fbpx

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.

[supplychainquarterly.com]

искусственный интеллект

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”

Читать в источнике

 

Оставайтесь на связи

+7 (495) 215 10 82
Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

 

Исследования осуществляются Novo BI при грантовой поддержке Фонда «Сколково» ООО "Ново Биай" © 121205, Москва, территория инновационного центра «Сколково», Большой бульвар, 42, стр. 1, этаж 3, офис 1131

 

Russian (RU)    English (UK)