Мениджмънт

Изкуственият интелект във веригата за доставки

CIO Media

2017 г. се оказва трудна за базираната в Калифорния компания Infinera. Производителят на телекомуникационно оборудване отбелязва спад на приходите от 870 млн. долара през 2016 г. до 740 млн. долара през 2017 г., като брутният марж намалява от 45% на 33%. В крайна сметка, компанията, в която работят около 2 000 души в САЩ, Канада, Китай, Индия и Швеция, отчита нетна загуба от 195 млн. долара за годината, в сравнение с 24 млн. долара през 2016 г.

По думите на Томас Фалън, CEO на компанията, за да се обърне тази тенденция, едно от нещата, върху които в Infinera са решили да акцентират, са технологичните подобрения"В допълнение към засилването на фокуса върху бързото представяне на нови продукти на пазара, нашето преструктуриране беше свързано също така и с технологични нововъведения в дългосрочен план. На този фронт определено имаме прогрес”, коментира Фалън.

За да приведе в изпълнение своята стратегия, компанията се насочва към интеграцията на изкуствен интелект (AI) в процеса по управление на веригата за доставки. Infinera ще използва машинно обучение, за да прогнозира по-точно датите на доставка, като анализира предишни вариации в производствените срокове и представянето на логистичните си екипи. "Искаме нашият екип по продажбите да може бързо да определи текущата наличност на продукти за предстоящи оферти и поръчки. Също така се стремим към възможността незабавно да обмисляме много повече фактори и ограничения, докато вземаме решения при създаването на определен график", добавя Тод Туомала, старши вицепрезидент на компанията по информационните технологии.

Въздействието на предсказващия изкуствен интелект

Пилотният проект на Infinera, свързан с интеграцията на изкуствен интелект в процеса по управление на веригата за доставки, ще влезе в експлоатация в средата на тази година, като първоначално ще обхваща само една производствена база. "Също така искаме да предоставим информация за наличностите на нашия екип по продажбите и клиентите за всички продукти преди края на годината", обяснява Туомала и добавя, че използването на машинно обучение ще подобри способността на компанията да взима решения за графиците, като ѝ даде възможност да се опре на много повече фактори, отколкото в момента.

За целта Infinera използва технологията за управление на веригата за доставки на Intrigo Systems в комбинация с AI-технологията на Splice Machine. Компаниите получават релевантни прогнози от своите системи за управление на веригата за доставки от може би 30 години, но от съвсем скоро тази инфраструктура може да предвиди с точност аспекти като времето за доставка например”, обяснява Монте Звебен, главен изпълнителен директор и съосновател на Splice Machine.

"Ако сте голям производител на мрежово оборудване, към вашия екип по продажбите постоянно се задава въпроса: “Можете ли да ми доставите поръчката до тази дата?" А в повечето компании, дори и днес, с най-добрите ERP системи, продавачите са принудени да отговарят: "Ще отида да проверя и ще се свържа с вас". По този начин обаче те дават възможност на клиента да се обърне към конкуренцията”, добавя Звебен. Според него чрез предоставяне на информация в реално време екипът по продажбите ще бъде в състояние да преговаря с клиента на момента и, въпреки че някои стоки или услуги може да не са на разположение в дадения момент и срок, останалите могат да бъдат договорени. “Това променя изцяло процеса", смята той.

Но прогнозирането на доставките дава много повече възможности от това просто да определите предварително графиците за производство и доставка. Чрез технологията за интелигентно управление на веригата за доставки компаниите могат да правят исторически справки за периодите на експедиране и различни производствени детайли и да ги комбинират с външни източници на данни, като например метеорологични доклади.

Лабиринтът, наречен верига за доставки

Infinera има предимство, когато става дума за внедряването на избраната от тях технология, защото разчита на вертикално интегриран бизнес модел. За други компании обаче използването на технологии, базирани на изкуствен интелект, за управление на веригата за доставки е по-трудно. "Това може да не изглежда като особен проблем, но фактите сочат, че повече от 50% от обмена на информация между бизнес партньори, все още става по факс, електронна поща или телефона", казва Марк Морли, директор продуктов маркетинг в OpenText, доставчик на решения за информационен мениджмънт.


Изкуственият интелект във веригата за доставки

© CIO Media, Cio.bg

В резултат на това логистиката далеч не е първата област, за която се сещат ръководствата на компаниите, когато обмислят интеграцията на изкуствен интелект. Според скорошно проучване на Forrester например използването на изкуствен интелект за управление на веригата за доставки изостава далеч зад сектори като маркетинга, продуктовия мениджмънт и поддръжката на клиенти. Само 13% от компаниите съобщават, че в тяхната организация логистиката е приоритетна област за интеграция на системи с изкуствен интелект.

Веригата за доставки обикновено включва голям брой външни партньори, някои от които може да са далеч по-назад технологично, отколкото други. Освен това, според експертите, често има проблеми с качеството на данните и оперативната съвместимост. В същия момент, преди да прилагат усъвършенствани алгоритми за анализ и машинно обучение към данните от веригата за доставки, компаниите трябва да съберат тези данни от своите производители, дистрибутори, доставчици и т.н.”, обръща внимание Борис Евелсън, вицепрезидент и главен анализатор на Forrester Research, и добавя, че именно това е и най-голямото предизвикателство, заедно с факта, че, след като все пак бъдат събрани, те не винаги са в непосредствено използваема форма. "Доставчикът може да разполага с данни на едно ниво на детайлност, а дистрибуторът – на друго”, акцентира Евелсън.

Това обаче не означава, че компаниите не се опитват да решат този проблем.

"Всеки клиент от сегмента Fortune 400, с когото говорим, се интересува от разбирането, изследването и наличието на доказателство на концепция", казва Франк Мееркамп, изпълнителен директор на консултантската компания Accenture, като добавя, че изкуственият интелект има огромни възможности за прилагане в управлението на веригата за доставки.

Отвъд анализите

В допълнение към анализа на данни и предвиждането на различни аспекти, свързани с логистиката, технологиите, базирани на изкуствен интелект, се използват и на други места в управлението на веригата за доставки.

За потребителите едно от най-очевидните приложения на изкуствения интелект са личните асистенти като Siri, Alexa и Google. Тези своеобразни чатботове обединяват търсене, гласово разпознаване и обработката на естествен език, всички основаващи се на изкуствен интелект. Същият подход може да се използва и за създаване на виртуални агенти, които могат да помогнат на компаниите да извличат по-лесно информация от ERP системи”, твърди Мееркамп и добавя, че именно това предстои да се случва през следващото десетилетие.

Друга сфера, в която изкуственият интелект намира основно приложение, е разпознаването на изображения. “Това може да играе важна роля за управление на наличностите”, смята Джейсън Голдбърг, старши вицепрезидент, отговарящ за търговските практики в компанията за подпомагане на дигиталната трансформация SapientRazorfish.

Един пример за това е практиката на Amazon Go, при която се тества използването на робот със стереоскопична камера за инвентаризация на наличностите. Веригата Walmart също наскоро стартира подобен пилотен проект в над 50 магазина.

Определянето на цените също е област, в която изкуственият интелект може да помогне”, казва Ноуен Годард, директор по ценообразуването на продукти в PayPal. По думите ѝ това включва ценова оптимизация и автоматизация на ценовото изпълнение. Освен това, според нея, технологията може да подобри и човешката производителност. "Комбинацията от човешка интелигентност, изкуствен интелект и автоматизация може да спести много време, да намали оперативните разходи и да предотврати много от грешките, които се допускат при работа на ръка. Ако разчитат на изкуствен интелект, служителите ще могат да пренасочат вниманието си към нерутинни, аналитични и творчески задачи”, категорична е тя.


Изкуственият интелект във веригата за доставки

© CIO Media, Cio.bg

IoT ще катализира работата на изкуствения интелект

Сам по себе си изкуственият интелект е мощна и трансформираща бизнес технология. Но в комбинация с Интернет на нещата (IoT) се превръща в нещо много повече”, смята Морли от OpenText. Според него чрез тази комбинация компаниите получават една автономна верига за доставки, която в бъдеще може да се превърне в самоосъзната, самоуправляваща се и самоопределяща се система.

Една от най-големите инженерни компании – АBB - се опитва да направи точно това.

"Ние разполагаме с изследователски центрове, които работят върху внедряването на изкуствен интелект и машинно обучение през последните седем години", разказва Сатиш Гану, CSO на компанията. По този начин компанията изгражда платформа за IoT, наречена ABB Ability.

"Обикновено това, което интересува клиентите ни, е свързано с кондиционен мониторинг и изпреварваща поддръжка. Те искат да знаят кога е вероятно да възникне проблем и колко дълго могат да разчитат на даден актив. Когато знаем, че предстои нещо да излезе от строя, лесно можем да отбележим това в системата за поръчка на резервни части например”, обяснява Гану и добавя, че това означава, че клиентите на ABB могат да фиксират всеки проблем, преди той да доведат до спиране на системата. 


X