Как цифровая трансформация и отслеживание активов могут снизить риски

Jul 13, 2023

Использование таких методов, как отслеживание активов, а также технологические решения искусственного интеллекта, машинного обучения и Интернета вещей для сокращения затрат и повышения эффективности принятия решений с помощью данных в реальном времени.

В предыдущие десятилетия менеджеры цепочек поставок фокусировались на управлении потоками материалов и ресурсов посредством различных процессов, когда они превращались в готовую продукцию и, наконец, доставлялись конечному потребителю. Эти прошлые эпохи, отмеченные стабильностью и предсказуемостью, недавно уступили место новому акценту на повышенные риски, изменения в регулировании и экономические, социальные и геополитические потрясения. Первоначально у менеджеров не было инструментов и информации для адекватного реагирования на внезапные сбои. В результате глобальные сети цепочек поставок продолжают подвергаться цифровой трансформации для преодоления этих новых проблем, внедрения решений для отслеживания активов и внедрения технологий Индустрии 4.0, включая искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (МО) и Интернет вещей (IoT). .

В целом, цифровая трансформация описывает процесс изменения работы предприятия на фундаментальном уровне путем внедрения цифровых технологий во все сферы бизнеса. Что касается цепочки поставок, цифровая трансформация аналогична тем, что она включает в себя внедрение цифровых возможностей в каждый аспект цепочки поставок для улучшения всего: от обслуживания клиентов и производительности до межведомственного сотрудничества и принятия решений.

Исторически сложилось так, что острой необходимости в цифровой трансформации не было; Аналогичным образом, предприятия воспринимали логистические связи, соединяющие отдельные части глобальных цепочек поставок, как нечто само собой разумеющееся. Предсказуемые затраты и производительность для всех стандартных методов транспортировки (морской, воздушный, железнодорожный и автомобильный) означали, что фирмы могли уверенно строить географически распределенные цепочки поставок, используя преимущества азиатского производства в отношении затрат или масштаба. Тем не менее, пандемия, новые правила и инциденты, такие как закрытие Суэцкого канала, поставили под сомнение обоснованность этих предположений, подчеркнув необходимость в цифровых возможностях, которые позволяют быстро реагировать на возникающие проблемы с помощью информации в реальном времени – особенно когда огромные расстояния вовлеченный.

Внедряя такие технологии, как датчики и устройства Интернета вещей, по всей цепочке поставок и подключая их к платформе управления устройствами Интернета вещей, менеджеры получают доступ к аналитической информации в режиме реального времени. Эти решения Интернета вещей позволяют менеджерам цепочек поставок оценивать состояние продуктов, быстро реагировать на сбои и выявлять неэффективность. Хотя критически важная информация может быть легко доступна менеджерам цепочек поставок, иногда эта информация не всегда представляется в форме, удобной для принятия ключевым персоналом своевременных важных решений. Именно здесь внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения в любые логистические системы помогает быстро выявить закономерности в самом начале проблемы.

Предприятия могут использовать ИИ для улучшения процесса принятия решений, делая свои цепочки поставок более гибкими к изменениям, что особенно актуально с учетом сегодняшней крайне нестабильной и разрушительной среды. А благодаря тому, что ИИ оптимизирует процесс сбора и анализа соответствующих прошлых и текущих данных, предприятия могут улучшить прозрачность и оперативность цепочки поставок. Одна компания в сфере судоходства и морских перевозок использовала машинное обучение, чтобы решить загадку управления запасами, применив машинное обучение к существующим историческим данным для создания более надежных и надежных базовых вероятностных прогнозов, которые точно моделируют различные явления, формирующие спрос. Благодаря ML эта компания также сократила потери за счет улучшенной оптимизации запасов, что означает уменьшение дефицита и случаев избыточных запасов.

Центральным элементом текущих усилий по внедрению цифровых возможностей в цепочки поставок является отслеживание активов, или то, как компания отслеживает свои физические активы, оснащая их такими технологическими решениями, как GPS-трекеры, сканеры штрих-кодов или радиочастотная идентификация (RFID). Эти решения для отслеживания активов, установленные внутри грузовиков, транспортных контейнеров или самих активов, повышают жизнеспособность цепочки поставок. А добавив искусственный интеллект, машинное обучение и Интернет вещей в комплекс технологий отслеживания активов, предприятия смогут точно прогнозировать спрос на более эффективное управление запасами, сокращая выбросы и отходы.