AI generativă pentru lanțurile de aprovizionare: pionierul unei noi ere a eficienței și durabilității

Recent, a fost depusă o plângere împotriva Volkswagen, BMW și Mercedes Benz la Oficiul Federal German pentru Afaceri Economice și Control al Exporturilor, deoarece companiile nu au reușit să identifice practici neetice în lanțurile lor de aprovizionare. Aparent, giganții producției de mașini s-au bazat pe materii prime care au fost extrase prin muncă forțată de minoritățile uigure oprimate din China.

Este greu să păstrezi controlul asupra propriului inventar în aceste zile, ca să nu mai vorbim de monitorizarea întregului lanț de aprovizionare. Din fericire, IA generativă pare să aibă instrumentele de care aveți nevoie pentru a face față. Puteți angaja o firmă de consultanță AI generativă pentru a vă ajuta să anticipați cererea clienților, să descoperiți orice practici îndoielnice din lanțul dvs. de aprovizionare și să găsiți noi furnizori care se potrivesc obiectivelor dvs. de mediu și etice.

Interesat? Apoi, să vedem ce altceva poate face IA generativă pentru lanțul de aprovizionare și la ce provocări să ne așteptăm în timpul implementării.

Ce este IA generativă într-un lanț de aprovizionare?

AI generativ este o tehnologie care poate crea conținut nou, cum ar fi text, imagini și chiar documente, similar cu exemplele cu care a fost instruit. Este ca un asistent inteligent care poate produce conținut nou la cerere, fără a fi programat special pentru fiecare tip de conținut.

În contextul lanțului de aprovizionare, IA generativă antrenează cantități mari de date legate de lanțul de aprovizionare, cum ar fi informațiile logistice, istoricul vânzărilor, înregistrările de inventar și așa mai departe, și produce diferite tipuri de informații, inclusiv hărți optimizate de rute, previziuni ale cererii, evaluarea furnizorilor rapoarte și strategii de reaprovizionare.

Cum este IA generativă diferită de tehnologia AI tradițională?

Inteligența artificială convențională excelează în analiza datelor istorice și în identificarea tiparelor. Are o gamă largă de capabilități, inclusiv procesarea limbajului natural, viziunea computerizată și învățarea automată, în timp ce AI generativă se concentrează exclusiv pe producerea de conținut care arată ca și cum ar fi fost generat de oameni.

Exemple de inteligență artificială tradițională în viața noastră de zi cu zi includ mașini cu conducere autonomă, motoare de recomandare de pe site-ul dvs. de cumpărături preferat sau asistenți vocali precum Siri sau Alexa. Exemple de inteligență artificială generativă gravitează în jurul creării de conținut. Acestea includ ChatGPT, care produce text asemănător omului și DeepDream, care generează imagini.

Puteți afla mai multe despre rolul AI convențional în atingerea rezilienței lanțului de aprovizionare pe blogul nostru.

Beneficiile AI generative pentru lanțul de aprovizionare pentru afacerea dvs

După implementarea AI generativă, chiar dacă o aplicați pentru unul sau două cazuri de utilizare, compania dvs. va experimenta unele sau toate beneficiile următoare:

• Eficiență sporită, deoarece IA generativă poate optimiza procesele, cum ar fi reaprovizionarea și achizițiile, precum și să găsească alternative de expediere mai rapide și mai ieftine
• Costuri reduse cu forța de muncă, deoarece va automatiza sarcini obositoare precum prognoza și generarea de rapoarte
• Scalabilitate îmbunătățită, deoarece AI poate prelua o sarcină suplimentară fără a fi nevoie să angajați mai mulți oameni
• Satisfacție sporită a clienților, deoarece algoritmii pot prognoza cererea și se pot asigura că un inventar nu epuizează niciodată produsele preferate ale clienților dvs.
• Operațiuni simplificate, deoarece AI poate prezice și rezolva problemele lanțului de aprovizionare
• Angajații mai productivi, deoarece acum se pot concentra pe sarcini care se potrivesc mai bine cu calificările lor, în timp ce modelele AI gestionează generarea de rapoarte mari și alte sarcini obositoare

Are sens să construim modele personalizate de IA generative sau să le ajustam pe cele existente?

Există soluții AI generative gata făcute, cum ar fi C3 Generative AI, care pot fi folosite pentru a îmbunătăți vizibilitatea lanțului de aprovizionare. Deși aceste soluții pot fi foarte puternice, o companie care le folosește pentru optimizarea lanțului de aprovizionare se poate confrunta cu următoarele provocări:

• Lipsa de expertiză în domeniul dvs. deoarece aceste soluții sunt adesea concepute ca modele de uz general
• Rezultatul va depinde de setul de date de antrenament. Dacă a fost de proastă calitate, a conținut părtinire sau pur și simplu nu se potrivea cu datele companiei dvs., conținutul generat va reflecta aceste probleme.
• Algoritmii ar putea produce ceva irelevant pentru afacerea dvs., deoarece nu înțeleg specificul datelor dvs

Pentru performanțe optime, fiecare organizație poate angaja un consultant IT pentru lanțul de aprovizionare pentru a dezvolta noi sau a ajusta modele AI existente pentru a adăuga cunoștințe specifice domeniului. Această abordare va avea următoarele beneficii:

• Precizie crescută
• Adaptat nevoilor dumneavoastră organizaționale
• Ușor de integrat în procesele dumneavoastră
• Proprietatea deplină a tehnologiei în cazul dezvoltării personalizate
• Respectarea cerințelor de conformitate specifice industriei

Dar rețineți că algoritmii personalizați sunt mai scumpi și durează mai mult pentru a fi implementați, deoarece sunt construiți de la zero și trebuie antrenați și validați. Deci, alegerea finală este un compromis între nevoile afacerii tale și bugetul disponibil.

Cinci cazuri cheie de utilizare a IA generativă în lanțul de aprovizionare

Cazul de utilizare 1: Abordarea inventarului cu eficiență

Inteligența artificială generativă poate analiza cantități mari de date și poate veni cu politici și sugestii despre cum să gestionați mai bine stocul, având în vedere tendințele actuale. Iată cum poate contribui această tehnologie la gestionarea stocurilor:

• Recomandând politici dinamice de inventar: algoritmii analizează în mod constant informațiile despre vânzări și tendințele cererii pentru a sugera ajustări ale nivelurilor de stoc ale diferitelor articole în timp real pentru a răspunde nevoilor pieței.
• Calcularea nivelurilor stocurilor de siguranță pentru a vă asigura că un inventar nu epuizează articolele populare: modelele AI pot calcula niveluri optime de siguranță pe baza cererii fluctuante, a sezoanelor și a altor factori.
• Simularea diferitelor scenarii care pot afecta stocul, cum ar fi o creștere bruscă a cererii și a perturbărilor în ofertă: acest lucru permite companiilor să vină cu un plan de urgență pentru reaprovizionare atunci când este necesar.
• Reducerea risipei de stoc: IA generativă poate identifica articolele din stoc care se mișcă lentă, care au ca rezultat costuri ridicate de stocare și poate recomanda strategii pentru a îmbunătăți fluxul de produse, cum ar fi reduceri și campanii de marketing.
• Venind cu cele mai eficiente tactici de stocare și distribuție pentru diferite produse

Exemplu din viața reală

Stitch Fix este o companie de modă cu sediul în California. A antrenat algoritmi generativi de inteligență artificială pe baza datelor sale extinse despre preferințele clienților și a altor informații, iar modelul a prezis ce produse de îmbrăcăminte vor fi la mare căutare și a făcut recomandări de reaprovizionare a stocurilor. Drept urmare, compania a raportat o scădere cu 25% a costurilor asociate cu depozitarea și manipularea articolelor.

Cazul de utilizare 2: livrarea expedierilor mai rapid și mai ieftin

Companiile pot utiliza AI generativă pentru gestionarea lanțului de aprovizionare pentru a analiza cantități mari de date despre condițiile meteorologice, modelele de trafic și expedițiile pentru a construi hărți optimizate de rute, astfel încât furnizorii să poată livra produse/materiale mai rapid și mai ieftin.

Aceste modele pot, de asemenea, monitoriza datele în timp real pentru a redirecționa transporturile care sunt deja în tranzit dacă există blocaje de trafic, accidente sau orice alte probleme de-a lungul rutei planificate. Astfel de planuri dinamice de traseu îi vor ajuta pe șoferi să se adapteze din mers și să evite pierderea de ore în blocare în trafic.

Companiile recunosc acest beneficiu, iar IA generativă pe piața logisticii crește rapid. A fost evaluat la 412 milioane de dolari în 2022 și se așteaptă să urce vertiginos la 13,948 de miliarde de dolari până la sfârșitul lui 2032, crescând la un CAGR de 43,5%.

Exemplu din viața reală

Un producător a integrat IA generativă în operațiunile sale pentru a gestiona stocurile și a optimiza procesele lanțului de aprovizionare. Sistemul a analizat datele în timp real și a recomandat opțiuni de redirecționare. Compania a raportat că a redus cheltuielile cu logistica cu 12% în primele șase luni de implementare a AI.

Cazul de utilizare 3: Asigurarea unui lanț de aprovizionare durabil și etic

Cercetările arată că liderii de afaceri se îndreaptă către un lanț de aprovizionare etic, care include eforturi de sustenabilitate, iar inteligența artificială generativă poate ajuta în această inițiativă. Algoritmii pot analiza datele despre furnizori disponibile public, cum ar fi eficiența energetică, producția de deșeuri, practicile de producție durabile și aprovizionarea cu materii prime, pentru a decide care furnizor se potrivește mai bine cu obiectivele dvs. de impact asupra mediului.

În plus, modelele AI pot identifica zonele în care contractorul dvs. existent poate reduce risipa. De exemplu, poate sugera schimbarea designului ambalajului sau a procesului logistic. Puteți împărtăși aceste informații cu furnizorul dvs. dacă sunt deschiși la practici ecologice. În acest fel, puteți atinge obiectivele de sustenabilitate fără a înceta parteneriatul cu furnizorii.

Exemplu din viața reală

Companiile se bazează pe algoritmi generativi de inteligență artificială pentru a identifica practicile nesustenabile și lipsite de etică în cadrul lanțului lor de aprovizionare. De exemplu, Siemens și Unilever folosesc această abordare pentru a identifica furnizorii legați de reprimarea musulmanilor uiguri din China, menționată în introducere.

Un alt exemplu vine de la Frenzy AI din California, care a construit un model AI generativ care analizează date, cum ar fi declarațiile vamale și documentele de expediere, pentru a urmări produsele până la diferiți furnizori și pentru a verifica dacă propriile produse sunt utilizate în mod etic.

Cazul de utilizare 4: Anticiparea nevoilor clienților

Modelele AI generative pot procesa diferite tipuri de date, cum ar fi vânzările istorice, tendințele sezoniere, datele economice, activitățile concurenților, sentimentul clienților etc. pentru a prognoza cererea. Algoritmii pot monitoriza toate acestea în timp real, informându-vă despre tendințele viitoare de îndată ce acestea apar. AI generativ poate îndeplini următoarele sarcini:

• Prevăd cererea pentru diferite produse și servicii, permițând companiilor să își notifice furnizorii, să-și reaprovizioneze și să servească mai bine clienții
• Modelați diferite scenarii despre cum se poate schimba cererea, astfel încât companiile să se poată pregăti. De exemplu, poate arăta modul în care modificarea strategiilor de preț și de marketing influențează cererea.

Exemplu din viața reală

Walmart se bazează pe un sistem generativ de prognoză a cererii, bazat pe inteligență artificială, pentru a anticipa de ce vor avea nevoie clienții la fiecare magazin în parte. De asemenea, gigantul de retail folosește tehnologia pentru a analiza comportamentul clienților în timpul evenimentelor de Black Friday și pentru a prevedea eventualele blocaje.

Cazul de utilizare 5: Găsirea furnizorului potrivit și negocierea cu aceștia

Deoarece poate analiza cantități mari de date despre lanțul de aprovizionare, IA generativă poate oferi recomandări valoroase și poate ajuta la verificarea furnizorilor. Iată ce poate face tehnologia:

• Clasificarea furnizorilor: algoritmii pot clasifica furnizorii pe baza unor criterii predefinite, cum ar fi prețul și calitatea materiilor prime
• Evaluarea practicilor de sustenabilitate: Aceasta include evaluarea amprentei de mediu a unui potențial furnizor, responsabilitatea socială și producția de deșeuri
• Evaluarea riscurilor asociate fiecărui furnizor, cum ar fi riscurile geopolitice, factorii economici și alte vulnerabilități
• Generarea de strategii de negociere a contractelor adaptate fiecărui furnizor

Algoritmii AI pot continua, de asemenea, să monitorizeze furnizorii parteneri pentru a se asigura că își respectă obligațiile contractuale și mențin nivelurile de calitate așteptate.

Exemplu din viața reală

Walmart a experimentat cu un bot AI generativ de la Pactum AI care poate negocia contracte cu furnizorii. Această abordare a ajutat retailerul să economisească aproximativ 3% din cheltuielile contractuale. În mod surprinzător (sau nu), trei din patru furnizori au preferat de fapt să negocieze cu botul.

Provocări pe care le puteți întâlni cu IA generativă în managementul lanțului de aprovizionare

Dacă sunteți interesat să implementați IA generativă, fiți pregătit să faceți față următoarelor provocări:

Probleme legate de date

Modelele AI generative au nevoie de cantități mari de date de calitate pentru a-și face treaba. Dacă datele sunt fragmentate, incomplete și depășite, rezultatele nu vor fi exacte. Și nu poți controla ce fel de date despre furnizori sunt disponibile public, așa că încearcă să stabilești așteptări rezonabile atunci când te bazezi pe datele oferite de alții.

Modelele vor funcționa și pe datele dumneavoastră organizaționale, cum ar fi istoricul vânzărilor și statisticile financiare. Acestea sunt datele pe care le puteți controla, așa că asigurați-vă că sunt curate, lipsite de părtiniri și accesibile.

Integrarea cu sistemele existente

Noua dvs. soluție AI trebuie să se încadreze perfect în sistemul existent și să se conecteze la alte aplicații pentru a le accesa datele. Acest lucru ar putea implica adaptarea sistemelor moștenite, ceea ce reprezintă o provocare enormă. Și ar putea fi nevoit să reproiectezi unele dintre procesele tale. AI generativă este, de asemenea, foarte puternică și necesită resurse de calcul considerabile și capacitate de stocare a datelor. Luați în considerare adaptarea infrastructurii sau organizarea găzduirii în cloud.

În plus, probabil că va trebui să vă integrați cu software-ul furnizorilor dvs. și să vă aliniați fluxurilor de lucru ale acestora. Verificați dacă au un API dedicat pe care îl puteți utiliza pentru colectarea datelor.

Provocări asociate cu utilizarea AI

• Uneori, lipsa explicabilității AI poate fi o problemă. Nu este întotdeauna posibil să explicăm de ce AI generativă a produs acest răspuns/sugestie/strategie. Luați ca exemplu rapoartele de conformitate. Dacă o organizație dorește să obțină certificarea ISO, trebuie să își documenteze procesele pentru a afișa conformitatea. Dar dacă se bazează prea mult pe AI generativă pentru raportare, s-ar putea să nu poată face acest lucru.
• Trebuie să respectați standardele din industrie pentru utilizarea AI și reglementările generale de confidențialitate din zona dvs. de operațiuni.

Probleme după implementare

• Orice sistem AI trebuie proiectat având în vedere securitatea, deoarece funcționează cu cantități mari de informații sensibile. Există un set de practici pe care companiile trebuie să le urmeze pentru a asigura securitatea datelor. Aceasta include criptarea datelor în timpul transferului și în repaus, implementarea mecanismelor de autentificare și monitorizarea accesului neautorizat, pentru a menționa câteva. De asemenea, va trebui să partajați date cu rețeaua dvs. de furnizori. Asigurați-vă că și acest lucru este sigur.
• Modelele AI necesită audituri regulate, evaluări de performanță și actualizări pentru a rămâne eficiente și relevante.

Factorul uman

După implementarea AI generativă pentru managementul lanțului de aprovizionare, doriți ca angajații să o accepte, să o folosească și să contribuie la îmbunătățirea acestuia. Cel mai bine este să oficializați regulile care vor guverna colaborarea om-AI și să specificați cine este responsabil pentru rezultatele finale. Și aceasta este o provocare. Cine este de vină dacă un inventar a fost inundat cu produse pe care nimeni nu vrea să le cumpere? Și cine este responsabil dacă un furnizor selectat de AI nu reușește să livreze la timp de două ori la rând?

Compania este, de asemenea, responsabilă pentru instruirea angajaților săi pentru a lucra cu inteligența artificială și pentru a urma practicile securizate de date.

Sunteți convins că aveți nevoie de IA generativă? Iată ce trebuie făcut în continuare

Iată nouă sfaturi care vă vor ajuta să începeți implementarea AI:

• Definiți-vă obiectivele de afaceri și ceea ce doriți să realizați cu IA generativă pentru un lanț de aprovizionare. Acest lucru va determina ce date trebuie să acceseze modelele dvs.
• Luați în considerare colectarea automată a datelor, astfel încât algoritmii dvs. să aibă acces la informații actualizate.
• Pregătiți-vă datele pentru a fi utilizate de algoritmii AI și ML.
• Asigurați-vă că obțineți consimțământul pentru utilizarea datelor de formare atunci când este necesar și respectați reglementările privind confidențialitatea datelor.
• Stabiliți practici puternice de guvernare a datelor sau accesați serviciile terțe de gestionare a datelor.
• Promovați colaborarea de date între organizația dvs. și furnizori.
• Angajați un furnizor de AI de încredere pentru a construi sau personaliza algoritmi generativi de AI care vă pot răspunde nevoilor unice.
• Începeți cu un proiect pilot la scară mică și învățați din eșecuri.
• Monitorizați modelele după implementare. Implementați o buclă de feedback care permite utilizatorilor să-și raporteze preocupările și recomandările.

Dacă vă întrebați despre costurile asociate cu implementarea AI, consultați articolul nostru detaliat despre cât costă inteligența artificială.

Luați legătura dacă aveți întrebări cu privire la utilizarea IA generativă pentru managementul lanțului de aprovizionare sau doriți o estimare exactă a costurilor pentru proiectul dvs. Vă vom ajuta să construiți/personalizați modele AI, vă vom sprijini în colectarea și curățarea datelor și vă vom audita modelele la cerere.

Acest articol a fost publicat inițial pe site-ul Itrex.