Как ИИ помогает цепям поставок
Как искусственный интеллект и наука о данных могут улучшить цепочки поставок
Airbus A380 содержит 4 миллиона деталей, изготовленных 1500 компаниями. Производитель продуктов питания имеет дело с 1000 поставщиков для одной линии лазаньи. Соотнесите этот уровень сложности и объема с недостаточной прозрачностью для вышестоящих поставщиков, и проблемы с безопасностью, качеством и этикой поиска становятся неизбежными.
В цепях поставок искусственный интеллект может собирать и консолидировать данные поставщиков из различных источников, чтобы обеспечить целостное понимание их практики. Многие организации со сложными торговыми партнерскими сетями разрабатывают стандарты, обеспечивающие прозрачность и прослеживаемость всей цепочки поставок.
Стартап EVRYTHNG стремится создать цифровую идентичность для каждого из 4 триллионов потребительских товаров, производимых каждый год, основываясь на международных стандартах. Evrythng identities позволит отслеживать не только каждый тип продукта, но и каждый отдельный товар. Платформа создает то, что компания называет «активной цифровой идентификацией» в интернете, доступ к которой можно получить с помощью QR. Эта цифровая идентичность включает метаданные, описывающие объект и весь его путь от создания до распространения, последующей продажи и в некоторых случаях переработки, указывающие, где он находится, а также кто с ним взаимодействовал.
Одним из непосредственных применений этой технологии является отслеживание продуктов в цепочках поставок. Полученные данные отслеживания не только дают представление о том, где производится контрафактная продукция, но позволяют компаниям с тысячами поставщиков видеть, какие поставщики являются производительными, а какие – превосходными. Ральф Лорен использует эту технологию для отслеживания одежды и потребительских товаров; крупная морская компания под названием Mowi использует ее для отслеживания рыбных продуктов от рыбной фермы до супермаркета или ресторана.
(…)
Отношения между физическим и цифровым миром изменят то, как работают компании, в масштабах, варьирующихся от молекулярных до масштабных операций горнодобывающей промышленности. Искусственный интеллект может помочь оптимизировать и осмыслить динамику цепочки поставок, работать над дифференциацией товарных продуктов и использовать данные датчиков различными способами, повышающими эффективность. При правильной онтологии* и структурах данных, лежащих в основе этих инициатив, все, что делает бизнес, отслеживается и, следовательно, подлежит совершенствованию с помощью методов искусственного интеллекта. Это будущее производства, цепочек поставок и физических пространств, где все будет улучшено цифровым способом. Вот основные моменты этой главы:
- Если у вас нет метаданных продукта, ваши продукты станут невидимыми в дистрибутиве.
- Соответствующие данные могут способствовать повышению эффективности и прозрачности в цепочках поставок, но для этого требуется соблюдение стандартов и сотрудничество между производителями и поставщиками.
- Подключенные, инструментальные компоненты могут включать новые функции, такие как прогнозирование сбоев в полевых условиях.
* Эрли определяет «онтологию» как представление того, что имеет значение в компании и делает ее уникальной, включая продукты и услуги, решения и процессы, организационные структуры, протоколы, характеристики клиентов, методы производства, знания, контент и данные всех типов.
Ресурс supplychainquarterly.com опубликовал отрывок из только что вышедшей книги Сета Эрли “AI-POWERED ENTERPRISE”