Potencjał GenAI w łańcuchu dostaw

GenAI oraz inne gałęzie sztucznej inteligencji są coraz powszechniej stosowane przez firmy, które chcą utrzymać konkurencyjną pozycję na rynku.

Znaczenie terminu GenAI

GenAI, czyli generatywna sztuczna inteligencja, koncentruje się na opracowywaniu algorytmów i modeli zdolnych do tworzenia nowych treści, takich jak obrazy, teksty czy trasy. Poza analizowaniem istniejących już danych generuje zupełnie nowe pomysły i rozwiązania różnorodnych problemów. W tym celu wykorzystuje zaawansowane techniki uczenia maszynowego jak np. deep learning.

Chociaż początki sztucznej inteligencji sięgają lat 50., generatywna sztuczna inteligencja rozwinęła się do aktualnej wersji dzięki kamieniom milowym XXI wieku. Pod koniec XX wieku, w 1997, Deep Blue pokazał potencjał AI w zakresie rozwiązywania skomplikowanych problemów, pokonując mistrza świata w szachach Garry’ego Kasparova. W drugiej dekadzie XXI wieku nastąpiła rewolucja w dziedzinie deep learning, która przekształciła możliwości rozpoznawania mowy i obrazu przez sztuczną inteligencję oraz przyczyniła się do powstania nowych modeli generatywnych.

W konsekwencji GenAI może klasyfikować i kategoryzować informacje, analizować i modyfikować strategie i plany w oparciu o dane dostępne w czasie rzeczywistym, automatycznie i symultanicznie generować liczne treści, streszczać obszerne teksty, wyodrębniając najważniejsze dane i udziela natychmiastowych odpowiedzi w formie głosowej lub tekstowej. GenAI znajduje również zastosowanie w łańcuchu dostaw.

W jaki sposób generatywna sztuczna inteligencja dodaje wartości łańcuchowi dostaw?

Zastosowanie generatywnej sztucznej inteligencji może okazać się pomocne w różnych obszarach i procesach łańcucha dostaw – od etapów początkowych po logistykę ostatniej mili. Według EY 40% organizacji działających w ramach łańcucha dostaw inwestuje w GenAI, która ma wiele zastosowań:

W zakresie planowania

Dzięki GenAI firmy mogą generować możliwe symulacje skutków podejmowanych operacji i analizować różne plany działania przed wdrożeniem jakiejkolwiek inicjatywy. Technologia ta jest zatem niezwykle przydatna podczas prognozowania popytu, przygotowywania planu produkcyjnego lub zarządzania potencjalnym ryzykiem.

W zakresie zaopatrzenia

Zastosowanie GenAI w celu analizy informacji pozwala na negocjowanie kosztów i szybsze nabywanie produktów i surowców. Ponadto umożliwia monitorowanie i analizę działań dostawców, usprawnienie selekcji, a przed podejmowaniem decyzji zapewnia dostęp do rekomendacji i rankingów. Innym obszarem, w którym generatywna sztuczna inteligencja okazuje się niezwykle korzystnym narzędziem, jest przedłużanie umów. 

W zakresie produkcji

GenAI jest stosowane również w obszarach takich jak konserwacja predykcyjna poprzez wskazanie, które urządzenia czy linie mogą zawieść w najbliższym czasie. Ta gałąź sztucznej inteligencji może przyspieszyć etap projektowania produktów, a także wprowadzenia ich na rynek.

W zakresie dystrybucji

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań GenAI w łańcuchu dostaw jest optymalizacja ścieżek kompletacyjnych w magazynach i poza nimi za pomocą pojazdów dostawczych. Dzięki temu można spersonalizować ścieżki na podstawie zużycia paliwa, priorytetu niektórych przesyłek lub innych czynników, takich jak natężenie ruchu drogowego. W tym celu GenAI wykorzystuje dane historyczne oraz informacje meteorologiczne, czego efektem jest krótszy czas dostawy, niższe koszty i lepsza obsługa klienta.

Zastosowanie generatywnej sztucznej inteligencji w logistyce

Poza wspomnianymi funkcjami, GenAI wspiera inne codzienne operacje logistyczne:

• Optymalizacja zapasów. Generatywna sztuczna inteligencja umożliwia dostosowanie poziomów zapasów do optymalnego poziomu poprzez analizę przeszłego popytu i prognozowanie przyszłego. Ma na celu zapobiec brakowi lub nadwyżce zapasów.
• Personalizacja doświadczenia klienta. Generatywne systemy automatyczne mogą dostosować się do preferencji każdego klienta m.in. poprzez polecanie podobnych produktów czy umożliwienie śledzenia przesyłek w czasie rzeczywistym.
• Symulacja scenariuszy logistycznych. Analizowanie skutków sytuacji takich jak niekorzystne warunki meteorologiczne lub zmiany dostępnych zasobów umożliwia prognozowanie potencjalnych problemów i stanowi przykład zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji.
• Wykrywanie anomalii w łańcuchu dostaw. Modele generatywne mogą wykrywać sytuacje takie jak nietypowe opóźnienia w realizacji dostaw lub wahania popytu, co pozwala przygotować się na tego typu sytuacje i sprawia, że GenAI usprawnia działania łańcucha dostaw.

GenAI vs. AI

Systemy sztucznej inteligencji, zainstalowane w sieci lokalnej — nazywane Edge AI — lub w chmurze, są wykorzystywane do prowadzenia analiz i sporządzania prognoz. Jednakże GenAI idzie o krok dalej i jest w stanie tworzyć podobne informacje do tych, które zostały wykorzystane do trenowania systemu AI. W ten sposób wykracza poza proste przetwarzanie i generuje nowe, oryginalne treści. Główną różnicą pomiędzy oboma technologiami jest ich złożoność i przeznaczenie ich algorytmów.

Usprawnij logistykę swojej firmy za pomocą GenAI

Jeśli dążysz do wdrożenia najnowszych technologii w celu usprawnienia działalności swojej firmy, to dobrze trafiłeś! Mecalux specjalizuje się w zakresie automatyki i sterowania urządzeniami za pomocą naszego systemu do zarządzania magazynem Easy WMS. Z kolei dzięki systemowi Easy Dom zyskujesz widoczność zapasów w dużych sieciach dystrybucyjnych. Mając bogate doświadczenie w zakresie intralogistyki, budowane od 1966 roku, badamy potencjał generatywnej sztucznej inteligencji w zadaniach związanych z programowaniem i rozwojem oprogramowania. Skontaktuj się z nami, abyśmy wspólnie przenieśli logistykę Twojej firmy na wyższy poziom.