Лучшие примеры искусственного интеллекта в цепочках поставок для повышения эффективности и сокращения затрат

Узнайте, как лучшие приложения искусственного интеллекта в управлении цепочками поставок могут повысить эффективность и сократить расходы. Изучите реальные примеры, чтобы улучшить свою деятельность.

 

Искусственный интеллект может помочь в повседневных задачах цепочки поставок, например при заполнении таможенных документов, а также направлять планирование и принятие решений в цепочке поставок, обеспечивая реагирование на спрос.

Как для малого, так и для среднего бизнеса, а также для глобальных корпораций искусственный интеллект (ИИ) имеет широкое применение в цепочках поставок и готов произвести революцию в отрасли цепочек поставок. Решения на основе искусственного интеллекта и машинного обучения (ML) могут использовать огромные резервы данных о цепочке поставок, выявлять закономерности и генерировать человечные советы. И они могут учиться прямо на работе, интегрируясь с другими технологиями, чтобы со временем отточить свои возможности. Решения искусственного интеллекта быстро влияют на управление цепочками поставок и операции цепочек поставок.

Вот снимок того, как ИИ (а также технология цепочки поставок машинного обучения, программное обеспечение для цепочки поставок машинного обучения и платформа цепочки поставок машинного обучения) в настоящее время разрабатываются в цепочках поставок:

Введение в искусственный интеллект в цепочке поставок

Искусственный интеллект (ИИ) меняет способы работы предприятий и управления цепочками поставок. Искусственный интеллект в цепочке поставок подразумевает использование передовых технологий, таких как машинное обучение и обработка естественного языка, для анализа и оптимизации операций цепочки поставок. Используя ИИ, компании могут повысить эффективность цепочки поставок, сократить расходы и повысить удовлетворенность клиентов. От прогнозирования спроса до управления запасами и оптимизации логистики — ИИ меняет цепочки поставок во всех отраслях.

Что такое ИИ в цепочке поставок?

ИИ в цепочке поставок — это широкий термин, охватывающий различные применения искусственного интеллекта в управлении цепочками поставок. Он предполагает использование алгоритмов машинного обучения, обработки естественного языка и компьютерного зрения для анализа и оптимизации операций цепочки поставок. ИИ может применяться на различных этапах цепочки поставок, включая планирование, поиск и закупки, производство и логистику. Интегрируя искусственный интеллект, компании могут получить более глубокое понимание данных своей цепочки поставок, что позволит принимать более обоснованные решения и оптимизировать операции.

Преимущества ИИ в цепочке поставок

Преимущества искусственного интеллекта в цепочке поставок многочисленны. Вот некоторые из ключевых преимуществ:

• Повышение эффективности цепочки поставок . ИИ может помочь оптимизировать операции цепочки поставок, сократить затраты и сократить сроки доставки.
• Повышение удовлетворенности клиентов . ИИ может помочь компаниям лучше понимать потребности и предпочтения клиентов, позволяя им предоставлять более персонализированные услуги.
• Повышенная прозрачность : ИИ может обеспечить прозрачность операций цепочки поставок в режиме реального времени, позволяя компаниям более эффективно отслеживать поставки и уровень запасов.
• Более эффективное принятие решений . ИИ может анализировать большие объемы данных цепочки поставок, предоставляя ценную информацию, которая поможет принять бизнес-решения.

Используя ИИ, компании могут добиться значительного повышения эффективности своей цепочки поставок и общей производительности.

1. Обеспечение прозрачности цепочки поставок.

ИИ может работать с входными данными датчиков Интернета вещей (IoT), чтобы обеспечить прозрачность цепочек поставок. Например, платформа Roambee на базе искусственного интеллекта объединяет информацию датчиков IoT в реальном времени с потоками данных от перевозчиков, портов, аэропортов, железнодорожных линий, отчетов о дорожном движении и прогнозов погоды. ИИ повышает прозрачность глобальных цепочек поставок, делая эти обширные логистические сети более эффективными и устойчивыми.

Платформа затем преобразует эти данные в прогнозные и контекстуальные бизнес-сигналы, идеи и прогнозы, такие как триггеры пополнения запасов и прогнозы соответствия качеству.

2. Поиск материалов для изготовления.

Компании могут быстрее находить детали по конкурентоспособным ценам с помощью платформ управления поставками на базе искусственного интеллекта, таких как LevaData, которые помогают компаниям, в том числе Bose, принимать решения на основе данных о прямых закупках материалов.

LevaData предоставляет сведения о сроках выполнения заказов производителям в нескольких товарных областях, позволяя компаниям находить альтернативных поставщиков для обеспечения непрерывности поставок. Через свою панель управления он анализирует данные о расходах и предоставляет рекомендации, чтобы команды цепочки поставок могли выявить закономерности и возможности экономии.

3. Прогнозирование и планирование спроса.

ИИ может использоваться в системах прогнозирования благодаря своей способности обрабатывать огромные объемы данных и генерировать прогнозы на основе этой информации, включая анализ рыночных тенденций.

Например, поставщик грузовых технологий Loadsmart внедрил генеративный инструмент искусственного интеллекта в свою платформу управления грузоперевозками ShipperGuide. Это усовершенствование, получившее название CoPilot, позволяет компаниям создавать отчеты, карты и диаграммы на основе данных о доставке. Грузоотправители взаимодействуют с платформой, задавая вопросы.

Одним из грузоотправителей, сообщающих о преимуществах ИИ, является компания American Tire Distributors (ATD), которая поставляет шины, колеса и инструменты на автомобильный рынок. Компания внедрила ToolsGroup Service Optimizer 99+ (SO99+), который имеет механизм вероятностного прогнозирования на базе искусственного интеллекта, чтобы получить представление о поведении спроса.

Механизм прогнозирования позволил ATD перейти от фиксированных интервалов прогнозирования к динамическому планированию. Это решение расширяет сотрудничество в области прогнозирования с поставщиками и конечными розничными продавцами, поэтому команда ATD может принимать решения, более чутко реагирующие на спрос.

4. Управление инвентарем.

Возможности искусственного интеллекта по прогнозированию спроса пригодятся для оптимизации оборачиваемости запасов и сокращения дефицита, позволяя ритейлерам и производителям понять сезонность единиц хранения на складе.

Например, компания Gaviota, производитель автоматических солнцезащитных средств и ставней, внедрила решение SO99+ от ToolsGroup и добилась сокращения уровня запасов на 43 %, сократив запасы с 61 до 35 дней.

Программное обеспечение SO99+ определило оптимальное сочетание товарных запасов в цепочке поставок производителя для достижения целевых показателей уровня обслуживания.

Gather AI — еще одно решение для управления запасами на базе искусственного интеллекта. Компания использует дроны, которые летают по складам и фотографируют товары, хранящиеся на поддонах.

Искусственный интеллект считывает штрих-коды, текст и другую информацию на изображениях и автоматически сравнивает ее с тем, что находится в системе управления складом (WMS), предоставляя менеджерам складов данные о запасах в режиме реального времени через панель управления.

5. Выявление задержек доставки.

Генерирующий искусственный интеллект может помочь компаниям отслеживать свои поставки и предотвращать потенциальные задержки.

Например, грузоотправители могут отслеживать груз от загрузки контейнера до доставки до двери магазина с помощью помощника Maersk по обзору рефрижераторов Captain Peter с поддержкой искусственного интеллекта, который работает с его системой удаленного управления контейнерами.

Кроме того, project44, платформа для наблюдения за цепочкой поставок, использует свой набор данных, собранный в результате отслеживания 1 миллиарда поставок, что составляет 1 триллион долларов в товарных запасах клиентов, чтобы позволить Movement GPT, новому искусственному интеллекту на платформе Movement, отвечать на запросы грузоотправителей.

Грузоотправители могут спросить Movement GPT: «На какие из моих отправлений влияет погода в Северной Европе?» и «Есть ли у меня более надежные варианты маршрутизации для моей следующей партии?»

6. Прогнозирование узких мест и сбоев в производстве.

ИИ может предсказать нехватку сырья на годы вперед. «ИИ может помочь компаниям предотвратить узкие места в производстве, отслеживая текущие и будущие уровни доступности сырья на основе новостей, погоды и других доступных данных», — говорит Джейсон Хеман, клиентский партнер TXI, поставщика продуктов для цифровизации.

«Например, на юго-востоке США произошла историческая засуха. Это не повлияет на поставки древесины в течение двух или трех лет, но ИИ может использовать данные об осадках, чтобы заранее сигнализировать об этом», — отмечает он.

Короче говоря, инструменты с поддержкой ИИ могут предоставить план действий для преодоления неопределенности.

«Отмечая тенденции движения продуктов, создавая тепловые карты и отслеживая более широкие сбои в цепочке поставок, ИИ может служить личным вторым пилотом и повышать эффективность работы пользователей», — говорит Майк Сиглер, старший директор по успеху клиентов в Nexer Group, консалтинговой компании, предоставляющей услуги в области информационных технологий.

«Например, Copilot (примечание редактора: не путать с CoPilot от Loadsmart) в Центре цепочки поставок Microsoft можно выявить потенциальные сбои в цепочке поставок, такие как стихийные бедствия, гражданские беспорядки или геополитические столкновения, а также отставание экономических показателей. Отсюда Copilot может автоматически отмечать эти события, показывать пользователям, какие клиенты затронуты, и создавать сообщения электронной почты для перенаправления заказов на покупку или проверки контактов клиентов», — отмечает Сиглер.

7. Улучшение реагирования на кражи грузов.

Усилия по предотвращению краж грузов получат значительный импульс благодаря искусственному интеллекту, который может помочь сократить время реагирования на инциденты.

Например, компания Overhaul, решение для обеспечения прозрачности цепочки поставок, рисков, соблюдения требований и страхования, запустила на своей платформе функцию искусственного интеллекта под названием RiskGPT, которая позволяет пользователям быстро реагировать на риски при транспортировке.

Поскольку модель RiskGPT обучена на данных Overhaul, грузоотправители могут получить ответ с подробностями и контекстной точностью, когда они спрашивают RiskGPT, как реагировать на конкретное событие. С помощью этого инструмента они могут управлять и смягчать больший объем рисков.

Говорит один из клиентов компании Overhaul, Кок И Лиан, директор глобальной цепочки поставок Dyson: «RiskGPT может изменить правила игры и потенциально значительно улучшить нашу способность управлять рисками с помощью реагирования и корректирующих действий в режиме реального времени, что позволит нам лучше обеспечивать безопасность и надежность нашего груза».

8. Выбор и управление поставщиками.

Процесс запроса предложений можно упростить с помощью ИИ. Например, приложение Trusted Supply от Verusen может повысить уровень соответствия материалов, запрашиваемых производителями и другими компаниями, позволяя поставщикам оперативно реагировать через интерфейс на естественном языке.

Еще одно решение, использующее ИИ, — это Procureship, платформа электронных закупок для покупателей морского оборудования, услуг и решений. С помощью своего алгоритма машинного обучения и рынка поставщиков услуг он рекомендует поставщикам сделать процесс закупок более быстрым и оптимизированным.

При выборе поставщиков технологий для инструментов на базе искусственного интеллекта крайне важно оценить решения для цепочки поставок на предмет функций, соответствующих бизнес-целям, таких как прогнозирование спроса, управление запасами и оптимизация логистики. «При правильном управлении искусственный интеллект может улучшить отношения с поставщиками за счет прозрачности данных в режиме реального времени», — говорит Спенсер Шут, главный консультант Proxima. «ИИ может позволить компаниям и их поставщикам работать в гармонии, снижая риск неточностей спроса и предложения и обеспечивая прозрачность, которую трудно достичь при наличии конкурирующих приоритетов».

9. Оптимизация входящей логистики.

ИИ может помочь поставщикам логистических услуг (LSP) оптимизировать активы для перемещения грузоотправителей’ материалы или компоненты от поставщиков или продавцов на свои предприятия.

Например, крупный производитель автомобилей тестирует решение RoboDispatch от nuVizz в своих операциях входящей логистики. В этой пилотной программе RoboDispatch автоматизирует процесс отправки полных и пустых прицепов от мест поставщиков запчастей на заводы-изготовители.

Используя искусственный интеллект и машинное обучение, решение RoboDispatch сопоставляет активы доставки со спросом на доставку в режиме реального времени. Решение предоставляет клиентам LSP портал для ввода заказов. Затем он автоматически назначает заказы клиентов наиболее подходящему контракту или водителю автопарка, чтобы вовремя забрать и доставить заказ.

10. Планирование загрузки.

ИИ может помочь компаниям планировать загрузку и создавать более сбалансированный план транспортировки, чтобы они могли работать с предпочтительными перевозчиками и обеспечивать достаточное пространство для хранения и наличие рабочей силы на своих объектах.

Например, решение LevelLoad от ProvisionAI анализирует структуру поставок и определяет пики спроса в течение следующих 30 дней. Затем система может адаптироваться, отправляя некоторые продукты раньше или оставляя менее необходимые товары на день или два.

По словам доктора Джеффри Шатта, главного научного сотрудника ProvisionAI, одним из клиентов LevelLoad является компания Kimberly-Clark, где решение запускается каждую ночь. Это решение помогает гиганту потребительских товаров выровнять нагрузки и «привело к значительному увеличению количества принимаемых тендеров предпочитаемыми перевозчиками, значительному снижению транспортных расходов и более эффективной работе их распределительных предприятий», — говорит доктор Шутт.

Планирование перевозок на короткие расстояния с помощью искусственного интеллекта помогает оптимизировать загрузки и повысить эффективность. «Используя обучение с подкреплением, мы можем очень быстро создавать реалистичные кандидатские загрузки, которые знают, что кирпичи нельзя складывать на яйца, и имеют отличное соотношение веса/куба продуктов, чтобы «максимально использовать» нагрузки», — говорит доктор Шутт. Затем решение создает необходимый сигнал для TMS (системы управления транспортировкой) для проведения ранних торгов.

11. Поддержка автоматизации.

Технология складской робототехники с поддержкой искусственного интеллекта может помочь операторам складов повысить эффективность операций комплектации.

«ИИ поможет сделать технологию голосового выбора более возможной и распространенной. Через микрофон гарнитуры пользователь сможет получать мгновенные аудиоинформации об уровне запасов, ограничениях поставщиков и статусе заказа», — говорит Сиглер.

Например, компания Symbotic, поставщик робототехнических технологий с поддержкой искусственного интеллекта для цепочки поставок, предлагает возможности роботизированного подбора ящиков, которые могут помочь дистрибьюторам обслуживать розничных клиентов.

Symbotic внедряет свою роботизированную технологию автоматизации складов в Associated Food Stores’ Распределительный центр Юты.

Associated Food Stores, поставщик продуктов питания и других товаров и услуг независимым ритейлерам в девяти штатах Межгорья, внедряет систему на базе искусственного интеллекта для улучшения операций розничной торговли, включая сбор и доставку продуктов в магазины.

12. Оптимизация системы управления складом.

Искусственный интеллект может работать поверх WMS и делать ее более гибкой к потребностям организации.

AutoScheduler.AI — это один из ускорителей WMS, который оптимизирует ресурсы для улучшения операций. Программное обеспечение показывает, кто, что, где и когда делает, а также составляет планы, которые помогут предприятиям минимизировать поездки, уменьшить количество обращений, доставлять товары вовремя/в полном объеме и повышать эффективность труда.

Динамические планы склада внедряются в WMS для оптимизации действий с учетом ограничений и обеспечения оптимальной работы сайтов.

Платформа AutoScheduler.AI была разработана совместно с P&G и внедрена в P&G, Unilever, General Mills и других компаниях.

ИИ также поддерживает передовые решения для цифровых двойников склада, такие как Synkrato. Synkrato Digital Twin интегрируется с WMS, постоянно получая данные из нескольких источников для создания трехмерного представления склада в реальном времени.

13. Помощь с контролем качества.

Инструменты искусственного интеллекта могут отслеживать качество продукции по всей цепочке поставок. Например, Spinframe предлагает системы проверки транспортных средств на основе технологий искусственного интеллекта, компьютерного зрения и машинного обучения, которые создают цифровых двойников транспортных средств по всей цепочке поставок и обнаруживают аномалии от сборочной линии до дилерского центра и конечного потребителя.

Решение Spinframe использует искусственный интеллект для выявления дефектов и внешних повреждений. Платформа может контролировать большое количество транспортных средств без вмешательства человека в различных местах, таких как порты, логистические центры, парковки и сервисные центры.

ИИ также можно научить отмечать поврежденные продукты в процессе выполнения. Amazon развернула искусственный интеллект в двух центрах выполнения заказов и планирует добавить его еще в 10 точках, чтобы изолировать неисправные продукты перед их отправкой потребителям, сообщает The Wall Street Journal.

ИИ интегрирован со станциями обработки изображений в центрах выполнения заказов Amazon. Обученный на фотографиях продуктов, ИИ идентифицирует любые поврежденные предметы и перенаправляет их работникам, которые затем дважды проверяют продукты. Поскольку уровень повреждения оценивается менее чем в одном из 1000 предметов, решение на базе искусственного интеллекта позволяет работникам сосредоточиться на своей основной работе — сборе и упаковке заказов.

14. Сокращение простоев оборудования.

Способность ИИ обнаруживать редкие, но дорогостоящие аномалии также применима к оборудованию, используемому в цепочке поставок, от систем погрузочно-разгрузочных работ до тягачей с прицепами и железнодорожных вагонов.

Например, решение Railcar Inspection Portal (RIP) от Duos Technologies, поставщика машинного зрения и искусственного интеллекта, который анализирует быстро движущиеся транспортные средства, представило свою новейшую модель обнаружения железнодорожных вагонов с использованием искусственного интеллекта.

Используя этот новый алгоритм, система RIP может обнаружить, когда головка блока амортизации, похожая на амортизатор, повреждена или отсутствует, чтобы ее можно было заменить до того, как произойдет более серьезное повреждение, предотвращая потенциальные сходы с рельсов.

«ИИ поможет в профилактическом обслуживании. Генеративный ИИ-помощник будет следить за показаниями датчиков мониторинга оборудования и оповещать о возникновении поломок. Он также будет создавать диаграммы, показывающие состояние оборудования в реальном времени, и даже связываться с техническими специалистами, чтобы запланировать более масштабный ремонт», — говорит Сиглер.

15. Улучшение обслуживания клиентов.

Интерактивный интерфейс искусственного интеллекта на естественном языке подходит для обслуживания клиентов.

«Использование больших языковых моделей (LLM) позволяет торговым представителям быстро узнать больше об уникальных потребностях грузоотправителей и перевозчиков, определяя характеристики их бизнеса», — говорит Алекс Шварм, руководитель отдела данных Arrive Logistics. «Эти LLM имеют значительно улучшенные диалоговые интерфейсы, что позволяет менее техническим пользователям быстро получать ответы на основные вопросы, позволяя команде данных сосредоточиться на более сложной работе, такой как улучшение или разработка новых показателей производительности, чтобы мы могли лучше удовлетворять потребности клиентов».

Инструменты искусственного интеллекта также могут способствовать самообслуживанию. Например, грузоотправители импорта, особенно небольшие компании, могут использовать новый бесплатный инструмент искусственного интеллекта от технологической компании eezyimport для определения кодов классификации импортных товаров. Инструмент искусственного интеллекта может преобразовывать текст в код согласованной тарифной сетки (HTS) и предоставлять данные многоуровневой классификации на основе алгоритмов предложений. Пользователи могут вводить конкретные описания продуктов для повышения точности; в то же время модели машинного обучения постоянно совершенствуют алгоритмы.

16. Упрощение таможенного оформления.

Помимо помощи компаниям в заполнении таможенных документов, решения искусственного интеллекта также могут упростить процессы таможенного оформления.

Например, KlearNow.AI, поставщик программного обеспечения для таможенного оформления и перевозки грузов, запустил платформу на базе искусственного интеллекта Customs Engine, позволяющую компаниям эффективно и с соблюдением требований перемещать товары через таможню и порты.

Новая программная платформа, ориентированная на импортеров, таможенных брокеров и экспедиторов, использует пятилетний опыт глубокого обучения с помощью инструмента приема данных искусственного интеллекта и машинного обучения, который создал наборы данных для отправки в таможенные органы.

Возможности автоматического извлечения данных и оцифровки документов Customs Engine позволяют исключить ручной ввод данных и связанные с этим ошибки. Он генерирует документы безопасности импортера и передает их таможенным органам.

17. Обработка возвратов электронной торговли.

ИИ может решать проблемы обратной логистики с нескольких фронтов. Используя алгоритмы машинного обучения, компании могут извлекать ценную информацию из данных о своих доходах и выявлять закономерности и основные причины.

После этого розничные продавцы смогут внести необходимые коррективы — от пересмотра информации о продукте на своем веб-сайте до настройки упаковки и изменения методов доставки, — что может снизить процент возвратов.

Кроме того, ИИ может снизить процент возврата продуктов, анализируя данные клиентов и давая персонализированные рекомендации по продуктам.

Чат-боты и виртуальные помощники также могут помочь клиентам электронной коммерции в процессе возврата, принимая на себя большой объем запросов клиентов и позволяя работникам сосредоточиться на более важных задачах.

Чат-боты могут учиться на взаимодействии с клиентами, оттачивая их ответы, чтобы повысить эффективность процессов возврата.

Наконец, машинные алгоритмы могут помочь компаниям определить наиболее эффективный и экономичный способ обработки возвратов, принимая во внимание физическое местоположение, склады, маршруты доставки и работу перевозчика.

18. Поддержка инициатив в области устойчивого развития.

Инструменты на базе искусственного интеллекта могут очищать и интегрировать данные из разрозненных источников, чтобы облегчить измерение выбросов углекислого газа и составление отчетности.

Одним из решений с поддержкой искусственного интеллекта является BlueNode, которое измеряет выбросы углерода и выбросов категории 3 от портов, операторов терминалов, морских и железнодорожных перевозчиков, грузоотправителей и торговых органов.

Everstream Analytics недавно приобрела BlueNode, чтобы расширить свои решения для интермодальной аналитики и позволить пользователям принимать на основе данных решения по сокращению выбросов углекислого газа на море, балансируя затраты, время доставки и воздействие на окружающую среду.

Как показало недавнее исследование, решения на основе искусственного интеллекта также могут обеспечить более энергоэффективные морские путешествия. Компания морских технологий Yara Marine Technologies, разработчик приложений искусственного интеллекта Molflow, Технологический университет Чалмерса и специалисты по социальным наукам из Хальмстадского университета и Гетеборгского университета в Швеции более трех лет сотрудничали в разработке и испытании полуавтономной системы планирования рейса на основе искусственного интеллекта.

Проект показал, как искусственный интеллект и машинное обучение могут обеспечить более энергоэффективное планирование рейсов для операторов судов. Результаты продемонстрировали успешную оптимизацию энергоэффективности на основе расчетного времени прибытия.

Устойчивое и этичное снабжение

Устойчивый и этичный поиск поставщиков является важнейшим аспектом управления цепочкой поставок. ИИ может помочь компаниям гарантировать, что их методы снабжения являются устойчивыми и этичными, анализируя данные о работе поставщиков, воздействии на окружающую среду и социальной ответственности. Используя искусственный интеллект, компании могут определять области, требующие улучшения, и принимать более обоснованные решения о своей практике закупок. Например, ИИ может анализировать данные о трудовой практике поставщиков, выбросах углекислого газа и соблюдении экологических норм, помогая компаниям выбирать поставщиков, которые соответствуют их целям устойчивого развития.

19. Повышение эффективности последней мили.

«ИИ может помочь решить знаменитую проблему последней мили с помощью интеллектуальных датчиков на транспортных средствах доставки, ручного ввода данных водителем или отслеживания местоположения», — говорит Хеман из TXI.

Его способность обрабатывать данные и уменьшать количество человеческих ошибок может открыть огромные возможности для повышения эффективности на последней миле.

«Поскольку перемещение продуктов из регионального центра в точку использования обычно является самой дорогой и сложной частью цепочки поставок, преимущества от использования искусственного интеллекта имеют большое значение», — говорит Хехман. «Анализируя данные о погоде, характер движения транспорта и другие факторы окружающей среды, система искусственного интеллекта может использовать данные интеллектуальных датчиков, чтобы обеспечить правильную доставку материалов, одновременно оптимизируя работу доставщика».

20. Помощь в обеспечении безопасности работников.

Создавая оптимальные маршруты, повышая эффективность и выполняя повседневные задачи, такие как оформление таможенных документов, ИИ может помочь повысить удовлетворенность работников.

Он также может сигнализировать о потенциально опасных ситуациях для работников-людей.

«ИИ может дополнять процесс принятия решений человеком, гарантируя, что организации обеспечивают здоровье и безопасность своих сотрудников», — говорит Хехман. «Например, система может автоматически отправлять сообщение с отзывом водителей-курьеров, когда температура достигает экстремально высокой температуры или когда факторы окружающей среды указывают на то, что в этом районе могут образоваться торнадо».

Обнаружение мошенничества

Обнаружение мошенничества является важнейшим аспектом управления цепочками поставок. ИИ может помочь компаниям обнаружить и предотвратить мошенничество, анализируя данные о работе поставщиков, схемах платежей и других факторах. Используя ИИ, компании могут выявлять потенциальные риски и принимать упреждающие меры для предотвращения мошенничества. Например, ИИ может отслеживать транзакции на предмет необычных закономерностей или аномалий, которые могут указывать на мошенническую деятельность. Предоставляя оповещения и аналитическую информацию в режиме реального времени, ИИ позволяет менеджерам цепочек поставок оперативно решать проблемы и защищать свою деятельность.

Реализация и интеграция

Внедрение и интеграция ИИ в операции цепочки поставок может оказаться сложной задачей. Компании должны учитывать различные факторы, включая качество данных, системную интеграцию и управление изменениями. Чтобы обеспечить успешное внедрение, компаниям следует:

• Разработайте четкую стратегию внедрения ИИ. . Опишите цели, объем и сроки внедрения ИИ.
• Инвестируйте в качество данных и системную интеграцию : убедитесь, что данные точны, полны и совместимы с системами искусственного интеллекта.
• Обеспечьте обучение и поддержку сотрудников : дайте персоналу необходимые навыки и знания для работы с инструментами искусственного интеллекта.
• Регулярно отслеживайте и оценивайте производительность ИИ . Постоянно оценивайте эффективность решений ИИ и вносите необходимые коррективы.

Выполняя эти шаги, компании могут гарантировать, что внедрение ИИ будет успешным и принесет ожидаемые преимущества. ИИ обладает потенциалом революционизировать операции в цепочке поставок, но для полной реализации его потенциала необходимы тщательное планирование и реализация.