هوش مصنوعی (AI) این پتانسیل را دارد که جنبه‌های مختلف عملیات تجاری را متحول کند. این فناوری می‌تواند در زمینه‌های مختلفی نظیر تحلیل داده و پیش‌بینی در مورد تقاضا، بهبود مسیرهای لجستیک و حمل‌ونقل و شناسایی نقاط ناکارآمد در زنجیره تامین مورد استفاده قرار گیرد. این امر درنهایت منجر به بهبود پاسخگویی به تغییرات تقاضا، کاهش زمان‌های تحویل و هزینه‌های کمتر می‌شود.
مقاله پیش رو به بررسی و تحلیل کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تامین پرداخته و تاثیرات این فناوری بر این حوزه را مورد بررسی قرار خواهد داد. درواقع در این مقاله، به موضوع هوش مصنوعی در زنجیره تامین و ضرورت به کارگیری آن توسط کسب‌وکارها پرداخته شده است. علاوه براین، 12 کاربرد بالقوه هوش مصنوعی در زنجیره تامین نیز مورد بررسی قرار گرفته‌اند.
هوش مصنوعی و اهمیت آن در زنجیره تامین
هوش مصنوعی به عنوان شبکه‌ای از رایانه‌ها تعریف می‌شود که می‌توانند ذهن انسان را شبیه‌سازی کرده و در شرایط گوناگون و رویکردهای مختلف، تصمیم‌گیری داشته باشد. از زمان پیدایش هوش مصنوعی در سال 2012 تا به الان، این فناوری هم توسعه پیدا کرده و هم در مواردی افول داشته است.
طی دو دهه گذشته، در نتیجه افزایش جریان داده‌ها و پیچیدگی‌هایی که در سناریوهای تجاری ایجاد شده‌اند، علاقه و کشش نسبت به استفاده از هوش مصنوعی در صنایع مختلف افزایش یافته است. در حال حاضر از پتانسیل‌های هوش مصنوعی در بخش‌ها و عملیات مختلف تجاری بهره گرفته می‌شود.
هوش مصنوعی به تفکر طراحی سیستم‌های کسب‌وکار کمک کرده و از داده‌ها برای به‌دست آوردن بینش، بدون دخیل کردن هیچ ورودی انسانی، یادگیری کسب می‌کند. با استفاده از هوش مصنوعی، سازمان‌ها می‌توانند نقاط ضعف موجود در زنجیره تامین خود را مشخص کرده و منابع را متناسب با آن‌ها تخصیص دهند.
هوش مصنوعی با شناسایی سریع انتظارات مشتری، سنجش بازار، بررسی حالت‌های مختلف شکست، بهینه‌سازی زنجیره‌های تامین داخلی و خارجی و تشویق و پرورش نیروی کار خلاق‌تر از طریق اتوماسیون‌سازی وظایف معمول، این پتانسیل را دارد که به کسب‌وکارها کمک کند تا بهترین کالاهای ممکن را تولید کنند.
سازمان‌های مختلفی نظیر شرکت‌های فعال در عرصه تولید و تجارت الکترونیک، برای حل مشکلات زنجیره تامین خود به شکل پیوسته، از فناوری هوش مصنوعی بهره می‌برند. بیشتر زنجیره‌های تامین ، سطح جدیدی از تاب‌آوری را در طول پاندمی کووید 19 تجربه کردند؛ چرا که مجبور بودند با چالش‌هایی که برای مشاغل مختلف ایجاد شده بود دست و پنجه نرم کنند.
در دنیای امروزی مشتریان خواهان زنجیره تامینی هستند که راهکارهای شخصی‌سازی شده و قابل اطمینان را به آن‌ها ارائه دهد. در حال حاضر، هوش مصنوعی سیستمی را برای شرکت‌ها فراهم کرده است تا بدون به خطر انداختن امنیت افراد و نقض حریم خصوصی آن‌ها، پروفایل هر مشتری را شناسایی کرده و به آن‌ها محصولات شخصی‌سازی شده ارائه دهد.
چهره در حال تغییر مدیریت زنجیره تامین
همانطور که می‌دانید، زنجیره تامین شبکه‌ای است که چندین کارکرد مختلف از جمله تدارکات، تولید، خرید و بازاریابی و فروش را به یکدیگر مرتبط می‌کند و برنامه‌ریزی یکپارچه شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا بین کارکردهای فوق تعادل برقرارساخته و درآمد شرکت را بهینه کنند.
در سال‌های اخیر، مدیریت زنجیره‌تامین به طور قابل ملاحظه‌ای چالش برانگیزتر شده است و انتظار می‌رود راه‌حل‌های مدیریت زنجیره تامین مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) ، ابزار قدرتمندی برای کمک به سازمان‌ها در راستای مقابله با این چالش‌ها باشد. به عبارتی، یک رویکرد یکپارچه می‌تواند فرصت‌ها و محدودیت‌های همه عملکردها و کارکردهای یک کسب‌وکار، از خرید تا فروش، را برطرف کند.
توانایی هوش مصنوعی در زمینه تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها، درک روابط، ارائه قابلیت مشاهده عملیات و پشتیبانی از تصمیم‌گیری‌های بهتر، هوش مصنوعی را به یک تغییردهنده بالقوه بازی تبدیل می‌کند. اما با همه این توصیفات، شرکت‌ها باید گام‌های سازمان یافته‌ای در راستای بهره‌برداری کامل از هوش مصنوعی بردارند و صرفا به استفاده از بخشی از آن رضایت ندهند.
آینده زنجیره تامین: دیجیتال‌سازی و هوش مصنوعی سبب ایجاد شفافیت و افزایش سرعت تصمیم‌گیری خواهند شد
در بسیاری از سازمان‌ها، مدیریت زنجیره تامین به جای اینکه صرفاً عملکردهای داخلی و محلی را بهبود بخشد، روی بهینه‌سازی پویای ارزش جهانی شرکت متمرکز شده است. در چندین صنعت که به شکل فرآیندی فعالیت دارند (مانند مواد شیمیایی، کشاورزی و فلزات و معدن)، برنامه‌ریزی فروش و عملیات به برنامه‌ریزی تجاری یکپارچه تبدیل شده است. مشکلات و تقاضاهایی که پس از پاندمی کووید 19 ایجاد شدند، نیاز شرکت‌ها به توسعه بازوهای برنامه‌ریزی مرکزی خود را تشدید کرده است.
می‌توان گفت امروزه افزایش ارتباطات و اندازه تیم‌های زنجیره تامین یا طرح تجاری، برای دستیابی به داشتن عملکرد بهتر کافی نیست! بلکه شرکت‌ها باید با چالش‌های دیگری نیز مقابله کنند:
- پیش‌بینی تقاضا در بخش‌بندی‌های مختلف جغرافیایی
- شناسایی پویای مبادلات، با صدها یا هزاران متغیر مرتبط و محدودیت‌های فنی بی‌شمار
- یکپارچه‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی (مانند بهینه‌سازی پردازش، تعمیر و نگهداری پیشگویانه) برای مدیریت زنجیره ارزش گسترده‌تر
- حصول اطمینان از اینکه برنامه‌ها اجرا می‌شوند و می‌توانند با اثرات تغییرات ناگهانی (مانند شوک تقاضا، توقف تولید و اختلالات حمل‌ونقل) به‌موقع و به‌درستی وفق پیدا کنند.
راهکار جامع و چندجانبه هوش مصنوعی در زنجیره تامین
راهکارهای هوش مصنوعی برای دستیابی سازمان‌ها به عملکردی بهتر در مدیریت زنجیره تامین ، موجود و در دسترس هستند. این راهکارها ویژگی‌های مختلفی دارند: مدل‌های پیش‌بینی تقاضا، شفافیت در سرتاسر زنجیره تامین، برنامه‌ریزی یکپارچه کسب‌وکار، بهینه‌سازی برنامه‌ریزی پویا و اتوماسیون جریان فیزیکی که همگی بر اساس مدل‌های پیش‌بینی و تحلیل همبستگی برای درک بهتر علل و اثرات در زنجیره‌های تامین هستند، از جمله این ویژگی‌ها هستند.
به کارگیری موفقیت‌آمیز مدیریت زنجیره تامین مبتنی بر هوش مصنوعی به پذیرندگان اولیه این فناوری، این امکان را می‌دهد که هزینه‌های لجستیک خود را تا 15 درصد، سطح موجودی را تا 35 درصد و سطح خدمات را تا 65 درصد در مقایسه با رقبای خود بهبود بخشند.
در ادامه به تاثیرات و کاربردهای بالقوه‌ای که این فناوری می‌تواند در عرصه زنجیره تامین داشته باشد، اشاره خواهد شد.
تاثیر هوش مصنوعی بر اتوماسیون زنجیره تامین
اتوماسیون مدرن زنجیره تامین ، بدون وجود هوش مصنوعی امکان پذیر نیست. هوش مصنوعی به فناوری‌های اتوماسیون زنجیره تامین مانند کارگران دیجیتال، ربات‌های انبار، وسایل نقلیه خودران، اتوماسیون رباتیک فرایند(RPA) و غیره توانایی انجام خودکار کارهای تکراری و مستعد خطا را می‌دهد. از طریق زنجیره تامین ، وظایف زیر می‌توانند اتوماتیک شوند:
- اتوماسیون کارهای اداری: به لطف اتوماسیون هوشمند یا کارگرهای دیجیتال که هوش مصنوعی را با RPA ترکیب می‌کنند، می‌توان کارهایی مانند پردازش اسناد را خودکار کرد.
- اتوماسیون لجستیک: لجستیک کارآمد در زنجیره تامین را می‌توان از طریق هوش مصنوعی و اتوماسیون نیز به‌دست آورد. شرکت‌هایی مانند آمازون، توسیمپل و نورو به طور گسترده در فناوری‌های اتوماسیون حمل‌ونقل ، مانند کامیون‌های خودران ، سرمایه‌گذاری می‌کنند.
- اتوماسیون انبار: فناوری‌های مجهز به هوش مصنوعی مانند کوبات‌ها؛ از طریق مدیریت خودکار انبار به افزایش کارایی، بهره‌وری و ایمنی کمک می‌کنند. Ocado یکی از بازیگران پیشرو در بازار اتوماسیون انبار است.
- کنترل کیفیت خودکار: سیستم‌های بینایی کامپیوتری (CV) مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند به بررسی خودکار کیفیت محصولات کمک کنند. از آنجا که این سیستم‌ها خسته نمی‌شوند و قادرند به شکل پیوسته فعالیت کنند، می‌توانند به بهبود بهره‌وری و دقت در خطوط تولید کمک کنند. به عنوان مثال، این سیستم‌ها می‌توانند تضمین کیفیت محصولات نهایی را خودکار کرده و بهبود بخشند.
- مدیریت موجودی خودکار: ربات‌های مجهز به بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشینی می‌توانند برای خودکارسازی کارهای تکراری در مدیریت موجودی، مانند اسکن موجودی‌ها به شکل بلادرنگ، مورد استفاده قرار بگیرند. این ربات‌های اسکن موجودی را می‌توان در فروشگاه‌های خرده فروشی نیز پیاده‌سازی کرد. با این حال، هنگام اجرای چنین راه‌کارهایی ، باید از امکان سنجی آن‌ها اطمینان حاصل کرده و مزایای بلند مدت آن‌ها را محاسبه کرد. در غیر این صورت، چنین ابتکاراتی می‌توانند حتی منجر به شکست شوند.
تاثیر هوش مصنوعی بر تجزیه و تحلیل پیشگویانه/ پیش‌بینی
برگ برنده یک مدیر زنجیره تامین ، توانایی پیش‌بینی آینده از منظر تقاضا، روند بازار و غیره است. اگرچه که هیچ پیش‌بینی عاری از خطایی وجود ندارد؛ اما استفاده از یادگیری ماشینی به مدیران و رهبران کمک می‌کند تا پیش‌بینی دقیق‌تری داشته باشند.
- بهینه‌سازی موجودی: ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌ها و روندهای تاریخی عرضه و تقاضا، به تعیین سطوح بهینه موجودی کمک کنند. این امر می‌تواند به جلوگیری از هزینه‌های بیش از حد تولید و ذخیره‌سازی کمک کند
- پیش‌بینی‌های منطقه‌ای: زنجیره تامین مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین می‌تواند تقاضای دقیق منطقه‌ای را برای کمک به رهبران کسب‌وکار در تصمیم‌گیری بهتر فراهم کند. به عنوان مثال هر منطقه؛ رویدادها، تعطیلات، روندها و غیره خود را دارد. با استفاده از پارامترهای خاص منطقه، ابزارهای پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به سفارشی‌سازی فرآیندها بر اساس نیازهای منطقه کمک کنند.
- پیشگیری از اثر شلاقی: اثر شلاقی یکی از مباحث مهم در مدیریت زنجیره تامین محسوب می‌شود. این پدیده زمانی رخ می‌دهد که نوسانات کوچک در یک انتهای زنجیره تامین با حرکت در بالادست/پایین دست تقویت می‌شوند.
ابزارهای پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده از مشتریان، تامین‌کنندگان، تولیدکنندگان و توزیع‌کنندگان، به کاهش نوسانات تقاضا و عرضه برای کنترل اثر شلاقی کمک کنند. این امر می‌تواند به کاهش موجودی انبارها کمک کند.
استفاده از یادگیری ماشینی به مدیران و رهبران کمک می‌کند تا پیش‌بینی دقیق‌تری داشته باشند
تاثیر هوش مصنوعی بر بهبود مدیریت ارتباط با تامین‌کنندگان
بسیاری از مسائل و مشکلات کنونی که در زنجیره‌های تامین جهانی با آن مواجه هستیم، به مدیریت ضعیف ارتباط با تامین‌کنندگان مربوط می‌شود. به دلیل فقدان همکاری و یکپارچگی با تامین‌کنندگان، زنجیره تامین‌های زیادی نظیر غذا و خودرو، در طول پاندمی جهانی 2020 با اختلالات جدی مواجه شدند. هوش مصنوعی با سازگارتر و کارآمدتر کردن زنجیره تامین می‌تواند به بهبود مدیریت ارتباط با تامین کننده (SRM) کمک کند.
- بهبود در فرایند انتخاب تامین‌کنندگان: نرم افزار SRM مجهز به هوش مصنوعی می‌تواند به انتخاب تامین کننده بر اساس عواملی مانند قیمت‌گذاری، تاریخچه خرید، پایداری و غیره کمک کند. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین می‌توانند به ردیابی و تجزیه و تحلیل داده‌های عملکرد تامین‌کننده و رتبه‌بندی آن‌ها بر اساس آن کمک کنند.
- بهبود ارتباطات تامین‌کنندگان: ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی مانند RPA می‌توانند به خودکارسازی ارتباطات معمول تامین‌کنندگان با یکدیگر، مانند اشتراک‌گذاری فاکتور و یادآوری پرداخت‌ها، کمک کنند. خودکارسازی این روش‌ها می‌تواند از چالش‌هایی که عموما به‌خاطر مسائل مالی و پرداختی میان تامین‌کنندگان ایجاد می‌شوند، جلوگیری کند. برای مثال در بعضی موارد هنگامی که تاخیر در پرداخت به فروشندگان پیش می‌آید، آن‌ها نیز ارائه خدمات یا محصولات خود را به تعویق انداخته و باعث ایجاد تاخیر در زنجیره تامین می‌شوند.
تاثیر هوش مصنوعی بر بهبود پایداری
پایداری یکی از دغدغه‌های فزاینده مدیران زنجیره تامین است، زیرا بیشتر مشکلات غیرمستقیم یک سازمان، به واسطه زنجیره تامین آن ایجاد می‌شود. هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود عملیات زنجیره تامین کمک کند تا آن‌ها را سبزتر و پایدارتر کند.
- لجستیک حمل و نقل سبز: ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند با در نظر گرفتن عواملی مانند ترافیک، بسته شدن جاده‌ها و آب و هوا، به بهینه‌سازی مسیرهای حمل و نقل کمک کنند تا میزان مسافت پیموده‌شده را کاهش دهند. به عنوان مثال، DHL از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی مسیرهای خودروهای خود و کاهش مصرف سوخت استفاده می‌کند و در نتیجه آلایندگی کمتر ایجاد کرده و پایداری را بهبود می‌بخشد.
- انبارداری سبز: از آنجا که پیش‌بینی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به حفظ سطح بهینه موجودی کمک کنند، انتشار کربنی که به واسطه ذخیره‌سازی و جابه‌جایی موجودی اضافی ایجاد می‌شود را می‌توان کاهش داد. راهکارهای هوشمند مصرف انرژی ، همچنین می‌توانند انتشار کربن مربوط به مصرف انرژی انبار را نیز کاهش دهند. هوش مصنوعی همراه با کلان داده‌ها می‌توانند به زنجیره تامین کمک کنند تا نه تنها پایدار، بلکه در عین حال انعطاف‌پذیر شود.
موارد ذکر شده، برخی از مهمترین و به روزترین کاربردهای هوش مصنوعی در زنجیره تامین و لجستیک هستند که کسب‌وکارها با استفاده از آن می‌توانند سودآوری خود را بهبود بخشند. سرعت پیشرفت تکنولوژی باعث می‌شود این کاربردها روز به روز بیشتر شده و این احتمال می‌رود که در آینده نزدیک، تمامی بخش‌های این حوزه را تحت تاثیر قرار دهد.
منابع:
- mckinsey.com
- scirp.org
- research.aimultiple.com