2025. 01. 29. - 08:45
Globális hiányok - Segíthet a mesterséges intelligencia az ellátási láncon?
A mesterséges intelligencia önmagában nem alakíthat ki jövőbiztos ellátási láncokat a válságok ellen – állítják a szakértők. De segíthet-e a fogyasztói kereslet felmérése terén?
A mesterséges intelligencia önmagában nem tud „jövőbiztos” ellátási láncokat létrehozni a válságok ellen.
Az MI robotikával, automatizálással és szimulációval kombinálása csupán segít előrejelezni a kereslet hullámait és alkalmazkodni azokhoz.
Globális problémák az ellátás terén
Az ellátási láncok gondjai 2024 karácsonya környékén mutatkoztak meg, amikor Guinness-hiány lépett fel, s a kocsmák kénytelenek voltak a készlethiány okán visszavenni az adagolásból.
A Z generációt hibáztatták a TikTokon a „Splitting the G” trend népszerűsége miatt - az ilyen esetekben viszont érdemes megvizsgálni az ellátási lánc tervezési rendszereit és azt, hogy azok megfelelően integrálódnak-e a működésbe.
Az elszalasztott lehetőségeket nehéz számszerűsíteni. A tények azonban a következők: a Guinness tulajdonosa, a Diageo nemrégiben bejelentette, hogy a karácsonyi szünetben mintegy 34 millió adagot adtak el a kocsmáknak, ami éves szinten 2,5 százalékos növekedést jelent.
Bár ez kétségtelenül lenyűgöző, kérdés, milyen hatással lenne az eladásokra, ha a sörgyár lépést tudott volna tartani a már novemberben bejelentett 19 százalékos keresletnövekedéssel.
A hiány annak a nagyobb tendenciának a része, amikor a nagy márkák nem látják előre és nem reagálnak a fogyasztói magatartás változásaira és az ellátási lánc zavaraira. Olvasd el: Digitalizáció az ellátási láncban
Globális hiányok - Segíthet a mesterséges intelligencia az ellátási láncon?
Hasonlóan járt a KFC 2018-ban, amikor csirkehiányban szenvedett, de ilyen a PlayStation küzdelme is, hogy kielégítse a keresletet a koronavírus miatti lezárások során – vagyis egyértelmű, hogy ez nem egyszeri probléma.
A hagyományos előrejelzési módszerekkel a szakemberek régóta küzdenek a fogyasztói kereslet felmérése terén - ez továbbra is az egyik legnagyobb kihívás az iparban. Ha keveset gyártanak, a fenti helyzetek alakulnak ki, ám ha a cégek túlbecsülik a keresletet, akkor túl sok termék maradhat raktáron.
Jelentős hatást érhet el a mesterséges intelligencia
Manapság a piac gyakran ingatagabbnak tűnik, mint valaha - a mesterséges intelligenciát, a szimulációt és az automatizálást ötvöző modern megoldások azonban jelentős hatást érhetnek el.
Ezek segítségével a vállalkozások javíthatják alkalmazkodóképességüket a forgatókönyvek modellezése-, valamint a válaszok minden eddiginél jobb begyakorolása által.
A prediktív mesterséges intelligencia túllép a hagyományos előrejelzésen
A vállalkozások korlátozottan reagálhatnak gyorsan a zavarokra, az ellátási lánc megszakadására adott válasz átlagosan 2 hétig tart. Egy évtized leforgása alatt mindez egy vállalkozás egy évi nyereségének 45 százalékába kerülhet.
A hagyományos előrejelzés, illetve sok mesterséges intelligencia-megközelítés a múltbeli adatokra támaszkodik a minták megértéséhez. Bár ez igen hasznos az ismert események körüli tervezéshez, korlátai nyilvánvalóak, amennyiben példátlan – mégis valószínű – eseményekről van szó.
A Guinness esetében például úgy tűnik, nehezen voltak képesek előrejelezni a tervezési eszközök, hogy egy közösségi média trend, illetve egyéb összetett keresleti jelek milyen mértékben befolyásolják majd az eladásokat.
A szimulációs technológiával kombinálva a közösségi média trendjeitől, időjárási mintáitól és gazdasági mutatóitól kezdve több millió változó egyidejű feldolgozása lehetséges, így az előrejelzési hiba 20 százalékról lecsökkenthető 50 százalékra.
A megközelítésekkel, amelyek kombinálják a mesterséges intelligenciát a szimulációval, előre lehet tekinteni a jövő eseményeit leíró szintetikus adatkészletek segítségével. Forgatókönyveket is elő lehet írni, s ezek segítenek a vállalkozásoknak a lehető legjobb módon felkészülni.
A cikket folytatjuk.
B.A.
