تحولات دیجیتال در دهه‌های اخیر، چهره صنایع مختلف را دگرگون کرده است و زنجیره تأمین و لجستیک نیز از این قاعده مستثنا نبوده‌اند. یکی از پیشرفته‌ترین فناوری‌هایی که نقش برجسته‌ای در این تغییرات ایفا کرده، هوش مصنوعی در زنجیره تامین است. از بهینه‌سازی عملیات گرفته تا پیش‌بینی تقاضا و اتوماسیون فرآیندها، هوش مصنوعی توانسته تحولی بنیادین در نحوه مدیریت زنجیره تأمین ایجاد کند.
هوش مصنوعی در لجستیک چه کاربردهایی دارد؟
هوش مصنوعی در لجستیک با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، این پیتانسیل را دارد که ابعاد و جنبه‌های مختلف عملیات تجاری را متوحل کند. این فناوری با بکارگیری کلان‌دادها، پردازش زبان طبیعی، به تحلیل و پیش‌بینی مسیرهای حمل‌ونقل، بهینه‌سازی انبارها، مدیریت ناوگان و حتی پاسخگویی به مشتریان کمک می‌کند. از این طریق، کسب‌وکارها قادرند هزینه‌ها را کاهش داده و بهره‌وری را افزایش دهند.
5 کاربرد مهم هوش مصنوعی در زنجیره تامین:
- پیش‌بینی تقاضا
تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی تقاضا در زمان واقعی از مهمترین کاربردهای هوش مصنوعی در لجستیک می‌باشد. سازمان‌ها به کمک هوش مصنوعی در زنجیره تامین قادر هستند موجودی انبار را بصورت بهینه پیش‌بینی و کنترل کنند و هزینه اضافی موجودی را کاهش دهند.
- انبارهای خودکار و هوشمند
سیستم‌های انبارداری مجهز به هوش مصنوعی مشکلات پیچیده مانند انتخاب کالا، مرتب‌سازی و بازیابی انبار و تحویل را حل کرده و با مدیریت دقیق و خودکار انبارها خطر از دست دادن موجودی انبار ار به حداقل می‌رساند. این سیستم خودکار ، کل فرآیند مدیریت انبار، کنترل موجودی، برنامه‌ریزی ذخیره‌سازی و مدیریت سفارشات و حمل ونقل را بهینه می‌کند.
- بهینه‌سازی حمل و نقل
حمل و نقل جز جدای‌ناپذیر زنجیره تامین و لجستیک می‌باشد. بکارگیری هوش مصنوعی در زنجیره تامین به بهبود عملکرد حمل و نقل، کاهش هزینه‌های حمل، بهینه‌سازی مسیرهای حمل و نقل و به حداقل رساندن زمان تحویل کالا به مشتری می‌انجامد.
- هماهنگی بین عملیات لجستیک
یکی از کاربردهای الگوریتم پیشرفته سیستم‌های هوش مصنوعی، هماهنگی بین عملیات لجستیک از جمله ادغام بار و سفارش، برنامه‌ریزی مسیر .. است. هوش مصنوعی به مراکز لجستیک کمک می‌کند تا بر حرکت کالاها نظارت دقیق داشته و با بررسی‌های کیفی اطمینان حاصل کنند که کالا طبق زمانبندی و برنامه‌ریزی به مقصد رسیده است. همچنین هوش مصنوعی به مراکز لجستیکی کمک می‌کند تا با ارائه‌دهندگان حمل و نقل خارجی هماهنگ شوند.
- تعمیرات قابل پیش‌بینی
ناوگان حمل و نقل به نگهداری و تعمیرات پیوسته نیاز دارد تا از خرابی‌های پیش‌بینی‌نشده جلوگیری شود. هوش مصنوعی در زنجیره تامین به کسب و کارها کمک می‌کند تا سلامت خودرو را کنترل کرده و با پیش‌بینی خرابی‌ها احتمالی از قوع این خرابی‌ها جلوگیری کند.
دموی رایگان نرم افزار بازرگانی خارجی پارسان رو همین الان ببین!
در کمتر از ۲ دقیقه ثبت‌نام کن و یک جلسه مشاوره + دمو اختصاصی نرم افزار بازرگانی بگیر.
هوش مصنوعی چه خلأیی را در زنجیره تأمین پر می‌کند؟
یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در زنجیره تأمین، ناپایداری و عدم پیش‌بینی‌پذیری آن است. هوش مصنوعی با سنجش و تحلیل دقیق بازار، شناسایی انتظارات و سلایق مشتری، تحلیل داده‌های فروش و الگوهای گذشته سازمان، شکاف‌های اطلاعاتی را پر کرده و تصمیم‌گیری را هوشمند تر می‌سازد.
چرا هوش مصنوعی در زنجیره تأمین امروز نقش حیاتی دارد؟
در دنیای امروز صرفا داشتن زنجیره تامین برای داشتن عملکرد بهتر کافی نیست . سازمان‌ها با موانع و چالش‌های بزرگتری روبرو هستند. با پیشرفت‌های فناوری و دیجیتالی شدن کسب و کارها نقش هوش مصنوعی در جنبه‌ها و بخش‌های مختلف سازمان انکارناپذیر است. زنجیره تامین و لجستیک یکی از بخش‌ها یی است که با چالش‌ها و موانع زیادی روبرو است و امروزه از تاثیر مستقیم هوش مصنوعی در رفع این چالش‌ها به دور نیست.
چه چالش‌هایی در زنجیره تامین وجود دارد؟
در یک نگاه کلی عدم هماهنگی بین بخش‌ها، نوسانات تقاضا، محدودیت‌های حمل‌ونقل و پیچیدگی مدیریت تأمین‌کنندگان از جمله موانعی هستند که کارایی زنجیره تأمین را تحت تاثیر قرار می‌دهند. در اینجا بصورت تیتروار به چالش‌های زنجیره تامین و لجستیک اشاره می‌کنیم:
- تحلیل و پیش‌بینی تقاضای بازار در بخش‌های مختلف جغرافیایی
- هماهنگی و یکپارچه‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی (مثل بهینه‌سازی پردازش، تعمیر و نگهداری پیشگویانه …)در کسب و کار برای مدیریت زنجیره ارزش
- دستیابی به نقطه اطمینان از اجرای دقیق برنامه‌ها و دست یافتن به موقع و درست
- بررسی و شناسایی مبادلات با وجود هزاران محدودیت فنی
هوش مصنوعی چگونه مشکلات در زنجیره تامین را هدف قرار می‌دهد؟
با استفاده از تحول دیجیتال زنجیره تأمین، هوش مصنوعی میتواند اطلاعات را در زمان واقعی تحلیل کرده و راهکارهای سریع و دقیق ارائه دهد. به عنوان مثال، با هشدارهای خودکار، ریسک‌های احتمالی شناسایی و پیشگیری می‌شوند. در ادامه به مهمترین چالش‌ها در زنجیره تامین و نحوه حل آنها توسط هوش مصنوعی می‌پردازیم.
| چالش موجود در زنجیره تامین و لجستیک | توضیحات | نقش هوش مصنوعی در حل چالش |
| پیش‌بینی تقاضا | تقاضای بازار دستخوش نوسانات زیادی است که پیش‌بینی نادرست منجر به کمبود یا موجودی مازاد در انبار می‌شود | AI با تحلیل داده‌های تاریخی، فصلی، رفتار مشتری، آب و هوا و ترندهای بازار ، می‌توانند تقاضا را دقیق‌تر پیش‌بینی کنند. |
| مدیریت موجودی | نگهداری بیش از حد موجودی و یا کمبود موجودی باعث افزایش هزینه‌ها نگهداری و یا از دست رفتن فرصت‌های فروش می‌شود | هوش مصنوعی با تحلیل داده‌ها فروش، حمل ونقل، سفارشات و حتی داده‌های وضعیت آب و هوا میتواند بهترین مقدار موجودی را پیش‌بینی و پیشنهاد دهد. |
| بهینه‌سازی مسیر حمل ونقل | انتخاب مسیرهای حمل و نقل ناکارآمد و یا تاخیر در حمل میتواند هزینه‌ها را افزایش دهد. | AI به کمک اطلاعاتی مثل وضعیت ترافیک و آب و هوا میتواند بهترین مسیرها و زمان‌های حمل و نقل را پیشنهاد دهد. |
| ناهماهنگی و اختلالات در زنجیره تامین | مشکلات زنجیره تولید و یا تاخیر تامین کنندگان میتواند کل زنجیره تامین را تحت تاثیر قرار دهد. | فناوری هوش مصنوعی با پایش و مانیتورینگ داده‌ها از منابع مختلف میتواند بصورت پیشگیرانه راه‌حل‌های جایگزین مثل تامین کننده دیگر را پیشنهاد دهد. |
| اتوماسیون سازی فرآیندها | عملیات دستی در سازمان مستعد خطا و وقت‌گیر هستند | هوش مصنوعی در لجستیک وظایف تکراری مثل پردازش سفارش، پیش‌بینی نیازها و ارتباط با مشتریان را بصورت خودکار انجام می‌دهد |
| تحلیل ریسک و مدیریت بحران | ریسک های مختلف مالی، سیاسی، محیطی و غیره ممکن است زنجیره تامین را تهدید کند. | سیستم‌های هوشمند با تحلیل ریسک‌ها و ارزیابی آنها میتواند برنامه‌های جایگزین ارائه دهد. |
هوش مصنوعی چگونه یک راهکار جامع برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین ارائه می‌دهد؟
راهکار جامع هوش مصنوعی در زنجیره تامین با ویژگی های مانند مدل‌های پیش‌بینی تقاضا، شفافیت در زنجیره سراسری تامین، برنامه ریزی یکپارچه و اتوماسیون‌سازی فرآیندها تاثیر مستقیم بر بهینه‌سازی زنجیره تامین و لجستیک کسب و کارها دارد.هوش مصنوعی با ایجاد یک دید یکپارچه از داده‌ها، امکان ارتباط موثر بین بخش‌های خرید، تولید، انبار و حمل‌ونقل را فراهم می‌کند. این ارتباط باعث بهینه‌سازی لجستیک و کاهش تاخیرها و تلفات می‌شود.
هوش مصنوعی چگونه باعث اتوماسیون در زنجیره تأمین می‌شود؟
اتوماسیون در زنجیره تامین بدون هوش مصنوعی امکان‌پذیر نیست. هوش مصنوعی با فناوری‌های جدید مثل ربات‌های انبار، وسایل نقلیه خودران و اتوماسیون رباتیک فرایندها(RPA)، امکان انجام خودکار فعالیت‌های تکراری و مستعد خطا را می‌دهد. و به زنجیره تامین کمک می‌کند بخش‌هایی مانند مدیریت انبار، سفارش‌گیری، پردازش پرداخت و برنامه‌ریزی حمل‌ونقل به‌طور کامل خودکارسازی شوند.
کدام بخش‌ها از زنجیره تأمین قابلیت اتوماسیون دارند؟
- خودکارسازی کارهای اداری
ترکیب هوش مصنوعی با اتوماسیون ربایتک فرآیندها (RPA ) امکان پردازش اسناد بصورت خودکار را فراهم کرده و نهایتا به اتوماسون‌سازی کارهای اداری می‌انجامد.
- اتوماسیون لجستیک
از طریق هوش مصنوعی و اتوماسیون سازی فرآیندهای حمل و نقل میتوان به لجستیک کارآمد در زنجیره تامین دست یافت. شرکت‌هایی مانند آمازون، توسیمپل بر روی اتوماسیون در زنجیره تامین و حمل و نقل مثل خودروهای خودران سرمایه‌گذاری گسترده می‌کنند.
- اتوماسیون انبار
در حوزه اتوماسیون انبار فناوری‌های مثل کوبات‌ها که به هوش مصنوعی مجهز هستند با مدیریت خودکار انبار به افزایش کارایی و بهره‌وری کمک می‌کنند. در حا حاضر Ocado یکی از عوامل پیشرو در بازار اتوماسیون انبار است.
- کنترل کیفیت خودکار
خط تولید و زنجیره تامین سیستم‌های بینایی کامپیوتری که به فناوری هوش مصنوعی مجهز هستند با بررسی دقیق و مداوم محصولات به بهبود بهره‌وری و دقت در خط تولید کمک می‌کنند. این فناوری تضمین کیفیت محصولات نهایی را خودکار کرده و بهبود می‌بخشد.
- مدیریت موجودی خودکار
ربات‌های اسکن موجودی خودکار که به فناوری بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین مجهز هستند برای خودکارسازی کارهای تکراری در مدیریت موجودی بکار می‌روند. این ربات‌ها با اسکن فوری موجودی‌ها به مدیریت موجودی خودکار و کارآمد می‌انجامد.
نقش الگوریتم‌های یادگیری ماشین در حذف فعالیت‌های دستی چیست؟
همانطور که تا اینجای مقاله گفته شد فناوری هوش مصنوعی با استفاده از سیستم‌های بینایی کامپیوتری، اتوماسیون ربایتک فرآیندها (RPA )، فناوری‌های مثل کوبات‌ها ، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و با یادگیری از داده‌های گذشته، وظایف تکراری را بدون دخالت انسان انجام داده و دقت و سرعت را افزایش می‌دهد.
ERP چگونه اجرای فرآیندهای خودکار را تسهیل می‌کند؟
سیستم برنامه‌ریزی منابع سازمانی (ERP) یکی از اصلی‌ترین ابرازهای خودکارسازی فرایندهای سازمانی است که با یکپارچه‌سازی اطلاعات، امکان اجرای روان و بی‌وقفه فرآیندها را فراهم می‌کند و تصمیم‌گیری در زمان واقعی را امکان‌پذیر می‌سازد. در ادامه مسیر تسهیل فرایندهای خودکار توسط ERP را توضیح می‌دهیم.
- یکپارچه‌سازی داده‌ها
ERP با یک سیستم یکپارچه تمام داده‌ها از بخش‌ها مختلف سازمان را در یک پایگاه داده واحد نگه می‌دارد و این امر باعث می‌شود اطلاعات بدون نیاز به ورود مجدد بین واحدهای مختلف سازمان بصورت خودکار جابجا و به اشتراک گذاشته شود.
- ایجاد گردش کار خودکار
سیستم برنامه ریزی منابع سازمانی امکان تعریف فرایندهای شرطی و اتوماتیک را به کارکنان می‌دهد. مثلا میتوان تعریف کرد که اگر موجودی محصول کمتر از یک عدد مشخص شد سفارش خرید بصورت خودکار برای تامین کننده ارسال شود.
- کاهش نیاز به ورود اطلاعات دستی
در سیستم ERP داده‌ها فقط یکبار بصورت دستی وارد می‌شود و در سراسر سیستم قابل مشاهده و استفاده است و این امر ضمن اینکه سرعت و دقت را بالا میبرد، احتمال خطای انسانی را کاهش می‌دهد.
- اتوماسیون گزارش‌گیری و تحلیل
گزارش‌گیری خودکار و طبق زمانبندی مشخص از دیگر قابلیت‌های ERP در تسهیل فرایندهای خودکار است.
- هماهنگی بین زنجیره تامین و تولید
ERP تمام فعالیت‌های زنجیره تامین از سفارش مشتری، برنامه‌ریزی تولید، مدیریت موجودی و ارسال کالا را بصورت اتوماتیک و هماهنگ انجام می‌دهد که به کاهش زمان انتظار و افزایش بهره‌وری می‌انجامد.
- مدیریت چرخه عمر مشتری
از آن جهت که اطلاعات در سیستم ERP بصورت یکپارچه در دسترس بخش های مختلف قرار دارد، اطلاعات مشتریان در این سیستم با واحدهای مختلف مانند فروش، خدمات پس از فروش و پشتیبانی به اشتراک گذاشته می‌شود تا تعاملات هوشمند وخودکار انجام شود.
چرا پیش‌بینی دقیق تقاضا برای کسب‌وکارها حیاتی است؟
پیش‌بینی نادرست منجر به کمبود یا مازاد موجودی می‌شود. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از هوش مصنوعی به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که تولید، انبار و توزیع را بهینه‌سازی کنند.
استفاده از تحلیل‌های ERP برای پیش‌بینی تقاضا
سازمان‌ها با استفاده از تحلیل‌های ERP و بکارگیری پیش‌بینی تقاضا مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند ظرفیت موجودی خود را برنامه‌ریزی کنند ودر زمان واقعی نسبت به تغییر روندها و رفتار مشتری بهترین تصمیم را بگیرند. سیستم‌های ERP با بهره‌گیری از داده‌های تاریخی و الگوریتم‌های پیش‌بینی، روندهای فروش را تحلیل و برنامه‌ریزی تولید را هوشمند می‌کنند.
هوش مصنوعی چگونه مدیریت ارتباط با تأمین‌کنندگان را بهبود می‌دهد؟
در عصر کنونی عمده مشکلات در زنجیره تامین و لجستیک به مدیریت ضعیف ارتباط با تامین‌کنندگان برمی‌گردد. بطور مثال در سال 2020 و مواجه با پاندمی جهانی، به دلیل فقدان همکاری و یکپارچگی با تامین‌کنندگان، زنجیره تامین غذایی با مشکلات زیادی روبرو شد. هوش مصنوعی با کارامدتر و سازگارتر کردن زنجیره تامین به بهبود مدیریت ارتباط با تامین کنندگان کمک کرد.
آیا AI میتواند عملکرد تأمین‌کننده را ارزیابی کند؟
ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی مثل نرم افزار SRM مجهز به هوش مصنوعی میتواند بر اساس عواملی مثل قیمت‌گذاری، تاریخچه خرید، پایداری و غیره به انتخاب تامین کننده کمک کند. همچنین ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی مانند RPA با قابلیت‌هایی نظیر اشتراک‌گذاری فاکتور و یادآوری پرداخت‌ها به خودکارسازی ارتباطات معمول بین تامین‌کنندگان کمک می‌کند.
در مجموع هوش مصنوعی با تجزیه‌وتحلیل زمان تحویل، کیفیت محصولات و میزان پاسخگویی، میتواند مدیریت تأمین‌کنندگان با هوش مصنوعی را به سطح جدیدی از دقت و اعتماد ارتقاء دهد.
آینده هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تامین
زنجیره تامین شبکه‌ای است که عملیات مختلف در سازمان مانند تدارکات، خرید و بازاریابی، فروش، ارتباط با مشتری و غیره را به هم متصل می‌کند. تمامی عمیلت این زنجیره در نرم افزار بازرگانی خارجی یا داخلی بصورت یکپارچه قابل انجام و پیگیری است. در دنیای رقابتی امروز، شرکت‌هایی که از تکنولوژی‌های نوین بهره نمی‌برند، به سرعت از صحنه رقابت حذف خواهند شد. هوش مصنوعی در لجستیک و زنجیره تأمین با برنامه‌ریزی یکپارچه، شرکت‌ها را قادر ساخته بین کارکردهای مختلف تعادل برقرار کنند و نه تنها مزیت رقابتی ایجاد می‌کند بلکه تبدیل به یک الزام برای بقا در بازارهای پویا شده است.
دموی رایگان نرم افزار بازرگانی خارجی پارسان رو همین الان ببین!
در کمتر از ۲ دقیقه ثبت‌نام کن و یک جلسه مشاوره + دمو اختصاصی نرم افزار بازرگانی بگیر.
شرکت‌ها چگونه می‌توانند با استفاده از AI در بازارهای پویا رقابت‌پذیر باقی بمانند؟
راه‌حل های مدیریت زنجیره تامین مبتنی بر هوش مصنوعی یک ابزار قدرتمند است که امروزه به کمک سازمان‌ها آمده تا در راستای مقابله با چالش‌های بازارهای پویا و رقابتی هوشمندانه عمل کنند. در نتیجه سازمان‌ها با یک رویکرد یکپارچه می‌توانند فرصت‌ها و محدودیت‌های یک کسب و کار را برطرف کنند. سازمان‌ها با سرمایه‌گذاری در فناوری‌های هوشمند، آموزش نیروی انسانی، و استفاده از سیستم‌های تحلیلی پیشرفته، شرکت‌ها می‌توانند ساختاری چابک و پیش‌بینی‌پذیر ایجاد کرده و در برابر نوسانات بازار مقاوم باقی بمانند.
