За последние годы компании по всему миру начали активнее внедрять искусственный интеллект в управление цепочками поставок (SCM).
Основными причинами стали: рост спроса на прозрачность и отслеживаемость данных, а также необходимость улучшать клиентский сервис.
По данным на начало 2020 года, лидерами по внедрению ИИ в SCM стали:
- телекоммуникации — 26%,
- высокие технологии — 23%,
- здравоохранение — 21%,
- профессиональные услуги — 19%,
- транспорт, путешествия и логистика — 18%.
Несмотря на преимущества, многие компании пока сталкиваются с проблемами при внедрении искусственного интеллекта.
Среди основных ограничений:
- нехватка качественных и актуальных данных;
- разрозненные базы данных между отделами;
- слабая интеграция между системами;
- недостаточная политика управления данными.
Во многих компаниях маркетинг, закупки, складские подразделения и логистика используют отдельные системы хранения информации. Это усложняет анализ данных и снижает эффективность цепочки поставок.
Как ИИ помогает бизнесу
Для стабильной работы цепочек поставок компаниям важно: видеть всю экосистему поставок, прогнозировать спрос и предложение, а также заранее планировать логистику и доставку.
Искусственный интеллект и машинное обучение помогают быстрее выявлять возможные сбои и перегрузки. Это позволяет компаниям заранее принимать корректирующие меры.
ИИ-решения позволяют анализировать данные в режиме реального времени.
Системы собирают информацию из SCM, ERP, CRM и других платформ. После этого алгоритмы помогают оценивать эффективность процессов и быстрее принимать управленческие решения.
Компании получают более полную картину работы цепочки поставок и могут быстрее реагировать на изменения рынка.
