ИИ как неотъемлемая часть логистики и цепочек поставок

Определение ИИ звучит достаточно невинно. Согласно трактовке, которую дала компания McKinsey & Co., это способность машины выполнять когнитивные функции, которые мы обычно ассоциируем с человеческим разумом, такие как восприятие, рассуждение, обучение, взаимодействие с окружающей средой, решение проблем и даже проявление творческих способностей.

Содержание:

— Развитие искусственного интеллекта

— Применение ИИ в логистике, цепочке поставок и смежных областях

• Улучшенная видимость и прозрачность всей цепи поставок

• Анализ и заблаговременное прогнозирование

• Улучшенное управление запасами и инвентаризациями

• Автономные цепи поставок

• Управление рисками и устойчивость

• Персонализированный клиентский опыт

В эпоху Alexa, Siri и предиктивного текста люди все больше привыкают к помощи ИИ в повседневной жизни. На рабочем месте люди используют роботов, чтобы повысить производительность и даже избавиться от самых опасных и тяжелых задач, которых немало среди логистических процессов. Ну и, конечно, они прекрасно помогают людям спастись от скучной монотонной работы и рутины. ИИ и другие технологии нас сопровождают повсюду: роботы и дроны занимаются доставкой посылок или выступают в роли обслуживающего персонала в ресторанах. Автомобили оснащены функциями искусственного интеллекта, которые помогают людям вести машину более безопасно и избегать аварий. До сих пор отношения между человеком и машиной выглядели гармоничными, хотя поначалу часто возникало сопротивление, но в большинстве случаев партнерство налаживалось.

В этой новой волне технологий еще много неизвестного, что порождает новые страхи. Хотя мы все еще продолжаем разбираться во всем, одно можно сказать точно: генеративный ИИ вызвал новый интерес к искусственному интеллекту, к тому, как его можно использовать в наших интересах, чтобы усовершенствовать свои логистические процессы.

Развитие искусственного интеллекта

Концепция ИИ существует уже более 70 лет. В 1950 году Алан Тьюринг опубликовал книгу «Вычислительные машины и интеллект», представив свой известный тест и открыв двери к тому, что впоследствии станет известно как ИИ. Десять лет спустя была создана Элиза — компьютерная программа, способная вступать в разговор с людьми и передавать человекоподобные эмоции. Шумиха вокруг ИИ спала в конце 1980-х годов. Но в 1997 году компьютер Deep Blue компании IBM победил действующего чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова в историческом матче-реванше. В 2011 году компьютер IBM Watson победил в викторине Jeopardy Кена Дженнингса. ИИ перенимал некоторые, но не все, человеческие навыки.

Ключевое открытие, приведшее к последней итерации — генеративному ИИ, произошло в 2017 году. Исследователи Google разработали концепцию трансформаторов, которая вдохновила ученых на последующие исследования инструментов, способных автоматически организовывать немаркированный текст в большие языковые модели (LLM). Разработанный Google чат-бот Bard — это LLM на базе ИИ, который взаимодействует с человеком в разговорной манере.

Применение ИИ в логистике, цепочке поставок и смежных областях

Судя по тематическим исследованиям и идеям применения, внедрение и использование ИИ имеет немалый смысл в логистике, цепочке поставок и многих смежных областях ведения бизнеса.

Улучшенная видимость и прозрачность всей цепи поставок

В сфере логистики одной из наиболее распространенных проблем, с которыми сталкиваются предприятия, является обеспечение видимости и прозрачности. Решения на базе искусственного интеллекта дают невиданную ранее возможность получить представление обо всей сети цепочек поставок, начиная с поиска сырья и заканчивая распределением и доставкой. При этом передовые алгоритмы машинного обучения позволяют компаниям анализировать данные в режиме реального времени для принятия обоснованных и взвешенных решений, выявляя узкие места и потенциальные риски.

Такой уровень прозрачности позволяет организациям лучше оптимизировать управление запасами, сократить избыточные запасы и повысить общую эффективность своей деятельности.

Анализ и заблаговременное прогнозирование

ИИ может улучшить прогнозирование данных за счет комплексного анализа исторических данных, поведения клиентов, рыночных тенденций и дополнительных внешних факторов. Поскольку традиционные методы прогнозирования, как правило, не позволяют точно предвидеть колебания спроса, предиктивные модели на базе ИИ призваны восполнить этот пробел. Благодаря их способности быстро адаптироваться и самосовершенствоваться, прогнозирование становится все более точным. Когда организации способны предвидеть спрос, они могут оптимизировать сроки производства, сократить накладные расходы на инвентаризацию и избежать дефицита запасов.

Благодаря аналитике на основе искусственного интеллекта, организации также получают возможность прогнозировать и смягчать последствия сбоев до того, как они повлияют на бизнес-процессы, обеспечивая принятие превентивных мер и минимизацию времени простоя.

Улучшенное управление запасами и инвентаризациями

Интеллектуальное управление запасами позволяет компаниям поддерживать необходимый уровень запасов, что всегда было сложной задачей в данной отрасли. При неадекватном уровне запасов чрезмерное их количество отвлекает капитал, что приводит к потере продаж и недовольству клиентов. С помощью программного обеспечения для управления запасами на основе искусственного интеллекта предприятия могут найти оптимальный вариант подсчета запасов.

Кроме того, ИИ может выявлять медленно движущиеся или устаревшие товары в цепочке, позволяя компаниям принимать решения об уценке или ликвидации товаров на основе данных, чтобы освободить складские площади и капитал.

Автономные цепи поставок

Интеграция искусственного интеллекта привела к созданию автономных систем цепей поставок. Благодаря использованию интеллектуальных устройств и датчиков, собирающих информацию о движении и состоянии груза в режиме реального времени, и алгоритмов, управляемых искусственным интеллектом, данные обрабатываются автономно, что позволяет быстрее принимать решения и выполнять точные действия за меньшее время. Это позволяет ИТ-командам отказаться от рутинной работы по сбору и анализу данных и сосредоточиться на проектах более высокого уровня. Такие системы снижают операционные расходы, повышают точность и высвобождают сотрудников для решения стратегических задач.

Управление рисками и устойчивость

В условиях современной глобальной экономики логистика и цепочки поставок подвержены многочисленным рискам — от стихийных бедствий до геополитической неопределенности. ИИ предлагает передовые решения по управлению рисками, поскольку он постоянно анализирует и отслеживает данные для выявления потенциальных угроз. Благодаря решениям по оценке рисков, организации могут разрабатывать планы и оперативно реагировать на неожиданные события. А способность моделировать сценарии развития событий помогает организациям оценивать потенциальное влияние различных рисков и принимать обоснованные решения на основе полученной информации.

Персонализированный клиентский опыт

ИИ не только преобразует логистику и бизнес-процессы, но также меняет клиентский опыт. Когда организации используют аналитику на основе ИИ, они могут получать более глубокое понимание предпочтений, поведения и моделей заказов клиентов. Такие знания позволяют организациям лучше определять предложения, персонализировать услуги и повышать уровень удовлетворенности потребителей. Например, чат-боты и виртуальные помощники на базе ИИ обеспечивают мгновенную поддержку, быстро решая вопросы и проблемы клиентов. Такая модель круглосуточной поддержки значительно повышает качество обслуживания и снижает необходимость вмешательства человека при решении простых и избыточных вопросов.

Мы можем только предполагать, что ждет ИИ в будущем. Эксперты считают, что технология будет развиваться, и программное обеспечение сможет подражать человеческому разуму, думать одновременно, а не последовательно, и даже стать самосознательным. Среди других возможных разработок — создание эмоционального ИИ, способного распознавать человеческие эмоции и реагировать на них соответствующим образом, что может оказаться бесценным в обслуживании клиентов.

Хотя мысль о внедрении искусственного интеллекта порой может казаться очень сложной и непосильной, если рассматривать ее как обязательное и выгодное решение, у компаний появляется возможность добиться устойчивого роста и преимуществ перед конкурентами в меняющейся бизнес-среде. По мере развития технологий будут развиваться и передовые решения в области ИИ, что позволит компаниям процветать в эпоху цифровой трансформации.