کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تامین

دنیای امروز دنیای رقابت زنجیره‌های تامین است. تقریبا از دهه ۱۹۸۰ مفهوم زنجیره تامین وارد ادبیات مدیریت شد و سازمان‌ها به صورت جدی‌تری به این موضوع پرداختند. با جهانی شدن هرچه بیشتر زنجیره‌های تامین، موضوع مدیریت زنجیره تامین نیز پیچیده‌تر شد. در طی دهه‌های گذشته فناوری نقش مهمی در توسعه روش‌های مدیریت زنجیره تامین داشته است. ظهور نرم افزار‌های MRP و ERP تنها بخشی از تاثیرات فناوری در این حوزه است. در این مقاله به بررسی فناوری هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تامین می‌پردازیم.

مدیریت زنجیره تامین چیست؟

مدیریت زنجیره تامین یا Supply chain management  یک زمینه پیچیده و چند وجهی است که شامل هماهنگی و مدیریت شبکه ای از مشاغل به هم پیوسته درگیر در ارائه محصولات و خدمات به مشتریان نهایی است. مدیریت زنجیره تامین شامل برنامه‌ریزی و مدیریت تمام فعالیت‌های مربوط به منبع‌یابی، تدارکات، تولید، توزیع و … است که سبب می‌شود یک محصول به دست مشتری برسد. علاوه بر این‌ها، مدیریت زنجیره تامین شامل هماهنگی و همکاری با شرکای این زنجیره است که می‌توانند تامین‌کنندگان، واسطه‌ها، ارائه دهندگان خدمات لجستیک، مشتریان و باشند. هدف اصلی مدیریت زنجیره تامین افزایش ارزش مشتری و دستیابی به مزیت رقابتی پایدار است. در این زمینه، بکارگیری فناوری هوش مصنوعی در فرآیندهای مدیریت زنجیره تامین می‌تواند بسیار اثرگذار باشد.

نقش هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره‌تامین

هوش مصنوعی می‌تواند مدیریت زنجیره تامین را با بهبود تصمیم‌گیری، خودکارسازی وظایف معمول، پیش‌بینی تقاضا، بهینه‌سازی لجستیک و افزایش شفافیت در سراسر زنجیره تامین بهبود بخشد. فناوری‌های هوش مصنوعی، از جمله یادگیری ماشینی ، پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر، مدیران زنجیره تامین را قادر می‌سازد تا حجم عظیمی از داده‌ها را به سرعت و با دقت پردازش کنند. این فناوری‌ها می‌توانند بینش‌هایی را ارائه دهند که فراتر از توانایی‌های انسانی است، بنابراین به شرکت‌ها کمک می‌کند تا تغییرات بازار را به‌طور مؤثرتری پیش‌بینی کرده و به آن پاسخ دهند. در ادامه برخی از کلیدی‌ترین کاربردهای فناوری هوش مصنوعی در زنجیره‌های تامین را بررسی می‌کنیم.

پیش بینی تقاضا با هوش مصنوعی

یکی از مهمترین کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تامین پیش‌بینی تقاضا است. روش‌های سنتی پیش‌بینی تقاضا اغلب بر داده‌های تاریخی و گذشته نگر تکیه می‌کنند و می‌توانند به دلیل ناتوانی در محاسبه متغیرهای در لحظه محدود شوند. از سوی دیگر، هوش مصنوعی می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را از منابع مختلف، مانند سوابق فروش، روند بازار، الگوهای آب و هوا و فعالیت رسانه‌های اجتماعی تجزیه و تحلیل کند.

با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند الگوها و همبستگی‌هایی را که ممکن است ما انسان‌ها آن‌ها را نبینیم را شناسایی کنند، که منجر به پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و مطمئن‌تر تقاضا می‌شود. این به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد تا سطح موجودی را بهینه کنند و موجودی اضافی را به حداقل برسانند که در نهایت منجر به صرفه جویی در هزینه و بهبود رضایت مشتری می شود.

مدیریت موجودی با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی ردیابی و مدیریت موجودی درلحظه را  امکان‌پذیر می‌سازد، که برای حفظ تعادل مناسب بین عرضه و تقاضا بسیار مهم است. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند داده‌های حسگرهای اینترنت اشیا و برچسب‌های RFID را برای نظارت مداوم بر سطح موجودی تجزیه و تحلیل کنند. شرکت‌‌های بزرگ خرده فروشی نظیر والمارت و همچنین شرکت آمازون به عنوان بزرگترین فروشگاه اینترنتی جهان سال‌‌هاست از هوش مصنوعی برای این هدف استفاده می‌کنند.

این رویکرد مبتنی بر داده به شرکت‌هااین قابلیت را می‌دهد تا فرآیندهای تکمیل مجدد را خودکار کنند و مطمئن باشند که سطح ذخیره موجودی همیشه در بهینه‌ترین حالت قرار دارد. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند اختلالات احتمالی در زنجیره تامین را پیش‌بینی کند و اقدامات پیشگیرانه را برای کاهش خطرات، مانند تنظیم سطح موجودی یا یافتن تامین‌کنندگان جایگزین، توصیه کند. بکارگیری هوش مصنوعی یکی از اصلی‌ترین راه‌ها برای افزایش تاب‌آوری زنجیره‌ تامین است.

لجستیک و حمل و نقل با کمک هوش مصنوعی

در لجستیک و حمل و نقل، هوش مصنوعی می‌تواند به طور قابل‌توجهی می‌تواند به بهینه‌سازی مسیر کمک کند و هزینه های عملیاتی را کاهش دهد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند عوامل مختلفی از جمله الگوهای ترافیک، شرایط آب و هوایی، زمان‌بندی تحویل و هزینه‌های سوخت را تجزیه و تحلیل کنند تا کارآمدترین مسیرها را برای حمل و نقل تعیین کنند. این نه تنها مصرف سوخت و زمان تحویل را کاهش می دهد، بلکه اثرات زیست محیطی عملیات لجستیک را نیز به حداقل می‌رساند. این یکی از اثرات مهم هوش مصنوعی در حفظ محیط زیست به حساب می‌آید.

مدیریت ارتباط با تامین کننده و افزایش تعامل و همکاری

هوش مصنوعی همچنین می‌تواند با بهبود ارتباطات و همکاری بین شرکت‌ها و تامین‌کنندگانشان، نقش مهمی در مدیریت ارتباط با تامین‌کننده داشته باشد. فناوری‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) می‌توانند حجم زیادی از داده‌های بدون ساختار، مانند ایمیل‌ها و قراردادها را تجزیه و تحلیل و تفسیر کنند تا مسائل و فرصت‌های بالقوه برای بهبود را شناسایی کنند.

پلتفرم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با ارائه بینش‌هایی درباره عملکرد تامین‌کننده، عوامل ریسک و شرایط بازار، مذاکره و مدیریت قرارداد را تسهیل کنند. این منجر به روابط قوی‌تر و انعطاف پذیرتر با تامین کنندگان و عملیات زنجیره تامین کارآمدتر می شود.

کنترل کیفیت محصولات با هوش مصنوعی

حفظ کیفیت محصول و انطباق با مقررات در مدیریت زنجیره تامین حیاتی است. سیستم‌های کنترل کیفیت مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های فرآیندهای تولید را تجزیه و تحلیل کنند، نواقص را شناسایی کنند و الگوهایی را پیدا کنند که ممکن است مشکلات کیفیت را نشان دهد.

با ادغام هوش مصنوعی با فناوری‌های بینایی کامپیوتری، شرکت‌ها می‌توانند فرآیند بازرسی را خودکار کنند و اطمینان حاصل کنند که محصولات به طور مداوم استانداردهای کیفیت را برآورده می‌کنند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا با نظارت بر تغییرات در مقررات و حصول اطمینان از اینکه همه فرآیندها از آخرین استانداردها پیروی می‌کنند، با الزامات نظارتی مطابقت داشته باشند.

مدیریت ریسک

فناوری هوش مصنوعی می‌تواند با شناسایی ریسک‌های بالقوه و ارائه بینش‌های عملی برای کاهش آن‌ها، مدیریت ریسک را در عملیات زنجیره تامین به طور قابل توجهی بهبود دهد. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند داده‌های تاریخی و روندهای فعلی را برای پیش‌بینی اختلالات، مانند مشکلات تأمین‌کنندگان، بلایای طبیعی یا رویدادهای ژئوپلیتیکی تحلیل کنند.

با شناسایی زودهنگام این ریسک‌ها، شرکت‌ها می‌توانند برنامه‌های اضطراری را توسعه دهند و اقدامات پیشگیرانه را برای اطمینان از تداوم عرضه انجام دهند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به نظارت بر انطباق با شیوه‌های پایداری کمک کند و اطمینان حاصل کند که زنجیره تامین به شیوه‌ای مسئولانه از نظر زیست‌محیطی و اجتماعی عمل می‌کند.

شرکت هایی مانند Walmart، Maersk، Siemens، و Unilever از هوش مصنوعی برای شناسایی سریع ریسک‌ها و اختلالات زنجیره تامین  استفاده می کنند. (منبع)

بهبود خدمات مشتریان با هوش مصنوعی

فناوری‌ هوش مصنوعی می‌توانند خدمات و تعامل مشتری را با ارائه تجربیات شخصی و زمان پاسخ‌دهی سریع‌تر بهتر کند. چت بات‌ها و دستیاران مجازی که با فناوری پردازش زبان طبیعی کار می‌کنند، می‌توانند به سوالات معمول مشتری رسیدگی کنند، سفارش‌ها را پردازش کنند و وضعیت سفارش را در لحظه به مشتری نشان دهند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند داده‌های مشتری را تجزیه و تحلیل کنند تا توصیه‌ها و تبلیغات شخصی‌شده محصول را ارائه دهند و رضایت و وفاداری مشتری را بهبود بخشند.

آینده هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تامین

بکارگیری هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تامین پتانسیل بسیار زیادی برای تغییر صنعت ارائه می‌دهد. از پیش‌بینی تقاضا و مدیریت موجودی تا بهینه‌سازی لجستیک و مدیریت ریسک، فناوری‌های هوش مصنوعی ابزارهای قدرتمندی برای افزایش کارایی، کاهش هزینه‌ها و بهبود رضایت مشتری ارائه می‌کنند.

همانطور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهد، برنامه های کاربردی آن در مدیریت زنجیره تامین گسترش می‌یابد و منجر به راه حل‌های نوآورانه و موثرتر می‌شود. شرکت‌هایی که از هوش مصنوعی استقبال می‌کنند و آن را در استراتژی‌های زنجیره تامین خود ادغام می‌کنند، موقعیت بهتری برای رقابت در یک محیط بازار فزاینده پیچیده و پویا خواهند داشت. احتمالا می‌توان گفت آینده در دست شرکت‌هایی است که زنجیره تامین خود را بهتر مدیریت می‌کنند و بدون شک هوش مصنوعی از مهمترین ابزارهای مدیریت زنجیره تامین در آینده خواهد بود.