ИИ в логистике и управлении цепочками поставок.

Искусственный интеллект в логистике включает в себя использование технологий для автоматизации сложных задач и выявления ранее неизвестных закономерностей в процессах или рабочих процессах цепочки поставок, и его влияние меняет правила игры и становится очевидным.

Системы искусственного интеллекта также обеспечивают прогнозную аналитику, которая помогает решать операционные проблемы и сбои в цепочках поставок, а также в рабочей силе.

Постоянная проблема с производством - это потери от затоваривания или нехватки запасов. Затоваривание часто приводит к потерям и снижению прибыли. Недостаток товара может привести к потерям в продажах, доходах и клиентах.

Annoberry предоставляет Услуги аннотации данных по доступным ценам для полей в текстовой аннотации, аннотации изображения, относящихся к вашим потребностям в логистике и цепочке поставок, с использованием моделей AI и ML в вашем бизнесе.

Продолжающаяся пандемия подтолкнула лидеров S&P к пересмотру рисков поставщиков гораздо более серьезно, чем когда-либо. В эти неопределенные времена перед лидерами S&P стоят шесть важных императивов:

  • Гибкость в активации альтернативного планирования поставщиков
  • Учет рисков, связанных с поставщиками уровня 2/3.
  • Переговоры с поставщиками о лучших ценах.
  • Устранение пробелов в существующих подходах к оценке рисков поставщиков.
  • Повышение прозрачности потенциальных отказов поставщика, связанных с риском.
  • Обеспечение непрерывности бизнеса в своей деятельности.

Традиционные способы управления рисками поставщиков

Большинство организаций используют систему оценки рисков поставщиков для измерения подверженности риску. Обычно существует пять широких категорий, которые охватывают переменные, используемые для расчета индекса риска. И эти категории включают финансовый, операционный, экологический, социальный и нормативный ландшафт. Каждой из этих категорий соответствует множество опережающих и запаздывающих индикаторов. Организации присваивают вес каждому из этих показателей при расчете подверженности риску. Многие из этих методов управляются вручную или зависят от внешних консультантов. Например, ежеквартальная проверка внешним аудитором, обращение к внешним агентствам за отчетами и анализом данных о поставщиках, ручной поиск рисков, которым подвергается поставщик, с помощью годовых отчетов, запрос у команд данных о качестве поставщика и многие другие способы. Существуют ограничения, связанные с масштабированием и совместной работой в масштабах предприятия при использовании этих методов. Эти устаревшие способы оценки рисков поставщиков имеют существенные недостатки:

  • Они сосредоточены в основном на первой линии сети снабжения. У каждого 2 из 3 руководителей закупок нет
  • Получение нужного набора данных о первичных поставщиках всегда является проблемой.
  • Модели оценки риска недостаточно полны.
  • Большинство этих оценок являются реактивными.
  • Эти оценки являются периодическими, а не в режиме реального времени. Забудьте о прогнозах.
  • Это не работает, если у организации есть поставщики, исчисляемые сотнями и тысячами.

Опасности неэффективного управления рисками поставщиков

Последствия слабой оценки рисков поставщика выходят за рамки коммерческих последствий. Вот пять главных рисков, которым подвергаются организации, если у них неэффективное управление рисками поставщиков:

(i) Плохое качество обслуживания клиентов
(ii) Утечка данных и информации
(iii) Сбои в работе и разорванная цепочка создания стоимости
(iv) Коммерческие потери и накладные расходы
(v) Нефинансовые соблюдение государственных постановлений
(vi) Потенциальная репутация бренда подрывается

В сегодняшнем нестабильном и быстро меняющемся мире организациям необходимо найти лучшие способы решения этой проблемы. К сожалению, организациям требуется некоторое время, чтобы понять ту ответственность, которую они несут.

Используя ИИ, производители могут:

  • Отслеживайте операции производственного цеха
  • Обеспечение более точного прогнозирования спроса
  • Сократите потери, связанные с запасами, и упростите управление ресурсами

Используя такие технологии, как 3D-печать, производители могут производить серийные детали самостоятельно или на прибрежных объектах, уменьшая свою зависимость от удаленных недорогих производственных площадок и более эффективно управляя своими запасами.

Производители также могут использовать роботов для замены людей-курьеров (полезная технология, особенно во время пандемий) и обеспечить бесперебойную доставку на последней миле. Marble, логистическая компания последней мили, использует датчики LIDAR для безопасной и доступной доставки посылок.

Системы с поддержкой искусственного интеллекта могут помочь производителям оценить различные сценарии (с точки зрения времени, затрат и доходов) для улучшения доставки на «последней миле». ИИ может прогнозировать оптимальные маршруты доставки, отслеживать работу водителей в режиме реального времени и оценивать отчеты о дорожном движении, помимо исторических данных, для точного прогнозирования будущих сроков доставки.

ИИ также может дать производителям больший контроль над своими цепочками поставок от планирования мощностей до отслеживания запасов и управления ими. Они могут настроить прогнозную модель оценки и мониторинга поставщиков в режиме реального времени, чтобы получать уведомления в момент отказа поставщика и немедленно оценивать степень нарушения цепочки поставок.

Одним из примеров является автопроизводитель Rolls Royce. Он использует передовые алгоритмы машинного обучения и распознавание изображений для управления своим флотом беспилотных судов, что, в свою очередь, повышает эффективность цепочки поставок и безопасно перевозит грузы.

McKinsey прогнозирует, что цепочки поставок с искусственным интеллектом сократят:

  • Ошибки прогнозирования на 20–50%
  • Потеря продаж на 65%
  • Запасы запасов на 20–50%

Поэтому, если в ваших бизнес-моделях реализован ИИ и требуются точные обучающие данные и аннотации, посетите нас на Annoberry Technology Solution или следите за нами на https://www.linkedin.com/company/annoberry.