چگونه هوش مصنوعی بر زنجیره تامین و لجستیک تاثیر می گذارد

آینده هوش مصنوعی در زنجیره تامین و تدارکات

هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که با افزایش کارایی و کاهش هزینه های عملیاتی، زنجیره تامین و بخش لجستیک را متحول کند.

استفاده از هوش مصنوعی در زنجیره تامین و تدارکات این پتانسیل را دارد که در آینده نحوه توزیع، مدیریت و حمل و نقل کالاها را به طرز چشمگیری تغییر دهد. اتوماسیون، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و سایر فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی بسیاری از فرآیندهای مرتبط با زنجیره تامین به کار گرفته شده‌اند.

این پیشرفت‌ها پتانسیل بهبود مدیریت موجودی و همچنین پیش‌بینی تقاضا، ردیابی لحظه‌ای محموله و بهینه‌سازی مسیر خودرو را دارند.

علاوه بر این، هوش مصنوعی می تواند هزینه های عملیاتی را کاهش دهد، ناکارآمدی ها را شناسایی کند و پاسخگویی کلی مشتری را بهبود بخشد. ادغام هوش مصنوعی در زنجیره تامین و عملیات لجستیک نویدبخش افزایش کارایی، کاهش ضایعات و پاسخگویی بهتر به تقاضاهای در حال تغییر بازار مدرن در حال تحول است.

هوش مصنوعی در مدیریت حمل و نقل و بهینه سازی مسیر

در زمینه زنجیره تامین و لجستیک، هوش مصنوعی می تواند برای تجزیه و تحلیل داده ها، شناسایی الگوها و تعیین مسیرهای حمل و نقل مناسب استفاده شود.

راه‌حل‌های هوش مصنوعی می‌توانند از داده‌های بی‌درنگ، مانند ترافیک و شرایط آب و هوایی غالب، برای شناسایی کارآمدترین مسیرهای تحویل استفاده کنند. چنین قابلیت‌های هوش مصنوعی می‌تواند ناراحتی‌ها را کاهش داده و زمان تحویل ناشی از عواملی مانند تراکم ترافیک را به‌ویژه در ساعات اوج ترافیک کاهش دهد.

انتظار می‌رود هوش مصنوعی به روش‌های دیگری نیز بر صنعت تأثیر بگذارد. به عنوان مثال، تحلیلگران صنعت افزایش استفاده از کامیون های خودران را که از این فناوری بهره می برند در آینده نزدیک پیش بینی می کنند. انتظار می رود این تحول به دلیل ترکیبی از عوامل مختلف رخ دهد.

یکی از عوامل این است که فناوری پشت وسایل نقلیه به سرعت در حال پیشرفت است، در حالی که تقاضا برای حمل و نقل بار در حال افزایش است و کمبود رانندگان کامیون ماهر وجود دارد. با پیشرفت و قابل اعتمادتر شدن فناوری، کارشناسان می گویند که به گزینه ای جذاب برای مشاغل تبدیل خواهد شد.

البته نمی توان دقیقا مشخص کرد که چه زمانی کامیون های خودران به جریان اصلی تبدیل می شوند. با این حال، قبل از اینکه در مقادیر زیاد مورد استفاده قرار گیرد، باید استانداردهای ایمنی گسترده ای را رعایت کند.

کاربردهای هوش مصنوعی در زنجیره تامین و تدارکات برای تجربه بهتر مشتری

هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که خدمات مشتری را در زنجیره تامین و صنعت لجستیک از طرق مختلف متحول کند.

یکی از آنها فعال کردن ردیابی سفارشات در زمان واقعی است. این ویژگی به مشتریان این امکان را می دهد که از وضعیت و مکان محموله های خود مطلع شوند و شفافیت و آرامش خاطر را فراهم می کند.

علاوه بر این، راه‌حل‌های هوش مصنوعی مبتنی بر پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌تواند برای خودکارسازی وظایف خدمات مشتری و کاهش بار بر روی عوامل انسانی استفاده شود. به عنوان مثال، استقرار هوش مصنوعی برای پاسخ به سؤالات متداول (FAQ) به عوامل انسانی اجازه می دهد تا روی کارهای پیچیده تر، به ویژه کارهایی که نیاز به ورودی یا تخصص انسانی دارند، تمرکز کنند.

این ویژگی ها نه تنها زمان پاسخگویی به سوالات مشتری را کاهش می دهد، بلکه رضایت مشتری را نیز بهبود می بخشد.

استفاده از هوش مصنوعی می تواند فرآیند تدارکات را ساده کند

هوش مصنوعی می‌تواند با خودکار کردن بسیاری از کارهای طاقت‌فرسا، در ساده‌سازی فرآیند تدارکات، بازی را تغییر دهد. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند برای خودکارسازی پردازش فاکتور با اجازه دادن به کسب‌وکارها برای اعتبارسنجی داده‌های فاکتور استفاده شود.

علاوه بر این، هوش مصنوعی همچنین می تواند برای هشدار به مدیران تامین کننده در مورد فاکتورهای معلق و اطمینان از پردازش به موقع فاکتورها استفاده شود. علاوه بر این، قابلیت های هوش مصنوعی را می توان برای ایجاد سفارشات خرید و نظارت بر پیشرفت آنها گسترش داد. این سطح از اتوماسیون می تواند به طور قابل توجهی زمان و تلاش صرف شده برای این وظایف را کاهش دهد.

علاوه بر عملکردهای مرتبط با فاکتور، هوش مصنوعی می تواند برای تجزیه و تحلیل داده های تاریخی و شناسایی الگوها و روندهایی که خطرات یا مسائل بالقوه در فرآیند تدارکات را نشان می دهد برنامه ریزی شود. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می تواند برای شناسایی مشکلات عملکرد تامین کننده یا عدم انطباق استفاده شود. چنین رویکردی به جلوگیری از موقعیت های مشکل ساز و افزایش بهینه سازی فرآیند کمک می کند.

برخی از شرکت ها در حال حاضر از قدرت هوش مصنوعی و فناوری بلاک چین برای ایجاد سیستم های تدارکات پایگاه داده ایمن تر، شفاف تر و غیرمتمرکز استفاده می کنند.

هوش مصنوعی برای کنترل کیفیت

ظهور حسگرها و ابزارهای تحلیلی مجهز به هوش مصنوعی، کنترل کیفیت را برای زنجیره‌های تامین و شرکت‌های لجستیک متحول کرده است. فناوری هوش مصنوعی می‌تواند کیفیت محصول را کنترل کند و نقص‌ها را در زمان واقعی تشخیص دهد و اطمینان حاصل کند که محصولات قبل از رسیدن به مشتریان، بالاترین استانداردها را دارند.

به عنوان مثال، برخی از حسگرها می توانند خراش، ترک و فرورفتگی روی محصولات را تشخیص دهند، در حالی که برخی دیگر به گونه ای برنامه ریزی شده اند که نشانه های نادرست یا قطعات از دست رفته را بررسی کنند. برخی از مدل‌های هوش مصنوعی تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده نیز برای ارزیابی استفاده از محصول و ایجاد برنامه‌های تعمیر و نگهداری توصیه شده بر اساس روند استفاده گسترده استفاده می‌شوند.

در حمل و نقل می توان از حسگرهای مجهز به هوش مصنوعی برای نظارت بر وضعیت محصولات استفاده کرد. به عنوان مثال، حسگرهای هوش مصنوعی در اینترنت اشیا (IoT) می‌توانند برای تشخیص تغییرات دما و رطوبت برای نگهداری مواد غذایی تازه در دمای مناسب استفاده شوند.

شرکت ها با استفاده از حسگرهای مجهز به هوش مصنوعی در سراسر زنجیره تامین و فرآیندهای لجستیکی می توانند اطمینان حاصل کنند که فقط محصولات با کیفیت بالا به دست مشتریان خود می رسند. این نه تنها رضایت مشتری را افزایش می دهد، بلکه از اعتبار برند شما نیز محافظت می کند.

استفاده از هوش مصنوعی در اتوماسیون انبار

ربات‌های هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در زنجیره‌های تامین و انبارهای توزیع برای خودکارسازی کارهای مختلف مانند چیدن، بسته‌بندی و تکمیل استفاده می‌شوند.

روبات‌های متحرک مستقل (AMR) ابزاری هستند که به طور فزاینده‌ای در انبارهای زنجیره تامین در سراسر جهان مورد استفاده قرار می‌گیرند. این به این دلیل است که آنها می توانند به طور مستقل با راهنمایی یا مداخله کمی انسانی عمل کنند. این روبات ها با ترکیب هوش مصنوعی و فناوری های پیشرفته مانند یادگیری ماشینی، بینایی کامپیوتری و همجوشی حسگرها می توانند وظایف پیچیده ای را به طور موثر انجام دهند.

علاوه بر این، AMR توانایی انطباق با تغییرات در پیکربندی انبار و نیازهای عملیاتی را دارد. در محیطی که ربات‌های هوش مصنوعی می‌توانند به طور مشترک با کارگران انسانی کار کنند، این هم‌افزایی به انسان‌ها اجازه می‌دهد تا روی کارهای پیچیده‌تری که نیازمند خلاقیت انسانی و مهارت‌های حل مسئله هستند، و روبات‌ها برای انجام کارهای تکراری تمرکز کنند. مسئول کارهای روزانه.

چنین مشارکت های پویایی دارای پتانسیل برای به حداکثر رساندن بهره وری کارکنان و بهبود کارایی کلی عملیات انبار در زنجیره تامین و بخش لجستیک هستند.

پیش بینی تقاضا را با راه حل های تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده هوش مصنوعی افزایش دهید

پیش بینی تقاضا قابلیت پیش بینی و برنامه ریزی منابع را افزایش می دهد و به سازمان های زنجیره تامین و تدارکات اجازه می دهد تعادل ظریف بین تقاضا و عرضه مصرف کننده را حفظ کنند.

فناوری هوش مصنوعی در پیش بینی تقاضا با استخراج بینش از مخازن داده های گسترده برتری دارد. برخی از ابزارهای پیش‌بینی هوش مصنوعی داده‌های بزرگ و شبکه‌های عصبی مصنوعی، مدل‌های علم داده را برای استخراج اطلاعات مرتبط از منابع متعدد، مانند سوابق فروش گذشته، تراکنش‌های مشتری، ذکر رسانه‌های اجتماعی و شاخص‌های رایج اقتصادی به کار می‌گیرند.

علاوه بر این، این ابزار همچنین می تواند برای تقویت همکاری بین شرکای زنجیره تامین با اجازه دادن به داده های پیش بینی تقاضا برای به اشتراک گذاشته شدن با تامین کنندگان مورد استفاده قرار گیرد. چنین ویژگی هایی به شرکت ها کمک می کند تا برنامه های تولید و برنامه های تحویل را بهینه کنند و یک سیستم زنجیره تامین هماهنگ ایجاد کنند. این جنبه به نفع سازمان های زنجیره تامین است که به آنها اجازه می دهد به سرعت به نوسانات تقاضا پاسخ دهند.

سطح بالاتری از پیش‌بینی‌پذیری همچنین به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا موجودی انبار را به حداقل برسانند، سطح موجودی را بهینه کنند، و مازاد موجودی را کاهش دهند، که منجر به بهبود مدیریت موجودی، کاهش هزینه‌ها و افزایش رضایت مشتری می‌شود.

استفاده از هوش مصنوعی در زنجیره تامین

بسیاری از صنایع استفاده از هوش مصنوعی را به دلیل پتانسیل تحول آفرین آن پذیرفته اند.

در زمینه زنجیره تامین و لجستیک، بسیاری از شرکت‌ها به دنبال راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای افزایش کارایی گردش کار و غلبه بر پیچیدگی‌های مربوط به مدیریت انتقال کالا از کسب‌وکار به مصرف‌کننده نهایی هستند.

همانطور که در گزارش سال ۲۰۲۱ از شرکت تحقیقاتی و تجزیه و تحلیل داده Gartner مشخص شده است، انتظار می رود ۵۰٪ از سازمان های زنجیره تامین تا سال ۲۰۲۴ روی هوش مصنوعی و برنامه های تحلیلی سرمایه گذاری کنند.

با نگاهی به چگونگی شروع این روند، نیاز به هوش مصنوعی در زنجیره تامین در سال ۲۰۲۰ به دنبال ظهور بیماری همه گیر کروناویروس (COVID-19) به شدت افزایش یافت. پس از بحران بهداشت جهانی که اقتصادها را مختل کرد، تولید را متوقف کرد و باعث رفتار غیرعادی مصرف کننده شد، شروع این بیماری همه گیر چالش های بی سابقه ای را برای سازمان های زنجیره تامین در سراسر جهان ایجاد کرد.

وضعیت به سرعت در حال تحول ثابت کرده است که مدل های قدیمی مدیریت زنجیره تامین سنتی برای مقابله با مقیاس و پیچیدگی اختلال کافی نیستند و بسیاری از اپراتورهای زنجیره تامین را با سطوح بی سابقه ای از عدم قطعیت مواجه می کند.

این مخمصه سازمان های زنجیره تامین را در تمام صنایع مجبور کرده است تا ابزارها و فناوری های نوآورانه تری را کشف کنند. در نتیجه، تعداد قابل توجهی از شرکت ها به دلیل مزایای این فناوری به راه حل های هوش مصنوعی روی آورده اند.