Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) ist eine Möglichkeit für Supply-Chain-Experten, kritische Probleme zu lösen und globale Abläufe zu verbessern.
KI-gestützte Tools werden in der gesamten Lieferkette häufig eingesetzt, um die Effizienz zu steigern und die Auswirkungen des globalen Arbeitskräftemangels zu verringern. und entdecken Sie bessere und sicherere Möglichkeiten, Waren zu transportieren.
Warum sollten Unternehmen künstliche Intelligenz nutzen? Anwendungen künstlicher Intelligenz finden sich in der gesamten Lieferkette, von der Fertigung bis zur Produktauslieferung. Reedereien nutzen IoT-Geräte, um Daten über transportierte Güter zu sammeln und zu analysieren und den mechanischen Zustand und den ständigen Standort teurer Fahrzeuge und zugehöriger Transportfahrzeuge zu verfolgen.
Kundenorientierte Einzelhändler nutzen künstliche Intelligenz, um ihre wichtigsten demografischen Merkmale besser zu verstehen und zukünftiges Verhalten besser vorherzusagen. Die Liste ließe sich beliebig fortsetzen – solange es Güter gibt, die von Punkt A nach Punkt B transportiert werden müssen, wird KI wahrscheinlich zur Verbesserung, Optimierung und Analyse von Lieferkettenabläufen eingesetzt.
In der Lieferkette sind die Vorteile künstlicher Intelligenz nicht so offensichtlich wie andere Vorteile. Beispielsweise kann die Verwendung von Lieferkettendaten zur Bestimmung der Auswirkungen prädiktiver Analysen von Vorteil sein, einige Unternehmen berichten jedoch von einem direkten Zusammenhang zwischen Umsatzänderungen und dem Einsatz von KI in der Lieferkette.
Gemeinsame Lieferkettenaufgaben, die automatisiert werden können
Die KI-Automatisierung von Lieferkettenaufgaben kann den Zeit- und Kostenaufwand für herkömmliche manuelle Aufgaben reduzieren. Zu den Lieferkettenaufgaben, die für Unternehmen automatisiert werden können, gehören:
Lagerroboter: Unternehmen können automatisierte Systeme und spezielle Software verwenden, um Materialien zu bewegen und andere Aufgaben auszuführen.
- Internet der Dinge: Automatisierung kann auch das Internet der Dinge bereitstellen, bei denen es sich um physische Werkzeuge mit Sensoren, Rechenleistung und Software handelt, die sich mit anderen Geräten oder anderen Kommunikationsnetzwerken verbinden und Daten senden oder empfangen.
- Künstliche Intelligenz/maschinelles Lernen: Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) können dabei helfen, das Lernen in der Lieferkette zu automatisieren und Benutzeraktivitäten vorherzusagen.
- Predictive Analytics: Predictive Analytics unterstützt die Automatisierung der Lieferkette durch Data Mining, prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen und analysiert vergangene und aktuelle Fakten, um vorherzusagen, was in der Zukunft passieren könnte.
- Digital Process Automation (DPA): DPA automatisiert mehrere Aufgaben für die Lieferkette anwendungsübergreifend.
- Optische Zeichenerkennung (OCR): OCR ist eine Form der Texterkennung, die Lieferketten unterstützt.
- Automatisierung der Dateneingabe: Die Dateneingabe kann zeitaufwändig sein, aber durch Automatisierung können Lieferkettenunternehmen die benötigten Informationen ohne manuelle Aufgaben erhalten.
- Automatisierung mit künstlicher Intelligenz verändert die Spielregeln und ist für jede Lieferkettenbranche zu einer Notwendigkeit geworden, um mit der rasanten Entwicklung Schritt zu halten
Vorteile des Einsatzes künstlicher Intelligenz in der Lieferkette
Die Entwicklung künstlicher Intelligenz nimmt zu in Unternehmen, förderlich für die Entwicklung und Planung von Unternehmen. Künstliche Intelligenz dient dazu, Risiken in der Infrastruktur eines Unternehmens zu entdecken und zu identifizieren.
Nachfolgend sind weitere Vorteile des Einsatzes künstlicher Intelligenz in der Lieferkette aufgeführt:
Erhöhte Produktivität: KI-Technologien wie die Automatisierung sparen Zeit für Unternehmen und ermöglichen es den Mitarbeitern, sich auf übergeordnete Aufgaben zu konzentrieren, anstatt sie durch Automatisierungsaufgaben zu erledigen.
- Kontinuierliche Sichtbarkeit: Wenn das Unternehmen sie benötigt, können KI-Tools ohne Unterbrechungen oder Ausfallzeiten ausgeführt werden.
- Von Experten und Anfängern verwendet: Künstliche Intelligenz kann die Fähigkeiten von Mitarbeitern verbessern, die keine Experten für Geschäftstechnologietools sind.
- Einfachere Entscheidungsfindung: Künstliche Intelligenz erleichtert den Entscheidungsprozess, verbessert die Entscheidungsgeschwindigkeit und trifft intelligentere Entscheidungen.
- Herausforderungen beim Einsatz von KI in Lieferketten
Obwohl KI viele Vorteile hat, ist keine Technologie perfekt. Künstliche Intelligenz entwickelt sich täglich weiter und verändert sich, was dazu führt, dass die Technologie veraltet ist oder den Anforderungen von Unternehmen nicht mehr gerecht wird.
Lieferketten stehen möglicherweise vor den folgenden KI-Herausforderungen:
Schwierigkeit bei der Skalierbarkeit: KI erfordert große Datenmengen, um effektiv zu arbeiten, sodass KI/maschinelles Lernen: Algorithmen, Vorhersagemodelle und analytische Erkenntnisse erstellen kann.
- Mangelndes Vertrauen in KI: Angesichts der jüngsten Entwicklungen im Bereich KI zögern Unternehmen möglicherweise, sie in ihre Lieferketten zu integrieren. Computer verfügen außerdem nicht über die gleichen Fähigkeiten wie Menschen, was die Umrechnung erschwert.
- Einschränkungen der KI-Technologie: Obwohl KI ein positives Werkzeug ist, handelt es sich um ein neues Werkzeug, das noch nicht vollständig entwickelt ist. Unternehmen möchten möglicherweise Aufgaben automatisieren, die nicht mehr Zeit als die abzugsfähige Zeit in Anspruch nehmen können oder wollen.
- Hohe Kosten: Während KI-Technologie Zeit und Geld sparen kann, können die Anschaffungskosten für viele Lieferketten hoch sein. Auch Integrations- und Betriebsprozesse können mehr kosten, als ein Unternehmen erwartet.
- KI-Maschinen können komplex sein, insbesondere wenn sie ersetzt oder aktualisiert werden müssen. Mit der richtigen KI-Lösung können Lieferketten jedoch von KI-Tools profitieren.
5 Beispiele für Anwendungen künstlicher Intelligenz bei Menschen in der Lieferkette
(1) Bedarfsprognosen verbessern das Angebots- und Nachfragemanagement in Lagern
Durch Algorithmen und einschränkungsbasierte Modellierung spielt maschinelles Lernen eine Rolle bei der Identifizierung von Mustern und Einflussfaktoren in Lieferkettendaten eine wichtige Rolle gespielt. Die auf Einschränkungen basierende Modellierung ist eine mathematische Methode, die das Ergebnis jeder Entscheidung auf der Grundlage von minimalen und maximalen Bereichseinschränkungen bestimmt. Diese datenreiche Modellierung ermöglicht es Lagerleitern, fundiertere Entscheidungen über die Bestandsverwaltung zu treffen.
Diese Art von prädiktiver Big-Data-Analyse verändert die Art und Weise, wie Lagerleiter mit Beständen umgehen, indem sie tiefe Einblicke liefert, die sonst unmöglich wären. Gelöst durch menschengesteuerte Prozesse und endlos sich selbst verbessernde Vorhersageschleifen.
C3AI nutzt Technologie der künstlichen Intelligenz zur Unterstützung seiner Bestandsoptimierungsplattform, die in der Lage ist, Lagerverwaltern Bestandsdaten in Echtzeit bereitzustellen, einschließlich Informationen zu Teilen und Fertigwaren. Mit dem Aufkommen des maschinellen Lernens generiert die Plattform Bestandsempfehlungen auf der Grundlage von Daten aus Produktionsaufträgen, Bestellungen und Lieferantenlieferungen
(2) Künstliche Intelligenz optimiert die Routing-Effizienz und Lieferlogistik
Fast alles kann in einem erledigt werden In einer Welt, in der Bestellungen online bestellt und in Datenform geliefert werden, laufen Unternehmen, die ihre Logistik nicht streng kontrollieren, Gefahr, ins Hintertreffen zu geraten. Die Kunden von heute haben höhere Erwartungen an schnelle und präzise Lieferungen, und wenn ein Unternehmen die Erwartungen der Kunden nicht erfüllt, wenden sie sich gerne an andere
McKinsey & Company berichtet, dass etwa 40 % der Menschen zum ersten Mal versuchen, Lebensmittel zu liefern planen, diese Dienste auf unbestimmte Zeit zu nutzen. Kunden in großen Märkten wie New York und Chicago haben Dutzende Optionen: KI-gestützte Routenoptimierungsplattformen und GPS-Tools wie ORION, das vom Logistikführer UPS verwendet wird. Diese Tools sind in der Lage, aus allen Möglichkeiten die effizienteste Route zu erstellen, eine Aufgabe, die mit herkömmlichen Methoden nicht bewältigt werden kann, da sie die unzähligen Routenmöglichkeiten nicht ausreichend analysieren können
(3) Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz verbessern die Gesundheit und Sicherheit des Transportwesens. Lebensspanne
Durch IoT-Gerätedaten und andere Informationen können Fahrzeuge in der Transportlieferkette wertvolle Einblicke in den Zustand und die Langlebigkeit der teuren Ausrüstung liefern, die für den Warentransport erforderlich ist. Durch maschinelles Lernen können Wartungsempfehlungen und Fehlervorhersagen auf der Grundlage von Vergangenheits- und Echtzeitdaten abgegeben werden. So können Unternehmen Fahrzeuge aus der Lieferkette entfernen, bevor Leistungsprobleme zu einer Kaskade von Verzögerungen führen. Das in Chicago ansässige Unternehmen Uptake nutzt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um Daten zu analysieren , um mechanische Ausfälle in einer Vielzahl von Fahrzeugen und Containern vorherzusagen, darunter Lastkraftwagen, Autos, Eisenbahnwaggons, Mähdrescher und Flugzeuge. Das Unternehmen nutzt Daten von IoT-Geräten, GPS-Informationen und Daten, die direkt aus Fahrzeugleistungsaufzeichnungen stammen, um Vorhersagen zu treffen, die Ausfallzeiten erheblich reduzieren können.
(4)KI-Erkenntnisse verbessern die Effizienz und Rentabilität des Verladeprozesses
Das Lieferkettenmanagement umfasst viele detailorientierte Analysen, einschließlich der Art und Weise, wie Waren aus Containern geladen und entladen werden. Es ist sowohl eine Kunst als auch eine Wissenschaft, den schnellsten und effizientesten Weg zu finden, Waren auf Lastwagen, Schiffe und Flugzeuge zu transportieren.
Unternehmen wie Zebra Technologies nutzen eine Kombination aus Hardware, Software und Datenanalyse, um Echtzeiteinblicke in den Ladevorgang zu ermöglichen. Diese Erkenntnisse können genutzt werden, um den Innenraum des Anhängers zu optimieren und die Menge der transportierten „Luft“ zu reduzieren. Zebra kann Unternehmen auch dabei helfen, schnellere, risikoärmere und effizientere Verarbeitungsprotokolle für die Paketverwaltung zu entwickeln.
(5) Supply-Chain-Manager nutzen künstliche Intelligenz, um Wege zu finden, Kosten zu sparen und den Umsatz zu steigern.
Der Versand von Waren rund um die Welt ist teuer und wird immer teurer. Laut Bloomberg sind beispielsweise die Kosten für den Warentransport auf dem Seeweg im Jahr 2020 um 12 % gestiegen, ein Niveau, das zuletzt vor fünf Jahren erreicht wurde.
Unternehmen wie EchoGlobalLogistics nutzen KI, um bessere Versand- und Einkaufspreise auszuhandeln, Spediteurverträge zu verwalten und Lieferkettenänderungen zu identifizieren, die zu besseren Gewinnen führen. Benutzer haben Zugriff auf eine zentralisierte Datenbank, die nahezu jeden Aspekt der Lieferkette berücksichtigt, um Empfehlungen für die finanzielle Entscheidungsfindung zu geben.
KI-Innovationen in Lieferketten ebnen den Weg für eine Zukunft, in der man irgendwann damit rechnen kann, dass KI-betriebene autonome Fahrzeuge in der gesamten Lieferkette zum Einsatz kommen. Die Daten, die diese Plattformen heute sammeln und analysieren, werden die Kosten und Effizienz in immer komplexer werdenden globalen Lieferketten weiter verbessern.
So implementieren Sie künstliche Intelligenz in der Lieferkette
In der Lieferkette verbessert der Einsatz künstlicher Intelligenz die Effizienz, Sichtbarkeit und den Optimierungsgrad. Die Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz auf tatsächliche Geschäftspraktiken kann Unternehmen viele Vorteile bringen. Künstliche Intelligenz ist zu einem wichtigen Bestandteil der Entwicklung von Lieferkettenunternehmen geworden und kann bei der Bewältigung von Lieferkettenproblemen helfen.
Probieren Sie die Simulation künstlicher Intelligenz aus.
Einer der Vorteile künstlicher Intelligenz ist ihre Fähigkeit, die Ergebnisse von Aktionen vorherzusagen. Lieferketten können diese Fähigkeit ausprobieren, um die betriebliche Effizienz durch Simulationen künstlicher Intelligenz zu verbessern.
Durch den Einsatz von Simulationen können Supply-Chain-Unternehmen reale Szenarien flexibler nutzen, um Abläufe zu optimieren. KI-Simulationstools sind für viele Aspekte der Lieferkette effektiv.
Mit der KI-Simulation können Lieferkettenmanager eine exakte digitale Nachbildung des Lagers erstellen, in dem sie arbeiten. Auf dem digitalen Abbild kann dann die KI-Logistik simuliert werden, um verschiedene Optimierungsstrategien auszuprobieren.
Entscheiden Sie, was automatisiert werden soll
Wenn die Lieferkette ineffizient läuft, kann dies zu ernsthaften Problemen in der gesamten Lieferkette führen. Künstliche Intelligenz kann bei der Automatisierung verschiedener Teile des Lagers durch die Bestandsverwaltung helfen und bei richtiger Anwendung Zeit und Geld sparen.
IoT Tag ist ein Tool, mit dem der Status verschiedener Artikel verfolgt werden kann. Es kommuniziert mit einem Zentrum für künstliche Intelligenz, das die Aktualisierung aller Bestandsdaten verwaltet. Auf diese Weise kann KI Supply-Chain-Unternehmen auf alle Probleme aufmerksam machen.
Informieren Sie sich über die Vorteile von KI in der Cybersicherheit.
Cybersicherheit ist ein wesentlicher Bestandteil im Umgang mit Daten und mittlerweile für jedes Supply-Chain-Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Cyberangriffe kommen häufig vor und Cyberkriminelle nutzen unterschiedliche Strategien, um Daten und sensible Informationen zu stehlen. Der Einsatz künstlicher Intelligenz kann dazu beitragen, die Infrastruktur von Lieferkettenunternehmen zu schützen.
Künstliche Intelligenz ist ein sehr effektives Werkzeug, das uns hilft, Veränderungen oder Risiken immer einen Schritt voraus zu sein. KI in der Lieferkette kann die häufigsten Muster erkennen und vorhersagen, wann Änderungen wahrscheinlich auftreten.
Lieferkettenunternehmen können KI nutzen, um Anmeldeaktivitäten, Datenverkehr und alle abnormalen Prozesse auf ihren Servern zu überwachen. Künstliche Intelligenz kann Unternehmen umgehend an diese Veränderungen erinnern. Algorithmen der künstlichen Intelligenz können verwendet werden, um Daten zu analysieren und Marktnachfrage und Produkttypen vorherzusagen.
Nachfrageprognosen können den Angebotsdruck in verschiedenen Gliedern der Lieferkette verringern. Sobald Supply-Chain-Unternehmen die Menge der benötigten Produkte kennen, können sie bessere Entscheidungen über Einkaufsmengen treffen Erfahren Sie, wie Sie verschiedene Prozesse, wie z. B. Infrastrukturvision, entsprechend den Anforderungen Ihres Supply-Chain-Unternehmens automatisieren können.
Zusammen mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz können IoT-Geräte Daten darüber sammeln, wie viel Material verbraucht wird. Algorithmen zur KI-Datenanalyse können erkennen, wo Materialien verwendet werden und welche Materialien verschwendet werden.
Zusammenfassung: Künstliche Intelligenz in der Lieferkette
Künstliche Intelligenz in der Lieferkette wird Teil der Innovation besserer Lieferkettenprozesse sein und so in Zukunft effizientere Lieferketten schaffen. Jeder Teil der Lieferkette kann KI implementieren, um Aufgaben zu automatisieren, Abläufe zu verbessern und Cybersicherheitspraktiken zu verbessern.
Mit Hilfe von Tools der künstlichen Intelligenz können Supply-Chain-Unternehmen wachsen, positive Veränderungen für das Unternehmen herbeiführen und neue Herausforderungen in der Supply-Chain bewältigen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWelche Anwendungen gibt es für künstliche Intelligenz in der Lieferkette?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
