المقصود باستخدام الذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد

AI بالعربي – متابعات

يمكن أن يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي “AI” في سلاسل التوريد إلى إحداث تغيير جذري في تخطيط أنشطة سلاسل التوريد وإنتاجها وإدارتها وتحسينها. ومن خلال معالجة كميات هائلة من البيانات والتنبؤ بالاتجاهات وأداء المهام المعقدة في الوقت الفعلي، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين عملية صنع القرار المتعلقة بسلاسل التوريد وكفاءتها التشغيلية.

في الآونة الأخيرة، اكتسبت هذه التقنية شهرة كبيرة مع ظهور المزيد من التطورات، مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي وأدوات مثل روبوتات المحادثة، والتي أظهرت مدى فائدة هذه الأنظمة في إدارة سلاسل التوريد. وفي الوقت نفسه، أظهرت جائحة كوفيد-19 مدى هشاشة سلاسل التوريد العالمية وسبب ضرورة وجود أدوات إدارة أفضل.

أحد أقسام الذكاء الاصطناعي هو التعلم الآلي “ML”، وهو عملية يقوم فيها النظام بأخذ مجموعات البيانات والتعلم منها، بدلاً من برمجته باستخدام تعليمات مدمجة. يمكن للتعلم الآلي أن يتجاوز بكثير ما يمكن أن يفعله البرنامج التقليدي. ويمكنه التنبؤ بطلب العملاء، واكتشاف الأنماط، والتنبؤ بالسوق، وتفسير النصوص الصوتية والمكتوبة، وتحليل العديد من العوامل التي يمكنها تحسين سير عمل سلسلة التوريد. بدأ يظهر المزيد من حالات الاستخدام أكثر من أي وقت مضى.

في حين أنه من المهم اعتماد الذكاء الاصطناعي، فمن الضروري أيضًا فهم جميع الفوائد والتحديات التي يمكن أن تأتي معه قبل إدخال نظام جديد في سلسلة التوريد. يجب على المصنعين ومقدمي الخدمات اللوجستية اتخاذ الخطوات اللازمة لإعداد سلاسل التوريد الخاصة بهم لأنظمة الذكاء الاصطناعي وإدراك أن تحسينًا بهذا الحجم يمكن أن يستغرق وقتًا وموارد.

تساعد أنظمة سلاسل التوريد المدعومة بالذكاء الاصطناعي الشركات على تحسين المسارات وتبسيط سير العمل وتحسين عمليات الشراء وخفض العجز وأتمتة المهام من البداية إلى النهاية.

يمكن أن تصبح سلسلة التوريد معقدة، خاصةً بالنسبة لمصنعي البضائع الذين يعتمدون في كثير من الأحيان على شركائهم لشحن بضائعهم في الوقت المناسب وبطريقة منظمة. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحافظ على توازن جميع أجزاء سلسلة التوريد بفضل قدرته على إيجاد الأنماط والعلاقات على عكس النظام التقليدي غير القائم على الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تساعد هذه الأنماط في تحسين شبكات الخدمات اللوجستية على طول الطريق من المستودعات إلى شاحنات شحن البضائع إلى مراكز التوزيع.

أصبحت سلاسل التوريد الحديثة واسعة النطاق وتتطلب إشرافًا شاملًا لتجنب الانقطاعات غير الضرورية. يمكن أن تقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي المساعدة في التنبؤ، مثل التخطيط للطلب أو القدرة على التنبؤ بسعة الإنتاج والمستودعات بناءً على طلب العملاء. يستخدم البعض الذكاء الاصطناعي للحصول على معارف من مجموعة بيانات أوسع نطاقًا تم جمعها من أجهزة إنترنت الأشياء “IoT” المنتشرة عبر سلسلة التوريد.

يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي في عمليات سلسلة التوريد لتتبع مستويات المخزون واتجاهات السوق. في إدارة المخزون، يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز رؤية سلسلة التوريد، وأتمتة توثيق البضائع المادية وإدخال البيانات بذكاء كلما تغيرت العناصر.

ويمكن أن يساعد ذلك على زيادة شفافية الشركة المصنعة وتوفير بيانات قيمة لجميع الأطراف المعنية في سلاسل التوريد. يحقق تعزيز الذكاء الاصطناعي لشفافية سلاسل التوريد وفورات لا مثيل لها في الوقت والتكاليف. كما يساعد الشركات على تلبية المعايير الأخلاقية ومعايير الاستدامة، التي كانت في الماضي مكلفة وتستغرق وقتًا طويلًا.

تتمتع سلاسل التوريد المدعومة بالذكاء الاصطناعي بالعديد من المزايا المحتملة لتعزيز مرونة سلاسل التوريد وبناء قاعدة أقوى للمصنعين.

انخفاض تكاليف التشغيل

يمكن للذكاء الاصطناعي تعلم وفهم السلوكيات المعقدة ويمكنه تعلم المهام المتكررة، مثل تتبع المخزون، وإتمامها بسرعة ودقة. يمكن أن تقلل حلول الذكاء الاصطناعي من تكاليف التشغيل الإجمالية من خلال تحديد أوجه القصور وتخفيف الاختناقات.

اتخاذ قرارات متقدمة في الوقت الفعلي

يستخدم الذكاء الاصطناعي البيانات القديمة والبيانات في الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات في الوقت الفعلي، إلى جانب إصدار إجابات شفهية في كثير من الأحيان. يعالج الذكاء الاصطناعي البيانات ويمكنه تحليل أصل المشكلة واقتراح حل في نفس اللحظة.

تقليل الأخطاء والهدر

تتمثل إحدى ميزات تقنية الذكاء الاصطناعي في قدرتها على اكتشاف السلوكيات والأنماط. وبذلك، يمكن للمصنعين ومشغلي المستودعات تدريب الخوارزميات للعثور على العيوب، مثل أخطاء الموظفين وعيوب المنتج، قبل وقوع أخطاء أكبر بوقت طويل. علاوة على ذلك، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تبسيط إطار عمل تخطيط موارد المؤسسات ويمكن تضمينه مباشرةً.

إدارة المخزون بشكل أكثر تخصيصًا

حسبما تمت مناقشته سابقًا، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي على التنبؤ بالطلب من خلال استخدامه المكثف لمعلومات المخزون. ويمكنه أن يساعد الشركات المصنعة ومديري سلسلة التوريد على قياس مدى اهتمام العميل بمنتج ما وتحديد ما إذا كان طلب العميل يرتفع أو ينخفض، والتكيف وفقًا لذلك. يمكنه أيضًا أن يساعد في عملية اتخاذ القرار في الشركة المصنعة ويحسن دقة التنبؤ بالطلب.

تحسين كفاءة المستودعات

تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتحديدًا نماذج التعلم الآلي (ML)، على تنظيم المستودعات بشكل أكثر كفاءة من خلال إمكانية تقييم كمية المواد الواردة وتحسين مستويات الخدمة المقدمة. يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي أيضًا تخطيط الطرق المثلى لعمل الآلات والعمال وأن يكون مركز تحكم شاملاً لإدارة المستودعات.

استدامة أفضل لسلسلة التوريد

من خلال استخدام التحليلات التنبؤية التي يقدمها الذكاء الاصطناعي، تستطيع الشركات جعل سلاسل التوريد أكثر استدامة وأفضل للبيئة. يمكن للشركات المصنّعة استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحسين حمولات الشاحنات، والتنبؤ بمسارات التسليم الأكثر كفاءة، وتقليل هدر المنتجات في السوق

عمليات محسّنة من خلال المحاكاة

يتطلع مديرو سلاسل التوريد دائمًا إلى فهم عملياتهم بشكل أفضل. وبفضل عمليات المحاكاة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، لن يتمكنوا من اكتساب المعارف فحسب، بل يمكنهم أيضاً فهم وإيجاد طرق للتحسين. يمكن للذكاء الاصطناعي، من خلال العمل جنباً إلى جنب مع التوائم الرقمية، أن يتصوّر الاضطرابات المحتملة في سلسلة التوريد ويصور من خلال نماذج مرئية ثنائية الأبعاد العمليات الخارجية التي قد تؤدي إلى فترة تعطل غير ضرورية.

يمكن أن يكون تطبيق الذكاء الاصطناعي معقدًا، ويجب على الشركات معرفة تحديات إدخال هذه التقنية الجديدة ومخاطرها.

حين تدخل الشركة تقنية جديدة، فإنها تحتاج إلى تدريب الأفراد الذين سيتعاملون معها على أي مستوى. ونتيجة لهذه الضرورة، من المحتمل أن تحدث فترة تعطل، لذا من الأفضل الاستعداد والجدولة وفقًا لذلك للحد من الاضطرابات. يجب أن يكون جميع موظفي سلسلة التوريد على دراية بوقت التعطل المحتمل وأن يكونوا شفافين مع الشركاء بشأن ما قد يحدث.

يوجد العديد من اعتبارات التكلفة التي يجب مراعاتها في أثناء تطبيق الذكاء الاصطناعي. إلى جانب تكلفة البرنامج لتشغيل النظام، تُعد نماذج التعلم الآلي أيضًا ضمن النفقات التي يجب مراعاتها. تأتي بعضها جاهزة أو يمكن بناؤها من الصفر، إذا كانت الشركة تفضل ذلك الخيار. وفي كلتا الحالتين، من المهم تدريب النموذج على بياناتك القديمة المنظمة قبل إدخال خوارزميات الذكاء الاصطناعي.

لا يتوقف العمل بمجرد تطبيق الذكاء الاصطناعي. يعد نظام الذكاء الاصطناعي على نطاق عالمي معقدًا ويتطلب من المخططين لسلسلة التوريد البقاء على اطلاع دائم بكيفية أداء الأدوات وضبطها بدقة حسب الحاجة.

ثمة ثلاثة مخاطر شائعة عند دمج الذكاء الاصطناعي في سلاسل التوريد:

عدم دقة البيانات

يتم بناء وتوليد الذكاء الاصطناعي من كميات كبيرة من البيانات الموجودة من مجموعة من المصادر. نظرًا لطبيعة مصدر البيانات، قد يكون هناك عدم دقة وتحيز، مما قد يؤدي إلى انتشار المعلومات المضللة. لهذا السبب، يتطلب الذكاء الاصطناعي مراجعة بشرية للتأكد من أن البيانات عادلة وغير متحيزة وقابلة للتفسير.

الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي

يجب أن يكون التعامل البشري هو الحل الأمثل والخبير الرئيسي في إدارة مخاطر سلاسل التوريد والتعامل معها. الذكاء الاصطناعي هو مجرد أداة؛ لا يمكنه تكوين علاقات. هناك اعتقاد خاطئ بأن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحل محل الذكاء البشري، ولكن في الواقع، يجب أن يعزز الذكاء الاصطناعي الذكاء البشري. علاوة على ذلك، إذا تعطلت التقنية، يجب على البشر ذوي الخبرة الحفاظ على تشغيل سلاسل التوريد.

الثغرات المتعلقة بالأمن والخصوصية

كما أن زيادة جمع بيانات العملاء واستخدامها في نماذج الذكاء الاصطناعي تزيد من مخاطر المراقبة والقرصنة والهجمات الإلكترونية. يجب على الشركات إعطاء الأولوية لخصوصية المستهلكين وحقوقهم في البيانات وحمايتها، وتقديم ضمانات صريحة حول كيفية استخدام البيانات وحمايتها.