Według Gartnera, poziom automatyzacji w procesach łańcucha dostaw podwoi się w ciągu najbliższych pięciu lat. Jednocześnie, według najnowszych badań, globalne wydatki na platformy IIoT mają wzrosnąć z 1,67 mld USD w 2018 r. do 12,44 mld USD w 2024 r., osiągając 40% CAGR w ciągu siedmiu lat. Ponieważ globalne łańcuchy dostaw stają się coraz bardziej złożone, margines błędu gwałtownie się kurczy. Wraz z rosnącą konkurencją w połączonym cyfrowym świecie, jeszcze bardziej krytyczne staje się maksymalizowanie wydajności poprzez ograniczanie wszelkiego rodzaju niepewności. Rosnące oczekiwania dotyczące prędkości i wydajności między dostawcami i wszelkiego rodzaju partnerami biznesowymi jeszcze bardziej podkreślają potrzebę wykorzystania przez branżę możliwości sztucznej inteligencji (AI) w łańcuchach dostaw i logistyce.

Korzyści płynące z zastosowania sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw:

• DOKŁADNE ZARZĄDZANIE ZAPASAMI. Precyzyjne zarządzanie zapasami może zapewnić właściwy przepływ towarów do i z magazynu. Ogólnie rzecz biorąc, istnieje wiele zmiennych związanych z zapasami, takich jak przetwarzanie zamówień, kompletacja i pakowanie, co może być bardzo czasochłonne i obarczone dużą skłonnością do błędów.
• WYDAJNOŚĆ MAGAZYNU. Sprawnie działający magazyn jest integralną częścią łańcucha dostaw, a automatyzacja może pomóc w terminowym pobraniu towaru z magazynu i zapewnić jego bezproblemową drogę do klienta. Systemy sztucznej inteligencji mogą również rozwiązać wiele problemów związanych z magazynem szybciej i dokładniej niż człowiek, a także uprościć złożone procedury i przyspieszyć pracę. Ponadto, oprócz oszczędności cennego czasu, automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji może znacznie zmniejszyć zapotrzebowanie na pracowników magazynu.
• WIĘKSZE BEZPIECZEŃSTWO. Zautomatyzowane narzędzia oparte na AI mogą zapewnić inteligentniejsze planowanie i efektywne zarządzanie magazynem, co może zwiększyć bezpieczeństwo pracowników i materiałów. Sztuczna inteligencja może również analizować dane dotyczące bezpieczeństwa w miejscu pracy i informować producentów o wszelkich możliwych zagrożeniach. Może rejestrować parametry magazynowe i aktualizować operacje wraz z niezbędnymi pętlami informacji zwrotnej i proaktywną konserwacją. Pomaga to producentom reagować szybko i zdecydowanie w celu utrzymania bezpieczeństwa w magazynach i zgodności z normami bezpieczeństwa.
• OBNIŻENIE KOSZTÓW OPERACYJNYCH. Od obsługi klienta po magazyn, zautomatyzowane inteligentne operacje mogą działać bezbłędnie przez dłuższy czas, zmniejszając liczbę błędów i incydentów w miejscu pracy. Roboty magazynowe zapewniają większą szybkość i dokładność, osiągając wyższy poziom wydajności.
• DOSTAWY NA CZAS. Systemy sztucznej inteligencji mogą pomóc w zmniejszeniu zależności od czynności wykonywanych ręcznie, dzięki czemu cały proces jest szybszy, bezpieczniejszy i bardziej inteligentny. Ułatwia to terminową dostawę do klienta zgodnie z podjętym zobowiązaniem. Zautomatyzowane systemy przyspieszają tradycyjne procedury magazynowe, usuwając w ten sposób wąskie gardła operacyjne w całym łańcuchu dostaw przy minimalnym wysiłku w celu osiągnięcia celów związanych z dostawą.

Aplikacja Dature wykorzystuje uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję do prognozowania popytu oraz zastosowuje ją w łańcuchu dostaw. Dzięki temu znacząco zwiększa trafność prognoz w porównaniu do tradycyjnych modeli prognostycznych. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania dla naszych kanałów i/lub punktów sprzedaży.

Niniejszy artykuł powstał dzięki środkom pochodzącym ze współfinansowania przez Unię Europejską Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, projektu realizowanego w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: w ramach konkursu „Szybka Ścieżka” dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorców – konkurs dla projektów z regionów słabiej rozwiniętych w ramach Działania 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw Poddziałanie 1.1.1 Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa. Tytuł projektu: „Stworzenie oprogramowania do poprawy trafności prognoz i optymalizacji zapasów z perspektywy odbiorcy i dostawcy współpracujących w ramach łańcucha dostaw przy zastosowaniu rozmytych, głębokich sieci neuronowych.