Практический пример раскрытия потенциала ИИ: ИИ в цепочке поставок

Поскольку компании сталкиваются со сложностями глобальной логистики, внедрение искусственного интеллекта в цепочку поставок стало стержнем для тех, кто хочет оставаться впереди конкурентов. В этой статье мы подчеркнем значение ИИ в цепочке поставок и предложим историю успеха, которая ярко иллюстрирует ощутимые преимущества ИИ в оптимизации управления цепочками поставок. Цепочка поставок — это вся сеть отдельных лиц и организаций, производящих и доставляющих продукт или услугу конечному потребителю. Он включает в себя каждый этап: от поиска сырья, производства и сборки продукта до транспортировки, складирования и, наконец, попадания в руки клиента. 49% респондентов из сектора цепочек поставок заявили, что сбои приводят к трудностям с планированием. 44% указали на проблемы, связанные с присутствием в цепочке поставок, что потребовало от них внесения изменений в течение года. МакКинси Сегодня эта многогранная сеть сталкивается со многими сбоями, такими как геополитическая напряженность, экономические колебания, изменение климата и меняющиеся правила. В то же время общие цели выходят за рамки отраслей, включая удовлетворение клиентов, оптимизацию затрат и адаптацию. И проблемы, и цели требуют инновационных решений, при этом оптимизация цепочки поставок становится решающим фактором обеспечения эффективности. Краткий обзор оптимизации цепочки поставок Оптимизация цепочки поставок (SCO) — это сложная область, посвященная управлению потоками товаров и услуг от сырья до конечного потребителя наиболее эффективным и экономически выгодным способом. SCO – это корректировка операций цепочки поставок, обеспечивающая достижение максимальной эффективности. Пять основных задач оптимизации цепочки поставок: Точное прогнозирование потребительского спроса имеет решающее значение для оптимизации уровня запасов, возможностей транспортировки и производственных графиков. Прогнозирование спроса. балансирование затрат на хранение запасов с риском дефицита. Управление запасами: выбор наиболее эффективных и экономически выгодных маршрутов перевозки товаров, особенно с учетом таких факторов, как пробки на дорогах и цены на топливо. Оптимизация перевозок: поиск надежных поставщиков, предлагающих конкурентоспособные цены и качество. Выбор и управление поставщиками: Эффективное сотрудничество между всеми участниками цепочки поставок. Сотрудничество и коммуникация: Для решения этих проблем SCO использует анализ данных, математическое моделирование, алгоритмы оптимизации, искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО). Эти инструменты в совокупности позволяют предприятиям точно ориентироваться в динамичной среде глобальных цепочек поставок. В частности, искусственный интеллект и машинное обучение становятся мощными союзниками в достижении эффективности цепочки поставок. Использование услуг и машинного обучения помогает автоматизировать задачи, повысить точность прогнозирования и обеспечить принятие решений в режиме реального времени, гарантируя, что предприятия смогут оставаться гибкими и оперативно реагировать на меняющиеся обстоятельства. по разработке искусственного интеллекта Оптимизация управления цепочками поставок посредством интеграции ИИ ИИ играет важную роль в повышении эффективности цепочки поставок. Его можно использовать в различных областях управления цепочками поставок. Повышение наглядности и прозрачности: Сбор и анализ данных в режиме реального времени. Предоставление информации в режиме реального времени об уровне запасов, местах отгрузки и потенциальных сбоях. Прогнозная аналитика. ИИ может анализировать исторические данные и внешние факторы, такие как прогнозы погоды или экономические тенденции, потенциальные сбои и потребности в обслуживании. Оптимизация операций и принятия решений: Управление запасами. ИИ может оптимизировать уровень запасов, прогнозируя спрос, учитывая сроки выполнения заказов и сезонность, а также минимизируя затраты, связанные с затовариванием или недостатком запасов. Оптимизация маршрута. Алгоритмы искусственного интеллекта могут определять наиболее эффективные и экономичные маршруты транспортировки, учитывая такие факторы, как условия движения, расход топлива и графики, чтобы найти баланс между затратами на транспортировку и запасами. Автоматизация склада. Роботы на базе искусственного интеллекта могут автоматизировать такие задачи, как сбор, упаковка и сортировка, повышая скорость, точность и эффективность на складах. Устойчивость и управление рисками: Идентификация рисков. ИИ может анализировать данные для выявления потенциальных сбоев или уязвимостей цепочки поставок, что позволяет компаниям принимать упреждающие меры для минимизации их воздействия. Планирование сценариев. ИИ может моделировать различные сценарии, такие как стихийные бедствия или экономические спады, помогая компаниям разрабатывать планы действий в чрезвычайных ситуациях для обеспечения непрерывности бизнеса. Обнаружение и предотвращение мошенничества. ИИ может обнаруживать аномалии в данных заказов и финансовых транзакциях, выявляя потенциальные попытки мошенничества и защищая компании от финансовых потерь. Устойчивое развитие и опыт работы с клиентами: Повышенная устойчивость. ИИ может оптимизировать процессы для сокращения отходов, минимизации энергопотребления и оптимизации использования топлива, способствуя созданию более устойчивой цепочки поставок. Персонализация и настройка. ИИ может персонализировать обслуживание клиентов, адаптируя рекомендации и предложения по продуктам на основе индивидуальных предпочтений и истории покупок. Давайте рассмотрим, как ИИ, в частности, играет преобразующую роль в изменении цепочки поставок в розничной торговле, проиллюстрировано на примере реального использования. Разработка интеллектуальной системы оптимизации поставок Нашему клиенту, производителю сантехнических инструментов и оборудования с торговыми точками по всей территории США, требовалась помощь в оптимизации процесса поставок. Основная борьба возникла из-за повышенного опыта, связанного с транспортировкой товаров с заводов в Китае в распределительные центры в США. Заказчик содержал многочисленные склады и точки продаж практически в каждом штате. Таким образом, определение оптимальной маршрутизации представляло собой нетривиальную задачу. Кроме того, крайне важно было рассмотреть предпочтительную транспортную цепочку. Каждый продукт начинает свое путешествие в транспортном контейнере из китайского морского порта и путешествует по Тихому океану, чтобы достичь порта в Соединенных Штатах, откуда он продолжает свой путь на грузовике до назначенного склада. После этого продукт ожидает доставки последней мили в целевую точку распространения. Заказчик хотел иметь следующий функционал: указать свободные склады; определять точки распространения, некоторые из которых автоматически извлекаются из исторических данных, а другие выбираются пользователем вручную; создать список предметов с указанием их количества; есть список морских портов. Наконец, клиент выразил желание иметь возможность сравнить различные способы упаковки товаров в транспортные контейнеры с поддонами или без них. Результатом задачи оптимизации должно стать оптимальное расписание перевозок и соответствующая статистика расходов. Но прежде чем мы углубимся в детали вариантов использования, мы быстро обрисуем фундаментальную математическую концепцию, которая используется в интеллектуальном решении. Целочисленное программирование для повышения эффективности цепочки поставок Целочисленное (линейное) программирование (IP) — это метод математической оптимизации, используемый для поиска наилучшего решения проблемы с линейными зависимостями с учетом того, что некоторые или все переменные должны принимать целые (целые) значения. Общая форма задачи IP заключается в максимизации (или минимизации) линейной целевой функции с учетом набора линейных ограничений, где некоторые или все переменные решения должны быть целыми числами. Целевая функция представляет собой линейную комбинацию переменных решения, а ограничения представляют собой линейные неравенства или равенства, которым должны удовлетворять переменные. Математическая формулировка проблемы ИС может быть выражена следующим образом: Значения x₁, x₂, ..., xₙ являются переменными решения, c₁, c₂, ..., cₙ являются коэффициентами целевой функции, aᵢⱼ являются коэффициентами в уравнениях ограничений, а bᵢ являются константами. Решение проблемы IP включает в себя поиск значений переменных решения, которые оптимизируют целевую функцию, одновременно удовлетворяя линейным ограничениям и дополнительному требованию, чтобы переменные были целыми числами. Проблемы интеллектуальной собственности обычно используются в различных областях, включая исследования операций, логистику, производство, финансы и телекоммуникации, где переменные решения часто представляют собой величины, которые должны быть целыми числами. Целочисленное программирование является ценным инструментом в решении задач оптимизации цепочки поставок благодаря его способности моделировать сложные процессы принятия решений с участием дискретных (целочисленных) переменных. Способы применения интеллектуальной собственности в контексте оптимизации цепочки поставок: IP может помочь в определении оптимальных уровней запасов для различных продуктов на различных этапах цепочки поставок, учитывая такие ограничения, как емкость склада, изменчивость спроса и объемы заказов. Модели IP могут найти лучший баланс между затратами на хранение и дефицитом. Управление запасами: IP может оптимизировать графики производства, учитывая такие факторы, как производственные мощности, наличие сырья и прогнозы спроса. Модель может помочь определить оптимальные объемы производства каждого продукта для удовлетворения спроса при минимизации затрат. Планирование производства: IP-модели можно применять для оптимизации общей структуры сети цепочки поставок. Маршрутизация и планирование: модели IP можно применять для оптимизации общей структуры сети цепочки поставок. Оптимизация сети цепочки поставок: модели IP могут включать данные прогнозирования спроса для оптимизации решений по производству и сбыту, одновременно согласовывая операции цепочки поставок с ожидаемым спросом клиентов, снижая риск избытка или дефицита товаров. Планирование спроса: Улучшение логистики цепочки поставок – обзор решения ELEKS Чтобы удовлетворить требования нашего клиента, мы создали систему, которая использует преимущества метода целочисленного программирования, который оптимизирует графики поставок, маршруты и уровни запасов для пяти видов товаров: керамических раковин, унитазов, биде, газовых клапанов и смесителей для ванны ( соответствующие коды ГС: 6910.10.0030, 6910.10.0010, 6910.10.0025, 8414.90.1080, 7323.93.0080). Система состоит из трех основных частей (или страниц): конфигурация, моделирование и аналитика. Каждый из них будет объяснен в следующих параграфах. Чтобы обеспечить конфиденциальность данных и деталей приложения, мы анонимизировали имена и реальные местоположения, создав прототип простого демонстрационного приложения, которое иллюстрирует эффективность ИИ в решении задач оптимизации. Страница конфигурации Пользователь может выбрать доступные склады, точки распределения и желаемые морские порты, чтобы принять участие в окончательном оптимизированном маршруте. Кроме того, клиент может указать желаемые товары и их соответствующее количество, которые будут доставлены своим клиентам. И последнее — выбор даты, если планируется доставка. Система рассчитает остатки запасов на дату поставки на основе прогнозируемого спроса и распределит запланированные поставки в соответствии с остатками на складе. Нажатие кнопки «оптимизировать» творит чудеса! Ставит задачи по оптимизации и запускает их решение. Через несколько секунд результаты можно будет наблюдать на оставшихся двух страницах. Страница моделирования (карта) Эта страница предлагает клиенту возможность просмотреть точную симуляцию решения предлагаемой модели. В ходе предыдущих обсуждений мы обсудили подходящие ИНКОТЕРМС для нашего клиента и достигли консенсуса по CFR. Заказчик может указать количество часов для каждого этапа и нажать соответствующую кнопку, чтобы увидеть состояние цепочки поставок за этот промежуток времени. Прежде всего, существует пять типов точек: две для транспортных средств (корабль и грузовик) и три для морских портов (оранжевые), складов (фиолетовые) и точек распределения (зеленые). Карта интерактивна, то есть пользователь может навести курсор на любую точку или соединение и увидеть информацию, связанную с этим объектом. Например, синие линии, соединяющие склады и точки распределения, показывают план доставки последней мили и содержат информацию о том, сколько каждого товара доставляется ежедневно. Если пользователь наводит курсор на корабль, отображается информация о его вместимости, типах контейнеров, количестве загруженного каждого товара и маршруте следования. Страница аналитики На этой странице представлены все данные и статистика о предлагаемом решении модели. Пользователь может наблюдать план доставки, где находится каждое судно и грузовик, предполагаемое время прибытия, маршрут и заполнение. Также есть куча диаграмм, начиная от круговой диаграммы с затратами в целом и заканчивая тепловыми картами стоимости доставки между различными морскими портами, складами и точками распределения. Кроме того, клиент может наблюдать график цен на товар для разных точек продаж и на основе этих данных принимать соответствующие бизнес-решения. Показатели производительности: решение ELEKS и устаревшая система клиента Следующей задачей было протестировать наше решение в реальных условиях и сравнить его с подходом клиента. Для этого клиентом рассматривался срок в 1 месяц. Основные условия задачи (такие как наличие морских портов, расположение и количество складов и кластеров) показаны на иллюстрациях в предыдущих пунктах. В результате решение нашей модели оказалось более эффективным с точки зрения операционных расходов, среднего времени доставки последней мили и сокращения времени простоя складов. Среднемесячная экономия средств клиента на 5,76% и сокращение времени доставки на 50% для некоторых кластеров. Команда ELEKS Data Science Данные показывают, что использование нашего решения оказалось более выгодным для клиента, что привело к снижению цены за единицу товара. Такой результат можно объяснить различными факторами, основными из которых являются следующие: Более разумное распределение товаров Более оптимальная сеть доставки Более эффективная маршрутизация и складирование Например, в нашем решении присутствовало несколько кластеров, для которых модель предполагает доставку различных товаров на последней миле с разных складов (объяснение лежит глубоко в сети доставки, и наша модель обнаружила такую возможность оптимизации). Распределение товаров между складами различалось (в основном между складами в Вашингтоне и Нью-Йорке). На первый взгляд различия не столь значительны, но результат говорит сам за себя. Выводы Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в управление цепочками поставок становится важнейшим компонентом для компаний, стремящихся эффективно справляться со сложностями глобальной логистики. Многогранный характер современных цепочек поставок в сочетании с такими проблемами, как сбои, геополитическая напряженность и экономические колебания, требуют инновационных решений для достижения эффективности и устойчивости. Представленное решение подчеркивает преобразующую роль ИИ в оптимизации обязанностей менеджеров цепочек поставок и демонстрирует ощутимые преимущества ИИ и интеллектуальной собственности в логистике цепочек поставок, демонстрируя среднемесячную экономию затрат на 5,76% и сокращение времени доставки на 50% для некоторых кластеров. Его адаптивность позволяет осуществлять плавную настройку, предлагая пользователям доступ к студии моделирования, где они могут выполнять различные сценарии, включающие различные предметы и количества, что облегчает сравнительный анализ для определения оптимальных стратегий для различных ситуаций. Чтобы запланировать демонстрацию этого преобразующего решения из первых рук и изучить его возможности, . свяжитесь с нами