AI/ML pro budování inteligentních dodavatelských řetězců

An Inteligentní dodavatelský řetězec integruje data, automatizaci a pokročilé analytické technologie, aby přinesla efektivitu a snížení nákladů do různých částí dodavatelského řetězce. Může to být zdroj strategické výhody pro organizaci zlepšením zákaznické zkušenosti. Typicky je podporována kombinací optimalizace a technologií AI/ML. Prozkoumáme pět případů použití, které je mapujeme na pět prvků řízení dodavatelského řetězce: Plán → Zdroj → Vytvořit → Dodat → Reverzní logistika.

1. Krátkodobé snímání poptávky (plán): Řízení zásob je kritickou činností dodavatelského řetězce. Provozní kapitál a náklady na skladování jsou svázány s úrovněmi zásob, které jsou zase závislé na přesném předpovídání poptávky mezi jinými faktory. Vysoká úroveň přesnosti předpovědí pomáhá snižovat náklady na zásoby a zásoby tím, že řídí výrobu správného množství produktu na správném místě a ve správný čas. To pomáhá optimalizovat zásoby ve skladech a snižuje úroveň bezpečných zásob, a tím snižuje náklady a zároveň zabraňuje výpadkům zásob, které mohou vést k dlouhodobým ztrátám podnikání a příjmů. Aplikace s podporou umělé inteligence dokáže identifikovat vzory v zákaznických objednávkách a korelovat určité hlavní ukazatele s krátkodobou poptávkou, aby byly přesnější než u tradičních metod. Díky informacím o objednávkách v reálném čase můžeme automatizovat předpovědi poptávky pro aktuální a příští měsíc, které se pravidelně obnovují.

2. Segmentace dodavatelů (zdroj): Velké organizace mohou mít stovky nebo tisíce dodavatelů, kteří tvoří nedílnou součást jejich dodavatelského řetězce. Různé suroviny v různém množství pocházejí od dodavatelů. Pro snížení nákladů na pořízení a zároveň zvýšení spolehlivosti dodávek by bylo užitečné uplatňovat různé strategie na různé dodavatele. Seskupení dodavatelů do několika klíčových skupin by v tomto ohledu bylo přínosné vzhledem k velkému počtu dodavatelů. Tento typ segmentace umožní cílená smluvní jednání o cenách surovin, objemech a načasování dodávek za účelem optimalizace výdajů. Aplikace s podporou umělé inteligence může segmentovat dodavatele na základě funkcí, jako je objem, cena, strategický vztah, spolehlivost, což umožní specialistům na získávání zdrojů přijmout podobné strategie nákupu pro dodavatele v rámci klastru. Tato segmentace může být aktualizována měsíčně nebo čtvrtletně, aby se zohlednily změny dodavatele.

3. Předpovědi selhání zařízení (Make): Neplánované prostoje z důvodu selhání spolehlivosti jsou ve výrobních operacích běžné. Ty mají tendenci zdůrazňovat pozice v zásobách produktů a mohou vést ke zpožděním v plnění zákazníků. Předvídání, kdy k takovýmto prostojům může dojít, může zařízení pomoci buď přijmout opatření ke zmírnění rizika selhání zařízení, nebo se připravit předem vytvořením zásob, které budou prostoje zohledňovat. Tyto předpovědi a následná opatření ke zmírnění mohou pomoci vyhnout se výpadkům zásob a ztrátě příjmů a také podpořit investice do možností preventivní údržby, aby se předešlo nákladným opravám. Aplikace s podporou umělé inteligence může korelovat selhání zařízení s klíčovými měřeními (jako je propustnost, tlak, teplota atd.) po dobu dnů nebo týdnů, které vedou k neplánované poruše zařízení, a poskytnout přehled o načasování poruch. V závislosti na granularitě měření může být aplikace spouštěna každý den nebo každých několik dní, aby se vyhodnotilo riziko selhání.

4. Predikce dodací lhůty (Delivery): Včasná dodávka zákazníkům je klíčovou metrikou pro měření výkonnosti dodavatelských řetězců, která přímo ovlivňuje zákaznickou zkušenost. Organizace měří tuto metriku a aktivně se ji snaží zlepšovat na základě historických trendů zpoždění. Být schopen přesně předvídat dodací lhůty může pomoci dostat produkt k zákazníkovi v požadovaný čas, čímž se vyhnete špatným zákaznickým zkušenostem a následným ztrátám obchodu a vyhnete se sankcím a dalším poplatkům v důsledku pozdních dodávek. Aplikaci podporující umělou inteligenci lze použít k předpovídání dodacích lhůt mimo jiné na základě dne a času zahájení, sezóny, dopravce, zdroje a cíle. Taková předpověď pro každou zásilku umožní informovat zákazníka a zlepší zákaznickou zkušenost a udržení. Navíc to představuje příležitost k optimalizaci tras a výběru dopravců s lepšími výsledky.

5. Prognóza vrácení zákazníků (reverzní logistika): Procento tržeb je vráceno zákazníky z různých důvodů, včetně nesplnění specifikací kvality nebo zpoždění v expedici. Aby se společnosti mohly připravit na vracené zásilky, skladování a zpracování, potřebují mít přesný odhad objemu produktů, které se vracejí. To pomůže snížit náklady na skladování a zpracování. Aplikace s podporou umělé inteligence může poskytnout souhrnný objem vrácených produktů v závislosti na posledních několika týdnech dodávek zákazníkům. Tato předpověď může být aktualizována na týdenní bázi.