Ритейлеры больше не спекулируют о влиянии искусственного интеллекта (ИИ), а применяют его.ИИ уже решает некоторые из самых сложных задач отрасли.от сбоев в цепочке поставок к управлению рисками и устойчивости.

В прошлом году исследование показало, что57% компанийИскусственный интеллект является одним из основных факторов, который влияет на решение в цепочке поставок.наиболее цитируемый приоритетдля своих операций в цепочке поставок.

Каждую неделю новости наполняются инновационными примерами того, как ИИ трансформирует операции.обеспечение наличия продуктов именно тогда, когда и где они нужныZara использует прогнозную аналитику для отслеживания данных о продажах, тенденций в социальных сетях и других источников для прогнозирования спроса, минимизируя перепроизводство и крах запасов.

Роль ИИ в отслеживании

В настоящее время ИИ используется для оптимизации всего, от отслеживания углеродного следа до динамических стратегий ценообразования в розничной торговле.Помощь розничным торговцам сократить излишнее потребление топлива и отходыАнализируя данные в режиме реального времени о трафике, погоде и приоритетах доставки, ИИ может предсказать наиболее эффективные маршруты доставки, сокращая задержки и снижая ненужное потребление топлива.На складах, ИИ динамически корректирует уровень запасов, чтобы уменьшить переизбыток и предотвратить отходы, создавая более устойчивую цепочку поставок.

Одной из областей, которая особенно выиграла от ИИ, является прослеживаемость.Цепочка хранения с использованием ИИинструменты упрощают соблюдение требований путем автоматизации проверки документации в цепочке поставок, картографирования происхождения и пути следования материалов при одновременном выявлении рисков соблюдения.Автоматическая оценка рисков устойчивого развития и составление необходимых нормативных отчетовЭтот ИИ проактивно сканирует записи поставщиков по нескольким базам данных обозначенных организаций,обеспечение того, чтобы каждое звено в цепочке поставок соответствовало стандартам устойчивостиОн выделяет любые пробелы или отсутствующую документацию до отправки, резко уменьшая административную нагрузку и минимизируя риски регулирования.

Проблемы внедрения ИИ

В управлении качеством ИИ оказывается не менее преобразующим.Рейтинг риска линий ПО на основе ИИФункциональность, например, анализирует тысячи точек данных, таких как тип продукта, материалы и страна происхождения, чтобы присвоить оценку риска каждой строке заказа.Используя предсказательные возможности ИИ, компании могут обнаруживать закономерности дефектов до их возникновения, что позволяет им совершенствовать стратегии закупок и применять более строгие меры контроля качества.Это позволяет компаниям сосредоточить свои ограниченные ресурсы для инспекций на объектах с высоким рискомС помощью этих инструментов предприятия могут перейти от реактивного решения проблем к активному контролю качества, обнаруживая проблемы на ранней стадии и предотвращая дорогостоящие ошибки.

Большое ограничение ИИ заключается в том, что его потенциал столь же силен, как и данные, которыми он питается.Тем не менее, многие организации препятствуются фрагментированными и устаревшими системами, которые не позволяют им создавать бесшовную базу данных, необходимую ИИ.Компании должны уделять первоочередное внимание созданию этой инфраструктуры путем консолидации данных из нескольких источников, включая заказы на покупку, SKU, сведения о поставщиках,и информацию о заводе на всех уровнях цепочки поставок.

Платформы для нескольких предприятий предлагают мощное решение, интегрирующееся не только с ERP-системами, но и с внешними системами, включая критические сторонние базы данных соответствия и устойчивости.чтобы обеспечить единый источник истиныЭти платформы обеспечивают точность данных, обеспечивают мониторинг в режиме реального времени и автоматизируют ключевые процессы, такие как аудит поставщиков и верификация цепочки хранения.Они также позволяют ИИ анализировать и действовать на основе данных по всей цепочке поставок., превращая информацию в практические знания, позволяющие осуществлять непрерывный мониторинг, быстрее принимать решения и обеспечивать полную видимость от конца к концу.Компании могут создать беспроблемную среду обработки данных, которая позволяет использовать весь потенциал ИИ и обеспечивает соответствие глобальным стандартам..

Только начало розничной торговли

Роль ИИ в управлении цепочкой поставок будет расти экспоненциально. Она на пути к эволюции в автономные системы принятия решений, которые будут предсказывать и корректировать операции без вмешательства человека.В ближайшее время, управляемые искусственным интеллектом башни управления цепочками поставок обеспечат контроль в режиме реального времени, автоматическое перенаправление грузов, корректировку стратегий закупок,и уточнение графиков производства на основе колебаний спроса и геополитических рисков.

От приобретения сырья до доставки клиентам, ИИ в конечном итоге будет управлять большинством процессов с конца на конец, превращая традиционные цепочки поставок в адаптивные,предсказательные сети, которые могут мгновенно адаптироваться к глобальным сбоям и изменениям рынка.

Ритейлеры, которые используют ИИ сейчас, будут лидерами новой эры инноваций в цепочке поставок.но это требует смелых инвестиций в инфраструктуру данных и платформы для многих предприятийТе, кто сделает этот шаг, не только обеспечат безопасность своих операций, но и создадут более эффективные, прозрачные цепочки поставок.и более отзывчивы к требованиям завтрашнего рынка.