6 ведущих платформ ИИ для цепочки поставок на 2026 год
“
Саммари: В этой статье вы узнаете о современных платформах для управления цепочками поставок, их возможностях искусственного интеллекта и критериях выбора решений.
Искусственный интеллект уже перестал быть экспериментальной технологией и стал одним из основных элементов современных процессов в цепочках поставок. По результатам недавних исследований, 46% организаций уже внедрили искусственный интеллект в свои логистические системы. Компании отмечают ощутимые положительные изменения: затраты на транспортировку уменьшились на 5-10%, надежность доставки повысилась до 20%, а общие расходы на логистику сократились на 15%.
В наше время, когда цепочки поставок сталкиваются с растущей сложностью из-за сбоев и всё более высоких требований клиентов, прозрачность и автоматизация на базе искусственного интеллекта становятся важным фактором конкурентного преимущества.
В этой статье мы рассматриваем семь ведущих платформ, которые определяют развитие искусственного интеллекта в области управления цепочками поставок: среди них — как уже известные корпоративные решения, так и современные облачные технологии. Мы анализируем их возможности, архитектуру и основные случаи применения, чтобы помочь вам выбрать то решение, которое наилучшим образом отвечает вашим потребностям.
В наше время, когда цепочки поставок сталкиваются с растущей сложностью из-за сбоев и всё более высоких требований клиентов, прозрачность и автоматизация на базе искусственного интеллекта становятся важным фактором конкурентного преимущества.
В этой статье мы рассматриваем семь ведущих платформ, которые определяют развитие искусственного интеллекта в области управления цепочками поставок: среди них — как уже известные корпоративные решения, так и современные облачные технологии. Мы анализируем их возможности, архитектуру и основные случаи применения, чтобы помочь вам выбрать то решение, которое наилучшим образом отвечает вашим потребностям.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с презентацией кейсов AllSee, где собраны реальные решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
1. Blue Yonder
Платформа Blue Yonder обеспечивает комплексное планирование цепочек поставок на основе искусственного интеллекта. Она использует запатентованные решения для сложной многозадачной оптимизации, а инструмент Blue Yonder Orchestrator дополняет эти возможности генеративным искусственным интеллектом для более быстрого управления процессами. Важная особенность платформы — использование подхода к планированию, который ориентируется на цели и использует диапазонные показатели, выходя за рамки традиционных сценариев.
Архитектура платформы Blue Yonder отражает многолетнюю историю приобретений: основа решения построена на разных кодовых базах, собранных в процессе слияний с различными компаниями. Для внедрения системы требуется тщательное планирование и подготовка. Полное развертывание может занять несколько месяцев, а интеграция сопровождается работой с многочисленными интерфейсами прикладного программирования (API) между различными модулями, которые необходимы для передачи данных в Orchestrator.
Основные возможности:
Рекомендуется для: Крупных компаний с обширными и сложными цепочками поставок, которым требуется гибкая настройка и глубокое функциональное планирование.
Архитектура платформы Blue Yonder отражает многолетнюю историю приобретений: основа решения построена на разных кодовых базах, собранных в процессе слияний с различными компаниями. Для внедрения системы требуется тщательное планирование и подготовка. Полное развертывание может занять несколько месяцев, а интеграция сопровождается работой с многочисленными интерфейсами прикладного программирования (API) между различными модулями, которые необходимы для передачи данных в Orchestrator.
Основные возможности:
- Прогнозирование спроса и оптимизация запасов с помощью искусственного интеллекта
- Полная видимость процессов в цепочке поставок и управленческий «контрольный центр»
- Поддержка принятия решений в реальном времени с коллективными рекомендациями по решению проблем
- Оркестратор Blue Yonder с возможностями генеративного искусственного интеллекта
Рекомендуется для: Крупных компаний с обширными и сложными цепочками поставок, которым требуется гибкая настройка и глубокое функциональное планирование.
2. SAP Integrated Business Planning (IBP)
SAP IBP объединяет планирование спроса, поставок, продаж и запасов для крупных предприятий, входящих в экосистему SAP. Эта платформа построена на базе HANA с использованием технологий обработки данных в оперативной памяти, что позволяет быстро работать с большими объемами информации. Виртуальный помощник Joule на основе искусственного интеллекта предоставляет доступ к аналитике с помощью разговорного интерфейса, делая аналитику понятной и для пользователей без технических навыков.
SAP IBP показывает наилучшие результаты внутри интегрированной инфраструктуры SAP, а также поддерживает интеграцию с различными IT-системами. Если компания использует решения вне SAP, может потребоваться дополнительное программное обеспечение для объединения систем. Мы советуем внимательно рассматривать вопросы доступности и стоимости специалистов для внедрения искусственного интеллекта в цепочки поставок на этой платформе.
Основные возможности:
Рекомендуется для: Международных компаний, использующих SAP S/4HANA или ECC и стремящихся к тесной интеграции процессов планирования цепочек поставок.
SAP IBP показывает наилучшие результаты внутри интегрированной инфраструктуры SAP, а также поддерживает интеграцию с различными IT-системами. Если компания использует решения вне SAP, может потребоваться дополнительное программное обеспечение для объединения систем. Мы советуем внимательно рассматривать вопросы доступности и стоимости специалистов для внедрения искусственного интеллекта в цепочки поставок на этой платформе.
Основные возможности:
- Управление спросом и прогнозирование с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения
- Многоуровневое планирование поставок по разным регионам и временным периодам
- Виртуальный помощник Joule для поиска информации через обычные вопросы
- Возможности моделирования процессов в режиме реального времени
- Прямая интеграция с ERP-системами SAP
Рекомендуется для: Международных компаний, использующих SAP S/4HANA или ECC и стремящихся к тесной интеграции процессов планирования цепочек поставок.
Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?
Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях с ИИ каждый день!
3. Oracle SCM Cloud
Oracle предлагает широкий спектр облачных решений для управления закупками, логистикой, производством и запасами. В платформу встроены агенты на основе искусственного интеллекта, которые отслеживают риски поставщиков, оптимизируют выполнение заказов и позволяют заранее реагировать на потребности в закупках. Механизмы предиктивной аналитики помогают коллективам переходить от реагирования на события к их прогнозированию и предотвращению.
Oracle SCM Cloud наиболее эффективно работает внутри собственной экосистемы. Со временем платформа стала сильно функциональной благодаря интеграции с решениями, приобретёнными у других компаний, что требует тщательной оценки уровня сложности на этапе планирования внедрения. Для интеграции с системами вне Oracle обычно требуется дополнительное программное обеспечение и продуманная стратегия внедрения.
Основные возможности:
Рекомендуется для: Компаний из сфер производства и ритейла, которые уже активно используют продукты Oracle.
Oracle SCM Cloud наиболее эффективно работает внутри собственной экосистемы. Со временем платформа стала сильно функциональной благодаря интеграции с решениями, приобретёнными у других компаний, что требует тщательной оценки уровня сложности на этапе планирования внедрения. Для интеграции с системами вне Oracle обычно требуется дополнительное программное обеспечение и продуманная стратегия внедрения.
Основные возможности:
- Управление затратами и мониторинг рисков поставщиков на базе искусственного интеллекта
- Предиктивная аналитика для опережающего планирования закупок
- Оптимизация запасов и управления выполнением заказов в режиме реального времени
- Динамическая настройка логистической сети для работы в нестабильных рынках
- Интеграция с облачными решениями ERP Oracle
Рекомендуется для: Компаний из сфер производства и ритейла, которые уже активно используют продукты Oracle.
4. Kinaxis Maestro (RapidResponse)
Kinaxis отличается своим механизмом одновременного планирования, который позволяет одновременно управлять разными функциями цепочки поставок. Платформа предоставляет возможности моделирования различных сценариев в режиме реального времени, что помогает компаниям быстро оценивать возможные ситуации и готовиться к сбоям.
Kinaxis работает в облаке, но является в первую очередь системой для планирования, а не для управления процессами исполнения в цепочке поставок. Компании все равно необходимы отдельные системы для управления складом, оформления заказов и других операционных задач. Kinaxis взаимодействует с этими системами, а не заменяет их.
Основные особенности:
Рекомендуется для: Компаний со сложными цепочками поставок, которым требуется современное планирование при наличии собственных операционных систем управления.
Kinaxis работает в облаке, но является в первую очередь системой для планирования, а не для управления процессами исполнения в цепочке поставок. Компании все равно необходимы отдельные системы для управления складом, оформления заказов и других операционных задач. Kinaxis взаимодействует с этими системами, а не заменяет их.
Основные особенности:
- Механизм одновременного планирования для оптимизации всей цепочки поставок
- Прогнозирование спроса с помощью искусственного интеллекта
- Продвинутое моделирование сценариев для стратегических решений
- Инструменты для совместной работы в реальном времени
Рекомендуется для: Компаний со сложными цепочками поставок, которым требуется современное планирование при наличии собственных операционных систем управления.
5. Решения IBM Sterling для цепочки поставок
IBM использует возможности искусственного интеллекта Watson в управлении цепочками поставок: интеллектуальные агенты обрабатывают задачи по закупкам, выполнению заказов и управлению запасами автоматически. Система управления заказами Sterling была выбрана крупными розничными сетями, которые ежедневно обрабатывают миллионы заказов. Watsonx Orchestrate помогает автоматизировать повторяющиеся задачи.
Платформа Sterling развивалась после того, как IBM приобрела компанию Sterling Commerce. Это мощное и гибкое решение, но его настройка требует специальных знаний для правильного определения рабочих процессов. Для эффективного внедрения и интеграции необходимы эксперты и консультационные ресурсы IBM.
Основные особенности:
Рекомендуется для: крупных розничных компаний и производителей, которым необходимо проверенное управление заказами в масштабах всего предприятия и профессиональные услуги со стороны IBM.
Платформа Sterling развивалась после того, как IBM приобрела компанию Sterling Commerce. Это мощное и гибкое решение, но его настройка требует специальных знаний для правильного определения рабочих процессов. Для эффективного внедрения и интеграции необходимы эксперты и консультационные ресурсы IBM.
Основные особенности:
- Интеллектуальные агенты Watson для автоматизации закупок, исполнения заказов и управления запасами
- Надёжное управление заказами для обработки больших объёмов операций
- Цифровой помощник Watsonx Orchestrate
- Предиктивная аналитика, заменяющая планирование на базе электронных таблиц
- Когнитивная аналитика для повышения качества принятия решений
Рекомендуется для: крупных розничных компаний и производителей, которым необходимо проверенное управление заказами в масштабах всего предприятия и профессиональные услуги со стороны IBM.
6. O9 Решения
O9 предлагает интегрированное бизнес-планирование на основе искусственного интеллекта, используя цифровой двойник для моделирования всей цепочки создания ценности. Графовое моделирование предприятия позволяет создавать сложные симуляции на основе данных в реальном времени. Платформа работает в облаке, а искусственный интеллект помогает находить закономерности, которые традиционные методы планирования пропускают.
Гибкая архитектура O9 позволяет внедрять систему поэтапно, однако, как и в случае с некоторыми другими решениями для планирования, акцент делается именно на планировании, а не на полном спектре операций. Компаниям, использующим O9, по-прежнему требуются дополнительные операционные системы, поскольку в отличие от платформ, объединяющих процессы “под одной крышей”, здесь основное внимание уделяется планированию.
Основные особенности:
Рекомендуется для: средних и крупных компаний, которые хотят внедрить современные технологии на базе искусственного интеллекта для планирования без необходимости работы со сложными устаревшими системами или глубокого обновления систем управления исполнением.
Гибкая архитектура O9 позволяет внедрять систему поэтапно, однако, как и в случае с некоторыми другими решениями для планирования, акцент делается именно на планировании, а не на полном спектре операций. Компаниям, использующим O9, по-прежнему требуются дополнительные операционные системы, поскольку в отличие от платформ, объединяющих процессы “под одной крышей”, здесь основное внимание уделяется планированию.
Основные особенности:
- Прогнозирование спроса и планирование поставок с помощью искусственного интеллекта
- Моделирование цифрового двойника всей цепочки создания ценности
- Совместная работа и планирование сценариев в режиме реального времени
- Продвинутая аналитика и машинное обучение
- Гибкая облачная архитектура
Рекомендуется для: средних и крупных компаний, которые хотят внедрить современные технологии на базе искусственного интеллекта для планирования без необходимости работы со сложными устаревшими системами или глубокого обновления систем управления исполнением.
Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?
Получите консультацию с экспертами AllSee, чтобы сделать свой проект эффективнее и надежнее.
Итог по программному обеспечению для управления цепочкой поставок с использованием искусственного интеллекта
Выбор подходящей платформы зависит от размера компании, существующих технологий, внутренней экспертизы, возможностей по внедрению и бюджета.
Очень важно внимательно изучить архитектуру платформы. Решения, которые создавались за счёт покупки других компаний, часто несут в себе технический долг. Это влияет на работу искусственного интеллекта и на доступ к данным, который важен для принятия обоснованных решений. Когда искусственный интеллект получает данные в реальном времени из разных модулей, созданных разными компаниями, он работает с неполной информацией. Облачные платформы с единой архитектурой позволяют искусственному интеллекту использовать полные данные с самого начала работы.
Также необходимо учитывать общий совокупный стоимость владения (TCO). Стоимость лицензии — это только 20–30% от всех затрат. Если внедрение платформы занимает от 6 до 18 месяцев и дольше, это говорит о сложности архитектуры, дополнительных неожиданных расходах и замедлении возврата от инвестиций в искусственный интеллект. Платформы, которые изначально разрабатываются цельно и поддерживают интеграцию “из коробки”, внедряются быстрее и сразу предоставляют искусственному интеллекту доступ ко всем необходимым данным.
Стоит оценить, насколько просто платформа интегрируется с другими системами. Именно сложность интеграции чаще всего приводит к неудачным проектам и снижает эффективность работы искусственного интеллекта. Если интеграции нет, искусственный интеллект работает хуже — точность исполнения напрямую зависит от полноты и качества доступных данных.
Средним компаниям имеет смысл задуматься, насколько им подходят платформы, рассчитанные на глобальные корпорации с очень сложными процессами. Современные платформы с искусственным интеллектом для цепочек поставок, которые могут расти вместе с бизнесом, могут принести большую пользу и более быстрый возврат инвестиций.
По данным исследования специалистов компании McKinsey, компании, которые используют интегрированные данные для планирования, исполнения и аналитики, получают возврат инвестиций в 2–3 раза выше, чем те, кто использует разрозненные решения. Такая разница достигается именно благодаря тому, что искусственный интеллект работает эффективно — потому что архитектура платформы это позволяет.
Очень важно внимательно изучить архитектуру платформы. Решения, которые создавались за счёт покупки других компаний, часто несут в себе технический долг. Это влияет на работу искусственного интеллекта и на доступ к данным, который важен для принятия обоснованных решений. Когда искусственный интеллект получает данные в реальном времени из разных модулей, созданных разными компаниями, он работает с неполной информацией. Облачные платформы с единой архитектурой позволяют искусственному интеллекту использовать полные данные с самого начала работы.
Также необходимо учитывать общий совокупный стоимость владения (TCO). Стоимость лицензии — это только 20–30% от всех затрат. Если внедрение платформы занимает от 6 до 18 месяцев и дольше, это говорит о сложности архитектуры, дополнительных неожиданных расходах и замедлении возврата от инвестиций в искусственный интеллект. Платформы, которые изначально разрабатываются цельно и поддерживают интеграцию “из коробки”, внедряются быстрее и сразу предоставляют искусственному интеллекту доступ ко всем необходимым данным.
Стоит оценить, насколько просто платформа интегрируется с другими системами. Именно сложность интеграции чаще всего приводит к неудачным проектам и снижает эффективность работы искусственного интеллекта. Если интеграции нет, искусственный интеллект работает хуже — точность исполнения напрямую зависит от полноты и качества доступных данных.
Средним компаниям имеет смысл задуматься, насколько им подходят платформы, рассчитанные на глобальные корпорации с очень сложными процессами. Современные платформы с искусственным интеллектом для цепочек поставок, которые могут расти вместе с бизнесом, могут принести большую пользу и более быстрый возврат инвестиций.
По данным исследования специалистов компании McKinsey, компании, которые используют интегрированные данные для планирования, исполнения и аналитики, получают возврат инвестиций в 2–3 раза выше, чем те, кто использует разрозненные решения. Такая разница достигается именно благодаря тому, что искусственный интеллект работает эффективно — потому что архитектура платформы это позволяет.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи