چگونه هوش مصنوعی می‌تواند بر زنجیره تامین و لجستیک تاثیر بگذارد؟

صنایع متعددی به دلیل پتانسیل تحول آفرین این فناوری، استفاده از هوش مصنوعی را پذیرفته‌اند. 

در زمینه زنجیره تامین و تدارکات، بسیاری از شرکت‌ها راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را برای افزایش کارایی گردش کار خود و غلبه بر پیچیدگی‌های مربوط به مدیریت جابجایی کالا از شرکت‌ها به مصرف‌کننده نهایی بررسی کرده‌اند.

همانطور که در گزارش سال 2021 توسط گارتنر، یک شرکت تحقیقاتی و بینش داده مشخص شده است، پیش بینی می‌شود 50 درصد از سازمان های زنجیره تامین تا سال 2024 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 2020 به دنبال ظهور همه‌گیری COVID-19 به شدت افزایش یافت. پس از بحران جهانی بهداشت که اقتصادها را مختل کرد، تولید را متوقف کرد و منجر به رفتار نامنظم مصرف‌کننده شد، شروع این همه‌گیری چالش‌های بی‌سابقه‌ای را برای سازمان‌های زنجیره تامین در سراسر جهان به همراه داشت. 

وضعیت به سرعت در حال توسعه باعث شد بسیاری از اپراتورهای زنجیره تامین با سطح بی سابقه ای از عدم قطعیت دست و پنجه نرم کنند زیرا مدل های مدیریت زنجیره تامین متعارف طولانی مدت برای مقابله با مقیاس و پیچیدگی اختلالات کافی نبودند.

این مخمصه سازمان های زنجیره تامین را در سراسر صنایع مجبور کرد به دنبال ابزارها و فناوری های نوآورانه تر باشند. در نتیجه، تعداد قابل توجهی از آنها به دلیل مزایای این فناوری به راه‌حل‌های هوش مصنوعی روی آوردند.

افزایش پیش‌بینی تقاضا با راه‌حل‌های تحلیل پیش‌بینی‌کننده هوش مصنوعی

پیش‌بینی تقاضا، پیش‌بینی‌پذیری و برنامه‌ریزی منابع را افزایش می‌دهد، که به نوبه خود به سازمان‌های زنجیره تامین و لجستیک در حفظ تعادل ظریف بین تقاضا و عرضه مصرف‌کننده کمک می‌کند.

فناوری هوش مصنوعی در پیش بینی تقاضا با استخراج بینش از مخازن گسترده داده ها برتری دارد. برخی از ابزارهای پیش‌بینی هوش مصنوعی داده‌های بزرگ و شبکه‌های عصبی مصنوعی برای اعمال مدل‌های علم داده و استخراج اطلاعات مرتبط از منابع متعددی طراحی شده‌اند که شامل سوابق فروش گذشته، تراکنش‌های مشتری، اشاره‌های رسانه‌های اجتماعی و شاخص‌های اقتصادی رایج است.

علاوه بر این، از این ابزارها می توان برای تسهیل همکاری بهتر بین شرکای زنجیره تامین با اجازه دادن به داده های پیش بینی تقاضا برای به اشتراک گذاشتن با تامین کنندگان استفاده کرد. چنین قابلیت هایی به کسب و کارها کمک می کند تا برنامه های تولید و برنامه های تحویل را برای ایجاد یک سیستم زنجیره تامین هماهنگ بهینه کنند. این جنبه به نفع سازمان های زنجیره تامین است که آنها را قادر می سازد تا به سرعت به نوسانات تقاضا پاسخ دهند.

سطح بالاتر پیش‌بینی‌پذیری همچنین به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا موجودی انبار را به حداقل برسانند، سطح موجودی را بهینه کنند و موجودی اضافی را کاهش دهند، که منجر به مدیریت بهتر موجودی، صرفه‌جویی در هزینه بیشتر و رضایت مشتری بهتر می‌شود.

استفاده از هوش مصنوعی در اتوماسیون انبار

ربات‌های هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در زنجیره تامین و انبارهای تدارکات برای خودکارسازی طیف وسیعی از وظایف، از جمله چیدن، بسته‌بندی و پر کردن مجدد استفاده می‌شوند. 

روبات‌های متحرک مستقل (AMR) در حال تبدیل شدن به ابزار محبوب‌تری هستند که در انبارهای زنجیره تامین در سراسر جهان استفاده می‌شود. 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 ماشین، بینایی کامپیوتری و همجوشی حسگرها می‌توانند وظایف پیچیده را به طور موثر انجام دهند.

علاوه بر این، AMRها توانایی تطبیق با تغییر تنظیمات انبار و تقاضاهای عملیاتی را دارند. در محیط‌هایی که ربات‌های هوش مصنوعی می‌توانند به طور مشترک در کنار کارگران انسانی کار کنند، این هم‌افزایی به انسان‌ها اجازه می‌دهد تا روی کارهای پیچیده‌تری که نیازمند خلاقیت انسانی و مهارت‌های حل مسئله هستند، تمرکز کنند، در حالی که ربات‌ها وظایف تکراری و پیش پاافتاده را انجام می‌دهند.

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

هوش مصنوعی برای کنترل کیفیت

ظهور حسگرها و ابزارهای تحلیلی مجهز به هوش مصنوعی، انقلابی در کنترل کیفیت در زنجیره تامین و شرکت‌های لجستیک ایجاد کرده است، زیرا فناوری‌های هوش مصنوعی می‌توانند کیفیت محصول را نظارت کرده و نقص‌ها را در زمان واقعی شناسایی کنند و اطمینان حاصل کنند که محصولات قبل از رسیدن به مشتریان، بالاترین استانداردها را دارند.

به عنوان مثال، برخی از حسگرها قادر به تشخیص خراش، ترک و فرورفتگی در محصولات هستند، در حالی که برخی دیگر برای بررسی علائم نادرست یا اجزای گم شده برنامه ریزی شده اند. برخی از مدل‌های هوش مصنوعی نگهداری پیش‌بینی‌کننده نیز برای ارزیابی استفاده از محصول و ارائه برنامه‌های تعمیر و نگهداری توصیه‌شده بر اساس طیف گسترده‌ای از روندهای استفاده استفاده می‌شوند.

در حمل و نقل، از حسگرهای مجهز به هوش مصنوعی می توان برای نظارت بر وضعیت محصولات استفاده کرد. به عنوان مثال، حسگرهای هوش مصنوعی در اینترنت اشیا (IoT) را می‌توان برای تشخیص تغییرات دما و رطوبت استفاده کرد تا اطمینان حاصل شود که کالاهای فاسد شدنی در دمای مناسب نگهداری می‌شوند.

کسب و کارها با استفاده از حسگرهای مجهز به هوش مصنوعی در زنجیره تامین و فرآیندهای لجستیکی می‌توانند اطمینان حاصل کنند که فقط محصولات با کیفیت بالا به دست مشتریان خود می‌رسند. این نه تنها رضایت مشتری را افزایش می‌دهد، بلکه از اعتبار برندها نیز محافظت می‌کند.

هوش مصنوعی می‌تواند برای ساده کردن فرآیندهای تدارکات استفاده شود

هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که با خودکار کردن بسیاری از کارهای خسته کننده، یک تغییر دهنده بازی در ساده کردن فرآیندهای تدارکات باشد. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند برای خودکارسازی پردازش فاکتور با کمک به شرکت‌ها برای اعتبارسنجی داده‌های فاکتور استفاده شود. 

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

علاوه بر عملکردهای مرتبط با فاکتور، هوش مصنوعی می تواند برای تجزیه و تحلیل داده های گذشته و شناسایی الگوها و روندهایی که خطرات و مسائل بالقوه در فرآیندهای تدارکات را نشان می دهد، برنامه ریزی شود. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می تواند برای شناسایی مشکلات عملکرد تامین کننده یا نقض انطباق استفاده شود. چنین رویکردی به جلوگیری از موقعیت های مشکل ساز به طور پیشگیرانه و افزایش بهینه سازی فرآیند کمک می کند.برخی از شرکت ها در حال حاضر از قدرت هوش مصنوعی و فناوری بلاکچین برای ایجاد سیستم های تدارکات پایگاه داده توزیع شده ایمن تر و شفاف‌تر استفاده می‌کنند.

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 صنایع لجستیک از طرق مختلف متحول کند.

یکی از آنها امکان ردیابی سفارشات در زمان واقعی است. این قابلیت می تواند به مشتریان کمک کند تا از وضعیت و موقعیت محموله های خود مطلع شوند و شفافیت و آرامش خاطر را برای آنها فراهم کند.

علاوه بر این، راه‌حل‌های هوش مصنوعی مبتنی بر پردازش زبان طبیعی (NLP) را می‌توان برای خودکارسازی وظایف خدمات مشتری استفاده کرد و بار نمایندگان انسانی را کاهش داد. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند برای پاسخ دادن به سؤالات متداول (FAQ) به کار گرفته شود و عوامل انسانی را آزاد کند تا روی کارهای پیچیده‌تر تمرکز کنند، به‌ویژه کارهایی که نیاز به ورودی یا تخصص انسانی دارند.

این قابلیت ها نه تنها زمان پاسخگویی به سوالات مشتری را بهبود می بخشد، بلکه منجر به رضایت بیشتر مشتری نیز می شود.

هوش مصنوعی در مدیریت حمل و نقل و بهینه سازی مسیر

در زمینه زنجیره تامین و لجستیک، هوش مصنوعی می‌تواند برای تجزیه و تحلیل داده ها و شناسایی الگوها برای 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 مسیرها برای تحویل استفاده کنند. از چنین قابلیت‌های هوش مصنوعی می‌توان برای کاهش ناراحتی‌های ناشی از عواملی مانند تراکم ترافیک، به‌ویژه در زمان‌های اوج ترافیک استفاده کرد و در نتیجه زمان تحویل را کاهش داد.

همچنین انتظار می‌رود هوش مصنوعی به روش‌های دیگری بر صنعت تأثیر بگذارد. به عنوان مثال، تحلیلگران صنعت پیش‌بینی می‌کنند که استفاده از کامیون های خودران که بر این فناوری تکیه دارند در آینده نزدیک افزایش خواهد یافت. انتظار می رود که تغییر به دلیل تلاقی عوامل 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 و کمبود رانندگان ماهر کامیون وجود دارد. به گفته کارشناسان، این فناوری با پیشرفت و قابل اعتمادتر شدن به گزینه ای جذاب برای مشاغل تبدیل خواهد شد.

البته، نمی توان دقیقاً مشخص کرد که چه زمانی کامیون های خودران به جریان اصلی تبدیل می شوند. با این حال، استانداردهای ایمنی گسترده ای باید قبل از پذیرش انبوه رعایت شود.

آینده هوش مصنوعی در زنجیره تامین و تدارکات

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

استفاده از هوش مصنوعی در زنجیره تامین و لجستیک این پتانسیل را دارد که به شدت نحوه توزیع، جابجایی و حمل اقلام را در آینده تغییر دهد. اتوماسیون، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و سایر فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی تعدادی از فرآیندهای مرتبط با زنجیره تامین قرار گرفته‌اند. 

این پیشرفت‌ها ممکن است منجر به بهبود پیش‌بینی تقاضا، ردیابی لحظه‌ای حمل و نقل و بهینه‌سازی مسیر خودرو، علاوه بر بهبود مدیریت موجودی شود.

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