2025. 01. 30. - 08:25
Mesterséges intelligenciával enyhíthető a nyomás - íme a globális hiányok elleni mentőöv
Bár önmagában a mesterséges intelligencia nem hozhat létre jövőbiztos ellátási láncokat a globális hiányok ellen, a fogyasztói kereslet felmérésében hatékony segítséget nyújthat.
Noha a mesterséges intelligencia önmagában nem képes arra, hogy „jövőbiztos” ellátási láncokat alkatíson ki a globális hiány ellen, kombinálva azt a robotikával, automatizálással és szimulációval jelentős segítséget nyújthat a kereslet hullámainak előrejelzésében, így a vállalatok tudnak alkalmazkodni azokhoz.
Cikkünk első részében a globális ellátási láncban felmerült problémákról esett szó, valamint arról, hogy szemben a hagyományos előrejelzési módszerekkel, a mesterséges intelligenciát, szimulációt és az automatizálást ötvöző új módszerek komoly hatást érhetnek el.
A prediktív MI segítségével a vállalkozások javíthatják alkalmazkodóképességüket a forgatókönyvek modellezésével és azzal, hogy minden eddiginél jobban begyakorolhatják a reakciókat.
Lássuk azonban, miként lehet enyhíteni a csúcsnyomást a mesterséges intelligencia és a robotika által.
Robotikával és automatizálással enyhíthető a nyomás
Az Egyesült Királyságban például a termelékenységi kihívások egyik fő oka a robotika és a mesterséges intelligencia alkalmazásának viszonylag lassú üteme.
A szigetországban dolgozó munkavállalók átlagosan kevesebb gazdasági értéket adnak óránként, mint például Franciaország és Németország, részben a korlátozott beruházásoknak köszönhetően, amelyeket az ismétlődő feladatok automatizálására és magasabb értékű munkalehetőségeket teremtő technológiákba fektetnek. Olvasd el: A digitalizáció szerepe az ellátási láncban
Mesterséges intelligenciával enyhíthető a nyomás - a globális hiányok elleni mentőöv
A közelmúltban tapasztalható készlethiányok jó példák arra, hogy ez a probléma hogyan játszódik le az ellátási láncokban.
Az automatizálás és a robotika bevezetése azonban új, gyorsan és hatékonyan aktiválható agilitási szinteket biztosíthat a vállalkozások számára.
Ilyen például a „csúcsnyomás” enyhítése. Tavaly az ASDA 164 robotba fektetett be, hogy megfeleljen a terjeszkedés iránti igénynek és a kereslet növekedésének. Ennek eredményeként a meglévő rendszer komissiózási aránya megduplázódott, a kiszállítások pontossága pedig 99,8 százalékra emelkedett.
Noha az automatizálás kulcsfontosságú az ellátási lánc agilitásának és hatékonyságának növelésében, önmagában nem tudja teljes mértékben beváltani az adaptív ellátási láncok ígéretét.
A robotoknak a folyamatok, rendszerek és folyamatok szélesebb hálózatában kell működniük, hogy teljes mértékben hatékonyak legyenek.
A mesterséges intelligencia szerepe különösen fontos itt, mivel hozzájárul a folyamatok nyomon követéséhez és az automatizálás telepítésének optimalizálásához. Eközben azonosítja és kezeli azokat a váratlan zavarokat is, amelyek az ellátási lánc más részein nem kívánt következményekkel járhatnak.
Mindez kulcsfontosságú a nagyléptékű bevezetéskor, ahol a mesterséges intelligencia által vezérelt szimulációk segíthetnek a megtérülési döntésekben és az új rendszerek hatását több helyszínen megérthetik.
Egy lépéssel előrébb - szimulációval
A siker központi eleme a szimulációval kombinált digitális ikrek használata – vagyis olyan üzleti környezetek mesterséges intelligencia-vezérelt replikái, amelyek nyilvánvalóbb szűk keresztmetszeteket, ugyanakkor finom kölcsönös függőségeket is azonosíthatnak, amelyeket az emberi betekintés esetleg figyelmen kívül hagyhat.
Akad olyan gyártó, amelyik csak a szimuláció révén fedezte fel a közelmúltban, hogy raktárautomatizálási rendszereik – amelyek elszigetelten nézve optimálisnak tűntek – olyan hullámzási hatásokat hoztak létre, amelyek 23 százalékkal csökkentették a hatékonyságot a csúcsidőszakokban.
Ez a fajta betekintés a hagyományos elemzési módszerekkel lehetetlen.
Sokan tekintik komoly befektetésnek a mesterséges intelligencia elfogadását, a modern megoldások azonban egyre hozzáférhetőbbé válnak.
A felhőalapú mesterséges intelligencia platformok és moduláris rendszerek lehetővé teszik a vállalkozások számára, hogy kicsiben kezdjenek, bizonyítsák a megtérülést és fokozatosan növekedjenek.
Egy közepes méretű brit italforgalmazó 60 ezer font alatti digitális ikertestvért vezetett be, így a jobb készletgazdálkodás révén 6 hónapon belül megtérülést ért el.
Ez a megközelítés nemcsak az előrejelzés pontosságát és rugalmasságát javította, hanem pénzt is megtakarított azzal, hogy csökkentette a megszakítási kockázatokat és megtalálta az értékhez vezető leggyorsabb utat.
Modernizálásért kiált az ellátási lánc
A már említett Guinness-sör hiány több, mint átmeneti kellemetlenség volt - valójában egy ébresztő, hogy az ellátási láncot modernizálni kell.
Ahogy a piaci dinamika egyre összetettebbé válik, a mesterséges intelligencia-kompatibilis és a hagyományos ellátási láncok közötti szakadék is egyre nagyobb lesz.
A mesterséges intelligencia által vezérelt megoldások, például szimulációk, digitális ikrek és szoftverek integrálásával a robotika optimalizálása érdekében a vállalkozások újrakonfigurálhatják működésüket. Így biztosak lehetnek benne, hogy készen állnak a lehetséges forgatókönyvek szélesebb körének kezelésére.
Azok, akik késleltetik működésük korszerűsítését, lemaradnak az egyre versenyképesebb globális piacon.
B.A.
