Устранит ли ИИ людей из управления цепочками поставок?

Искусственный интеллект (ИИ) — самая революционная технология современности, если не всей истории. Хотя у него есть варианты использования практически во всех отраслях, некоторые из них могут выиграть (и потерять) больше, чем другие. Управление цепочками поставок — одна из таких ролей, которую ИИ может радикально изменить, возможно, до такой степени, что люди перестанут ею заниматься.

Многие технологи подчеркивают, что автоматизация в конечном итоге создает больше рабочих мест, чем требуется, но это все равно означает, что некоторые роли исчезают. Может ли управление цепочками поставок быть одной из таких профессий? Что это будет означать для отрасли? Вот более пристальный взгляд.

Роль ИИ в управлении цепочками поставок

Все кроме 6% предприятий цепочки поставок уже используют ИИ в некотором качестве. Примерно 11% говорят, что это имеет решающее значение для их деятельности, и в ближайшее время эта цифра может коснуться более трети этих компаний. Легко понять, почему ИИ улучшает многие аспекты управления цепочками поставок.

Прогнозирование спроса

Прогнозирующие возможности ИИ являются одним из его самых сильных преимуществ в управлении цепочками поставок. Модели машинного обучения могут анализировать данные о прошлых продажах и текущие тенденции, чтобы прогнозировать предстоящие изменения спроса. Тогда компании смогут заказывать меньше одних продуктов и больше других, чтобы предотвратить дефицит и излишки.

По мере развития ИИ развивались и его способности прогнозирования. Некоторые решения AI для цепочки поставок может предсказать предстоящие сбои анализируя погоду, финансовые тенденции, геополитические проблемы и другие изменения. Затем они могут рекомендовать изменения, чтобы смягчить последствия разрушительных событий.

Этот уровень прогнозирования чрезвычайно сложен для аналитиков, особенно с учетом того, насколько сложными стали цепочки поставок. Однако именно в таком глубоком анализе ИИ превосходит других.

Управление запасами

Аналогичным образом, ИИ также меняет управление запасами. Прогнозы об изменениях и перебоях в спросе полезны только в том случае, если компания способна соответствующим образом корректировать свои запасы. Для этого требуется обширная видимость нескольких мест хранения, что повышает вероятность человеческой ошибки.

Такие большие и повторяющиеся наборы данных позволяют легко совершать ошибки. Неустойчивые факторы спроса и предложения делают эти ошибки еще более вероятными. В результате уровень дефицита в США вырос. до более чем 35% после начала пандемии COVID-19. Искусственный интеллект обеспечивает большую надежность, поскольку он может отслеживать запасы в режиме реального времени и не допускает ошибок при вводе данных.

Решения на базе искусственного интеллекта также могут пойти дальше и автоматически заказывать продукты по мере необходимости. Некоторые компании даже используют его, чтобы определить, где хранить определенные товары и откуда их отправлять, чтобы обеспечить максимально быструю доставку.

Оценка поставщика

Предприятия начинают использовать ИИ на начальном этапе управления цепочками поставок. Минимизация затрат и предотвращение задержек во многом зависят от выбора правильных поставщиков. ИИ может оценить возможные источники, чтобы определить лучший для каждого продукта или материала.

Главное преимущество ИИ здесь в том, что он точен и быстр. Поиск подходящего вручную может занять слишком много времени. Обычные вычисления слишком ненадежны, учитывая сложность этих решений. Грубо 70% цепочек поставок теперь больше внимания уделяется надежности и гибкости, чем чистым затратам, поэтому простого сравнения затрат недостаточно. ИИ может справиться с этим нюансом, одновременно повышая скорость.

ИИ также может адаптироваться к меняющимся тенденциям, предупреждая компании, когда текущий поставщик больше не является лучшим вариантом. Такая гибкость принятия решений имеет решающее значение на современном быстро меняющемся рынке.

Оптимизация процесса

ИИ цепочки поставок также может управлять внутренними процессами. Производство и доставка продукта включает в себя множество движущихся частей. Это означает, что неэффективность может возникнуть во многих областях, и лучшая стратегия редко становится очевидной сразу, но ИИ может автоматизировать принятие решений для более быстрых и эффективных изменений.

Эта оптимизация могла бы быть такой же простой, как и более эффективная маршрутизация поставок — то, что приняли многие логистические компании. Однако по мере развития ИИ он может пойти гораздо дальше. Компании могли бы использовать ИИ для создания и анализа цифровых двойников всей цепочки поставок и предложения изменений практически на каждом этапе.

Человеческий фактор все еще необходим?

Глядя на обширную роль ИИ в управлении цепочками поставок, трудно понять, какое место здесь занимают люди. С этого момента ИИ станет только более функциональным и надежным, поэтому, если нынешние тенденции сохранятся, не будет странным думать, что эта технология сможет делать все, что делают сегодняшние менеджеры цепочек поставок.

Несмотря на этот потенциал, ИИ вряд ли заменит людей в управлении цепочками поставок, по крайней мере, не полностью. Несмотря на все преимущества, у ИИ есть и существенные недостатки. Галлюцинации являются одними из самых ярких. Самые популярные сегодня модели генеративного искусственного интеллекта выдают ложную информацию 3%-27% времени , что может иметь катастрофические последствия в управлении цепочками поставок.

Конечно, человеческие предсказания тоже не идеальны. Но если система управления цепочками поставок была полностью автоматизирована, она может автоматически реагировать на фактор, практически не имеющий под собой реальной основы. Это может привести к дефициту, задержкам и значительным расходам. Учитывая, насколько далеко идущими могут быть последствия решений, принимаемых в цепочке поставок, последнее слово всегда должно оставаться за экспертами.

Передача слишком многого в руки ИИ также имеет сомнительные этические последствия. Значительное использование данных ИИ делает их большей мишенью для хакеров и может привести к случайной утечке конфиденциальной информации. Хорошо документированная проблема предвзятости ИИ также может вызвать серьезные проблемы, особенно если ИИ будет управлять такими аспектами рабочей силы, как найм.

Также важно помнить, что даже самый продвинутый ИИ реагирует только на тенденции данных. Следовательно, события, о которых мало данных, представляют собой серьезную проблему. Сбои в цепочках поставок, такие как пандемия COVID-19, могут быть редкими, но ИИ вряд ли сможет точно предсказать их или эффективно отреагировать, когда они произойдут. Они слишком внезапны и непредсказуемы, и для управления ими требуются более гибкие люди.

ИИ – это еще не конец управления цепочками поставок

Если принять во внимание как преимущества, так и недостатки ИИ, становится ясно, что люди-менеджеры цепочек поставок не исчезнут, но их работа изменится. Предприятиям может потребоваться меньше сотрудников на этих должностях, но они по-прежнему будут иметь решающее значение. Аналогичным образом, эта работа потребует меньше анализа и лучшего понимания моделей ИИ и того, как они работают.

Менеджеры цепочек поставок завтрашнего дня будут использовать ИИ для информирования практически о каждом решении и, вероятно, для автоматизации многих мелких действий, таких как размещение заказов и выставление счетов. Окончательное решение — особенно в отношении стратегических изменений в масштабах всей компании — по-прежнему останется за людьми, которые должны интерпретировать идеи ИИ. Этот переход, вероятно, повлечет за собой некоторые перерывы в работе, но это не конец профессии.