Το AI έχει τη δυναμική να αλλάξει τον τρόπο εργασίας, βελτιστοποιώντας διαδικασίες και αυξάνοντας την αποτελεσματικότητα. Υπό αυτές τις συνθήκες, ένας από τους τομείς όπου η εγκατάσταση AI λύσεων μπορεί να αλλάξει ριζικά τη ροή εργασιών, είναι η εφοδιαστική αλυσίδα.
Πράγματι, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ενσωματωθεί σε όλα τα στάδιά της, δημιουργώντας σημαντικά οφέλη για τις επιχειρήσεις. Κάπως έτσι, αναλύοντας τις τάσεις υιοθέτησης εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης στην εφοδιαστική αλυσίδα, φαίνεται πως, ήδη, το AI είναι κομμάτι των εταιρικών δραστηριοτήτων, ακόμα και στην ελληνική αγορά.
Οι τάσεις της AI στην εφοδιαστική αλυσίδα
Η τεχνητή νοημοσύνη περιλαμβάνει ένα ευρύ υποσύνολο εργαλείων που δρουν διαφορετικά μεταξύ τους, για την παραγωγή κάποιου αποτελέσματος. Τεχνολογίες όπως η υπολογιστική όραση -computer vision, όπου το σύστημα αναγνωρίζει οπτικές πληροφορίες όπως πρόσωπα σε κινητά, η μηχανική μάθηση -όπου το σύστημα προβλέπει μελλοντικά αποτελέσματα μέσω παλιότερων δεδομένων, όπως για παράδειγμα πρόβλεψη πωλήσεων και τα αυτόνομα οχήματα που διαχειρίζονται έναν μεγάλο όγκο δεδομένων, σε πραγματικό χρόνο, για να πάρουν αποφάσεις, συναντώνται σήμερα στις εφοδιαστικές αλυσίδες.
Πιο συγκεκριμένα, οι υλοποιήσεις τεχνητής νοημοσύνης που εντοπίζουμε στην εφοδιαστική αλυσίδα, σήμερα, περιλαμβάνουν:
- Αναγνώριση προϊόντων από φωτογραφία
- Προγνωστική ανάλυση – Forecasting
- Αυτοματοποίηση αποθηκών – Έξυπνα συστήματα picking & packing
- Ανάλυση δεδομένων σε πραγματικό χρόνο
- Ενισχυμένη και εικονική πραγματικότητα – AR & VR
- Blockchain και ΑΙ
- Ρομποτική
- Αυτόνομα οχήματα και Drones
Τα πλεονεκτήματα της AI
Αναλύοντας τις παραπάνω τάσεις, εντοπίζουμε τα πλεονεκτήματα που πηγάζουν από την υιοθέτηση τεχνολογιών AI. Η τεχνητή νοημοσύνη επιτρέπει την αυτοματοποίηση διαδικασιών, τη μείωση λαθών, την ταχύτερη ανταπόκριση σε αιτήματα, την αύξηση της διαφάνειας. Τα σημαντικά αυτά οφέλη, μεταφράζονται σε μείωση του λειτουργικού κόστους και αύξηση της παραγωγικότητας, γεγονός που δίνει ανταγωνιστικό πλεονέκτημα στις επιχειρήσεις που ενσωματώνουν την τεχνητή νοημοσύνη στην εφοδιαστική τους αλυσίδα.
Προκλήσεις που παρατηρούνται
Φυσικά, δεν είναι όλα «ρόδινα» και είναι λογικό να προκύπτουν και εμπόδια, όπως σε κάθε σημαντική αλλαγή. Στην περίπτωση της εισόδου της τεχνητής νοημοσύνης στην εφοδιαστική αλυσίδα, μία από τις σημαντικότερες προσκλήσεις που παρατηρούνται, είναι η εύρεση ποιοτικών δεδομένων. Ειδικότερα, στις περιπτώσεις που απαιτούνται ιστορικά στοιχεία προς αξιοποίηση από ένα σύστημα AI, όπως στις εφαρμογές για προγνωστική ανάλυση – forecasting, η ύπαρξη ικανού όγκου χρήσιμων δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας για την επιτυχία του μοντέλου.
Παράλληλα, η ίδια η φύση της εφοδιαστικής αλυσίδας μπορεί να θέσει τα δικά της εμπόδια. Οι γεωγραφικοί περιορισμοί και οι νομικές υποχρεώσεις που πηγάζουν από αυτούς, όπως η λειτουργία τελωνείων, μπορεί να δημιουργήσει bottlenecks και δυσλειτουργία στην εφοδιαστική αλυσίδα, τομέας στον οποίο το AI δεν μπορεί να συνεισφέρει. Η διεθνής και διασυνοριακή φύση των αλυσίδων αξίας, σήμερα, επηρεάζει, επίσης, τη συλλογή δεδομένων. Όταν δεν υπάρχει η δυνατότητα συντονισμού και αυτόματου διαμοιρασμού στοιχείων μεταξύ συνεργατών, λόγω της ασυμβατότητας, μεταξύ των συστημάτων που χρησιμοποιεί κάθε επιχείρηση, περιορίζεται το πεδίο δράσης των εργαλείων AI.
Υιοθετώντας AI στην εφοδιαστική αλυσίδα σήμερα
Τα σημαντικά οφέλη από την εφαρμογή λύσεων AI στην εφοδιαστική αλυσίδα δεν είναι, απλά, θεωρητικά. Οι ελληνικές επιχειρήσεις μπορούν να εκμεταλλευθούν τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης, για να βελτιστοποιήσουν τη λειτουργία της εφοδιαστικής αλυσίδας, με σύμμαχο την Entersoft. Η ελληνική εταιρεία επιχειρηματικού λογισμικού έχει, ήδη, εισάγει AI εργαλεία στις εφαρμογές της, όπως η δυνατότητα χρήσης φωτογραφιών για την εκπαίδευση του μοντέλου μηχανικής μάθησης, και η χρήση μοντέλου για την αυτόματη αξιολόγηση ειδών προμηθευτή με υψηλό βαθμό ευστοχίας, που διευκολύνει τον εντοπισμό ελλαττωματικών προϊόντων.
Καταλήγοντας, λοιπόν, μέσα σε ένα πλαίσιο γενικής εφαρμογής της AI τεχνολογίας σε όλους τους τομείς, οι τάσεις της επιστήμης αποδεικνύουν πώς κάτι τέτοιο μπορεί να συμβεί και στον χώρο της εργασίας. Κάπως έτσι, με σωστό σχεδιασμό και υλοποίηση, οι επιχειρήσεις μπορούν να ξεπεράσουν τις προκλήσεις και να επωφεληθούν από τις δυνατότητες της Τεχνικής Νοημοσύνης στην εφοδιαστική τους αλυσίδα.
