Ми часто впадаємо в ілюзію, що ланцюги постачання є практично незламними, і лише зрідка занепокоєння викликають якісь перебої. Насправді управління ланцюгами постачання — це величезна сфера діяльності з гігантським потенціалом як для помилок, так і для вдосконалення. Тому цілком природно, що лідери галузі експериментують із різними технологіями для оптимізації потоків і процесів, забезпечення захищеності ланцюга постачання і підвищення його стійкості. У цій статті ми досліджуємо, як саме штучний інтелект в управлінні ланцюгами постачання дозволяє бізнесу вирішувати найгостріші проблеми і як це відбувається на практиці.
Що таке AI в управлінні ланцюгами постачання?
Оскільки саме управління ланцюгами постачання — це величезний комплекс найрізноманітніших процесів, не так просто дати однозначне визначення, як виглядає AI для цієї сфери. Насправді, можливості штучного інтелекту, зокрема його здатність опрацьовувати великі обсяги даних, використовуються майже скрізь у SCM: від прогнозування попиту та управління запасами до логістичного планування. Тобто, AI в ланцюгах постачання — це парасольковий термін, який охоплює безліч рішень, що з’явилися за останнє десятиліття: від алгоритмів обробки природної мови, чат-ботів і робототехнічних систем — до аналітики.
Чому використовувати штучний інтелект в управлінні ланцюгами постачання?
Тенденція до впровадження штучного інтелекту в SCM почалася ще у 2010-х з метою підвищення ефективності; після 2020 року, коли стало очевидно, що ланцюги постачання не такі вже й міцні, як гадалося, розпочався справжній сплеск впровадження, підсилений потребою у стійкості та відповідності нормативам. Станом на 2023 рік до 60% лідерів ринку були про-AI, тобто або вже використовували, або планували впровадити AI протягом двох наступних років.
Як зазначалося вище, існує дві основних причини для впровадження AI у ланцюгах постачання:
- Підвищення ефективності й скорочення витрат шляхом автоматизації процесів;
- Побудова стійких ланцюгів постачання через забезпечення прозорості, ранню реакцію на перебої й попередження їх виникнення.
Розглянемо кожен із пунктів докладніше.
Побудова стійкості
Факторів, що здатні порушити роботу ланцюгів постачання, безліч: від конфліктів і природних катастроф до регуляторних обмежень і цінових коливань. Іноді перебої в одному ланцюгу можуть дестабілізувати інші, оскільки зараз більшість сфер бізнесу тісно взаємопов’язані. Алгоритми можуть аналізувати історичні дані й виявляти закономірності, прогнозуючи можливі перебої в реальному часі. Крім того, завдяки AI компанії можуть будувати карту постачальників на більшу глибину, ніж традиційні другорядні постачальники, що теж є перевагою.
Досягнення економії витрат
AI відіграє вирішальну роль у підвищенні ефективності ланцюгів постачання. Через автоматизацію процесів — наприклад, оптимізацію маршрутів, автоматизацію складів, управління запасами — компанії можуть скоротити кількість помилок і пришвидшити виконання операцій. Інструменти на базі AI динамічно регулюють рівень запасів, покращуючи точність складських залишків на 30% і знижуючи витрати на оплату праці до 20%, що в підсумку робить весь ланцюг постачання гнучкішим і рентабельнішим.
Топ-5 напрямків, де штучний інтелект покращує управління ланцюгами постачання
#1 Мапування та прозорість ланцюга постачання
Прозорість ланцюга постачання важлива як для ефективності, так і для стійкості й відповідності. Тому саме для цього напрямку AI зазвичай впроваджується у першу чергу. Такі системи працюють на різних рівнях — від IoT-сенсорів для відстеження вантажів і запасів до трекінгу постачальників і джерел матеріалів/продукції. У поєднанні з прогнозною аналітикою це допомагає ідентифікувати місця ймовірних майбутніх перебоїв і відповідно реагувати, скорочуючи їхню кількість до 50%. Прикладом є Unilever, які мапують свої гігантські ланцюги постачання на різних етапах.
#2 Управління запасами
AI підключається до управління запасами у двох потенційно проблемних місцях: прогнозування коливань попиту для оптимізації залишків; і автоматизація процесів (наприклад, автозамовлення). У середньому компанії, які впроваджують AI у цих двох напрямках, мають до 35% кращі показники за рівнем складських залишків. Це особливо актуально для компаній із розгалуженою мережею складів — наприклад, Walmart, які коригують залишки на основі даних про реальний попит і стан ланцюга постачання.
#3 Прогнозування попиту
Прогнозування попиту — це не лише про складські залишки, а й про бізнес-рішення та керування підрядниками/постачальниками. Тренди ринку, погодні умови, навіть нормативні чи епідеміологічні дані — усе це використовується для прогнозу майбутнього попиту й зменшення похибок на 20-50%. Це один із козирів Amazon, які одними з перших застосували AI для коригування дистрибуційних стратегій і покращення клієнтського досвіду.
#4 Автоматизація (інші можливості)
Автоматизація на основі AI включає дві основні сфери: документообіг і робототехніка. Перша — це обробка інвойсів, коносаментів, замовлень на закупівлю, автоматичне генерування запитів на котирування тощо. Робототехніка — це склади: pick & pack, а також оптимізація виробництва. Додаткові кейси автоматизації: автоматичний розрахунок витрат, вибір перевізника, маркування (зменшення помилок), оптимізація маршрутів у транспорті.
#5 Управління відносинами з постачальниками
AI використовується для керування відносинами з постачальниками завдяки аналізу їхніх показників у реальному часі: якості, ризиків, дотримання строків. Оцінюючи дані щодо часу доставки, відповідності вимогам, точності замовлень, компанії можуть вибирати найкращих постачальників. DHL, наприклад, використовує AI для скринінгу постачальників за KPI, зменшуючи ризики та посилюючи співпрацю. Компанії, які впровадили AI в цій сфері, повідомляють про 70% зростання ефективності співпраці та кращу мінімізацію ризиків, а можливості AI у ризик-менеджменті й пошуку альтернативних постачальників роблять ланцюги постачання ще надійнішими.
Знакові кейси застосування AI в ланцюгах постачання
- Walmart використовує AI у ланцюгах постачання не лише для прозорості, а й для забезпечення стійкості — щоб протистояти перебоям, які виникли, наприклад, через COVID-19. На базі AI-систем Walmart відстежує ефективність постачальників і можливі збої, щоб зменшити ризики й оптимізувати залишки у своїй глобальній мережі. Це дозволило їм навіть орендувати власні судна й користуватися менш завантаженими портами для уникнення затримок.
- Unilever теж впроваджує AI у роботі з постачальниками, особливо в сфері сталого розвитку. Компанія мапує екологічний слід своїх постачальників, щоб виконувати власні цілі у сфері сталого розвитку. Такий підхід дозволяє прогнозувати перебої в ланцюгах постачання ще до їхнього виникнення.
- Ducab — провідний виробник кабельної продукції. Їхня платформа на AI-основі автоматизує весь цикл скринінгу й керування постачальниками. Система повністю позбавлена ручної взаємодії, забезпечує постійний контроль відповідності й ефективності, підвищуючи загальну ефективність ланцюга постачання.
Висновки
Лідери ринку, які вже впровадили штучний інтелект, повідомляють про значні переваги: скорочення похибок у прогнозах, покращення управління запасами, зростання ефективності співпраці з постачальниками. Провідні компанії на кшталт Walmart і Unilever доводять: з AI-технологіями бізнес може гнучко обходити перебої, гарантувати безперервність операцій і проактивно попереджати ризики.
Тренд на AI у ланцюгах постачання не сповільнюється. В умовах все глобальніших value chain попит на стійкі, data-driven рішення лише зростатиме. Саме цей напрям не лише підвищує ефективність і дозволяє зекономити, але й робить бізнес більш сталим через кращий прогноз і менеджмент ризиків. У сучасному світі виграють ті компанії, які інвестують у AI-можливості: саме вони формують конкурентну перевагу, створюючи інтелектуальні, адаптивні й стійкі ланцюги постачання. Lionwood, як компанія з експертизою у розробці кастомних логістичних і SCM-рішень, постійно розвиває власні AI-компетенції, щоб пропонувати ідеальні рішення.
