Sztuczna Inteligencja (AI) odgrywa znaczącą rolę w podnoszeniu efektywności finansowej w obszarze zarządzania łańcuchem dostaw, co można zilustrować przy użyciu analizy schematu DuPonta. Schemat ten jest narzędziem analitycznym, które pozwala zrozumieć, jak różne elementy wpływają na zwrot z inwestycji przedsiębiorstwa. Składa się z trzech głównych komponentów: marży zysku netto, rotacji majątku oraz dźwigni finansowej. Poniżej opisano, w jaki sposób AI może mieć wpływ na te komponenty w kontekście zarządzania łańcuchem dostaw: 

Marża Zysku Netto: 

AI może przyczynić się do optymalizacji kosztów operacyjnych, co z kolei prowadzi do wzrostu marży zysku netto. Przykładowe zastosowania obejmują optymalizację tras dostaw, monitorowanie zużycia paliwa i zasobów, a także minimalizację strat. Firma doradcza Gartner szacuje, że takie podejście może podnieść przychody firm detalicznych o 15%. 

Rotacja Aktywów Obrotowych: 

Poprzez optymalizację zarządzania zapasami, AI może zwiększyć rotację aktywów obrotowych. Zaawansowane algorytmy prognozowania popytu mogą pomóc w zminimalizowaniu zapasów, jednocześnie zapewniając ciągłość dostaw. 

Dźwignia Finansowa: 

AI może wspomagać w zarządzaniu finansowaniem i zobowiązaniami w łańcuchu dostaw. Automatyzacja procesów finansowych oraz zarządzania płatnościami może zwiększyć efektywność operacji finansowych, jednocześnie minimalizując ryzyko związane z zadłużeniem. 

Dodatkowo, AI może znacząco przyczynić się do efektywności finansowej w innych aspektach zarządzania łańcuchem dostaw, takich jak: 

Prognozowanie Popytu: 

AI może analizować dane historyczne oraz czynniki wpływające na popyt (takie jak trendy rynkowe czy sezonowość), dostarczając bardziej precyzyjne prognozy, co z kolei wspomaga w lepszym zarządzaniu zapasami i dostosowaniu produkcji. Wprowadzenie AI do prognozowania popytu, jak podkreśla firma konsultingowa McKinsey, może zmniejszyć utracone możliwości sprzedażowe związane z niedoborem zapasów o nawet 65%. 

Koszty operacyjne: 

Zastosowanie AI przynosi również korzyści w zakresie obniżenia kosztów operacyjnych, dopasowując poziom zapasów do rzeczywistego popytu oraz monitorując stan i terminowość produktów. Uzyskać można dzięki temu redukcję kosztów operacyjnych o 10%-40% według danych IBM 

Optymalizacja Trasy Dostaw: 

AI może dostarczać algorytmy optymalizacji tras dostaw, co umożliwia redukcję kosztów transportu, skrócenie czasu dostawy i zwiększenie satysfakcji klientów. 

Zarządzanie Jakością i Ryzykiem w Dostawach: 

Lepsze zarządzanie ryzykiem według Accenture, może poprawić płynność finansową o 30%-50%. Wynika to z tego, że AI może analizować dane dotyczące jakości dostawców i ryzyka w łańcuchu dostaw, wspomagając w wyborze najlepszych dostawców i minimalizacji ryzyka operacyjnego. 

Wszystkie te działania mogą znacząco przyczynić się do zwiększenia efektywności finansowej w zarządzaniu łańcuchem dostaw, co można zilustrować za pomocą schematu DuPonta, prezentując wzrost marży zysku netto, rotacji majątku i dźwigni finansowej. W ten sposób, AI stanowi cenne narzędzie w poprawie tych wskaźników, co z kolei przekłada się na lepszą wydajność finansową przedsiębiorstwa.