5 zmian, które AI wprowadzi w logistyce i łańcuchu dostaw


Jak sztuczna inteligencja (AI) zmienia sposób przewidywania popytu i zarządzanie zapasami w branży logistycznej oraz w procesie zarządzania łańcuchem dostaw? 

To jeden z tematów jakie poruszymy w trakcie debaty pt. ”Jak sztuczna inteligencja zmienia logistykę i zarządzanie łańcuchem dostaw. Szanse i zagrożenia”, którą będę miał przyjemność moderować 19 października br. na kongresie Council of Supply Chain Management Professionals (CSCMP) w Warszawie.

Oto 5 zmian - bardziej lub mniej rewolucyjnych -, które wprowadzi AI w tym zakresie:  

1. Analiza danych makro

  • Korzyść: AI umożliwia analizę ogromnych zbiorów danych, które są niezbędne do precyzyjnego przewidywania popytu i zarządzania zapasami.
  • Przykład: Firma ZBrain oferuje platformę do automatycznego pozyskiwania danych, takich jak historia sprzedaży, bieżące poziomy zapasów, trendy rynkowe, informacje o promocjach i wskaźniki ekonomiczne z różnych źródeł. Platforma nie jest wyspecjalizowana w logistyce, ale integruje dane z różnych serwisów, aplikacji i innych platform, jak MySQL, SQL, MongoDB, Amazon AWS, Google Cloud, Azure Cloud, CRM, Google Drive, Dropbox etc. Wszystkie dane są analizowane m. in. przez ChatGPT i inne Large Language Models (LLM). Dzięki tej wielowymiarowej integracji, piszą eksperci ZBrain, "jesteśmy w stanie precyzyjnie przewidywać popyt i skutecznie wspierać rozwój biznesu".
  • Wiedzieć więcej: Forbes - 5 Ways AI Can Benefit Demand Forecasting And Inventory Planning2

2. Automatyczne uzupełnianie zapasów

  • Korzyść: Dzięki zaawansowanym funkcjom analizy i przewidywania, AI umożliwia przedsiębiorstwom proaktywne zarządzanie zapasami, co jest kluczowe dla utrzymania zaufania i satysfakcji klientów. Technologia ta nie tylko zwiększa efektywność operacyjną. Stanowi ona także ważny element w budowaniu trwałych relacji z klientami, którzy oczekują, że produkty będą dostępne, gdy ich potrzebują. Braki w zapasach mogą prowadzić do niezadowolenia i utraty zaufania, a to, jak wiemy, jest zawsze trudne do odzyskania.
  • Przykład: System LEAFIO AI oferuje funkcję automatycznego uzupełniania zapasów w sektorze detalicznym. Obejmuje ona automatyczne obliczanie wymagań ilościowych na zamówienie, automatyczne generowanie zamówień, automatyczne wysyłanie zamówień i kontrolowanie realizacji zamówień.
  • Wiedzieć więcej: Reliable Plant - How to Use AI for Intelligent Inventory Management4

3. Optymalizacja cen

  • Korzyść: AI pomaga w optymalizacji cen poprzez analizę danych historycznych, trendów rynkowych i innych czynników.
  • Przykład: HAVI to firma, która wprowadza innowacje, optymalizuje i zarządza łańcuchami dostaw wiodących marek. Oferuje ona wiele rozwiązań opartych na AI w obszarach zarządzania łańcuchem dostaw i logistyki, w tym optymalizację cen za pomocą analiz predykcyjnych.
  • Wiedzieć więcej: McKinsey - Succeeding in the AI supply-chain revolution6


4. Optymalizacja tras transportowych

  • Korzyść: Algorytmy generatywne mogą symulować różne scenariusze operacyjne w łańcuchu dostaw, co pozwala menedżerom lepiej zrozumieć, jak różne czynniki mogą wpłynąć na wydajność łańcucha dostaw. Może to obejmować symulację ruchu produktów, przepływów finansowych, lub nawet symulację reakcji na różne warunki rynkowe lub katastrofy naturalne.
  • Przykład: UPS, jedna z największych na świecie firm dostarczających paczki, używa zaawansowanych algorytmów AI do optymalizacji tras swoich pojazdów dostawczych. Dzięki systemowi ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation), firma może analizować mnóstwo danych w czasie rzeczywistym, takich jak warunki ruchu drogowego, pogoda, czy zamówienia od klientów, aby zminimalizować odległość i czas podróży. To prowadzi do znaczących oszczędności paliwa, redukcji emisji CO2, oraz poprawy efektywności dostaw. Ciekawostką jest fakt, iż kierowcy UPS, jeżeli nie jest to absolutnie konieczne, nie skręcają w lewo, a trasy planują tak, aby było na nich jak najwięcej skrętów w prawo. Jak się okazuje, skręt w prawo jest szybszy, zużywa mniej paliwa i jest bezpieczniejszy.
  • Przykład: Amazon wykorzystuje AI do analizy danych zakupowych, trendów rynkowych oraz innych czynników, aby przewidywać popyt na określone produkty. Za pomocą takich narzędzi, jak system predykcyjny Anticipatory Shipping, Amazon może nawet przesuwać produkty bliżej klientów przed złożeniem przez nich zamówień, co skraca czas dostawy i poprawia zadowolenie klientów.
  • Wiedzieć więcej: AIMultiple - Top 12 AI Use Cases for Supply Chain Optimization in 20238

5. Zwiększenie efektywności operacyjnej:

  • Zwiększenie efektywności operacyjnej jest jednym z kluczowych celów firm, które pragną zoptymalizować swoje procesy i zminimalizować koszty, jednocześnie zwiększając swoją zdolność do dostosowywania się do dynamicznie zmieniających się warunków rynkowych. 
  • AI umożliwia analizę danych w czasie rzeczywistym, co pozwala firmom na natychmiastowe identyfikowanie zmieniających się warunków i szybkie reagowanie na nie. Może to obejmować analizę danych o sprzedaży, poziomach zapasów, warunkach pogodowych, ruchu drogowym i innych czynnikach, które mogą wpłynąć na operacje logistyczne i łańcuch dostaw.
  • Przykłady:
  • Amazon zainwestował znaczne środki w robotykę i automatyzację swoich centrów dystrybucyjnych, co pozwoliło na znaczące zwiększenie efektywności operacyjnej.
  • TuSimple jest firmą specjalizującą się w technologii samochodów ciężarowych bezzałogowych, które mogą znacząco zwiększyć efektywność transportu i logistyki.
  • Nuro również pracuje nad autonomicznymi pojazdami dostawczymi, które mają potencjał zrewolucjonizować sposób, w jaki produkty są dostarczane do klientów, zwiększając efektywność i zmniejszając koszty operacyjne.
  • Więcej: Nexocode - Artificial Intelligence Inventory Replenishment Software9

Podsumowanie

Inwestowanie w technologie AI i automatyzację jest kluczowe dla firm logistycznych pragnących zwiększyć swoją efektywność operacyjną. Przykłady firm takich jak Amazon, TuSimple i Nuro pokazują, jak innowacje w dziedzinie automatyzacji transportu i logistyki mogą prowadzić do znaczących korzyści operacyjnych, co jest kluczowe dla utrzymania konkurencyjności na dynamicznym rynku.

🤖 Debata: "Jak sztuczna inteligencja zmienia logistykę i zarządzanie łańcuchem dostaw. Szanse i zagrożenia" 

🚀 Kongres Logistyczny organizowany przez CSCMP i Akademię Leona Koźminskiego https://lnkd.in/dMk3hTvq

📅 19 października 2023 r. 

📍 Warszawa, Hotel Arche, Aleja Krakowska 237. 

👥 Uczestnicy debaty:

Do zobaczenia na debacie! 🎉

#SztucznaInteligencja #EfektywnośćOperacyjna #AutomatyzacjaTransportu #Logistyka #ZarządzanieŁańcuchemDostaw #AnalizaDanych #AnalizaPredykcyjna #RealTimeAnalytics #InnowacjeLogistyczne #TransformacjaCyfrowa

Komentarze

Prześlij komentarz