Στο άμεσο μέλλον αναμένονται σημαντικές εξελίξεις και καινοτομίες στην εφοδιαστική αλυσίδα, μέσα από τις νέες προοπτικές που ανοίγει η σύγχρονη τεχνολογία.
Άρθρο του κ. Χρήστου Κρεούζη, PhD, δρ. Ψυχολογίας Επένδυσης (τεύχος Μαΐου 2023).
Οι καινοτομικές τάσεις τού σήμερα εκτιμάται ότι θα διαμορφώσουν ένα πιο αποδοτικό, ευέλικτο, βιώσιμο και πελατοκεντρικό μέλλον για την εφοδιαστική αλυσίδα, όπου η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) θα έχει εφαρμογές που θα βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα και την απόδοση των διαδικασιών. Αυτές οι καινοτομικές τάσεις είναι οι εξής:
Α. Τεχνολογίες έξυπνων συστημάτων: Η τεχνητή νοημοσύνη, το διαδίκτυο των πραγμάτων (IoT), οι αυτόνομοι αισθητήρες και οι ρομποτικές λύσεις αναμένεται να ενισχύσουν την αυτοματοποίηση και την ευελιξία της εφοδιαστικής αλυσίδας, με αποτέλεσμα τη βελτιωμένη παρακολούθηση, πρόβλεψη, δρομολόγηση και διαχείριση των αποθεμάτων, καθώς και τη μείωση λαθών και απωλειών.
Β. Ενίσχυση της βιωσιμότητας: Οι προσδοκίες για μείωση των εκπομπών αερίων του θερμοκηπίου και περιορισμό των περιβαλλοντικών επιπτώσεων των εφοδιαστικών αλυσίδων καθιστούν την αειφορία κεντρικό πυλώνα του supply chain, ο οποίος συμπεριλαμβάνει την ανάπτυξη πιο αποδοτικών μεθόδων μεταφοράς, τη χρήση ανανεώσιμων πηγών ενέργειας, τη βελτίωση της διαχείρισης αποβλήτων και την προώθηση της κυκλικής οικονομίας.
Γ. Διαφάνεια και ασφάλεια των δεδομένων: Η ανάπτυξη τεχνολογιών blockchain και κρυπτογράφησης δεδομένων (data encryption) θα ενισχύσει την ασφάλεια και την εμπιστοσύνη στην εφοδιαστική αλυσίδα, διασφαλίζοντας την αξιοπιστία των πληροφοριών, την εξακρίβωση της προέλευσης και την ανίχνευση ανωμαλιών ή παραβιάσεων.
Δ. Εξυπηρέτηση πελατών και εξατομίκευση: Τεχνολογίες όπως η τεχνητή νοημοσύνη και οι αναλυτικές λύσεις θα επιτρέπουν την προσαρμογή της προσφοράς και των υπηρεσιών στις ατομικές ανάγκες και προτιμήσεις των πελατών, βελτιώνοντας την εμπειρία και την ικανοποίησή τους.
Εφαρμογές ΤΝ
Στην υλοποίηση των προαναφερόμενων τάσεων μπορούν να συμβάλουν οι ακόλουθες εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης:
- Αυτοματοποίηση: Η ΤΝ μπορεί να αυτοματοποιήσει επαναλαμβανόμενες και χρονοβόρες διαδικασίες, όπως είναι η επεξεργασία παραγγελιών, η παρακολούθηση αποθεμάτων και η διαχείριση αποθηκών, οδηγώντας σε μείωση των σφαλμάτων και αύξηση της ακρίβειας και της ταχύτητας.
- Πρόβλεψη ζήτησης: Η ΤΝ μπορεί να αναλύσει ιστορικά δεδομένα πελατών και εξωτερικών παραγόντων για να προβλέψει τη ζήτηση μελλοντικών προϊόντων, βοηθώντας έτσι στον προγραμματισμό της παραγωγής και στη διαχείριση των αποθεμάτων, κι επίσης ελαχιστοποιώντας την υπερπαραγωγή ή την έλλειψη εμπορεύματος.
- Βελτιστοποίηση δρομολόγησης και μεταφοράς: Η ΤΝ μπορεί να αναλύσει δεδομένα για να βρει τις βέλτιστες διαδρομές και τον καταλληλότερο τρόπο μεταφοράς των εμπορευμάτων, λαμβάνοντας υπόψη παράγοντες όπως είναι η κίνηση, οι χρονικές προθεσμίες και οι περιορισμοί φόρτωσης, και επιτυγχάνοντας έτσι μείωση του χρόνου παράδοσης και του κόστους μεταφοράς.
- Αυξημένη ασφάλεια συναλλαγών: Η ΤΝ μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανίχνευση ανωμαλιών και την πρόβλεψη πιθανών προβλημάτων στην αλυσίδα εφοδιασμού, εντοπίζοντας παραβιάσεις ασφάλειας, όπως απάτες ή κλοπές, και επιτρέποντας τη λήψη έγκαιρων μέτρων για την πρόληψη αυτών των προβλημάτων.
- Βελτιστοποίηση αποθήκευσης: Η ΤΝ μπορεί να αναλύσει δεδομένα για τη χρήση του χώρου αποθήκευσης και να προτείνει βέλτιστες διατάξεις και τοποθετήσεις προϊόντων, βοηθώντας στη μείωση των κενών χώρου και στη βελτίωση της χωρητικότητας αποθήκευσης.
- Ανίχνευση και διαχείριση κινδύνων: Η ΤΝ μπορεί να αναγνωρίσει πιθανούς κινδύνους και απειλές στην εφοδιαστική αλυσίδα, όπως απρόβλεπτες καιρικές συνθήκες, προβλήματα μεταφοράς ή απώλεια αποθηκευμένων εμπορευμάτων, επιτρέποντας έτσι τη λήψη προληπτικών μέτρων για την αντιμετώπιση των κινδύνων και τη διαχείριση απρόβλεπτων συμβάντων.
- Βελτίωση της διαφάνειας και της ανιχνευσιμότητας: Η ΤΝ μπορεί να παρακολουθεί και να καταγράφει τις πληροφορίες για κάθε στάδιο της εφοδιαστικής αλυσίδας, από την παραγωγή έως την παράδοση, εξασφαλίζοντας τη διαφάνεια και την ανιχνευσιμότητα των προϊόντων και καθιστώντας δυνατή την παρακολούθηση της προέλευσης, της ποιότητας και της διαχείρισής τους.
- Εξυπηρέτηση πελατών: Οι εφαρμογές της ΤΝ έχουν τη δυνατότητα να αναγνωρίσουν τα μοτίβα και τις προτιμήσεις των πελατών και να προσαρμόσουν την εφοδιαστική αλυσίδα ανάλογα, οδηγώντας σε καλύτερη εξυπηρέτηση, σε εξατομικευμένες προτάσεις προϊόντων και σε βελτιωμένη εμπειρία αγορών για τους πελάτες.
Βελτιώσεις
Οι εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στην εφοδιαστική αλυσίδα συνεχώς εξελίσσονται, και η χρήση τους μπορεί να οδηγήσει σε αξιοσημείωτες βελτιώσεις στην απόδοσή της. Επιπρόσθετα η ΤΝ μπορεί να συνδράμει στις ακόλουθες πτυχές:
- Προληπτική συντήρηση μέσω ανάλυσης δεδομένων συντήρησης και αισθητήρων, ώστε να προβλέψει την πιθανότητα αποτυχίας εξοπλισμού και μηχανημάτων. Αυτό επιτρέπει την προγραμματισμένη συντήρηση πριν από την εμφάνιση προβλημάτων, μειώνοντας τις απρόβλεπτες διακοπές λειτουργίας και τα αναπόφευκτα κόστη συντήρησης.
- Αυτόνομη παράδοση και ρομποτική: Η ΤΝ μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την ανάπτυξη αυτόνομων οχημάτων παράδοσης και ρομπότ που μπορούν να αντικαταστήσουν ή να συμπληρώσουν τις παραδοσιακές μεθόδους μεταφοράς και παράδοσης. Αυτό μπορεί να μειώσει το κόστος, να αυξήσει την ταχύτητα και να βελτιώσει την ακρίβεια της παράδοσης.
- Ανάλυση Big Data: Η ΤΝ μπορεί να αναλύει τεράστιες ποσότητες δεδομένων από διάφορες πηγές, όπως είναι αισθητήρες, συστήματα διαχείρισης αποθήκευσης και πλατφόρμες εμπορίου, για την ανακάλυψη τάσεων, πρόβλεψη ζήτησης και λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων. Αυτό μπορεί να βοηθήσει στη βελτιστοποίηση της παραγωγής, του αποθέματος και των επιπέδων αποτελεσματικότητας στην εφοδιαστική αλυσίδα.
Επίδραση
Παίζοντας ολοένα και πιο σημαντικό ρόλο στην εφοδιαστική αλυσίδα, η ΤΝ επιτρέπει την αυτοματοποίηση, τη βελτίωση της ακρίβειας και την αποτελεσματική διαχείριση των διαδικασιών. Εκτιμάται ότι θα έχει σημαντική επίδραση και θα επιφέρει εποικοδομητικές αλλαγές στην εφοδιαστική αλυσίδα του μέλλοντος, και συγκεκριμένα:
– Ενίσχυση της παραγωγικότητας: Η ΤΝ μπορεί να συμβάλει στη βελτίωση της παραγωγικότητας στην εφοδιαστική αλυσίδα, μέσω α) της ανίχνευσης ασθενειών και προβλημάτων στις διαδικασίες, β) της αυτόνομης συντήρησης μηχανημάτων και γ) της βελτιστοποίησης των ροών εργασίας.
– Διακυμάνσεις και τάσεις: Η ΤΝ μπορεί να αναλύει ιστορικά δεδομένα πωλήσεων, τάσεις αγοράς και άλλες παραμέτρους για να προβλέψει τη ζήτηση προϊόντων σε διάφορα σημεία της εφοδιαστικής αλυσίδας. Αυτό βοηθά στη βελτίωση της σχεδίασης των αποθεμάτων και της διαχείρισης της παραγωγής
– Εξέταση αλυσίδας προμηθευτών: Η ΤΝ μπορεί να αναλύει πληροφορίες που σχετίζονται με τους προμηθευτές (όπως για την ποιότητα των προϊόντων, τις τιμές, τις προθεσμίες παράδοσης) και άλλες παραμέτρους. Αυτό μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να επιλέξουν τους βέλτιστους προμηθευτές και να διαχειριστούν το προμηθευτικό τους δίκτυο.
– Βελτίωση ποιότητας: Η ΤΝ χρησιμοποιείται για την ανίχνευση και παρακολούθηση προβλημάτων και δυνητικών αποκλίσεων στην εφοδιαστική αλυσίδα. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει την αυτόματη ανίχνευση φθορών, όπως είναι, για παράδειγμα, η παρακολούθηση της θερμοκρασίας κατά τη μεταφορά ευαίσθητων προϊόντων.
Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην παγκόσμια εφοδιαστική αλυσίδα μπορεί να οδηγήσει σε αυξημένη ακρίβεια, σε βελτιωμένη αποδοτικότητα και σε μείωση των λαθών και του κόστους προς τον τελικό πελάτη ή καταναλωτή.
Παράλληλα έχει τη δυνατότητα να συμβάλει στη μείωση του περιβαλλοντικού αποτυπώματος της παγκόσμιας εφοδιαστικής αλυσίδας μέσω της βελτιωμένης διαχείρισης πληροφοριών. Ειδικότερα, μπορεί να επιτρέψει την ακριβέστερη παρακολούθηση και διαχείριση των πληροφοριών σχετικά με τις εκπομπές αερίων, την περιβαλλοντική επίδοση των προμηθευτών και τις πρακτικές βιωσιμότητας σε όλη την αλυσίδα προμήθειας.
Αυτό μπορεί να ενισχύσει την ευαισθητοποίηση και τη λήψη αποφάσεων που επιδιώκουν τη μείωση του περιβαλλοντικού αποτυπώματος. Ο συνδυασμός των παραπάνω παραδειγμάτων μπορεί να οδηγήσει σε μια πιο αποδοτική, βιώσιμη και περιβαλλοντικά υπεύθυνη παγκόσμια εφοδιαστική αλυσίδα.
