Що таке ШІ?
ШІ — це галузь комп'ютерних наук, що описує системи, які імітують людський інтелект. Це досягається завдяки машинному або глибокому навчанню, за допомогою яких система розуміє об'єкти, аналізуючи великі обсяги даних і застосовуючи їх до конкретної проблеми чи ситуації.
Використовуючи нейронні мережі, система ШІ може аналізувати дані та застосовувати алгоритми для автономного реагування. Комп'ютерна система адаптується та діє відповідно до того, що вона вивчила та вивела з даних, без жодних прямих інструкцій.
На базовому рівні всі комп'ютери є штучно інтелектуальними. Вони діють на найпростішому рівні ШІ — реактивному ШІ. Вони передбачувано реагують на вхідні дані, не навчаючись. Прикладом можуть бути рекомендаційні системи Amazon або Netflix. Вони пропонують персоналізовані поради щодо покупок чи перегляду на основі наших попередніх дій. Вони унікальні для кожного користувача, тому їх можна вважати інтелектуальними, але вони не виконують автономних дій без попереднього програмування.
Вищим рівнем ШІ є здатність навчатися та реагувати. Використовуючи спостереження та історичні дані разом із попередньо запрограмованими інструкціями, система може робити прогнози та діяти на їх основі. Автономні транспортні засоби мають таку здатність. Вони поєднують історичні дані з даними камер і датчиків, щоб прогнозувати дії інших учасників дорожнього руху та діяти відповідно.
Безпілотні автомобілі — це приклад ШІ з обмеженою пам'яттю. Існує безліч систем, що використовують цей рівень ШІ, застосовуючи людські риси, такі як здатність аналізувати інформацію, робити висновки та приймати рішення. Вони можуть міркувати та вирішувати проблеми, навчаючись на попередньому досвіді. До них належать великі мовні моделі (GPT), чат-боти, голосові інтелектуальні технології та системи розпізнавання зображень.
Далі ШІ існує лише як концепція. Загальновизнано, що є ще два рівні ШІ. Перший описує систему, яка має додатковий емоційний інтелект і може автономно розпізнавати людські потреби, переконання та емоції, щоб розуміти їх і відповідно реагувати.
Найвищий рівень ШІ — це самоусвідомлений ШІ. Це система, настільки схожа на людину, що вона має самосвідомість і може діяти незалежно на рівні людини.
ШІ в ланцюгах постачання.
Нещодавні дослідження показують, що «ланцюги постачання з підтримкою ШІ є більш ніж на 67% ефективнішими, мають менші ризики та нижчі загальні витрати».
ШІ можна використовувати в ланцюгах постачання для підвищення ефективності та якості обслуговування клієнтів, економії коштів і підвищення задоволеності клієнтів, одночасно навчаючись, удосконалюючи та оптимізуючи процеси постачання.
Прогнозування попиту та управління запасами.
Один із найбільш перспективних напрямків використання ШІ в ланцюгах постачання — це покращення прогнозування попиту. Аналізуючи великі обсяги даних, компанії можуть використовувати ШІ для підвищення точності своїх прогнозів. Це можуть бути як внутрішні історичні дані компанії, так і зовнішня інформація та досвід.
ШІ може використовувати аналіз даних у реальному часі та прогнозну аналітику для прийняття рішень щодо запасів. Завдяки оптимізованому управлінню запасами через прогнозування попиту на основі ШІ, компанії можуть зменшити кількість випадків дефіциту товарів, одночасно передбачаючи сплески попиту та забезпечуючи достатню наявність запасів.
Уявіть, що ви можете точно передбачити, скільки і яких товарів клієнти купуватимуть наступного місяця або навіть наступного року. Точність цих прогнозів дозволяє як економити, так і заробляти гроші, але це залежить від величезної кількості факторів: ринкових тенденцій, чисельності населення, демографії, погоди, економічних чинників, політики, доступності матеріалів тощо. Тільки складна програма ШІ може проаналізувати та змоделювати достатньо даних, щоб зробити це правильно.
Використовуючи ШІ, дистриб'ютор може передбачити порядок надходження та відвантаження товарів зі складу і використовувати цю інформацію для найбільш доцільного зберігання товарів. Наприклад, товари, що швидко рухаються і часто запитуються, можна розмістити ближче до зон пакування та відправлення, щоб мінімізувати переміщення персоналу на складі. Ті, що рухаються повільніше, можна розмістити у менш доступних місцях — наприклад, на верхніх стелажах або найдалі від зони пакування.
Завдяки покращеним прогнозам компанії можуть звільнити складські площі та зменшити обсяг коштів, заморожених у запасах. Використання алгоритмів ШІ для прогнозування попиту може заощадити мільйони для компаній. Це особливо важливо для будь-якого бізнесу, що працює з низькою маржею, наприклад, у сфері FMCG.
На складі.
На складі системи з підтримкою ШІ можуть використовувати комп'ютерний зір для перевірки товарів. Не гірше, а можливо, навіть краще за людину, ці системи можуть виявляти дефекти виробництва та збірки. Використовуючи їх безпосередньо на виробничій лінії, можна вилучати браковані вироби ще до того, як вони потраплять на полиці складу.
Для компаній, що виробляють і розповсюджують дорогі товари, ШІ може заощадити кошти, обмежуючи кількість повернень через дефекти. А для тих, хто покладається на суворі процедури безпеки, впровадження тестування на основі ШІ може запобігти нещасним випадкам і зберегти репутацію.
Використовуючи розумні датчики та історичні дані, ШІ також може прогнозувати, коли обладнання може вийти з ладу. Це гарантує правильне планування технічного обслуговування та запобігання будь-яким проблемам. Це застосовно до всіх видів складського обладнання: від навантажувачів до роботизованих маніпуляторів, конвеєрів та іншої спеціалізованої техніки для обробки матеріалів.
Автономні мобільні роботи (AMR) також іноді працюють на базі ШІ. Ті, що керуються ШІ, використовують датчики, щоб уникати зіткнень зі стелажами, транспортними засобами чи працівниками, і використовують дані для пошуку найкоротших або найшвидших маршрутів на об'єкті.
Логістика та транспортування.
ШІ має величезний потенціал для трансформації логістики та доставки «останньої милі».
Використовуючи ШІ, компанії можуть покращити оптимізацію завантаження, застосовуючи дані, що прогнозують кількість замовлень та їх обсяги. Це дозволить скоротити кількість поїздок, обмежуючи кількість необхідних транспортних засобів та водіїв. Інша економія витрат завдяки ШІ досягається через прогнозне технічне обслуговування, що гарантує, що транспортні засоби завжди справні та вчасно обслуговуються.
Планування маршрутів вже виграє від технологій ШІ. Складні алгоритми даних можуть генерувати найефективніші маршрути, аналізуючи дорожній рух, дорожні роботи, погодні умови та точки доставки. Вони можуть передбачати, як трафік може змінюватися залежно від дня тижня чи часу доби.
Для доставки «останньої милі» низка компаній стала піонерами у використанні дронів, автономних вантажівок та автономних транспортних засобів для доставки. Ці засоби можуть підвищити безпеку, зменшити витрати на транспортування та прискорити доставку.
Обслуговування клієнтів у ланцюгах постачання.
ШІ використовується в обслуговуванні клієнтів у ланцюгах постачання для полегшення та покращення комунікації. Використовуючи великі мовні моделі (LLM) — технологію, що лежить в основі ChatGPT, — чат-боти можуть спілкуватися природною мовою, робити висновки, відповідати на запитання та вирішувати проблеми клієнтів.
Окрім переваг для клієнтського сервісу, LLM можна навчити на величезних обсягах внутрішніх даних компанії, таких як електронні листи, нотатки з нарад та інші документи. Тут мета може полягати у відповідях на внутрішні запити або заповненні прогалин в інституційних знаннях.
Наприклад, LLM на базі ШІ може виявити, які клієнти схильні платити із запізненням, пояснити, чому певний постачальник здійснює доставку лише по середах, або надати деталі про те, як вирішувалася подібна проблема раніше.
Перешкоди для впровадження ШІ в ланцюгах постачання.
Хоча майбутнє ШІ в ланцюгах постачання виглядає перспективним, важливо усвідомлювати наявні перешкоди та обмеження.
Створення та інтеграція програмного забезпечення на базі ШІ може бути дорогою та тривалою для компаній. Це не лише вимагає навичок, яких бракує багатьом підприємствам, але й передбачає подолання крутої кривої навчання через складність цих систем.
Важко знайти людей із відповідним досвідом роботи з даними та технічними навичками для розробки та впровадження ШІ, а також для управління його динамічними можливостями. Крім того, для багатьох компаній витрати на найм та утримання додаткового персоналу є надмірними.
Окрім початкового впровадження, компанія також повинна враховувати, чи потребують обрані технології регулярних оновлень, а також чи готова компанія забезпечувати постійні вхідні дані, необхідні для роботи системи.
Використання потужності ШІ в управлінні ланцюгами постачання.
Зазираючи вперед, стає очевидним, що ШІ відіграватиме все більш важливу роль у трансформації управління ланцюгами постачання.
Завдяки здатності автоматизувати завдання, зменшувати кількість помилок і відкривати цінні інсайти, ШІ має потенціал революціонізувати роботу компаній у сфері ланцюгів постачання. Переваги, які він пропонує в оптимізації прогнозування попиту, вдосконаленні складських операцій, покращенні доставки «останньої милі» та підвищенні якості обслуговування клієнтів, роблять цей шлях захопливим.
Використовуючи потужність ШІ, компанії можуть перейти від реактивного до проактивного підходу та відкрити майбутнє, де управління ланцюгами постачання забезпечує більшу ефективність та економічну вигоду.
Geo2 використовує інтелектуальні алгоритми для забезпечення динамічної маршрутизації, миттєво розраховуючи оптимальні маршрути з урахуванням багатьох обмежень, таких як умови дорожнього руху та вікна доставки. Щоб дізнатися більше про те, як Geo2 може допомогти у трансформації вашого управління ланцюгами постачання, зв'яжіться з нами або спробуйте безкоштовно вже сьогодні.
