Slik kan generativ AI optimalisere logistikken

I løpet av de siste årene har vi fått et innblikk i skjørheten i mange selskapers globale forsyningskjeder. Geopolitiske konflikter, mangel på nøkkelkomponenter, lasteskip som sitter fast i kanaler og kollaps av broer over viktige vannveier er alle faktorer som har påvirket produksjonsselskapenes forsyningskjeder. Selv uten disse dramatiske hendelsene, anslås brudd på forsyningskjeder å koste selskaper gjennomsnittlig 184 millioner dollar per år (tall fra 2021).

Når produsenter ikke klarer å skape effektive forsyningskjeder, kan det bli vanskeligere å forutsi fremtidig etterspørsel eller å unngå overproduksjon av produkter med lav etterspørsel. Dette kan få negative konsekvenser for inntektene. Derfor har mange allerede begynt å bruke analyser og kunstig intelligens for å forbedre motstandskraft, sikkerhet og effektivitet i både forsyningskjeder og produksjonsprosesser.

Nylige fremskritt innen generativ AI har banet vei for enda en mulighet til å endre virksomheten. Generativ AI gjør at betydelig flere mennesker kan jobbe datadrevet og med analyser. Men for å bruke generativ AI så effektivt som mulig, må produsentene forstå hvor i forsyningskjeden det kan ha størst effekt.

En titt i krystallkulen

Produsenter som lykkes med å forutse etterspørsel kan øke inntektene betydelig, inntekter som igjen kan reinvesteres for å styrke og utvikle selskapet. Feilprognoser kan i motsatt tilfelle føre til kostbare overskuddsbeholdninger eller mangel på produkter på kritiske tidspunkter.

Fordi generativ AI kan integrere strukturerte og ustrukturerte data i sanntid og fra flere kilder, kan det gi bedrifter et helhetlig syn på virksomheten og potensiell etterspørsel. Denne innsikten kan deretter brukes til å planlegge logistikk.

For eksempel kan generativ AI beregne etterspørsel ikke bare basert på tidligere transaksjoner, men også basert på faktorer som sosiale medier-trender, verdensøkonomiske endringer og til og med vær. Med denne innsikten kan produsenter få et innblikk i hva som kan drive forbruket flere måneder fremover.

Generativ AI kan i tillegg raskt analysere leverandører, kontraktsdokumenter, økonomiske rapporter og annet innhold, for å skape dynamiske og relevante risikoprofiler. Produsenter kan dermed ta mer informerte beslutninger om hvem de bør samarbeide med.

Forsyningskjedens motstandskraft 

Hvert avbrudd i forsyningskjeden betyr en kostnad for produsentene. For eksempel, hvis en nøkkelleverandør går konkurs eller blir utsatt for et cyberangrep, blir produsenten tvunget til å søke etter alternative leverandører. Mens denne beslutningsprosessen pågår, risikerer fabrikken mangel på reservedeler eller redusert produksjon, som igjen fører til tapte inntekter.

AI-drevet analyse kan optimalisere denne beslutningsprosessen. Generativ AI kan analysere både strukturerte og ustrukturerte data fra distributører, leverandører og fabrikken, og hjelpe produsentene med å raskere identifisere flaskehalser. Dette kan hjelpe bedrifter med å lage scenarier og få svar på spørsmål som "hvilke anlegg risikerer å gå tom på lager?"

Smartere fabrikker betyr mindre tid brukt på å reparere ødelagte maskiner, mer effektiv ressursbruk og høyere produktivitet. For å oppnå dette kreves integrasjon av IoT-enheter og data med generativ AI. Når dette er oppnådd, kan produsentene lettere identifisere status på maskiner og forutse når vedlikehold er nødvendig.

Generativ AI kan hjelpe vedlikeholdsteam ved å gå gjennom tekniske manualer, servicehistorikk og vedlikeholdslogger for å tilby umiddelbar støtte, uten å måtte bytte mellom systemer. Dette reduserer nedetid og skaper en mer bærekraftig, effektiv og lønnsom fabrikk som lettere kan reagere på endringer i leverandørkjeden.

En tydelig plan 

Å komme i gang med generativ AI krever en dyp forståelse av hva teknologien er i stand til. Produsenter som ønsker å integrere AI i driften må finne pålitelige leverandører som kan bidra med ferdighetene og ekspertisen som produsentene ikke selv har tilgang til internt. På samme måte er det viktig å lage en tydelig plan for AI som inkluderer alle interessenter i virksomheten, samt et system som kan skape resultater.

Produsenter som begynner å bygge grunnlaget for generativ AI nå, vil kunne dra nytte av raskere og mer informerte beslutninger. Dermed kan de skape en mer robust og produktiv virksomhet enn sine konkurrenter.