20 کاربرد هوش مصنوعی در زنجیره تامین و صنعت

چگونه برنامه‌های برتر هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تأمین می‌توانند کارایی را افزایش و هزینه‌ها را کاهش دهند. در اینجا 20 کاربرد هوش مصنوعی در زنجیره تامین از دنیای واقعی را برای بهبود عملیات خود بررسی می‌کنیم.

هوش مصنوعی می‌تواند به وظایف روزمره زنجیره تأمین – مثلاً پر کردن مدارک گمرکی – کمک کند و همچنین برنامه‌ریزی و تصمیم‌گیری زنجیره تأمین را هدایت کند و پاسخگویی مبتنی بر تقاضا را امکان‌پذیر سازد.

هوش مصنوعی (AI) چه برای کسب‌وکارهای کوچک و متوسط ​​و چه برای شرکت‌های جهانی، کاربردهای گسترده‌ای در زنجیره تأمین دارد و آماده است تا صنعت زنجیره تأمین را متحول کند. راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی (ML) می‌توانند ذخایر عظیمی از داده‌های زنجیره تأمین را جذب کنند، الگوها را شناسایی کنند و توصیه‌هایی با صدای انسان تولید کنند. و می‌توانند در حین کار یاد بگیرند – با ادغام با سایر فناوری‌ها برای تقویت قابلیت‌های خود در طول زمان. راه‌حل‌های هوش مصنوعی به سرعت بر مدیریت زنجیره تأمین و عملیات زنجیره تأمین تأثیر می‌گذارند.

در اینجا خلاصه‌ای از چگونگی توسعه هوش مصنوعی (و همچنین فناوری زنجیره تامین ml، نرم‌افزار زنجیره تامین ml و پلتفرم زنجیره تامین ml) در حال حاضر در زنجیره‌های تامین ارائه شده است:

مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در زنجیره تامین

هوش مصنوعی (AI) در حال تغییر نحوه‌ی عملکرد و مدیریت زنجیره‌های تأمین کسب‌وکارها است. هوش مصنوعی در زنجیره تأمین به استفاده از فناوری‌های پیشرفته، مانند یادگیری ماشینی و پردازش زبان طبیعی، برای تجزیه و تحلیل و بهینه‌سازی عملیات زنجیره تأمین اشاره دارد. با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند کارایی زنجیره تأمین را بهبود بخشند، هزینه‌ها را کاهش دهند و رضایت مشتری را افزایش دهند. از پیش‌بینی تقاضا گرفته تا مدیریت موجودی و بهینه‌سازی لجستیک، هوش مصنوعی در حال ایجاد انقلابی در زنجیره‌های تأمین در صنایع مختلف است.

هوش مصنوعی در زنجیره تامین چیست؟

هوش مصنوعی در زنجیره تأمین اصطلاحی گسترده است که کاربردهای مختلف هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تأمین را در بر می‌گیرد . این شامل استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر برای تجزیه و تحلیل و بهینه‌سازی عملیات زنجیره تأمین است. هوش مصنوعی را می‌توان در مراحل مختلف زنجیره تأمین، از جمله برنامه‌ریزی، منبع‌یابی و تدارکات، تولید و لجستیک، به کار برد. با ادغام هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند بینش عمیق‌تری نسبت به داده‌های زنجیره تأمین خود به دست آورند و تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر و عملیات ساده‌تری را ممکن سازند.

مزایای هوش مصنوعی در زنجیره تامین

مزایای هوش مصنوعی در زنجیره تأمین بی‌شمار است. برخی از مزایای کلیدی عبارتند از:

• بهبود کارایی زنجیره تأمین : هوش مصنوعی می‌تواند به بهینه‌سازی عملیات زنجیره تأمین، کاهش هزینه‌ها و بهبود زمان تحویل کمک کند.
• افزایش رضایت مشتری : هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا نیازها و ترجیحات مشتری را بهتر درک کنند و آنها را قادر سازد تا خدمات شخصی‌سازی‌شده‌تری ارائه دهند.
• افزایش شفافیت : هوش مصنوعی می‌تواند قابلیت مشاهده‌ی لحظه‌ای عملیات زنجیره‌ی تأمین را فراهم کند و شرکت‌ها را قادر سازد تا محموله‌ها و سطوح موجودی را به طور مؤثرتری ردیابی کنند.
• تصمیم‌گیری بهتر : هوش مصنوعی می‌تواند حجم زیادی از داده‌های زنجیره تأمین را تجزیه و تحلیل کند و بینش‌هایی را ارائه دهد که می‌تواند به تصمیم‌گیری‌های تجاری کمک کند.

با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند به پیشرفت‌های چشمگیری در کارایی زنجیره تأمین و عملکرد کلی خود دست یابند.

۱. ایجاد امکان مشاهده‌پذیری زنجیره تأمین

هوش مصنوعی می‌تواند با ورودی‌های حسگر اینترنت اشیا (IoT) کار کند تا قابلیت مشاهده زنجیره‌های تأمین را فراهم کند. به عنوان مثال، پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی Roambee اطلاعات حسگرهای اینترنت اشیا را به صورت بلادرنگ با جریان‌های داده از شرکت‌های حمل و نقل، بنادر، عملیات فرودگاهی، خطوط ریلی، گزارش‌های ترافیکی و پیش‌بینی‌های هواشناسی ترکیب می‌کند. هوش مصنوعی با کارآمدتر و انعطاف‌پذیرتر کردن این شبکه‌های لجستیک گسترده، قابلیت مشاهده در زنجیره‌های تأمین جهانی را افزایش می‌دهد.

سپس این پلتفرم این داده‌ها را به سیگنال‌های تجاری، بینش‌ها و پیش‌بینی‌های پیش‌بینی‌کننده و زمینه‌ای، مانند محرک‌های تجدید سفارش و پیش‌بینی‌های انطباق با کیفیت، تبدیل می‌کند.

۲. تهیه مواد اولیه برای تولید

شرکت‌ها می‌توانند با استفاده از پلتفرم‌های مدیریت تأمین مبتنی بر هوش مصنوعی، مانند LevaData، قطعات را سریع‌تر و با قیمتی رقابتی تهیه کنند. LevaData به شرکت‌هایی مانند Bose کمک می‌کند تا در مورد تأمین مستقیم مواد خود، تصمیمات مبتنی بر داده بگیرند .

LevaData زمان تحویل کالا را برای تولیدکنندگان در چندین حوزه کالایی ارائه می‌دهد و به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا تأمین‌کنندگان جایگزین را برای اطمینان از تداوم تأمین شناسایی کنند. این شرکت از طریق داشبورد خود، داده‌های هزینه را تجزیه و تحلیل می‌کند و توصیه‌هایی ارائه می‌دهد تا تیم‌های زنجیره تأمین بتوانند الگوها و فرصت‌های صرفه‌جویی را شناسایی کنند.

۳. پیش‌بینی و برنامه‌ریزی تقاضا

هوش مصنوعی به لطف توانایی‌اش در پردازش حجم عظیمی از داده‌ها و ایجاد پیش‌بینی‌ها بر اساس این اطلاعات، از جمله تحلیل روندهای بازار، می‌تواند موتورهای پیش‌بینی را تقویت کند.

برای مثال، شرکت Loadsmart، ارائه‌دهنده فناوری حمل و نقل، یک ابزار هوش مصنوعی مولد را در پلتفرم مدیریت حمل و نقل خود ، ShipperGuide، تعبیه کرده است. این ابزار که CoPilot نام دارد، به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا بر اساس داده‌های حمل و نقل خود، گزارش‌ها، نقشه‌ها و نمودارها را تولید کنند. فرستندگان کالا با طرح سوالاتی با پلتفرم تعامل دارند.

یکی از شرکت‌های حمل و نقل که از مزایای هوش مصنوعی گزارش می‌دهد، شرکت توزیع‌کنندگان تایر آمریکا (ATD) است که تایر، چرخ و ابزار را برای بازار خودرو تأمین می‌کند. این شرکت، ToolsGroup Service Optimizer 99+ (SO99+) را که دارای یک موتور پیش‌بینی احتمالی مبتنی بر هوش مصنوعی است، برای کسب بینش در مورد رفتار تقاضا مستقر کرد.

موتور پیش‌بینی به ATD اجازه می‌دهد تا از فواصل پیش‌بینی ثابت به برنامه‌ریزی پویا حرکت کند. این راهکار، همکاری پیش‌بینی با تأمین‌کنندگان و خرده‌فروشان نهایی را افزایش می‌دهد تا تیم ATD بتواند تصمیمات پاسخگوتر به تقاضا اتخاذ کند.

۴. مدیریت موجودی کالا

قابلیت‌های پیش‌بینی تقاضای هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی گردش موجودی و کاهش کمبود موجودی مفید است و خرده‌فروشان و تولیدکنندگان را قادر می‌سازد تا فصلی بودن واحدهای نگهداری موجودی را درک کنند.

برای مثال، Gaviota، تولیدکننده‌ی خودکار محافظ آفتاب و کرکره، راهکار SO99+ از ToolsGroup را به کار گرفت و به کاهش ۴۳ درصدی در سطح موجودی دست یافت و موجودی را از ۶۱ روز به ۳۵ روز کاهش داد.

نرم‌افزار SO99+ ترکیب بهینه موجودی را در سراسر زنجیره تأمین تولیدکننده برای دستیابی به اهداف سطح خدمات تعریف کرد.

Gather AI یکی دیگر از راهکارهای مدیریت موجودی مبتنی بر هوش مصنوعی است . این راهکار از پهپادهایی استفاده می‌کند که در انبارها پرواز می‌کنند تا از موجودی انبار در مکان‌های پالت عکس بگیرند.

هوش مصنوعی، بارکدها، متن و سایر اطلاعات موجود در تصاویر را می‌خواند و به طور خودکار آن را با آنچه در سیستم مدیریت انبار (WMS) وجود دارد مقایسه می‌کند و داده‌های موجودی را به صورت آنی از طریق داشبورد در اختیار مدیران انبار قرار می‌دهد.

۵. شناسایی تأخیرهای حمل و نقل

هوش مصنوعی مولد می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا محموله‌های خود را رصد کنند و از تأخیرهای احتمالی جلوگیری کنند.

برای مثال، فرستندگان کالا می‌توانند محموله را از بارگیری کانتینر تا تحویل درب فروشگاه با استفاده از دستیار دید یخچال‌دار مجهز به هوش مصنوعی شرکت مرسک، کاپیتان پیتر، که با سیستم مدیریت کانتینر از راه دور این شرکت کار می‌کند، ردیابی کنند.

علاوه بر این، project44، یک پلتفرم نظارت بر زنجیره تأمین، از مجموعه داده‌های جمع‌آوری‌شده خود از ردیابی ۱ میلیارد محموله که نشان‌دهنده ۱ تریلیون دلار موجودی مشتری است، استفاده می‌کند تا Movement GPT، هوش مصنوعی جدید خود در پلتفرم Movement، را قادر سازد تا به سوالات ارسال‌کنندگان پاسخ دهد.

فرستندگان می‌توانند از Movement GPT بپرسند: «کدام یک از محموله‌های من تحت تأثیر آب و هوای شمال اروپا قرار گرفته‌اند؟» و «آیا گزینه‌های مسیریابی مطمئن‌تری برای محموله بعدی خود دارم؟»

۶. پیش‌بینی گلوگاه‌ها و اختلالات تولید

هوش مصنوعی می‌تواند کمبود مواد اولیه را سال‌ها قبل پیش‌بینی کند.  «هوش مصنوعی می‌تواند با نظارت بر سطح دسترسی فعلی و آینده به مواد اولیه بر اساس اخبار، آب و هوا و سایر داده‌های موجود، به شرکت‌ها در جلوگیری از تنگناهای تولید کمک کند . »

«برای مثال، فرض کنید یک خشکسالی تاریخی در جنوب شرقی ایالات متحده رخ داده است. این خشکسالی به مدت دو یا سه سال بر تأمین چوب تأثیری نخواهد گذاشت، اما هوش مصنوعی می‌تواند از داده‌های بارندگی برای شناسایی زودهنگام آن خشکسالی استفاده کند.»

به طور خلاصه، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند نقشه راهی برای پیمایش عدم قطعیت ارائه دهند.

 «با مشخص کردن روندهای جابجایی محصول، ایجاد نقشه‌های حرارتی و نظارت بر اختلالات گسترده‌تر زنجیره تأمین، هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان یک کمک خلبان شخصی عمل کند و کاربران را در شغل خود مؤثرتر سازد.»

«برای مثال، Copilot (با CoPilot لوداسمارت اشتباه گرفته نشود) در مرکز زنجیره تأمین مایکروسافت می‌تواند اختلالات احتمالی زنجیره تأمین مانند بلایای طبیعی، ناآرامی‌های مدنی یا درگیری‌های ژئوپلیتیکی یا شاخص‌های اقتصادی عقب‌مانده را شناسایی کند. از آنجا، Copilot می‌تواند به طور خودکار این رویدادها را علامت‌گذاری کند، به کاربران نشان دهد که کدام مشتریان تحت تأثیر قرار گرفته‌اند و پیام‌های ایمیلی برای تغییر مسیر سفارشات خرید یا بررسی مخاطبین مشتری ایجاد کند.»

۷. بهبود واکنش‌ها به سرقت محموله

تلاش‌های پیشگیری از سرقت محموله‌ها با هوش مصنوعی به طور قابل توجهی افزایش خواهد یافت، که می‌تواند به بهبود زمان پاسخگویی به حوادث کمک کند.

برای مثال، اورهال (Overhaul)، یک راهکار نظارت بر زنجیره تأمین، ریسک، انطباق و بیمه، یک ویژگی هوش مصنوعی به نام RiskGPT را در پلتفرم خود راه‌اندازی کرد تا به کاربران امکان دهد به سرعت به ریسک حمل و نقل در حین حمل و نقل پاسخ دهند.

از آنجا که مدل RiskGPT بر اساس داده‌های Overhaul آموزش دیده است، فرستندگان کالا می‌توانند وقتی از RiskGPT می‌پرسند که چگونه به یک رویداد خاص پاسخ دهند، پاسخی با جزئیات و دقت زمینه‌ای دریافت کنند. آنها می‌توانند با این ابزار حجم بیشتری از خطرات را مدیریت و کاهش دهند.

 «RiskGPT می‌تواند یک تغییر دهنده بازی باشد و پتانسیل بهبود قابل توجه توانایی ما در مدیریت ریسک با پاسخ بلادرنگ و اقدامات اصلاحی را داشته باشد – و ما را قادر می‌سازد تا ایمنی و امنیت محموله خود را بهتر تضمین کنیم.»

۸. انتخاب و مدیریت تأمین‌کنندگان

فرآیند درخواست پیشنهاد می‌تواند با هوش مصنوعی ساده‌سازی شود. برای مثال، برنامه‌ی Trusted Supply شرکت Verusen می‌تواند نرخ تطابق مواد درخواستی توسط تولیدکنندگان و سایر شرکت‌ها را بهبود بخشد و تأمین‌کنندگان را قادر سازد تا از طریق رابط کاربری زبان طبیعی خود، به سرعت پاسخ دهند.

یکی دیگر از راهکارهایی که از هوش مصنوعی بهره می‌برد، Procureship است، یک پلتفرم تدارکات الکترونیکی برای خریداران تجهیزات، خدمات و راهکارهای دریایی. این پلتفرم از طریق الگوریتم یادگیری ماشینی و بازار ارائه دهندگان خدمات، به تأمین‌کنندگان توصیه می‌کند تا فرآیند خرید سریع‌تر و ساده‌تر شود.

هنگام انتخاب فروشندگان فناوری برای ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، ارزیابی راه‌حل‌های زنجیره تأمین برای ویژگی‌هایی که با اهداف تجاری مانند پیش‌بینی تقاضا، مدیریت موجودی و بهینه‌سازی لجستیک همسو هستند، بسیار مهم است .  «هنگامی که هوش مصنوعی به درستی مدیریت شود، می‌تواند روابط تأمین‌کنندگان را از طریق مشاهده داده‌های بلادرنگ بهبود بخشد. هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌ها و تأمین‌کنندگان آنها اجازه دهد تا با هماهنگی کار کنند، خطر عدم دقت در عرضه و تقاضا را کاهش دهند و شفافیتی را ارائه دهند که دستیابی به آن با اولویت‌های رقابتی دشوار است.»

۹. ساده‌سازی لجستیک ورودی

هوش مصنوعی می‌تواند به ارائه‌دهندگان خدمات لجستیک (LSP) کمک کند تا دارایی‌ها را برای جابجایی مواد یا قطعات حمل‌کنندگان از تأمین‌کنندگان یا فروشندگان به تأسیسات خود بهینه‌سازی کنند.

برای مثال، یک تولیدکننده بزرگ خودرو، راهکار RoboDispatch شرکت nuVizz را در عملیات لجستیک ورودی خود به صورت آزمایشی اجرا می‌کند. در این برنامه آزمایشی، RoboDispatch فرآیند ارسال تریلرهای پر و خالی را از محل تأمین‌کنندگان قطعات به کارخانه‌های تولیدی خود، خودکار می‌کند.

با بهره‌گیری از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، راهکار RoboDispatch دارایی‌های تحویل را با تقاضای تحویل در لحظه تطبیق می‌دهد. این راهکار، پورتالی را برای مشتریان LSP فراهم می‌کند تا سفارشات خود را وارد کنند. سپس به طور خودکار سفارشات مشتری را به مناسب‌ترین راننده قراردادی یا ناوگان اختصاص می‌دهد تا سفارش را به موقع دریافت و تحویل دهد.

۱۰. برنامه‌ریزی بار

هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌ها در برنامه‌ریزی بار و ایجاد یک برنامه حمل و نقل متعادل‌تر کمک کند تا بتوانند با شرکت‌های حمل و نقل ترجیحی همکاری کنند و از فضای ذخیره‌سازی کافی و در دسترس بودن نیروی کار در سراسر سایت‌های خود اطمینان حاصل کنند.

برای مثال، راهکار LevelLoad از ProvisionAI الگوهای ارسال را تجزیه و تحلیل کرده و افزایش ناگهانی تقاضا را در 30 روز آینده شناسایی می‌کند. سپس سیستم می‌تواند با ارسال زودتر برخی از محصولات یا نگه داشتن اقلام کمتر مورد نیاز برای یک یا دو روز، خود را با شرایط وفق دهد.

دکتر جفری شوت، دانشمند ارشد ProvisionAI، می‌گوید یکی از مشتریان LevelLoad، کیمبرلی-کلارک است، جایی که این راهکار به صورت شبانه اجرا می‌شود. دکتر شوت می‌گوید این راهکار به غول‌های محصولات مصرفی کمک می‌کند تا بارها را به طور یکنواخت توزیع کنند و «منجر به پذیرش بسیار بالاتر محموله‌ها توسط شرکت‌های حمل‌ونقل مورد نظر آنها، کاهش قابل توجه هزینه‌های حمل‌ونقل و افزایش کارایی عملیات در مراکز توزیع آنها شده است.»

برنامه‌ریزی حمل و نقل کوتاه‌برد مبتنی بر هوش مصنوعی به بهینه‌سازی بارها و افزایش بهره‌وری کمک می‌کند. دکتر شات می‌گوید: «با استفاده از یادگیری تقویتی، می‌توانیم بارهای کاندید واقع‌بینانه‌ای را خیلی سریع بسازیم که می‌دانند آجرها را نمی‌توان روی تخم‌مرغ چید و مخلوط‌های وزنی/مکعبی عالی از محصولات برای «حداکثر» بار دارند.» سپس این راه‌حل سیگنال لازم را برای TMS ( سیستم مدیریت حمل و نقل ) ایجاد می‌کند تا بارگیری اولیه را انجام دهد.

۱۱. پشتیبانی از اتوماسیون

فناوری رباتیک انبار با قابلیت هوش مصنوعی می‌تواند به اپراتورهای انبار کمک کند تا کارایی عملیات جمع‌آوری را افزایش دهند.

«هوش مصنوعی به امکان‌پذیرتر و رایج‌تر شدن فناوری انتخاب صدا کمک خواهد کرد. از طریق میکروفون هدست، کاربر می‌تواند به‌روزرسانی‌های صوتی فوری در مورد سطح موجودی، محدودیت‌های تأمین‌کننده و وضعیت سفارش دریافت کند.»

برای مثال، سیمبوتیک، ارائه‌دهنده فناوری رباتیک مبتنی بر هوش مصنوعی برای زنجیره تأمین، قابلیت‌های جمع‌آوری جعبه رباتیک را ارائه می‌دهد که می‌تواند به توزیع‌کنندگان در خدمت‌رسانی به مشتریان خرده‌فروشی کمک کند.

شرکت سیمبوتیک (Symbotic) در حال پیاده‌سازی فناوری اتوماسیون انبار رباتیک خود در مرکز توزیع فروشگاه‌های مواد غذایی اسوشیتد (Associated Food Stores) در یوتا است.

فروشگاه‌های مواد غذایی، ارائه‌دهنده مواد غذایی و سایر کالاها و خدمات به خرده‌فروشان، در حال استقرار سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهبود عملیات خرده‌فروشی، از جمله انتخاب و تحویل محصولات به فروشگاه‌ها هستند.

۱۲. بهینه‌سازی سیستم‌های مدیریت انبار

هوش مصنوعی می‌تواند بر WMS غلبه کند و آن را به نیازهای یک سازمان پاسخگوتر سازد.

AutoScheduler.AI یکی از شتاب‌دهنده‌های WMS است که منابع را برای بهبود عملیات بهینه‌سازی می‌کند. این نرم‌افزار نشان می‌دهد که چه کسی، چه کاری را، کجا و چه زمانی انجام می‌دهد و برنامه‌هایی را برای کمک به تأسیسات در به حداقل رساندن سفرها، کاهش تماس‌ها، ارسال به موقع/کامل و افزایش بهره‌وری نیروی کار ترسیم می‌کند.

برنامه‌های انبار پویای آن به WMS تزریق می‌شوند تا فعالیت‌ها را بر اساس محدودیت‌ها بهینه کنند و سایت‌ها را قادر سازند تا به طور بهینه اجرا شوند.

پلتفرم AutoScheduler.AI با همکاری P&G توسعه داده شده و در P&G، Unilever، General Mills و سایر شرکت‌ها پیاده‌سازی شده است.

هوش مصنوعی همچنین از راه‌حل‌های پیشرفته دوقلوی دیجیتالی انبار مانند Synkrato پشتیبانی می‌کند. دوقلوی دیجیتالی Synkrato با WMS ادغام می‌شود و دائماً داده‌ها را از منابع مختلف دریافت می‌کند تا یک نمایش سه‌بعدی بلادرنگ از انبار ایجاد کند.

۱۳. کمک به کنترل کیفیت

ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند کیفیت محصول را در سراسر زنجیره تأمین رصد کنند. به عنوان مثال، Spinframe سیستم‌های بازرسی خودرو مبتنی بر هوش مصنوعی، بینایی کامپیوتر و فناوری‌های یادگیری ماشینی ارائه می‌دهد که دوقلوهای دیجیتالی را برای خودروها در سراسر زنجیره تأمین ایجاد می‌کنند و ناهنجاری‌ها را از خط مونتاژ تا نمایندگی و مشتری نهایی تشخیص می‌دهند.

راهکار Spinframe از هوش مصنوعی برای شناسایی نقص‌ها و آسیب‌های خارجی استفاده می‌کند. این پلتفرم می‌تواند تعداد زیادی از وسایل نقلیه را بدون دخالت انسان در مکان‌های مختلف مانند بنادر، مراکز لجستیک، پارکینگ‌ها و مراکز خدمات نظارت کند.

هوش مصنوعی همچنین می‌تواند آموزش داده شود تا محصولات آسیب‌دیده را در طول فرآیند تکمیل سفارش علامت‌گذاری کند. به گزارش وال استریت ژورنال، آمازون هوش مصنوعی را در دو مرکز تکمیل سفارش مستقر کرده است و قصد دارد آن را به 10 مکان دیگر نیز اضافه کند تا محصولات معیوب را قبل از ارسال به مصرف‌کنندگان، جداسازی کند.

این هوش مصنوعی با ایستگاه‌های تصویربرداری در مراکز تکمیل سفارش آمازون یکپارچه شده است. این هوش مصنوعی که با عکس‌های محصول آموزش دیده است، هرگونه کالای آسیب‌دیده را شناسایی کرده و آنها را به کارگرانی ارجاع می‌دهد که سپس محصولات را دوباره بررسی می‌کنند. با توجه به اینکه میزان آسیب کمتر از یک در ۱۰۰۰ کالا تخمین زده می‌شود، این راهکار هوش مصنوعی به کارگران اجازه می‌دهد تا روی کار اصلی خود یعنی جمع‌آوری و بسته‌بندی سفارشات تمرکز کنند.

۱۴. کاهش زمان از کارافتادگی تجهیزات

توانایی هوش مصنوعی در تشخیص ناهنجاری‌های نادر، اما پرهزینه، در مورد تجهیزات مورد استفاده در زنجیره تأمین، از سیستم‌های جابجایی مواد گرفته تا تریلرها و واگن‌های قطار نیز صدق می‌کند.

برای مثال، راهکار پورتال بازرسی واگن‌های ریلی (RIP) از شرکت Duos Technologies، ارائه‌دهنده‌ی خدمات بینایی ماشین و هوش مصنوعی که وسایل نقلیه‌ی پرسرعت را تجزیه و تحلیل می‌کند، جدیدترین مدل تشخیص هوش مصنوعی واگن‌های ریلی خود را ارائه کرد.

با استفاده از این الگوریتم جدید، سیستم RIP می‌تواند تشخیص دهد که چه زمانی یک سر واحد ضربه‌گیر، که شبیه به کمک‌فنر است، آسیب دیده یا مفقود شده است، به طوری که می‌توان آن را قبل از وقوع آسیب بیشتر جایگزین کرد و از خروج احتمالی قطار از ریل جلوگیری کرد.

«هوش مصنوعی به تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌شده کمک خواهد کرد. یک دستیار هوش مصنوعی مولد، حسگرهای نظارت بر تجهیزات را زیر نظر خواهد داشت و در صورت بروز خرابی، هشدار می‌دهد. همچنین نمودارهایی برای نمایش وضعیت تجهیزات در لحظه ایجاد می‌کند و حتی با تکنسین‌ها تماس می‌گیرد تا هرگونه تعمیرات بزرگ‌تر را برنامه‌ریزی کند.»

۱۵. بهبود خدمات مشتری

رابط کاربری تعاملی و زبان طبیعی هوش مصنوعی، برای خدمات مشتری مناسب است.

الکس شوارم، رئیس بخش داده‌ها در Arrive Logistics، می‌گوید: «استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (LLM) به نمایندگان فروش این امکان را می‌دهد که با شناسایی ویژگی‌های کسب‌وکار حمل‌کنندگان و شرکت‌های حمل‌ونقل، به سرعت درباره نیازهای منحصر به فرد آنها اطلاعات بیشتری کسب کنند. این LLMها رابط‌های مکالمه‌ای را به میزان قابل توجهی بهبود بخشیده‌اند و به کاربران کم‌تجربه‌تر اجازه می‌دهند تا به سرعت به پاسخ سوالات اساسی خود برسند و به تیم داده اجازه می‌دهند تا روی کارهای پیچیده‌تری مانند بهبود یا توسعه معیارهای عملکرد جدید تمرکز کنند تا ما را قادر سازند تا نیازهای مشتری را بهتر برآورده کنیم.»

ابزارهای هوش مصنوعی همچنین می‌توانند سلف سرویس را تقویت کنند. به عنوان مثال، شرکت‌های حمل و نقل وارداتی، به ویژه شرکت‌های کوچک‌تر، می‌توانند از یک ابزار هوش مصنوعی جدید و رایگان از شرکت فناوری eezyimport برای شناسایی کدهای طبقه‌بندی کالاهای وارداتی استفاده کنند. این ابزار هوش مصنوعی می‌تواند متن را به کد برنامه تعرفه هماهنگ (HTS) تبدیل کند و داده‌های طبقه‌بندی شده را بر اساس الگوریتم‌های پیشنهادی ارائه دهد. کاربران می‌توانند توضیحات خاص محصول را برای بهبود دقت وارد کنند. در همین حال، مدل‌های یادگیری ماشین به طور مداوم الگوریتم‌ها را بهبود می‌بخشند.

۱۶. ساده‌سازی ترخیص کالا از گمرک

گذشته از کمک به شرکت‌ها در تکمیل مدارک گمرکی، راهکارهای هوش مصنوعی می‌توانند فرآیندهای ترخیص کالا از گمرک را نیز ساده‌تر کنند .

برای مثال، KlearNow.AI، ارائه‌دهنده نرم‌افزارهای ترخیص کالا و حمل و نقل، یک پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی به نام Customs Engine راه‌اندازی کرده است تا شرکت‌ها را قادر سازد کالاها را به طور کارآمد و مطابق با قوانین از طریق گمرک و بنادر جابجا کنند.

این پلتفرم نرم‌افزاری جدید که واردکنندگان، کارگزاران گمرکی و شرکت‌های حمل و نقل را هدف قرار داده است، از پنج سال یادگیری عمیق از ابزار جمع‌آوری داده‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی خود بهره می‌برد که مجموعه داده‌هایی را برای ارسال به مقامات گمرکی ایجاد کرده است.

قابلیت‌های استخراج خودکار داده‌ها و دیجیتالی کردن اسناد در Customs Engine می‌تواند ورود دستی داده‌ها و خطاهای مرتبط را از بین ببرد. این نرم‌افزار، بایگانی امنیتی واردکننده را ایجاد کرده و آنها را به مقامات گمرکی ارسال می‌کند.

۱۷. پردازش مرجوعی‌های تجارت الکترونیک

هوش مصنوعی می‌تواند از چندین جبهه به چالش‌های لجستیک معکوس حمله کند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شرکت‌ها می‌توانند از داده‌های بازگشتی خود بینش کسب کرده و الگوها و علل اساسی را شناسایی کنند.

سپس خرده‌فروشان می‌توانند تنظیمات لازم را انجام دهند – از اصلاح اطلاعات محصول در وب‌سایت خود گرفته تا تغییر بسته‌بندی و تغییر روش‌های حمل و نقل – که می‌تواند نرخ بازگشت کالا را کاهش دهد.

علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری و ارائه توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده برای محصول، نرخ بازگشت محصول را کاهش دهد.

چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی همچنین می‌توانند به مشتریان تجارت الکترونیک در فرآیند بازگشت کالا کمک کنند، حجم زیادی از سوالات مشتریان را پاسخ دهند و به کارگران انسانی اجازه دهند تا روی وظایف با ارزش بالاتر تمرکز کنند.

چت‌بات‌ها می‌توانند از تعاملات مشتری درس بگیرند و پاسخ‌های خود را برای بهبود کارایی فرآیندهای بازگشت کالا بهبود بخشند.

در نهایت، الگوریتم‌های ماشینی می‌توانند به شرکت‌ها کمک کنند تا با در نظر گرفتن مکان‌های فیزیکی، انبارها، مسیرهای حمل و نقل و عملکرد شرکت‌های حمل و نقل، کارآمدترین و مقرون به صرفه‌ترین روش را برای مدیریت مرجوعی‌ها تعیین کنند.

۱۸. حمایت از ابتکارات پایداری

ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند داده‌ها را از منابع مختلف پاکسازی و ادغام کنند تا اندازه‌گیری و گزارش‌دهی انتشار کربن را تسهیل کنند.

یکی از راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، BlueNode است که میزان انتشار کربن و Scope 3 را از بنادر، اپراتورهای ترمینال، شرکت‌های حمل و نقل دریایی و ریلی، شرکت‌های حمل و نقل و مقامات تجاری اندازه‌گیری می‌کند.

شرکت Everstream Analytics اخیراً BlueNode را خریداری کرده است تا راهکارهای تحلیلی بین‌وجهی خود را گسترش دهد و به کاربران اجازه دهد تصمیمات مبتنی بر داده در مورد کاهش کربن دریایی – متعادل کردن هزینه‌ها، زمان حمل و نقل و تأثیرات زیست‌محیطی – بگیرند.

یک آزمایش اخیر نشان داد که راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین می‌توانند سفرهای دریایی با بهره‌وری انرژی بیشتر را امکان‌پذیر کنند. شرکت فناوری دریایی Yara Marine Technologies، توسعه‌دهنده برنامه‌های هوش مصنوعی Molflow و دانشگاه صنعتی چالمرز و متخصصان علوم اجتماعی از دانشگاه هالمستاد و دانشگاه گوتنبرگ در سوئد بیش از سه سال برای توسعه و آزمایش یک سیستم برنامه‌ریزی سفر نیمه‌خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی همکاری کردند.

این پروژه نشان داد که چگونه هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند برنامه‌ریزی سفر با بهره‌وری انرژی بیشتر را برای اپراتورهای کشتی امکان‌پذیر کنند. نتایج، بهینه‌سازی موفقیت‌آمیز بهره‌وری انرژی را بر اساس زمان تخمینی رسیدن نشان داد.

منبع‌یابی پایدار و اخلاقی

منبع‌یابی پایدار و اخلاقی، جنبه‌ای حیاتی از مدیریت زنجیره تأمین است. هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به عملکرد تأمین‌کنندگان، تأثیر زیست‌محیطی و مسئولیت اجتماعی، به شرکت‌ها کمک کند تا از پایدار و اخلاقی بودن شیوه‌های منبع‌یابی خود اطمینان حاصل کنند. با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند حوزه‌های بهبود را شناسایی کرده و تصمیمات آگاهانه‌تری در مورد شیوه‌های منبع‌یابی خود بگیرند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های مربوط به شیوه‌های کار تأمین‌کنندگان، انتشار کربن و رعایت مقررات زیست‌محیطی را تجزیه و تحلیل کند و به شرکت‌ها کمک کند تا تأمین‌کنندگانی را انتخاب کنند که با اهداف پایداری آنها همسو باشند.

۱۹. افزایش بهره‌وری در آخرین مایل

 «هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از حسگرهای هوشمند روی وسایل نقلیه تحویل، ورود دستی راننده یا ردیابی مبتنی بر موقعیت مکانی، به حل مشکل معروف «آخرین مایل» کمک کند.»

توانایی آن در پردازش داده‌ها و کاهش خطای انسانی می‌تواند به فرصت‌های عظیمی برای بهبود کارایی در فضای آخرین مایل تبدیل شود.

 «از آنجایی که انتقال محصولات از یک مرکز منطقه‌ای به نقطه مصرف معمولاً پرهزینه‌ترین و چالش‌برانگیزترین بخش یک زنجیره تأمین است، دستاوردهای مبتنی بر هوش مصنوعی بسیار مؤثر هستند. با تجزیه و تحلیل داده‌های آب و هوا، الگوهای ترافیکی و سایر عوامل محیطی، یک سیستم هوش مصنوعی می‌تواند از داده‌های حسگرهای هوشمند استفاده کند تا از تحویل صحیح مواد اطمینان حاصل کند و در عین حال تجربه را برای فرد تحویل‌دهنده بهینه سازد.»

۲۰. کمک به تضمین ایمنی کارگران

با ایجاد مسیرهای بهینه، افزایش بهره‌وری و انجام وظایف پیش پا افتاده‌ای مانند کارهای اداری گمرکی، هوش مصنوعی می‌تواند به افزایش رضایت کارگران کمک کند.

همچنین می‌تواند موقعیت‌های بالقوه خطرناک برای کارگران انسانی را نشان دهد.

ههمان می‌گوید: «هوش مصنوعی می‌تواند مکمل تصمیم‌گیری انسانی باشد تا سازمان‌ها از سلامت و ایمنی کارکنان خود اطمینان حاصل کنند. برای مثال، یک سیستم می‌تواند به‌طور خودکار پیامی ارسال کند و رانندگان تحویل کالا را هنگامی که دما به شدت بالا می‌رود یا هنگامی که عوامل محیطی نشان می‌دهند که گردبادهایی در منطقه ممکن است رخ دهد، فراخواند.»

تشخیص کلاهبرداری

تشخیص تقلب یک جنبه حیاتی در مدیریت زنجیره تأمین است. هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به عملکرد تأمین‌کنندگان، الگوهای پرداخت و سایر عوامل، به شرکت‌ها در تشخیص و جلوگیری از تقلب کمک کند. با استفاده از هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند خطرات بالقوه را شناسایی کرده و اقدامات پیشگیرانه‌ای را برای جلوگیری از تقلب انجام دهند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند تراکنش‌ها را برای الگوهای غیرمعمول یا ناهنجاری‌هایی که ممکن است نشان‌دهنده فعالیت کلاهبرداری باشند، رصد کند. هوش مصنوعی با ارائه هشدارها و بینش‌های بلادرنگ، مدیران زنجیره تأمین را قادر می‌سازد تا به سرعت به مسائل رسیدگی کرده و از عملیات خود محافظت کنند.

پیاده‌سازی و یکپارچه‌سازی در 20 کاربرد هوش مصنوعی در زنجیره تامین

پیاده‌سازی و ادغام هوش مصنوعی در عملیات زنجیره تأمین می‌تواند پیچیده باشد. شرکت‌ها باید عوامل مختلفی از جمله کیفیت داده‌ها، ادغام سیستم و مدیریت تغییر را در نظر بگیرند. برای اطمینان از پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز، شرکت‌ها باید:

• تدوین یک استراتژی روشن برای پذیرش هوش مصنوعی : اهداف، دامنه و جدول زمانی پیاده‌سازی هوش مصنوعی را مشخص کنید.
• روی کیفیت داده‌ها و یکپارچه‌سازی سیستم سرمایه‌گذاری کنید : اطمینان حاصل کنید که داده‌ها دقیق، کامل و سازگار با سیستم‌های هوش مصنوعی هستند.
• ارائه آموزش و پشتیبانی برای کارمندان : کارکنان را به مهارت‌ها و دانش لازم برای کار با ابزارهای هوش مصنوعی مجهز کنید.
• عملکرد هوش مصنوعی را مرتباً رصد و ارزیابی کنید : به طور مداوم اثربخشی راه‌حل‌های هوش مصنوعی را ارزیابی کرده و در صورت نیاز، تنظیمات لازم را انجام دهید.

با دنبال کردن این مراحل، شرکت‌ها می‌توانند اطمینان حاصل کنند که پیاده‌سازی هوش مصنوعی آنها موفقیت‌آمیز بوده و مزایای مورد انتظار را ارائه می‌دهد. هوش مصنوعی پتانسیل ایجاد انقلابی در عملیات زنجیره تأمین را دارد، اما برنامه‌ریزی و اجرای دقیق برای تحقق کامل پتانسیل آن ضروری است.