استفاده از هوش مصنوعی در زنجیره تامین

استفاده از هوش مصنوعی در زنجیره تامین چگونه می باشد؟ در زمینه زنجیره تامین و تدارکات، بسیاری از شرکت‌ ها راه‌ حل‌ های مبتنی بر هوش مصنوعی را برای افزایش کارایی گردش کار خود و غلبه بر پیچیدگی‌ های مربوط به مدیریت جابجایی کالا از شرکت‌ ها به مصرف‌ کننده نهایی بررسی کرده‌ اند. پیش بینی می شود 50 درصد از سازمان های زنجیره تامین تا سال 2024 روی هوش مصنوعی و برنامه های تحلیلی سرمایه گذاری کنند. برای دریافت جدیدترین اخبار و مقالات در حوزه هوش مصنوعی با ما در سایت ارز دیجیتال همراه باشید.

نیاز به هوش مصنوعی در زنجیره تامین در سال 2020 در پی ظهور بیماری همه گیر COVID-19 افزایش یافت. پس از بحران جهانی بهداشت که اقتصادها را مختل کرد، تولید را متوقف کرد و منجر به رفتار نامنظم مصرف‌ کننده شد. شروع این همه‌ گیری چالش‌ های بی‌ سابقه‌ ای را برای سازمان‌ های زنجیره تامین در سراسر جهان به همراه داشت.

وضعیت به سرعت در حال توسعه باعث شد بسیاری از اپراتورهای زنجیره تامین با سطح بی سابقه ای از عدم قطعیت دست و پنجه نرم کنند. زیرا مدل های مدیریت زنجیره تامین متعارف طولانی مدت برای مقابله با مقیاس و پیچیدگی اختلالات کافی نبودند.

این مخمصه سازمان های زنجیره تامین را در سراسر صنایع مجبور کرد به دنبال ابزارها و فناوری های نوآورانه تر باشند. در نتیجه، تعداد قابل توجهی از آنها به دلیل مزایای این فناوری به راه‌ حل‌ های هوش مصنوعی روی آوردند.

افزایش پیش‌ بینی تقاضا با راه‌ حل‌ های تحلیل پیش‌ بینی‌ کننده هوش مصنوعی

پیش‌ بینی تقاضا، پیش‌ بینی‌ پذیری و برنامه‌ ریزی منابع را افزایش می‌ دهد. این به نوبه خود به سازمان‌ های زنجیره تامین و لجستیک در حفظ تعادل ظریف بین تقاضا و عرضه مصرف‌ کننده کمک می‌ کند.

فناوری هوش مصنوعی در پیش بینی تقاضا با استخراج بینش از مخازن وسیع اطلاعات برتری دارد. برخی از ابزارهای پیش‌ بینی هوش مصنوعی اطلاعات بزرگ و شبکه‌ های عصبی مصنوعی برای اعمال مدل‌ های علم اطلاعات و استخراج مرتبط از منابع متعددی طراحی شدند. این منابع شامل سوابق فروش گذشته، تراکنش‌ های مشتری، اشاره‌ های رسانه‌ های اجتماعی و شاخص‌ های اقتصادی رایج است.

مطلب پیشنهادی: همگرایی هوش مصنوعی و بلاک چین

از این ابزارها می توان برای تسهیل همکاری بهتر بین شرکای زنجیره تامین با اجازه دادن به اطلاعات پیش بینی تقاضا برای به اشتراک گذاشتن با تامین کنندگان استفاده کرد. چنین قابلیت هایی به کسب و کارها کمک می کند تا برنامه های تولید و برنامه های تحویل را برای ایجاد یک سیستم زنجیره تامین هماهنگ بهینه کنند. این جنبه به نفع سازمان های زنجیره تامین است که آنها را قادر می سازد تا به سرعت به نوسانات تقاضا پاسخ دهند.

سطح بالاتر پیش‌ بینی‌ پذیری همچنین به کسب‌ و کارها اجازه می‌ دهد تا موجودی انبار را به حداقل برسانند. همچنین سطح موجودی را بهینه کنند و موجودی اضافی را کاهش دهند. این منجر به مدیریت بهتر موجودی، صرفه‌ جویی در هزینه بیشتر و رضایت مشتری بهتر می‌ شود.

استفاده از هوش مصنوعی در اتوماسیون انبار

ربات‌ های هوش مصنوعی در زنجیره تامین و انبارهای تدارکات برای خودکارسازی طیف وسیعی از وظایف استفاده می‌ شوند. ربات‌ های متحرک مستقل (AMR) در حال تبدیل شدن به ابزار محبوب‌ تری هستند که در انبارهای زنجیره تامین در سراسر جهان استفاده می‌ شود. این ربات ها با ترکیب هوش مصنوعی و فناوری های پیشرفته مانند یادگیری ماشینی، بینایی کامپیوتری و همجوشی حسگرها می توانند وظایف پیچیده را به طور موثر انجام دهند.

علاوه بر این، AMR ها توانایی تطبیق با تغییر تنظیمات انبار و تقاضاهای عملیاتی را دارند. در محیط‌ هایی که ربات‌ های هوش مصنوعی می‌ توانند به طور مشترک در کنار کارگران انسانی کار کنند، این هم‌ افزایی به انسان‌ ها اجازه می‌ دهد تا روی کارهای پیچیده‌ تری که نیازمند خلاقیت انسانی و مهارت‌ های حل مسئله هستند، تمرکز کنند. این در حالی است که ربات‌ ها وظایف تکراری و پیش پاافتاده را انجام می‌ دهند. چنین مشارکت های پویایی دارای پتانسیل برای به حداکثر رساندن بهره وری نیروی کار و بهبود کارایی کلی عملیات انبار در زنجیره تامین و بخش های لجستیک هستند.

هوش مصنوعی برای کنترل کیفیت

ظهور حسگرها و ابزارهای تحلیلی مجهز به هوش مصنوعی، انقلابی در کنترل کیفیت در زنجیره تامین و شرکت‌ های لجستیک ایجاد کرد. زیرا فناوری‌ های هوش مصنوعی می‌ توانند کیفیت محصول را نظارت کنند و نقص‌ ها را در زمان واقعی شناسایی کنند. همچنین اطمینان حاصل کنند که محصولات قبل از رسیدن به مشتریان، بالاترین استانداردها را دارند.

به عنوان مثال، برخی از حسگرها قادر به تشخیص خراش، ترک و فرورفتگی در محصولات هستند. در حالی که برخی دیگر برای بررسی علائم نادرست برنامه ریزی شدند. برخی از مدل‌ های هوش مصنوعی نگهداری پیش‌ بینی‌ کننده نیز برای ارزیابی استفاده از محصول و ارائه برنامه‌ های تعمیر و نگهداری بر اساس طیف گسترده‌ ای از روندها استفاده می‌ شوند.

در حمل و نقل، از حسگرهای مجهز به هوش مصنوعی می توان برای نظارت بر وضعیت محصولات استفاده کرد. به عنوان مثال، حسگرهای هوش مصنوعی در اینترنت اشیا (IoT) را می توان برای تشخیص تغییرات دما و رطوبت استفاده کرد. این منجر می شود تا اطمینان حاصل شود که کالاهای فاسد شدنی در دمای مناسب نگهداری می شوند.

کسب و کارها با استفاده از حسگرهای مجهز به هوش مصنوعی در زنجیره تامین و فرآیندهای لجستیکی می توانند اطمینان حاصل کنند که فقط محصولات با کیفیت بالا به دست مشتریان خود می رسند. این نه تنها رضایت مشتری را افزایش می دهد، بلکه از اعتبار برند نیز محافظت می کند.

هوش مصنوعی می تواند برای ساده کردن فرآیندهای تدارکات استفاده شود

هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که با خودکار کردن بسیاری از کارهای خسته کننده، یک تغییر دهنده بازی در ساده کردن فرآیندهای تدارکات باشد. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌ تواند برای خودکارسازی پردازش فاکتور با کمک به شرکت‌ ها برای اعتبارسنجی داده‌ های فاکتور استفاده شود.

هوش مصنوعی همچنین می تواند برای هشدار به مدیران تامین کننده در مورد فاکتورهای معلق استفاده شود. این منجر می شود تا اطمینان حاصل شود که آنها به موقع پردازش می شوند. فراتر از این، قابلیت های هوش مصنوعی را می توان برای ایجاد سفارشات خرید و نظارت بر پیشرفت آنها گسترش داد. این سطح از اتوماسیون احتمالاً منجر به کاهش قابل توجهی در زمان و تلاش صرف شده برای این وظایف می شود.

هوش مصنوعی می تواند برای تجزیه و تحلیل اطلاعات گذشته و شناسایی الگوها و روندهایی که خطرات و مسائل ذاتی در فرآیندهای تدارکات را نشان می دهد، برنامه ریزی شود. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می تواند برای شناسایی مشکلات عملکرد تامین کننده یا نقض انطباق استفاده شود. چنین رویکردی به جلوگیری از موقعیت های مشکل ساز به طور پیشگیرانه و افزایش بهینه سازی فرآیند کمک می کند. برخی از شرکت ها در حال حاضر از قدرت هوش مصنوعی و فناوری بلاک چین برای ایجاد سیستم های تدارکات پایگاه اطلاعات ایمن تر و شفاف تر استفاده می کنند.

کاربردهای هوش مصنوعی در جهت تجربه بهتر مشتری

هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که خدمات مشتری را در زنجیره تامین و صنایع لجستیک از طرق مختلف متحول کند. یکی از آنها امکان ردیابی سفارشات در زمان واقعی است. این قابلیت می تواند به مشتریان کمک کند تا از وضعیت و موقعیت محموله های خود مطلع شوند و شفافیت و آرامش خاطر را برای آنها فراهم کند.

علاوه بر این، راه‌ حل‌ های هوش مصنوعی مبتنی بر پردازش زبان طبیعی (NLP) را می‌ توان برای خودکارسازی وظایف خدمات مشتری استفاده کرد و بار نمایندگان انسانی را کاهش داد. برای مثال، هوش مصنوعی می‌ تواند برای پاسخ دادن به سوالات متداول (FAQ) به کار برود. همچنین عوامل انسانی را آزاد کند تا روی کارهای سخت تر به‌ ویژه کارهایی که نیاز به ورودی یا تخصص انسانی دارند، تمرکز کنند. این قابلیت ها نه تنها زمان پاسخگویی به سوالات مشتری را بهبود می بخشد، بلکه منجر به رضایت بیشتر مشتری نیز می شود.

آیا از هوش مصنوعی در مدیریت حمل و نقل نیز استفاده می شود؟

در زمینه زنجیره تامین و لجستیک، هوش مصنوعی می تواند برای تجزیه و تحلیل اطلاعات و شناسایی الگوها برای تعیین مسیرهای حمل و نقل مناسب استفاده شود.

راه‌ حل‌ های هوش مصنوعی می‌ توانند از داده‌ های بی‌ درنگ، مانند ترافیک و شرایط آب و هوایی غالب، برای شناسایی کارآمدترین مسیرها برای تحویل استفاده کنند. از چنین قابلیت‌ های هوش مصنوعی می‌ توان برای کاهش ناراحتی‌ های ناشی از عواملی مانند تراکم ترافیک، به‌ ویژه در زمان‌ های اوج ترافیک استفاده کرد و در نتیجه زمان تحویل را کاهش داد.

همچنین انتظار می‌ رود هوش مصنوعی به روش‌ های دیگری بر صنعت تأثیر بگذارد. به عنوان مثال، تحلیلگران صنعت پیش بینی می کنند که استفاده از کامیون های خودران که بر این فناوری تکیه دارند در آینده نزدیک افزایش خواهد یافت. انتظار می رود که تغییر به دلیل تلاقی عوامل رخ دهد.

یکی از عوامل این است که فناوری پشت وسایل نقلیه به سرعت در حال پیشرفت است، در حالی که تقاضا برای حمل و نقل بار و کمبود رانندگان ماهر کامیون وجود دارد. به گفته کارشناسان، این فناوری با پیشرفت و قابل اعتمادتر شدن به گزینه ای جذاب برای مشاغل تبدیل خواهد شد.

آینده هوش مصنوعی در زنجیره تامین

هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که با بهبود کارایی و کاهش هزینه های عملیاتی، زنجیره تامین و بخش های لجستیک را متحول کند. استفاده از هوش مصنوعی در زنجیره تامین و لجستیک این پتانسیل را دارد که به شدت نحوه توزیع، جابجایی و حمل اقلام را در آینده تغییر دهد. اتوماسیون، تجزیه و تحلیل پیش‌ بینی‌ کننده و سایر فناوری‌ های مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهینه‌ سازی تعدادی از فرآیندهای مرتبط با زنجیره تامین قرار گرفته‌ اند. این پیشرفت‌ ها ممکن است منجر به بهبود پیش‌ بینی تقاضا، ردیابی لحظه‌ ای حمل و نقل و بهینه‌ سازی مسیر خودرو، علاوه بر بهبود مدیریت موجودی شود.

علاوه بر این، هوش مصنوعی می تواند هزینه های عملیاتی را کاهش دهد، ناکارآمدی ها را شناسایی کند و پاسخگویی کلی مشتری را افزایش دهد. ادغام هوش مصنوعی در زنجیره تامین و عملیات لجستیک، نویدبخش بهبود کارایی، کاهش ضایعات و پاسخ بهتر به تقاضاهای در حال تغییر بازار مدرن در ادامه توسعه است.