5 cách sử dụng AI để quản lý chuỗi cung ứng
Việc sử dụng AI để giúp tối ưu hóa việc quản lý chuỗi cung ứng đang trở nên phổ biến hơn trong các ngành công nghiệp. Những người áp dụng sớm có khả năng phục hồi tốt hơn và chuẩn bị cho tương lai không thể tránh khỏi của trí tuệ nhân tạo trong ngành quản lý chuỗi cung ứng
Tối ưu hóa chuỗi cung ứng của chúng tôi bằng trí tuệ nhân tạoChuỗi cung ứng ngày càng phức tạp hơn để quản lý trong những năm gần đây. Các dòng vật chất ngày càng trở nên kết nối với nhau hơn và sự biến động của thị trường đã làm tăng yêu cầu về sự nhanh nhẹn và khả năng thích ứng.
Điều này chỉ càng trở nên trầm trọng hơn do đại dịch COVID-19 đã chứng kiến nhu cầu toàn cầu về tài nguyên ngày càng gia tăng trong khi có nhiều biện pháp phòng ngừa đại dịch đang thay đổi. Đây là lý do tại sao việc sử dụng AI để giúp tối ưu hóa việc quản lý chuỗi cung ứng đang trở nên phổ biến hơn trong các ngành công nghiệp. Những người áp dụng sớm có khả năng phục hồi tốt hơn và chuẩn bị cho tương lai không thể tránh khỏi của trí tuệ nhân tạo trong ngành quản lý chuỗi cung ứng.
Sử dụng AI để quản lý vận chuyển, Nguồn ảnh
Sử dụng AI để quản lý chuỗi cung ứng là một cách mà nhiều công ty đang bắt đầu xoay trục để xử lý những khó khăn ngày càng tăng của chuỗi cung ứng trên toàn cầu và địa phương. Trong bài đăng trên blog này, chúng tôi xem xét cách AI có thể được sử dụng, những công ty nào đang sử dụng nó tốt nhất và cũng xác định 5 cách mọi người hiện đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để nắm bắt tốt hơn về quản lý chuỗi cung ứng.
AI có thể được sử dụng trong quy trình chuỗi cung ứng như thế nào?Sử dụng lượng lớn dữ liệu được tạo ra bởi các hoạt động của công ty, một tổ chức có thể sử dụng các giải pháp hỗ trợ AI và các nhóm nhà khoa học dữ liệu để chuyển đổi các hoạt động của chuỗi cung ứng: thực hiện tự động hóa nhà máy; nâng cao chất lượng kiểm soát, dự báo nhu cầu; bảo trì dự đoán; và nhiều hơn nữa!
Dây chuyền lắp ráp ô tô, Nguồn ảnh
Các bộ phận trong chuỗi cung ứng đang hoạt động như một bộ phận của bộ não của các hoạt động mà họ gắn bó. Vai trò của quản lý chuỗi cung ứng đã trở nên rất trung tâm đối với các tổ chức khi chúng lớn hơn và giờ đây chúng đang trở thành một ngành công nghiệp độc lập chính của riêng mình.
Các vấn đề về chuỗi cung ứng không phải là kết quả của việc thiếu cố gắng, thay vào đó chúng thường là kết quả của việc toàn bộ khu liên hợp công nghiệp bị quá tải bởi nhu cầu trong thời kỳ đại dịch. Thay vì tập trung vào nhu cầu cung ứng giữa các bộ phận của tổ chức, chuỗi cung ứng gần đây đã trở nên gắn liền với việc tối đa hóa giá trị và hiệu suất của công ty.
Ngành công nghiệp đã chuyển từ tập trung vào hậu cần vận chuyển sản phẩm đến khách hàng sang tập trung vào nguồn cung ngày càng tăng trong một số ngành bị ảnh hưởng bởi nhu cầu bất thường. Và các công ty đang dựa nhiều hơn vào các giải pháp AI để biến điều này thành hiện thực nhằm phát triển mạnh mẽ trong thời buổi điên rồ này.
Các giải pháp dựa trên AI sẵn có và dễ tiếp cận hơn để hỗ trợ các doanh nghiệp đạt được hiệu suất quản lý chuỗi cung ứng cấp độ tiếp theo.
Những người sử dụng thành công quản lý chuỗi cung ứng hỗ trợ AI có thể giảm 15% chi phí hậu cần, 35% hàng tồn kho và 65% mức độ dịch vụ khi so sánh với các đối thủ cạnh tranh không thích nghi và sử dụng trí tuệ nhân tạo để quản lý chuỗi cung ứng.
Những công ty nào sử dụng AI trong quản lý chuỗi cung ứng?
AI đang nhanh chóng trở nên phổ biến trong chuỗi cung ứng và ngành hậu cần. Các nhà lãnh đạo chuỗi cung ứng và ngành hậu cần ngày càng thấy rõ rằng AI thừa khả năng xử lý sự phức tạp liên quan đến việc vận hành cả mạng lưới hậu cần địa phương và toàn cầu.
AI trên dây chuyền lắp ráp, Nguồn ảnh
Trí tuệ nhân tạo đang chuyển đổi ngành bằng cách theo dõi hoạt động hiệu quả hơn, cải thiện năng suất và quản lý chuỗi cung ứng, bổ sung kế hoạch kinh doanh và thậm chí tương tác với khách hàng trực tuyến.
Đương nhiên là các công ty lớn như IBM và Google đang tận dụng tối đa AI để quản lý chuỗi cung ứng, nhưng các công ty thường không được biết đến với việc sử dụng các chương trình trí tuệ nhân tạo tiên tiến cũng bắt đầu chú ý.
Ví dụ, Oracle đang sử dụng trí thông minh nhân tạo để tạo cơ sở dữ liệu tự cập nhật và tự quản lý mà khách hàng của họ có thể sử dụng và tận dụng. Coupa là một công ty khác sử dụng AI để cải thiện và quản lý chuỗi cung ứng. Coupa đã tạo ra toàn bộ cấu trúc kinh doanh xung quanh việc giúp các doanh nghiệp quản lý chuỗi cung ứng của riêng họ với sự trợ giúp của AI và các chương trình học sâu khác.
Ngành công nghiệp hậu cần, từ cách tổ chức các tài xế xe tải đến cách sản phẩm được đặt hàng và lên lịch, hầu như đã hoàn toàn áp dụng AI ở các giai đoạn khác nhau trong chuỗi cung ứng của họ. Với mỗi thành công mới, ngày càng có nhiều doanh nghiệp bắt tay vào tối ưu hóa mô hình kinh doanh của họ với việc áp dụng AI trong quy trình chuỗi cung ứng.
5 cách trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong quản lý chuỗi cung ứng
Sử dụng AI để tổ chức giao hàng bằng xe tải, Nguồn ảnh
Theo một số nghiên cứu, trí tuệ nhân tạo có thể cung cấp chuỗi cung ứng và hoạt động hậu cần giá trị vô song, như đã được đề cập ở trên. Các công ty trên toàn thế giới đang bắt đầu ưa chuộng AI để cải thiện và quản lý chuỗi cung ứng.
Cho dù họ đang xem xét việc sử dụng AI để cắt giảm chi phí bằng cách loại bỏ rủi ro và dư thừa trong hoạt động, giảm thiểu rủi ro không cần thiết, cải thiện dự báo chuỗi cung ứng, cung cấp sản phẩm nhanh hơn và hiệu quả hơn hoặc làm sống lại các chiến lược dịch vụ khách hàng của họ, AI đang trở nên quan trọng đối với quản lý chuỗi cung ứng.
Cụ thể, AI đang tạo ra làn sóng lớn trong việc có thể tạo ra các mô hình dự báo nhu cầu , tăng tính minh bạch từ đầu đến cuối , tích hợp các kế hoạch kinh doanh , tạo ra các mô hình tối ưu hóa kinh doanh động và tất nhiên, cải thiện đáng kể tự động hóa luồng vật lý .
1. Các mô hình dự báo nhu cầu
Một trong những mục đích chính của chuỗi cung ứng của chúng tôi là duy trì lượng hàng dự trữ tối ưu để tránh tình trạng hết hàng hoặc tràn hàng. Cân bằng hàng tồn kho và quản lý kho hàng là chìa khóa để đạt được chuỗi cung ứng tối ưu.
Khi AI được sử dụng để tạo ra các mô hình dự báo nhu cầu, chúng có thể đưa ra các ước tính khá chính xác về nhu cầu trong tương lai so với nguồn cung hiện tại.
Các mô hình dự báo nhu cầu, Nguồn hình ảnh
Ví dụ: một chương trình AI có thể được sử dụng để dự đoán chu kỳ suy giảm và kết thúc vòng đời (EOL) của sản phẩm trên một kênh bán hàng. Sau đó, chương trình có thể tạo ra các mô hình cho các sản phẩm mới dự kiến sẽ tạo ra đột phá trên thị trường, thay thế bất kỳ sản phẩm nào đạt EOL.
Sử dụng AI để dự báo nhu cầu đang giúp nhiều công ty tối đa hóa vòng đời của sản phẩm trên thị trường.
2. Tính minh bạch từ đầu đến cuối
Dự báo hiện tại cho chuỗi cung ứng trên toàn cầu là phức tạp, tốt nhất là. Điều quan trọng hơn bao giờ hết đối với các nhà sản xuất là phải có khả năng hiển thị toàn bộ chuỗi cung ứng của họ.
Các nhà sản xuất cần xem nhanh các sản phẩm của họ đang đến với nhau như thế nào, sản xuất bao nhiêu và vận chuyển ra ngoài là bao nhiêu.
Các chương trình tự động do AI điều khiển nhận thức đang được sử dụng để cung cấp hình ảnh hóa dữ liệu có thể được sử dụng để tiết lộ nguyên nhân và tác động của các vấn đề chuỗi cung ứng, giảm hoặc loại bỏ các biến chứng tắc nghẽn và xác định các cơ hội để cải thiện và thúc đẩy chuỗi cung ứng.
Dữ liệu được hiển thị trên bản đồ, Nguồn hình ảnh
Trí tuệ nhân tạo để quản lý chuỗi cung ứng có thể thực hiện tất cả những điều này, không chỉ bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử mà còn bằng cách thu nhận và hiểu dữ liệu thời gian thực trên nhiều lớp của chuỗi cung ứng.
3. Lập kế hoạch kinh doanh tích hợp
Các nhà quản lý chuỗi cung ứng phải vật lộn để tối ưu hóa hoàn toàn chuỗi cung ứng vì họ không thể nhìn thấy trong thời gian thực, phát hiện sự khác biệt trong danh mục sản phẩm mở rộng, hiểu được sự thay đổi trong xu hướng nhu cầu của người tiêu dùng hoặc luôn cập nhật các sự kiện bất ngờ như ngừng hoạt động nhà máy và vận chuyển vấn đề.
Đây là tất cả các quy trình phức tạp, thường trải qua nhiều lớp giao tiếp trước khi đến tay các nhà quản lý chuỗi cung ứng.
Tuy nhiên, các giải pháp AI có thể tích hợp với nhiều hệ thống này và cho phép các kế hoạch kinh doanh được tích hợp trên nhiều công ty và giai đoạn sản xuất.
Khi các kế hoạch kinh doanh và chuỗi cung ứng này đồng bộ, thì mỗi nhà quản lý chuỗi cung ứng có thể nắm bắt tốt hơn về việc phân phối sản phẩm của họ.
4. Tối ưu hóa lập kế hoạch động
Cũng giống như AI có thể tích hợp các kế hoạch kinh doanh trên nhiều công ty, các chương trình AI cũng đang được sử dụng để tạo ra các dự đoán và đề xuất nhận thức nhằm cải thiện và tối ưu hóa hơn nữa quy trình lập kế hoạch chuỗi cung ứng.
Điều này có thể giúp công ty tiết kiệm rất nhiều thời gian trong việc lập kế hoạch thông qua các mô hình kinh doanh thủ công phức tạp và giảm thiểu những sai lầm trong quá trình này.
Nguồn hình ảnh
Phần mềm chuỗi cung ứng được tích hợp AI giúp phóng đại các yếu tố quan trọng trong chuỗi cung ứng để tối ưu hóa hơn nữa quy trình từ giai đoạn hình thành đến sản phẩm được giao. Điều này cải thiện hiệu suất của chuỗi cung ứng bằng cách hỗ trợ các nhà sản xuất xác định hậu quả tiềm ẩn của các tình huống khác nhau về thời gian, chi phí và doanh thu.
5. Tự động hóa dòng vật lý
Trong dự báo chuỗi cung ứng và tối ưu hóa giai đoạn lập kế hoạch, trí tuệ nhân tạo có thể đảm bảo các hóa đơn nguyên vật liệu và dữ liệu đơn đặt hàng được cấu trúc và lưu trữ một cách chính xác, tạo ra các dự đoán chính xác hơn trong thời gian thực.
Điều này cho phép các nhà khai thác trường theo hướng dữ liệu duy trì mức tối ưu dựa trên nhu cầu hiện tại và dự đoán của người tiêu dùng. Khả năng nhận biết và quản lý các mức tối ưu này được thực hiện nhờ tích hợp AI trong chuỗi cung ứng.
Có các chương trình trí tuệ nhân tạo được tạo ra để giám sát và sửa đổi các quy trình chuỗi cung ứng với sự trợ giúp của thị giác máy tính bằng cách sử dụng các cảm biến vật lý. Điều này giúp bảng tính nguồn cung cấp được cập nhật và chính xác trong thời gian thực.
Tuy nhiên, tiến thêm một bước nữa, một số AI có thể tiến xa đến mức tự động nhận thức được nhu cầu trong chuỗi cung ứng và đặt hàng một cách thích hợp để duy trì mức tối ưu, mà không cần người điều hành hiện trường hoặc người quản lý chuỗi cung ứng tự kiểm kê hàng tồn kho thực tế. trước khi làm như vậy. Ví dụ, theo dõi sản phẩm trên kệ hàng và tham khảo chéo lượng sản phẩm còn lại tồn kho và nhu cầu hiện tại đối với sản phẩm, để chủ động sắp xếp lại kho nếu nhu cầu cao và hàng tồn gần hết.
