12 лучших примеров использования ИИ в цепочке поставок в 2025 году

В этой статье вы узнаете о том, как искусственный интеллект меняет управление цепочками поставок, включая автоматизацию, прогнозирование, улучшение отношений с поставщиками и экологичность. Мы рассмотрим 12 ключевых применений ИИ, которые помогут оптимизировать процессы и сделать их более устойчивыми и эффективными.

Цепочка поставок — это сложная сеть, объединяющая бизнес-процессы, и она является одной из ключевых составляющих любого бизнеса. Пандемия, начавшаяся в 2020 году, и другие геополитические потрясения показали, что слабые цепочки поставок могут привести к серьезным проблемам в организациях. Поэтому многие компании вкладываются в цифровые решения, чтобы улучшить управление цепочкой поставок и оставаться на шаг впереди.

Искусственный интеллект (ИИ) — одно из таких решений, которое способствует прогрессу в различных отраслях, включая управление цепочкой поставок. Однако, согласно опросу, проведенному BCG, несмотря на все усилия, лидеры в управлении цепочками поставок пока не смогли полностью использовать потенциал ИИ в этой сфере. Проблема кроется не в самой технологии, а в том, как и где она применяется.

Чтобы помочь в этом, мы подготовили статью, в которой выделены 12 главных способов применения ИИ в управлении цепочками поставок и объясняется, как лидеры могут их внедрить.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

Автоматизация цепочки поставок

Современная автоматизация цепочек поставок невозможна без искусственного интеллекта (ИИ). Благодаря ИИ, технологии автоматизации, такие как цифровые работники, складские роботы, автономные транспортные средства и роботизированная автоматизация процессов (RPA), могут выполнять повторяющиеся и склонные к ошибкам задачи автоматически.
С помощью ИИ можно автоматизировать следующие процессы в цепочке поставок:

1. Автоматизация административных задач:

Задачи, такие как обработка документов, могут быть автоматизированы с помощью умных систем или цифровых помощников, которые используют комбинацию разговорного ИИ и RPA.

2. Автоматизация логистики:

Эффективная логистика в цепочке поставок также может быть достигнута с помощью ИИ и автоматизации. Компании активно инвестируют в технологии транспортной автоматизации, такие как автономные грузовики.

3. Автоматизация складов:

Технологии с поддержкой ИИ, такие как коботы, помогают повысить эффективность, производительность и безопасность благодаря автоматизированному управлению складскими процессами.

4. Автоматизированные проверки качества

Системы компьютерного зрения с поддержкой ИИ могут помочь автоматизировать проверки качества продукции. Эти системы не устают, что позволяет улучшить продуктивность и точность на производственных линиях. Например, системы на основе ИИ могут автоматизировать и улучшать контроль качества готовой продукции.

5. Автоматизированное управление запасами

Боты с поддержкой компьютерного зрения и ИИ/машинного обучения могут использоваться для автоматизации повторяющихся задач в управлении запасами, таких как сканирование в реальном времени. Эти боты также можно внедрять в розничные магазины. Однако при внедрении таких решений важно учитывать их целесообразность и рассчитывать долгосрочные выгоды, иначе такие инициативы могут оказаться неудачными.

Прогнозная аналитика

Мечта любого менеджера по цепочке поставок — это знание будущего спроса и рыночных трендов. Хотя точных предсказаний не бывает, использование машинного обучения может помочь делать более точные прогнозы.
Приложения для прогнозирования спроса на базе ИИ могут значительно повысить точность прогнозов. Преимущества высокой точности включают в себя.

6. Оптимизация запасов

Инструменты на базе ИИ могут определять оптимальные уровни запасов, анализируя исторические данные о спросе и предложении. Это может помочь избежать перепроизводства и издержек на хранение.

7. Региональные прогнозы

ИИ для цепочек поставок может предоставлять детализированные прогнозы спроса по регионам, помогая бизнес-лидерам принимать более обоснованные решения. Например, каждый регион имеет свои мероприятия, праздники, тренды и т.д. Используя региональные параметры, инструменты прогнозирования на базе ИИ могут помочь адаптировать процессы выполнения заказов в соответствии с региональными требованиями.

8. Предотвращение эффекта хлыста

Эффект хлыста — это серьезная проблема в управлении цепочками поставок. Он возникает, когда небольшие колебания в одном конце цепочки усиливаются по мере их распространения. Инструменты прогнозирования на базе ИИ могут помочь снизить колебания спроса и предложения, используя данные от клиентов, поставщиков, производителей и дистрибьюторов. Это помогает уменьшить дефицит и заторы с поставками.
Крупная мировая компания по производству мебели также разработала инструмент прогнозирования спроса на основе ИИ, который использует как исторические, так и новые данные для точного предсказания спроса.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

Улучшение взаимоотношений с поставщиками

Многие проблемы в глобальных цепочках поставок связаны с неэффективным управлением отношениями с поставщиками. Из-за недостаточной интеграции и сотрудничества многих цепочек поставок, таких как пищевая и автомобильная, возникли серьезные сбои во время пандемии 2020 года.
Искусственный интеллект может помочь улучшить управление отношениями с поставщиками, сделав этот процесс более последовательным и эффективным.

9. Улучшенный выбор поставщиков

Программное обеспечение для управления отношениями с поставщиками на базе ИИ может помочь в их выборе, учитывая такие факторы, как цены, история закупок, устойчивость и т. д. Инструменты на базе ИИ также могут отслеживать и анализировать данные о работе поставщиков и ранжировать их соответственно.

10. Улучшенные коммуникации с поставщиками

Инструменты с поддержкой ИИ, такие как RPA, могут автоматизировать рутинные взаимодействия с поставщиками, например, отправку счетов и напоминания о платежах. Автоматизация этих процедур помогает избежать сбоев, например, задержек в оплате поставщикам, которые могут негативно сказаться на поставках и производстве.

Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?

Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!

Повышенная устойчивость

Устойчивость становится все более важной задачей для менеджеров по цепочкам поставок, поскольку большая часть косвенных выбросов организации возникает именно в этой сфере. Искусственный интеллект может помочь сделать операции в цепочках поставок более экологичными и устойчивыми.

11. Экологичная транспортная логистика

Инструменты на базе ИИ могут оптимизировать маршруты транспортировки, учитывая такие факторы, как трафик, закрытия дорог и погодные условия, чтобы сократить количество пройденных километров. Например, ИИ помогает оптимизировать маршруты транспортных средств и уменьшать потребление топлива, что снижает выбросы и улучшает устойчивость.

12. Экологичные склады

Поскольку прогнозы на базе ИИ могут поддерживать оптимальные уровни запасов, можно уменьшить выбросы углерода, связанные с хранением и перемещением излишков. Решения для умного использования энергии также помогают снижать выбросы, связанные с энергопотреблением на складах.
ИИ в сочетании с большими данными может помочь сделать цепочку поставок не только устойчивой, но и более гибкой.

Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?

Забронируйте консультацию с экспертами AllSee, чтобы получить индивидуальный подход и проверенные временем решения.