Jak sztuczna inteligencja przekształca zarządzanie ryzykiem i operacjami w łańcuchu dostaw
Sztuczna inteligencja i jej kolejne, coraz potężniejsze iteracje stale wchodzą do firm z różnych branż, a jej rola w zarządzaniu łańcuchem dostaw stale rośnie. Badanie z 2022 roku wykazało, że ponad połowa firm, które wdrożyły modele AI do zarządzania łańcuchem dostaw, redukowała koszty administracyjne, a niemal 60% zwiększało przychody. Inne raporty wskazują, że do końca 2024 r. co najmniej połowa organizacji zarządzających łańcuchem dostaw zacznie wykorzystywać oprogramowanie AI do jednej lub więcej funkcji. AI w łańcuchu dostaw wciąż znajduje się we wczesnej fazie rozwoju, jednak już teraz zmienia szereg kluczowych procesów biznesowych. Modele AI oraz uczenia maszynowego (ML) mogą wspierać mapowanie łańcucha dostaw, prowadzić predykcyjny serwis, realizować prognozy popytu, a nawet dostarczać kompleksowych ocen aktualnych zakłóceń. Mimo potencjału technologii, jej wdrożenie często wiąże się z wyzwaniami, które nie zawsze są oczywiste na początku. Organizacje planujące wdrożenie platform AI powinny znać te ograniczenia oraz zagrożenia, które mogą wpływać na działalność operacyjną.
Zanim firmy z sektora łańcucha dostaw zdecydują się na wdrożenie modelu AI do mapowania dostawców, prognozowania zapotrzebowania czy innych istotnych funkcji, powinny poznać obecnie dostępne rodzaje narzędzi sztucznej inteligencji. Wśród najważniejszych rozwiązań wyróżnia się co najmniej cztery kluczowe typy AI:
Choć AI generatywna jest obecnie najbardziej medialnym rodzajem AI, ze zdolnością generowania tekstu, kodu oraz obrazów, nie zawsze najlepiej sprawdza się w zarządzaniu łańcuchem dostaw. Uczenie maszynowe oraz AI predykcyjne lepiej odpowiadają na potrzeby identyfikacji pojawiających się wzorców rynkowych, wykrywania wąskich gardeł w łańcuchu dostaw czy przewidywania awarii sprzętu. Kluczowym pierwszym krokiem w wdrożeniu AI jest jasne zdefiniowanie oczekiwań wobec platformy i wybór narzędzia najlepiej odpowiadającego tym wymaganiom.
Specjaliści ds. zakupów strategicznych, zaopatrzenia i inżynierii komponentów to praktyczne grono, bardziej skoncentrowane na realnych korzyściach niż na fascynujących możliwościach nowych technologii. W przypadku AI już teraz istnieje wiele sprawdzonych przypadków użycia w łańcuchu dostaw – funkcji i zadań, które w wymierny sposób usprawniają działalność firm.
Badania firm konsultingowych, takich jak McKinsey & Company i Gartner, dowodzą, że firmy z branży łańcucha dostaw już wykorzystują AI do prognozowania popytu na dużą skalę i analizowania zmian w zachowaniach odbiorców tak wcześnie, jak to możliwe. Choć zastosowanie AI w bardziej złożonych zadaniach, jak mapowanie łańcucha dostaw, nie jest jeszcze powszechne, tempo wdrażania wskazuje, że sztuczna inteligencja stanie się integralną częścią codziennego zarządzania szybciej, niż się wielu wydaje.
Zalety AI dla zarządzania łańcuchem dostaw są coraz bardziej oczywiste. Przy właściwym wykorzystaniu AI wspiera działalność zespołów ludzkich, a nie je zastępuje – ujawniając sygnały ukryte w rozproszonych danych.
AI może również wprowadzać zagrożenia, o których mówi się mniej. Według Business Supply Chain Risk Management Index Uniwersytetu Lehigh za IV kw. 2024, AI była wielokrotnie wymieniana przez producentów jako znaczące zagrożenie generujące różnorodne ryzyka. Największym z nich jest możliwość, że modele uczone na niepoprawnych danych prowadzą firmy do fałszywych wniosków czy błędnych decyzji. Modele AI generatywnej zyskały już reputację generowania błędów merytorycznych, tzw. halucynacji. Mapy łańcucha dostaw lub informacje o zgodności obarczone takimi nieprawidłowościami mogą mieć poważne skutki dla biznesu. Z uwagi na eksperymentalny charakter tych narzędzi organizacje korzystające z AI powinny zawsze weryfikować wyniki pracy AI z pomocą sprawdzonych kompetencji eksperckich.
Wdrożenie narzędzia AI zazwyczaj uruchamia duże zmiany w firmie. Liderzy, którzy chcą utrzymać spójność zespołu i zmaksymalizować wartość nowej technologii, powinni opracować strategię AI kompleksową i dopasowaną do potrzeb. Modele sztucznej inteligencji wymagają często specjalistycznej wiedzy, dlatego warto inwestować w rozwój odpowiednich kompetencji wewnątrz organizacji. Jeśli nie jest to możliwe, można skorzystać z usług doradczych firm specjalizujących się w transformacji cyfrowej, by skutecznie przeprowadzić wdrożenie. Warto też wykorzystać sprawdzone metody zarządzania zmianą do przeprowadzenia organizacji przez transformację, jaką nieuchronnie przynosi technologia AI. Zarządzanie zmianą to kluczowy element skutecznego wdrożenia — pozwala jasno komunikować powód zmian, szkolić pracowników oraz powoływać osoby i zespoły odpowiedzialne za projekt.
Z2Data wykorzystuje AI i automatyzację do całodobowego monitorowania bazy dostawców, skanując tysiące źródeł w celu szybkiego wykrycia zakłóceń, wydarzeń geopolitycznych i nowych ryzyk w momencie ich pojawienia się. Państwa zespół widzi kluczowe sygnały – zweryfikowane i powiązane z odpowiednimi komponentami oraz dostawcami Państwa produktów.
Get a Demo
