I løpet av de siste årene har den økende sofistikeringen av kunstig intelligens brakt enestående nivåer av presisjon, effektivitet og innovasjon til forsyningskjedestyring. Det omformer måten oppgavene utføres på, data administreres og kundeservice leveres.
Fremtiden til AI i forsyningskjeden er enda mer spennende. For merker og forhandlere er ikke bare synlighet lenger nok. De vil vite mer enn hva som skjedde tidligere, eller til og med hva som skjer nå. De ønsker å kunne forutsi fremtiden, så nøyaktig og så raskt som mulig, ettersom de streber etter å balansere tilbud og etterspørsel samtidig som de overgår kundenes forventninger.
Følgende er tre nøkkelområder hvor AI er satt til å ha en betydelig innvirkning på forsyningskjedeindustrien.
Lager og transport
Smartere rutebeslutninger. AI-algoritmer har allerede vist seg å bidra til å effektivisere leveringsruter, kutte kostnader og øke kundetilfredsheten. I stand til å lære av data og tilbakemeldinger, blir systemet enda smartere når det gjelder å bestemme minst mulig reisetid og drivstofforbruk, og tar hensyn til variabler som trafikk, vær, leveringsplaner, bygningsoppsett og kjøretøykapasitet.
Inventar og bevegelse. En av de kritiske aspektene ved lagerstyring er å optimalisere bevegelsen av varer innenfor anlegget. AI-algoritmer tar hensyn til faktorer som produktetterspørsel, lageroppsett og sanntidsdata på lagernivåer. AI-drevne verktøy bruker maskinlæringsalgoritmer for å forutsi etterspørselsmønstre, slik at varehus kan forutse hvilke produkter som vil trenges oftere, og kan posisjonere dem for raskere tilgang. Slike systemer tilpasser seg kontinuerlig til skiftende forhold, og sikrer at beslutningene forblir optimale selv i dynamiske miljøer.
Analytics. I riket av forsyningskjedestyring er data konge. AI-drevet analyse gir varehus uvurderlig innsikt i deres operasjoner, noe som muliggjør datadrevet beslutningstaking. Disse verktøyene analyserer enorme mengder data generert av sensorer, radiofrekvensidentifikasjonstagger og internett-of-things-enheter på lageret.
Prediktiv analyse, for eksempel, kan forutsi lagerbehov og potensielle flaskehalser. Beskrivende analyser gir en omfattende oversikt over historiske data, og hjelper lager med å identifisere trender og forbedringsområder. Kombinasjonen av disse tilnærmingene øker ikke bare presisjonen i lagerstyring, men bidrar også til mer effektiv ressursallokering og planlegging.
AI-drevne systemer kan analysere historiske data for å forutsi etterspørselsmønstre, optimalisere lagernivåer og redusere sannsynligheten for lagerutgang. Disse fremskrittene resulterer også i jobbtransformasjoner, slik at arbeidere kan engasjere seg i mer intellektuelt stimulerende og strategiske roller, for eksempel å overvåke og optimalisere automatiserte prosesser.
Oppfylling og pakking. De siste årene har AI og automatisering revolusjonert måten oppgavene utføres på på lageret. Rutinemessige og arbeidskrevende aktiviteter, som ordreplukking, pakking og lagerstyring, blir automatisert. Systemer drevet av maskinlæringsalgoritmer kan effektivt organisere og pakke varer, noe som reduserer tiden som kreves for oppfyllelse. Disse systemene tar hensyn til faktorer som pakkestørrelse, vekt og skjørhet, for å sikre optimale pakkekonfigurasjoner, minimere plassbehovet og redusere risikoen for skade under transport.
Cross-dokker. AI algorithms can analyze a myriad of factors, including weather conditions, traffic patterns and delivery times, enabling dynamic adjustments to routing plans. This results in more responsive and adaptable cross-docking operations. AI’s ability to process vast amounts of information ensures that cross-docks can make informed decisions based on the current state of the transportation network.
Manuelle prosesser og arbeidsflyt
Skann hendelser. Manuell dataregistrering har lenge vært et arbeidskrevende og feilutsatt aspekt ved forsyningskjedestyring. Mange bedrifter i dag er fortsatt avhengige av håndskrevne tidsstempler når et produkt ankommer eller forlater et sted. Automatisert skanning akselererer ikke bare dataregistrering, men eliminerer også praktisk talt feil knyttet til manuell inntasting. Skanning tilgjengelig på alle stadier av en pall eller pakkes reise gir større konsolideringsmuligheter opp og ned i kjeden. Ved å fange og behandle data i sanntid, bidrar disse systemene til nøyaktig lagersporing, ordreoppfyllelse og generell forsyningskjedesynlighet. Plassering i sanntid videresendes direkte til interessenten via en brukervennlig applikasjon eller plattform.
Avtaleplanlegging. AI-algoritmer blir i økende grad brukt for å optimalisere avtaleplanlegging, og tar hensyn til faktorer som lagerkapasitet, overbelastning av kai, transportørtilgjengelighet og leveringsvinduer. Disse systemene kan dynamisk justere tidsplaner som svar på uforutsette hendelser, for eksempel værforstyrrelser eller trafikkforsinkelser. Ved å automatisere avtaleplanlegging kan bedrifter minimere ventetider, redusere transportkostnader og forbedre den generelle effektiviteten i forsyningskjeden.
Spor og spor-teknologi. AI-guidede spor- og sporingssystemer gir ende-til-ende-synlighet, hele veien til sluttforbrukeren. I tilfelle tilbakekalling eller kvalitetsproblem, kan bedrifter raskt spore de berørte produktene, og minimere innvirkningen på både forbrukere og den generelle forsyningskjeden.
Personlig kundeservice
Chatbots og konversasjons-AI. Kundeservicelandskapet har gjennomgått en betydelig transformasjon med integrasjonen av AI-drevne chatbots og samtale-AI. I forsyningskjedeindustrien tilbyr chatbots en skalerbar løsning for å håndtere kundehenvendelser og gi sanntidsoppdateringer. Chatbots bruker naturlig språkbehandling (NLP) og maskinlæring for å forstå og svare på kundespørsmål. Enten kunder spør om bestillingsstatus, forsendelsessporing eller produktinformasjon, kan chatbots gi umiddelbare og nøyaktige svar. Menneskelige arbeidere kan i mellomtiden fokusere på å håndtere komplekse og følelsesmessig nyanserte interaksjoner.
Feilsøking av problemer. AI identifiserer og adresserer problemer i forsyningskjeden før de eskalerer. Prediktiv analyse og maskinlæringsalgoritmer kan proaktivt identifisere potensielle forstyrrelser, for eksempel forsinkelser i transport, lagermangel eller produksjonsflaskehalser. Gjennom sanntidsdataanalyse kan AI-systemer identifisere årsaken til problemer og foreslå passende løsninger.
Forskning på krav. AI-drevne systemer kan analysere og kryssreferanser data fra flere kilder for å undersøke gyldigheten av påstander effektivt. Dette inkluderer å undersøke fraktoppføringer, lagerdata og kommunikasjonslogger for å gi en omfattende og nøyaktig forståelse av situasjonen. Ved å automatisere forskningsprosessen kan bedrifter fremskynde avgjørelsen av krav.
Jobber som dataregistrering, lagerstyring, ruting og grunnleggende analyser blir i økende grad automatisert, og frigjør menneskelige arbeidere til å fokusere på mer komplekse og strategiske roller. Men dette trenger ikke å være negativt for arbeidere innen logistikk. Selv om automatisering kan fortrenge visse jobber, skaper det samtidig nye muligheter. Fremveksten av AI har ført til fremveksten av nye roller som AI-systemtrenere, vedlikeholdsteknikere for robotsystemer og dataanalytikere som spesialiserer seg på forsyningskjedeoptimalisering.
Etter hvert som bransjen utvikler seg, er det en økende etterspørsel etter personer med ekspertise på å administrere og vedlikeholde automatiserte systemer, noe som understreker viktigheten av oppkvalifiserings- og omkompetanseprogrammer. Så mye som maskinlæring fortsetter å forbedre og tilpasse seg, vil det alltid være behov for en menneskelig berøring når følelser er involvert.
Ettersom selskaper fortsetter å omfavne disse teknologiene, posisjonerer de seg ikke bare for å møte dagens utfordringer, men også for å trives i fremtidens dynamiske og stadig utviklende landskap. Den pågående utviklingen og innføringen av kunstig intelligens i forsyningskjeden understreker dens sentrale rolle i å drive innovasjon og sikre robustheten til globale forsyningsnettverk.
Daniel Sokolovsky er administrerende direktør og medgründer av WARP.
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
- PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
- kilde: https://www.supplychainbrain.com/blogs/1-think-tank/post/38847-how-ai-and-automation-are-poised-to-revolutionize-the-supply-chain-industry
- : har
- :er
- :ikke
- :hvor
- $OPP
- a
- evne
- I stand
- Om oss
- akselererer
- adgang
- Logg inn
- Regnskap og administrasjon
- nøyaktig
- nøyaktig
- Aktiviteter
- tilpasse
- adresser
- justere
- justeringer
- Adopsjon
- fremskritt
- påvirkes
- AI
- AI-systemer
- AI-drevet
- algoritmer
- Alle
- allokering
- tillate
- tillater
- allerede
- også
- alltid
- beløp
- beløp
- an
- analyse
- analytikere
- analytics
- analysere
- og
- forutse
- Søknad
- ansettelse
- tilnærminger
- hensiktsmessig
- ER
- områder
- ankommer
- kunstig
- kunstig intelligens
- AS
- aspektet
- aspekter
- assosiert
- At
- Automatisert
- Automatisere
- Automatisering
- tilgjengelighet
- tilgjengelig
- Balansere
- basert
- grunnleggende
- BE
- blir
- bli
- vært
- før du
- være
- både
- flaskehalser
- merker
- brakte
- Bygning
- men
- by
- CAN
- Kapasitet
- fange
- Årsak
- viss
- kjede
- utfordringer
- endring
- chatbots
- sjef
- Administrerende direktør
- konsernsjef
- krav
- Med-grunnlegger
- kombinasjon
- Kommunikasjon
- Selskaper
- komplekse
- omfattende
- forhold
- lunger
- konsolidering
- forbruker
- Forbrukere
- forbruk
- fortsette
- fortsetter
- kontinuerlig
- bidra
- bidrar
- conversational
- samtale AI
- Kostnader
- skaper
- kritisk
- Gjeldende
- Nåværende situasjon
- kunde
- kundens forventninger
- Kundetilfredshet
- Kundeservice
- Kunder
- Kutt
- kutte kostnader
- skade
- dato
- dataanalyse
- dataregistrering
- data-drevet
- Beslutningstaking
- avgjørelser
- forsinkelser
- levert
- levering
- Etterspørsel
- bestemme
- Utvikling
- Enheter
- direkte
- forstyrrelser
- dock
- ikke
- ned
- tegne
- kjøring
- under
- dynamisk
- dynamisk
- lett-å-bruke
- Effektiv
- effektivitet
- effektivt
- eliminerer
- omfavne
- veksten
- følelser
- ansatt
- muliggjør
- slutt
- ende til ende
- engasjere
- forbedre
- Forbedrer
- nok
- sikre
- sikrer
- sikrer
- entry
- miljøer
- feil
- eskalere
- Selv
- Event
- hendelser
- Hver
- utvikler seg
- undersøke
- spennende
- utøvende
- Konsulent
- forventninger
- fremskynde
- ekspertise
- Facility
- faktorer
- tilbakemelding
- Noen få
- felt
- Fokus
- Til
- Varsel
- skjørhet
- Frekvens
- ofte
- fra
- Brensel
- oppfyllelse
- framtid
- Fremtiden for AI
- generert
- Global
- varer
- større
- Økende
- Håndtering
- skjedde
- Skjer
- Ha
- hjelpe
- historisk
- Hvordan
- HTTPS
- menneskelig
- Identifikasjon
- identifiserer
- identifisere
- Påvirkning
- betydning
- forbedre
- forbedring
- in
- inkluderer
- Inkludert
- stadig
- individer
- industri
- informasjon
- informert
- Innovasjon
- inngang
- forespørsler
- innsikt
- f.eks
- instant
- instrumental
- integrering
- Intelligens
- interaksjoner
- inn
- uvurderlig
- inventar
- beholdningsdata
- Inventory Management
- undersøke
- involvert
- utstedelse
- saker
- IT
- varer
- DET ER
- Jobb
- Jobb
- reise
- jpg
- nøkkel
- Nøkkelområder
- konge
- Vet
- landskap
- Språk
- Siste
- Layout
- LÆRE
- læring
- minst
- Led
- nivåer
- sannsynligheten
- plassering
- logistikk
- Lang
- lenger
- maskin
- maskinlæring
- opprettholde
- vedlikehold
- gjøre
- fikk til
- ledelse
- administrerende
- håndbok
- mange
- Kan..
- Mellomtiden
- Møt
- bare
- minimere
- minimere
- mer
- bevegelse
- mye
- flere
- myriade
- Naturlig
- Naturlig språk
- Natural Language Processing
- Trenger
- nødvendig
- behov
- negativ
- nettverk
- nettverk
- Ny
- nlp
- Nei.
- nå
- of
- tilby
- Offiser
- on
- pågående
- bare
- Drift
- Muligheter
- optimal
- optimalisering
- Optimalisere
- optimalisere
- or
- rekkefølge
- samlet
- overser
- oversikt
- Pakk med deg
- pakke
- mønstre
- utført
- plukking
- sentral
- planlegging
- planer
- plattform
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- klar
- posisjon
- mulig
- potensiell
- powered
- Precision
- forutsi
- prediktiv
- Prediktiv Analytics
- tidligere
- problemer
- prosess
- Prosesser
- prosessering
- Produkt
- Produktinformasjon
- Produksjon
- Produkter
- programmer
- beviste
- gi
- gi
- kvalitet
- spørsmål
- raskere
- radio
- heve
- raskt
- ekte
- sanntids
- sanntidsdata
- riket
- nylig
- poster
- redusere
- redusere
- avhengige
- forbli
- påkrevd
- forskning
- omforming
- resiliens
- reskilling
- oppløsning
- ressurs
- Svare
- svar
- svar
- responsive
- resultere
- Resultater
- forhandlere
- Revolusjonere
- revolusjonerer
- Rise
- Risiko
- Rolle
- roller
- root
- ruter
- rutine
- ruting
- s
- tilfredshet
- skalerbar
- skanning
- planlegging
- sensorer
- tjeneste
- sett
- Levering
- mangel
- signifikant
- samtidig
- situasjon
- Størrelse
- smartere
- So
- løsning
- Solutions
- raffinement
- Kilder
- Rom
- spesialisert
- Scene
- interessent
- Tilstand
- status
- Still
- Strategisk
- effektivisere
- streber
- slik
- foreslår
- levere
- Tilbud og etterspørsel
- forsyningskjeden
- leverandørkrav
- Optimalisering av forsyningskjede
- Forsyningskjedens synlighet
- raskt
- system
- Systemer
- Ta
- ta
- oppgaver
- Technologies
- Teknologi
- enn
- Det
- De
- Fremtiden
- deres
- Dem
- seg
- Der.
- Disse
- de
- denne
- tre
- Thrive
- Gjennom
- tid
- ganger
- til
- i dag
- verktøy
- berøre
- spore
- spor
- Sporing
- trafikk
- Transformation
- transformasjoner
- transitt
- transport
- reiser
- Trender
- gått
- underst
- forstå
- forståelse
- uforutsett
- enestående
- oppdateringer
- upskilling
- bruke
- enorme
- kjøretøy
- av
- nesten
- synlighet
- vente
- ønsker
- Warehouse
- lagerstyring
- Vei..
- Vær
- vekt
- Hva
- når
- om
- hvilken
- mens
- vil
- vinduer
- med
- innenfor
- arbeidere
- år
- zephyrnet