Insight
AI Oportunidades para funções da cadeia de suprimentos
Funções da cadeia de suprimentos geralmente foram historicamente restringidas por extensos processos manuais e tomada de decisão reativa. No entanto, os recentes avanços na IA parecem remodelar quase todos os aspectos de como as organizações gerenciam seus bens e serviços. Desde a previsão da demanda em tempo real até a automação de tarefas repetitivas, a implementação da IA pode desbloquear uma nova era de eficiência e resiliência no cenário da cadeia de suprimentos.
But, with a vast array of AI opportunities available, how do you determine the use cases most appropriate for your organisation?
Function-specific AI initiatives should always be considered within the context of your organisation’s Estratégia geral para ai e deve estar intimamente ligado aos seus objetivos de negócios. casos e define um plano estratégico
AI implementation
Our recommended approach
Step 1
Define the AI vision and guiding principles
Step 2
Identify AI use cases and define a strategic blueprint
Etapa 3
Priorize os pilotos e defina um roteiro de IA
Identificando possíveis casos de uso de IA em suas atividades de correia de suprimento
Embora o escopo da cadeia de suprimentos em que a cadeia de suprimentos variem entre as organizações, existem atividades comuns. Definir claramente os pontos problemáticos que você deseja abordar ajudará você a identificar casos de uso de IA relevantes que você pode querer implementar.
Selecionando e focando em quatro a seis casos de uso específicos nas circunstâncias da sua organização, podem orientar sua abordagem de implementação de IA e ajudar a tornar um cenário potencialmente esmagador de oportunidades de geração de oportunidades. elementos, de armazéns a estoque localizado. Os algoritmos podem analisar dados históricos e solicitar automaticamente o estoque ao se aproximar de níveis baixos. Essa abordagem constrói resiliência na organização, garantindo um fluxo constante de estoque disponível, que pode ser usado para evitar cenários de excesso de estocamento e as taxas de armazém associadas ou impacto do aumento do capital de giro. Isso permite que os sistemas de IA criem previsões de demanda altamente precisas, representando fatores como sazonalidade, promoções de produtos e eventos externos. A natureza adaptativa da IA permite aprender continuamente e refinar constantemente suas previsões, incorporando informações em tempo real, como tendências repentinas do produto.
Recent AI opportunities within supply chain functions
AI analytic capabilities can identify and set target inventory levels across all supply chain elements, from warehouses to localised stock. Algorithms can analyse historical data and automatically order stock when approaching low levels. This approach builds resilience in the organisation by ensuring a steady stream of available stock, which can be used to avoid overstocking scenarios and the associated warehouse fees or impact of increased working capital.
AI can absorb vast amounts of historical data, including market trends, sales figures, and even social media sentiment, to identify patterns humans might miss. This enables AI systems to create highly accurate demand forecasts, accounting for factors like seasonality, product promotions, and external events. AI's adaptive nature allows it to continuously learn and constantly refine its forecasts, incorporating real-time information like sudden product trends.
AI pode identificar riscos em todo o período da cadeia de suprimentos da sua organização, vinculando riscos operacionais internos a informações sobre possíveis riscos externos, desde mudanças geopolíticas a eventos climáticos extremos. Essas informações podem ser usadas para prever a potencial probabilidade e gravidade dos atrasos na cadeia de suprimentos. A IA também pode fortalecer a capacidade de uma organização para reagir e gerenciar o risco de usar ferramentas holísticas de análise de impacto de risco e coordenar respostas em partes díspares de uma organização. A IA também pode ser usada para automatizar outros elementos do armazém, incluindo embalagem e rotulagem com base nas especificações do produto e nas informações do pedido, ou concluindo automaticamente a documentação do pedido, analisando o texto das imagens de entrega, aumentando a precisão e a velocidade. e riscos de implementação
Multiple companies, including Amazon and Walmart, are already employing autonomous robots to carry out many warehousing activities ,such as moving shelves and picking and packing products. AI can be used to automate other elements of the warehouse too, including packaging and labelling based on product specifications and order information, or automatically completing order documentation by parsing text from delivery images, increasing accuracy and speed.
AI is also being used in procurement functions to radically alter the way in which organisations make the sourcing decisions which feed their supply chain processes.
Evaluating feasibility and implementation risks
O potencial da AI de mudar Gerenciamento da cadeia de suprimentos é inegável, mas sua implementação vem com preocupações de viabilidade que exigem consideração cuidadosa. Uma boa avaliação das ofertas de IA disponíveis deve considerar os desafios de viabilidade técnica e organizacional antes que as decisões de implementação possam ser tomadas. Sistemas
Some of the technical feasibility challenges include:
- Quality of, and ease of access to, the data required to carry out advanced analytics, especially third-party data from within your supply chain
- Challenges over integrating AI with legacy systems
- Complexidade envolvida na adaptação de soluções genéricas de IA para suas necessidades de negócios individuais
- O poder de computação necessário para os modelos complexos de IA pode forçar a infraestrutura de TI existente, as atualizações exigentes ou as soluções que podem não ser amigáveis ao orçamento. Infraestrutura e talento especializado potencialmente exigindo um investimento inicial significativo
Organisational feasibility factors may include:
- High cost of implementation, with AI tools, data infrastructure, and expert talent potentially requiring a significant upfront investment
- Considerações éticas em torno da deslocamento de trabalhos, viés em algoritmos e privacidade de dados requerem navegação cuidadosa e transparência
- Organisation structure – the ability to automate large elements of the supply chain may rely on redeploying resources into new positions or retraining the workforce with the necessary technical skills to run your initiative after implementation
- Dificuldade em alinhar as metas locais de suas funções com a estratégia geral de IA da organização.
Líderes que implementam iniciativas de IA também devem estar cientes de fatores externos, como a regulamentação em rápida mudança. Isso pode criar incerteza para as organizações que desejam implementar soluções de IA, dificultando o planejamento de maneira eficaz. As mudanças na regulamentação também podem resultar em aumento dos custos de conformidade, portanto, sempre considere se sua organização pode pagar esses custos contínuos como parte do seu caso inicial de alteração.
Uma visão equilibrada de se sua organização mais ampla está pronta para implementar a IA sempre deve fazer parte de sua decisão antes de prosseguir com um caso de uso selecionado. Isso envolve definir os custos, identificar os riscos e benefícios potenciais e calcular o retorno do investimento projetado. Entrada de dados e processamento de faturas, os benefícios de eficiência em uma função da cadeia de suprimentos são significativos. Essas eficiências podem reduzir a quantidade de tempo que os trabalhadores humanos gastam em tarefas de baixo valor agregado, liberando a capacidade que pode ser usada para atividades mais estratégicas.
Calculating the return on AI investment
Any prospective AI project should start with creating a clear case for change. This involves defining the costs, identifying the potential risks and benefits, and calculating your projected return on investment.
While every use case and specific organisation will have different potential benefits, some of the common benefit categories to consider for AI initiatives are:
From the implementation of AI-powered robots to automate warehouse activities, through to the use of AI for data entry and invoice processing, the efficiency benefits across a supply chain function are significant. These efficiencies can reduce the amount of time human workers spend on low value-add tasks, freeing up capacity which can be used for more strategic activities.
AI também pode aumentar a produtividade em outras áreas da cadeia de suprimentos, como otimizar as rotas de transporte considerando fatores como tráfego, consumo de combustível e clima.
Ao aumentar a eficiência geralmente vem com economia de custos associada, a IA também pode economizar dinheiro diretamente em outras áreas. Por exemplo, ao otimizar seus níveis de inventário usando algoritmos de AI e remover o excesso de ações, as organizações podem reduzir seu capital de giro para liberar imediatamente dinheiro.
Os dados de dados e análises de AI podem ser usados adicionalmente para avaliar dados históricos e identificar quais oportunidades futuras de economia de custos provavelmente fornecerão o melhor retorno do investimento. também. Isso inclui a redução de resíduos associados à superprodução e excesso de estocamento e melhoria da eficiência energética, analisando e otimizando o consumo. A tecnologia de IA desenvolvida por
AI-enabled optimisation of transportation routes leads to obvious sustainability benefits in the form of reduced fuel consumption and carbon emissions, but AI can deliver other ESG benefits too. These include reducing waste associated with overproduction and overstocking and improving energy efficiency by analysing and optimising consumption. The AI technology developed by DeepMind permitiu que o Google reduzisse a energia usada em seus datacenters em até 40% e pode ser possível com viabilidade em armazéns e instalações de produção para obter economias semelhantes.
AI também pode ajudar as organizações com Reunindo informações relevantes para relatórios de ESG e fornecer visibilidade das cadeias de suprimentos de ponta a ponta. Essa é uma consideração cada vez mais importante, dadas as alterações recebidas nos requisitos de relatório. Isso envolve a identificação dos casos de uso da IA certos que abordam desafios específicos, alinhando -os com o seu
A pragmatic approach for deploying AI within your supply chain function
Ultimately, the success of an AI rollout within an organisation will rely on adopting a pragmatic approach to implementation. This involves identifying the right AI use cases which address specific challenges, aligning these with your Estratégia geral da organização e adotando uma visão holística dos benefícios potenciais, riscos e restrições organizacionais, que não se reevem a mais de um trabalho, a mais de um riscos e as operações organizacionais de um trabalho robótico. Fornecer aprimoramentos de produtividade e potencial de tomada de decisão, formando uma proposta potencialmente mais atraente. Chains está em andamento, mas promete resultados transformadores para aqueles que estão dispostos a abraçar seu potencial.
Aiming to completely overhaul your warehouse operations with a robotic workforce may not be a feasible use case for many organisations, but relatively simple AI tools can deliver productivity enhancements and decision-making potential, forming a potentially more compelling proposition.
An organisation’s AI success story is likely to feature small scale trials to reduce risk and test user sentiment, bring the workforce on the change journey from the start, and take an adaptable approach to AI strategy which can rapidly take advantage of new technologies as they become available.
The journey towards realising the full benefits of AI in supply chains is ongoing, but it promises transformative outcomes for those who are willing to embrace its potential.
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