Что может предложить Al компаниям, стремящимся сделать свои цепочки поставок более эффективными?

  1. Прогнозирование спроса. Алгоритмы машинного обучения анализируют обширные массивы данных, включая исторические продажи, рыночные тенденции и экономические индикаторы, для создания высокоточных прогнозов спроса.
  2. Оптимизация запасов. ИИ-системы определяют оптимальные уровни запасов, минимизируя риски дефицита или избытка товаров на складе.
  3. Динамическое планирование маршрутов. Интеллектуальные системы в реальном времени оптимизируют маршруты доставки с учетом множества переменных факторов.
  4. Предиктивное техническое обслуживание. ИИ прогнозирует потенциальные сбои оборудования, предотвращая незапланированные простои.
  5. Автоматизация процессов закупок. На основе прогнозов спроса и текущих уровней запасов ИИ автоматизирует размещение заказов на пополнение.

   Перечисление выше – лишь верхушка айсберга. Компании, стремящиеся сделать свои цепочки поставок более эффективными, могут использовать Al различными способами, выходящими за рамки традиционных подходов к оптимизации цепочек поставок и прикладного назначения AI, например, для глобального моделирования ЦП.

     Моделирование цепочек поставок сегодня - зрелая дисциплина, особенно с учетом увеличения их сложности по мере роста глобализации и трансформаций в результате перекройки мира.

     Традиционно в рамках моделирования цепочек поставок мы останавливаемся на оптимизации. Оптимизация может быть велика в рамках долгосрочного планирования, которое базируется на понимании средней ситуации в цепочке поставок.

     Область повседневного применения AI разработана в значительно меньшей степени. И вот тут-то AI и, в частности, такой метод, как глубокое обучение с подкреплением, может привести к тому, что моделирование цепочки поставок из простого инструмента планирования высокого уровня превратится в повседневный тактический оперативный инструмент.

Как Al может быть включен в традиционное моделирование цепочек поставок?

     Al можно включить в традиционное моделирование цепочки поставок, включив его в концепцию цифрового близнеца. Цифровой близнец, по сути, - это симуляция цепочки поставок, но связанная с живыми данными. Здесь мы будем соединять имитационную модель цепочки поставок с потоками данных, которые находятся в реальном времени или очень близки к нему, чтобы понять ситуацию, как она есть сейчас. Прогон моделирования основывается, таким образов, на информации, близкой к реальному времени. Особенно популярны сейчас цифровые близнецы в сфере складской логистики - цифровой близнец перемещает моделирование от простого инструмента планирования "что, если" к тому, что основано на живой информации в точный момент времени.

     И мы можем сделать симуляцию вокруг того, что произойдет в течение следующего часа, следующей недели, следующих четырех недель, основываясь на информации, собранной в этот момент времени. Таким образом, цифровой близнец - мощный инструмент.

     Предположим, например, что в цифровом близнеце распределительного центра мы видим проблему, которая приводит к затруднению поставок в конкретном регионе. Мы можем принять это в рамках моделирования цепочки поставок - а затем Al может быть использован для того, чтобы помочь менеджеру определите наилучший курс действий, или найти альтернативные маршруты поставок.

Каковы основные риски, связанные с Al и цепочками поставок, о которых компании должны знать?

     Во-первых, построение имитационной модели цепочки поставок само по себе является сложной задачей. Количество компетентных разработчиков на рынке РФ увеличивается в геометрической прогрессии, однако неспециалисту сложно оценить уровень экспертизы, и уровень разработки. В этой связи, пока AI не стал предметом повседневного использования, до тех пор уровень риска эффективности его имплементации будет высок.

     Следствием этой проблемы также является уровень доверия. И здесь мы уже будем говорить о человеческом факторе – как это ни странно при разговоре об AI.

     Один из больших недостатков машинного управления ЦП заключается в том, что Заказчик не может видеть, как построена эта модель, почему алгоритм рекомендует выполнить задачу альтернативным образом. В ситуациях, когда это противоречит здравому смыслу в текущей ситуации, действительно трудно построить доверие к этим алгоритмам. Доверие действительно сдерживается подходом «черного ящика».

     В этой связи всегда найдутся исполнители, которые вмешаются в цикл принятия окончательного решения. То есть конечное решение будет принимать исполнитель, зачастую перечеркивая работу AI.

       Однако есть все предпосылки к тому, что в бизнес-ландшафте имитационное моделирование на базе AI, предиктивные модели будут стремительно развиваться. Соответственно, компании, которые уже сейчас используют эти наработки, будут иметь весомое конкурентное преимущество завтра.

Статьи по теме

Получите консультацию

Спасибо за заявку!

Как повысить операционную эффективность уже сейчас? –
Просто напишите нам.
В ближайшее время мы свяжемся с Вами

Позвонить

Оставить заявку