane dynamickej optimalizácie smerovania na základe historických údajov pre lepšiu alokáciu vozidiel a minimalizáciu spotreby paliva. Príklad takéhoto riešenia možno vidieť prostredníctvom algoritmov hĺbkového učenia, ktoré pomáhajú optimalizovať vyvažovanie nákladu medzi rôznymi nákladnými vozidlami so zreteľom na viaceré faktory, ako sú dodacie lehoty, vzdialenosť, počet dodávok atď. Modely UI pomáhajú pri inteligentnom oceňovaní prepravných služieb. Nákladné vozidlá bez vodiča a iné autonómne vozidlá sú významnou a pôsobivou súčasťou technológie UI, ktorá spolu s globálnym inteligentným cestným systémom rozhodne prinesie revolúciu v logistickom priemysle.
• Marketing a predaj. Okrem optimalizácie dodávateľského reťazca priniesla aplikácia UI v marketingu a predaji výrazné zlepšenia prostredníctvom rôznych metód. Riešenia založené na umelej inteligencii možno nájsť v marketingových a predajných procesoch, čím získate výhody, ako je zvýšená skúsenosť zákazníkov prostredníctvom lepších logistických služieb a pomoci chatbotov, zlepšená prevádzková efektivita, vyššia ziskovosť atď. Algoritmy SU poskytujú maloobchodníkom príležitosť na predpovede v reálnom čase výrazne zlepšujúce predaj v porovnaní s tradičnými štatistickými metódami, čo vedie k výraznému zníženiu prevádzkových nákladov v dôsledku nižších požiadaviek na zásoby (zníženie prevádzkových nákladov). Predikcia dopytu sa používa aj na marketing produktov, ktoré sú na vzostupe a potrebujú dodatočnú podporu na zlepšenie predaja.
• Prevádzka kancelárie. Aj keď to nie je na prvý pohľad viditeľné, kancelárske činnosti tvoria významnú časť prevádzkových nákladov logistickej spoločnosti. UI prináša obrovské výhody v automatizácii kancelárskych procesov. Došlo k podstatnému zlepšeniu efektívnosti fakturácie, spracovania objednávok a účtovníctva, ktoré možno dosiahnuť prostredníctvom automatizácie. Všetky transakcie sa uskutočnia automaticky bez zásahu ľudských špecialistov alebo s minimálnym dohľadom.

Ako sa pripraviť na UI a naštartovať jej nasadzovanie?

Aby boli spoločnosti pripravené na UI, mali by mať jasnú predstavu o tom, ako chcú zlepšiť svoje obchodné činnosti pomocou strojového učenia a algoritmov postavených na vede o údajoch (data science). Dá sa to dosiahnuť získaním prehľadov z obrovského množstva údajov, ktoré sú v súčasnosti k dispozícii.

Budúcnosť UI v logistike a dodávateľských reťazcoch

Očakávame, že systémy UI založené na algoritmoch hlbokého učenia budú v blízkej budúcnosti široko používať spoločnosti, ktoré chcú optimalizovať svoje obchodné operácie. Tieto modely SU by mali pomôcť spoločnostiam spracovať rozsiahle údaje a robiť rozhodnutia s väčšou presnosťou. Očakáva sa, že používanie aplikácií založených na umelej inteligencii sa výrazne zvýši, a to predovšetkým v dôsledku čoraz konkurenčnejšieho prostredia a neustále sa meniacej globálnej ekonomiky, ktorá núti podniky hľadať nové spôsoby, ako dosiahnuť lepšie výsledky. Tieto technológie poskytujú príležitosť na rýchlejšie rozhodovanie a zlepšujú tak celkovú efektivitu. Najvýznamnejšou výhodou algoritmov hlbokého učenia je úroveň automatizácie, ktorú umožňujú, čo má podstatný vplyv na znižovanie nákladov vo všetkých oblastiach logistiky a dodávateľských reťazcov (zníženie nákladov na dopravu). Veríme, že existujú rozsiahle možnosti, kde sa táto technológia môže uplatniť v rôznych oblastiach, ktoré prinášajú spoločnosti výhody.

Najdôležitejšie tu je, že logistické spoločnosti by sa mali zamerať na predefinovanie svojej obchodnej stratégie, aby využili výhody tejto vznikajúcej technológie a jej možnosti na dosahovanie lepších výsledkov (zníženie prevádzkových nákladov, zvýšenie spokojnosti zákazníkov). Budúcnosť umelej inteligencie spočíva v tom, ako ju budú využívať jednotlivci aj podniky – prostredníctvom týchto technológií sa ponúka veľa príležitostí, ktoré sa dajú ľahko realizovať, ak sa prijmú efektívne.

Referencie

Ako UI mení logistický priemysel. Smerom k úspechu v oblasti dátovej vedy v revolúcii dodávateľského reťazca. UI – McKinsey navrhuje odolnosť do globálnych dodávateľských reťazcov. BCG.

Dorota Owczarek
Nexocode
dorota.owczarek@nexocode.com
https://nexocode.com/blog/posts/ai-in-logistics/