Az ellátási lánc irányítása mindig is trükkös vállalkozás volt. Most a tipikus stressz mellett ott van a globális világjárvány, a munkaerőhiány és az ellátási hiány. Ez könnyen logisztikai rémálommá válhat, de a megfelelő eszközök és felkészültség mellett ennek nem kell megtörténnie.
Az ellátási lánc zavarai a vezető hírek élén szerepelnek amióta a pandémia tart. Mivel az emberek otthon maradtak, a vásárlási szokásokat nehéz volt nyomon követni, a munkaerő- és létszámhiány miatt pedig a vállalatok nem tudtak annyit termelni, amennyire a fogyasztói kereslet kielégítéséhez szükség volna.
A felkészülés és a különböző eszközök felhasználása a legjobb módja annak, hogy egy vállalkozás sikeresen átvészelje az ellátási lánc megszakadásait. A kulcs az adatvezérelt ellátási lánc, ahol kombinálják a nyilvános adatokat, a közösségi adatokat és a magán/vállalati adatokat, majd mesterséges intelligencia algoritmusokat adnak hozzá az eredmények előrejelzéséhez és szimulálásához - fejtette ki Hans Thalbauer, a Google Cloud ellátási láncért és logisztikáért felelős ügyvezető igazgatója a Smart Industry portálra írt cikkében.
Thalbauer szerint ezek a legfontosabb dolgok, amelyek segítenek eligazodni az ellátási lánc zavarai között az adatok és a mesterséges intelligencia segítségével.
Nagyobb átláthatóság: A nyilvános adatok, a közösségi adatok és a vállalati adatok összevonása átláthatóságot teremt a vállalkozások számára, hogy lássák, hogyan illeszkedik ellátási láncuk a tágabb környezetbe. Például összekapcsolhatják a nyilvános forrásokból származó kontextuális adatokat, így az időjárással, kockázatokkal vagy fenntarthatósággal kapcsolatos adatokat a sajátjaikkal. Ez lehetővé teszi, hogy a nagyobb képet szemléljék, és lássák, hová illeszkednek, honnan eredhetnek a problémák. Ez lehetőséget ad a megoldásra, mielőtt a gondok felmerülnének.
Rugalmasság és alkalmazkodóképesség: A mesterséges intelligencia-algoritmusok az összesített adatokat felhasználva különböző hipotetikus helyzeteket (például hiányt és szállítási problémákat) szimulálhatnak, hogy segítsenek a megoldásban, még mielőtt a problémák valóban felmerülnének. Azzal, hogy minden lehetséges helyzetet átlátnak, az üzleti vezetők képesek lehetnek az ellátási lánc zavarainak megoldásra és az alkalmazkodásra. A mesterséges intelligencia ebben az értelemben nagyszerű üzleti partner lehet, mert ahelyett, hogy egy ember próbálna meg minden lehetőséget kitalálni, az algoritmusok nagy mennyiségű adatból meríthetnek, és elvégezhetik a munkát.
Kockázatkezelés: Nincs jó időpont egy ellátási lánc válságra, ezért fontos, hogy képesek legyünk azonosítani a potenciális problémákat, időben enyhíteni és gyakran újraértékelni azokat. Bármilyen ellátási hiány, szállítási probléma vagy időjárási válság drasztikusan befolyásolhatja az eladásokat ebben a kritikus időszakban, amelytől sok vállalat bevételeinek jelentős része függ. Az AI segíthet további betekintést nyújtani az új adatforrásokból, lehetővé téve a vállalatok számára, hogy megítéljék a kulcsfontosságú áruk készletére és szállítására gyakorolt hatásokat, automatizálják a kulcsfontosságú ügyfelek és partnerek értesítésének módszereit, vagy alternatív tárolási és ellátási módokat találjanak ki, például a pop-up raktárakkal.
Hatékonyság teremtés: A világjárvány idején a fogyasztói keresletben hatalmas változás következett be, és a vállalkozásoknak fel kell készülniük arra, hogy megfeleljenek ezeknek a széles körű igényeknek. Az AI felhasználása segíthet ebben az időszakban hatékonyságot teremteni a nagy volumenű szállításokban, a termékek időben történő megrendelésében és akár a fogyasztókhoz történő egynapos kiszállításban. A mesterséges intelligencia felhasználása a termékkereslet előrejelzéséhez segít a pontosságban, ami viszont alacsonyabb készletszintekhez vezethet. A mesterséges intelligencia segíthet a flotta útvonaltervezésében és a legjobb szállítási útvonal meghatározásában is, ami viszont a szükséges járművek és kilométerek számának csökkenését eredményezi.
A felkészülés kulcsfontosságú az ellátási lánc számára, de az elmúlt két év megmutatta, hogy hihetetlenül nehéz felkészülni a váratlan eseményekre. Az ellátási lánc kihívásaiban való eligazodás kulcsa a több ellátási láncból származó adatok egyesítése, majd az AI segítségével olyan algoritmusok létrehozása, amelyek lényegében minden lehetséges körülményt előre jeleznek. Ezek az algoritmusok lehetővé teszik a vállalkozásoknak, hogy felkészüljenek minden lehetséges körülményre.
