Ce este AI?
AI este un domeniu al informaticii care descrie un sistem ce imită inteligența umană. Acesta realizează acest lucru prin învățare automată (machine learning) sau învățare profundă (deep learning), prin care poate înțelege ceva examinând cantități mari de date și aplicându-le la o problemă sau situație.
Folosind rețele neuronale, un sistem AI poate analiza datele și poate utiliza algoritmi pentru a reacționa în mod autonom. Sistemul informatic se adaptează și acționează în funcție de ceea ce a învățat și a dedus din date, fără instrucțiuni explicite.
La un nivel de bază, toate computerele sunt inteligent artificiale. Ele acționează la cel mai simplu nivel de AI, AI reactiv. Răspund predictibil la input, fără a învăța. Un exemplu în acest sens ar fi motoarele de recomandare utilizate de Amazon sau Netflix. Acestea fac sugestii personalizate despre ce să cumpărăm sau să vizionăm pe baza acțiunilor noastre anterioare. Sunt întotdeauna unice pentru noi, deci pot fi considerate inteligente, dar nu întreprind acțiuni autonome fără a fi programate în prealabil.
Mai sus în scara AI se află capacitatea de a învăța și de a reacționa. Folosind observația și informațiile istorice, împreună cu instrucțiuni pre-programate, un sistem poate face predicții și poate acționa pe baza lor. Vehiculele autonome au această capacitate. Ele combină datele istorice cu observațiile de la camere și senzori pentru a prezice acțiunile altor participanți la trafic și pentru a acționa în consecință.
Mașinile cu conducere autonomă sunt un exemplu de AI cu memorie limitată. Există nenumărate sisteme care utilizează acest nivel de AI, folosind trăsături umane comune, cum ar fi capacitatea de a analiza informații, de a trage concluzii și de a rezolva probleme, învățând din experiențele anterioare. Acestea includ sisteme precum modelele de limbaj mari (GPT), chatbot-urile, tehnologia inteligentă cu răspuns vocal și sistemele de recunoaștere a imaginilor.
Dincolo de acest nivel, AI există doar ca concept. Se acceptă în general că mai există două niveluri de AI. Primul descrie un sistem care are inteligență emoțională suplimentară și poate discerne autonom nevoile, convingerile și emoțiile umane, pentru a le înțelege și a reacționa în consecință.
Cel mai înalt nivel de AI este AI-ul conștient de sine. Acesta ar fi un sistem atât de asemănător cu un om, încât posedă conștiință de sine și poate acționa independent la același nivel cu o ființă umană.
AI în lanțul de aprovizionare.
Cercetări recente arată că „lanțurile de aprovizionare bazate pe AI sunt cu peste 67% mai eficiente, cu riscuri reduse și costuri generale mai mici”.
AI poate fi utilizat în lanțurile de aprovizionare pentru a îmbunătăți eficiența și serviciul clienți, pentru a economisi bani și a menține clienții mulțumiți, totul în timp ce învață, rafinează și eficientizează procesele lanțului de aprovizionare.
Prognoza cererii și gestionarea stocurilor.
Una dintre cele mai promițătoare utilizări ale AI în lanțul de aprovizionare este îmbunătățirea prognozei cererii. Analizând volume mari de date, companiile pot folosi AI pentru a-și îmbunătăți acuratețea prognozelor. Acestea pot fi informații istorice din interiorul companiei sau date și experiențe externe.
AI ar putea folosi analiza datelor în timp real și analizele predictive pentru a lua decizii privind necesarul de stoc. Cu o gestionare optimizată a stocurilor prin prognoza cererii bazată pe AI, companiile ar putea reduce numărul de epuizări de stoc, anticipând în același timp creșterile bruște ale cererii și asigurând un stoc suficient.
Imaginați-vă că puteți prezice cu precizie câte produse din fiecare categorie vor cumpăra clienții luna viitoare sau chiar anul viitor. Obținerea unor predicții corecte economisește și generează bani, dar depinde de o gamă uriașă de factori, cum ar fi tendințele pieței, populația, datele demografice, vremea, factorii economici, politica, disponibilitatea materialelor și multe altele. Doar un program AI sofisticat poate analiza și modela suficiente date pentru a reuși acest lucru.
Folosind AI, un distribuitor ar putea prezice ordinea în care articolele vor intra și vor ieși din depozit și poate folosi acea informație pentru a stoca mărfurile în mod optim. De exemplu, bunurile cu mișcare rapidă care sunt accesate frecvent pot fi plasate mai aproape de zonele de ambalare și expediere, pentru a minimiza mișcările operatorilor în depozit. Cele care sunt prognozate ca având o mișcare lentă pot fi plasate în zone mai puțin accesibile – pe rafturile superioare sau cât mai departe de zona de ambalare, de exemplu.
Cu predicții îmbunătățite, companiile pot elibera spațiu de depozitare și pot reduce suma de bani blocată în stocuri. Utilizarea algoritmilor AI pentru a prezice cererea ar putea economisi milioane pentru companii. Acest lucru este critic în special pentru orice companie care operează cu marje mici – cum ar fi cele din sectorul FMCG.
În interiorul depozitului.
În interiorul depozitului, sistemele bazate pe AI pot folosi viziunea computerizată pentru a inspecta mărfurile. La fel de bine – sau poate chiar mai bine – decât un om, aceste sisteme pot detecta defectele de fabricație și asamblare. Utilizate chiar pe linia de producție, ele pot fi folosite pentru a elimina produsele defecte înainte ca acestea să ajungă pe rafturile depozitului.
Pentru companiile care produc și distribuie bunuri scumpe, AI poate economisi bani prin limitarea numărului de retururi cauzate de produse defecte. Sau, pentru cele care se bazează pe proceduri stricte de siguranță, testarea bazată pe AI ar putea preveni accidentele și proteja reputația.
Folosind senzori inteligenți și date istorice, AI poate fi, de asemenea, utilizat pentru a prezice când utilajele și echipamentele ar putea ceda. Acest lucru poate asigura programarea corectă a mentenanței și prevenirea oricăror probleme. Aceasta are aplicații pentru tot felul de echipamente utilizate în depozite, de la vehicule precum stivuitoarele, până la brațe robotizate, benzi transportoare și alte echipamente specializate de manipulare a materialelor.
Roboții mobili autonomi (AMR) sunt, de asemenea, uneori alimentați de AI. Cei bazați pe AI folosesc senzori pentru a evita coliziunile cu rafturile, vehiculele sau lucrătorii și utilizează datele pentru a găsi cele mai scurte sau mai rapide rute în cadrul unei unități.
Logistică și transport.
Există un potențial masiv pentru ca AI să transforme logistica și livrarea pe ultimul kilometru.
Folosind AI, companiile pot îmbunătăți optimizarea încărcăturii, utilizând date care prezic numărul de comenzi și volumetria. Acest lucru ar reduce numărul de curse efectuate, limitând numărul de vehicule și șoferi necesari. Alte economii de costuri generate de AI ar veni din mentenanța predictivă, asigurându-se că vehiculele sunt întotdeauna apte de drum și întreținute la timp.
Planificarea rutelor beneficiază deja de tehnologia AI. Algoritmi complecși de date pot genera cele mai eficiente rute prin analizarea modelelor de trafic, a lucrărilor rutiere, a condițiilor meteorologice și a punctelor de livrare. Aceștia pot prezice cum ar putea fi afectat traficul în funcție de zi sau de oră.
Pentru livrarea pe ultimul kilometru, o serie de companii au fost pionieri în utilizarea dronelor, camioanelor autonome și vehiculelor de livrare autonome. Aceste vehicule pot îmbunătăți siguranța, reduce costurile de transport și accelera livrările.
Serviciul clienți în lanțul de aprovizionare.
AI este utilizat în situații de serviciu clienți în lanțul de aprovizionare pentru a facilita și îmbunătăți comunicarea. Folosind modele de limbaj mari (LLM) – tehnologia din spatele unor instrumente precum ChatGPT – chatbot-urile pot conversa în limbaj natural, pot face deducții, pot răspunde la întrebări și pot rezolva problemele clienților.
Pe lângă beneficiile pe care companiile le-ar putea obține în furnizarea serviciului clienți, un LLM ar putea fi antrenat pe cantitatea vastă de date interne ale companiei, cum ar fi e-mailuri, note de ședință și alte documente. Aici, scopul ar putea fi acela de a răspunde la întrebări interne sau de a acoperi lacunele de cunoștințe instituționale.
De exemplu, un LLM bazat pe AI ar putea dezvălui care clienți sunt predispuși să plătească cu întârziere, ar putea explica de ce un anumit furnizor livrează doar miercurea sau ar putea oferi detalii despre modul în care a fost gestionată anterior o anumită problemă.
Obstacole în adoptarea AI în lanțul de aprovizionare.
Deși viitorul arată promițător pentru AI în lanțul de aprovizionare, este important să fim conștienți de obstacolele și constrângerile implicate.
Construirea și integrarea unui sistem software AI poate fi costisitoare și consumatoare de timp pentru companii. Nu numai că necesită un set de competențe care lipsește multor afaceri, dar implică și parcurgerea unei curbe de învățare abrupte din cauza complexității acestor sisteme.
Este dificil să găsești oameni cu experiența potrivită în date și abilități tehnice pentru a dezvolta și implementa AI, precum și pentru a gestiona capacitățile sale dinamice. În plus, pentru multe companii, costurile de recrutare și angajare a personalului suplimentar sunt prohibitive.
Dincolo de implementarea inițială, o companie trebuie să ia în considerare dacă tehnologiile alese necesită actualizări regulate, precum și modul în care compania este pregătită să furnizeze datele necesare în mod continuu.
Valorificarea puterii AI în managementul lanțului de aprovizionare.
Privind spre viitor, este evident că AI va juca un rol din ce în ce mai esențial în transformarea managementului lanțului de aprovizionare.
Prin capacitatea sa de a automatiza sarcini, de a reduce erorile și de a debloca perspective valoroase, AI are potențialul de a revoluționa modul în care operează afacerile din lanțul de aprovizionare. Avantajele pe care le oferă în optimizarea prognozei cererii, îmbunătățirea operațiunilor de depozitare, optimizarea livrării pe ultimul kilometru și ridicarea nivelului serviciului clienți fac ca această călătorie să fie una fascinantă.
Prin valorificarea puterii AI, companiile pot trece de la o abordare reactivă la una proactivă și pot deschide calea către un viitor în care managementul lanțului de aprovizionare oferă o eficiență și o rentabilitate mai mari.
Geo2 utilizează algoritmi inteligenți pentru a oferi rutare dinamică, calculând instantaneu rutele preferate în funcție de multiple constrângeri, cum ar fi condițiile de trafic și ferestrele de livrare. Pentru mai multe informații despre cum Geo2 poate contribui la transformarea managementului lanțului dumneavoastră de aprovizionare, contactați-ne sau încercați gratuit astăzi.
