Dobavne verige niso le podporni element za poslovno uspešnost, temveč igrajo ključno vlogo kot glavni dejavnik vrednosti podjetja.
To pomeni, da si vodje dobavnih verig prizadevajo za nenehne izboljšave, kot so maksimiranje vpogledov v podatke za hitro odločanje, izkoriščanje avtomatizacije za operativno učinkovitost in izboljšanje upravljanja tveganj za trajnostno rast. Da bi to dosegli, vodje sprejemajo tehnologije, vključno z umetno inteligenco (UI), internetom stvari (IoT), naprednimi podatki in analitiko, robotsko avtomatizacijo procesov (RPA), veriženjem blokov in drugimi vrhunskimi zmogljivostmi. Vse te so že imele vpliv, vendar jih je na poti še več.
Naslednji val tehnologije je tukaj in se šele pojavlja. Generativna umetna inteligenca (Gen UI) in kvantno računalništvo (QC) predstavljata ogromen potencial za dvig dobavne verige na višjo raven. Vodje dobavnih verig so zdaj pred izzivom, da ugotovijo, katere nove zmogljivosti bodo imele resničen vpliv na agilnost in odpornost dobavne verige njihove organizacije, hkrati pa bodo izboljšale splošno poslovno uspešnost.
Napredek do sedaj
V zadnjih letih so prizadevanja za uvedbo novih tehnologij v dobavno verigo privedla do izboljšanja učinkovitosti številnih organizacij v več sektorjih. Razvoj »Industrije 4.0« je vodilne usmeril v celovito digitalizacijo, integracijo podatkov partnerjev vzdolž vrednostne verige za boljšo preglednost in povezovanje fizičnih sredstev z uporabo zmogljivosti interneta stvari. Napredek analitike velikih podatkov, 3D-tiskanja, industrijskih senzorjev, RPA, tehnologije veriženja blokov, digitalnih dvojčkov, obogatene resničnosti (AR) in virtualne resničnosti (VR) je bil ključnega pomena za to gibanje, zaradi česar je »pametna dobavna veriga« postala nova normalnost.
Zaradi teh preobrazb so vodilni v dobavni verigi pridobili bolj informirane zmožnosti odločanja, preglednost v realnem času, večjo preglednost dobavne verige in povečano sposobnost diagnosticiranja in testiranja težav na različnih točkah ter hitrega odzivanja na motnje. Prihranki stroškov, večja produktivnost, novi poslovni modeli, trajnost in lažja skladnost s predpisi so le nekatere od nadaljnjih prednosti. Vendar pa je v današnjem kompleksnem okolju, kjer lahko nova geopolitična vprašanja, podnebne spremembe in vedno večje regulativne zahteve neopazno obrnejo dobavno verigo na glavo, prostor za še večjo agilnost in odpornost.
Kako bi lahko naslednji val tehnologij še bolj popeljal napredek dobavne verige?
Generativna umetna inteligenca
Generacija umetne inteligence – sposobnost računalništva, da črpa iz ogromnih naborov podatkov, hitro ustvarja vsebine in se samostojno uči za prihodnje izboljšave – je pritegnila veliko zanimanja glede tega, kako bi lahko močno okrepila dobavno verigo. V mnogih sektorjih uporaba umetne inteligence generacije v dobavni verigi presega okvire dokazovanja konceptov in njena vrednost se začenja kazati.
Ključno področje, kjer umetna inteligenca generacije dodaja resnično vrednost, je nabava, kjer lahko članom ekipe pomaga pri razvrščanju velikih količin strukturiranih in nestrukturiranih podatkov, kot so pogodbe in preglednice. Drugo področje je upravljanje kategorij, kjer lahko umetna inteligenca generacije pomaga pri načrtovanju in napovedovanju porabe, analizi povpraševanja in zahtev, analizi trga ponudbe ter pri razvoju in izboljšanju strategije kategorije.
Vodilni delavci pričakujejo, da bo imela umetna inteligenca generacije ogromen vpliv na poslovanje. Glede na anketo 2024 KPMG U.S. CEO Outlook Pulse Survey, jih 41 % načrtuje povečanje naložb v umetno inteligenco generacije v naslednjem letu, 95 % pa se jih že redno izobražuje in usposablja na področju umetne inteligence.
Druga področja, kjer lahko generacija umetne inteligence vpliva, vključujejo:
Razvoj zahtevka za X (RFX), pregled in povzetki odgovorov, razvoj in podpora strategije pogajanj, načrtovanje uvajanja
Identifikacija in analiza pogodbenih pogojev, povzetki pogodb, avtoring in urejanje
Ocene tveganja v dobavni verigi / dobaviteljih / uspešnost dobaviteljev, razvoj komunikacije z dobavitelji, sodelovanje z dobavitelji
Načrtovanje porabe, ustvarjanje vsebine za nabavo, vnos in servisiranje uporabniških zahtev, ustvarjanje naročil, podpora in vodenje, odkrivanje anomalij, identifikacija motenj naročil
Sodelovanje pri uvajanju dobaviteljev, zaznavanje neujemajočih se računov, sodelovanje med naročnikom in dobaviteljem za reševanje ujemanja računov.
Kvantno računalništvo (QC)
Čeprav je QC še vedno področje v razvoju, naj bi prineslo izjemno računalniško moč z izjemno hitrostjo. Predvideva se, da bo spremenilo način pridobivanja vpogledov iz ogromnih naborov podatkov in da bo zagotovilo celovito novo raven napovedne analitike.
Ko gre za dobavne verige, bo sposobnost QC za reševanje kompleksnih problemov optimizacije, napovedovanja in simulacije hitreje kot klasični računalnik vodilnim dala edinstven nadzor. QC bi lahko podprl logistiko z identifikacijo skoraj optimalnih poti za pošiljanje blaga v realnem času ali pa bi lahko izboljšal zasnovo omrežja z obdelavo velikega števila načrtov hkrati, da bi našel najhitrejšo in najbolj stroškovno učinkovito možnost.
QC bi moral voditi do bolj optimalnih odločitev, pa naj gre za iskanje novega izvornega materiala sredi nenačrtovane motnje ali preusmeritev poti zadnje milje v realnem času, da bi se izognili zamudam. Pomembno je, da bi lahko celoten vpliv hitrosti, širine in globine QC povečal odpornost dobavne verige, vodilni pa bi bili bolj obveščeni, agilni in odzivni na spremembe.
Druga ključna področja, kjer bi lahko QC imel pomemben vpliv, vključujejo:
Načrtovanje povpraševanja, napovedovanje in napovedovanje dopolnjevanja zalog, kar pomaga zmanjšati zaloge in minimizirati prekomerne zaloge
Večciljno reševanje problemov, povezanih s stroški, kakovostjo, hitrostjo dostave, zanesljivostjo in geopolitičnimi dejavniki
Obdelava podatkov proizvodne linije za razporejanje delovne sile, razpoložljivost strojev, dobavo materiala in povpraševanje strank
Kriptografske tehnike za varnost podatkov, preglednost in nespremenljivost
Energetsko učinkovita optimizacija poti, proizvodne metode in strategije nabave.
Ker vodje dobavnih verig sprejemajo inovativne tehnologije, kot sta generacija umetne inteligence in kontrola kakovosti, bo pametno uravnotežiti hitro uvajanje z odgovornim pristopom k izvedbi in uporabi. Osredotočenost na podatkovno etiko – na primer na vrste podatkov, iz katerih orodja črpajo, in na to, kako se ti podatki uporabljajo – je ključnega pomena, prav tako pa tudi razumevanje vseh novih tveganj – na primer tveganja, da umetna inteligenca naredi napake. Prav tako bo za rast in zaščito ugleda organizacije bistveno, da ostanejo korak pred regulativnimi zahtevami, usklajenimi z novimi tehnologijami.
Vpliv od začetka do konca
Poleg upoštevanja etike in tveganj bodo vodje dobavnih verig imeli koristi tudi od celostnega in ne taktičnega razmišljanja, da bi kar najbolje izkoristili nove tehnologije. Najboljši rezultati pridejo, ko je poslovna potreba izhodišče za naložbe v tehnologijo in se išče prava nova tehnologija, ki bo podpirala to potrebo, ne obratno.
Poleg tega boljši rezultati izhajajo iz uporabe novih tehnologij na ravni taksonomije procesov od začetka do konca in ne na ravni posamezne naloge ali dejavnosti. Na primer, mnogi vodje dobavnih verig so pripravljeni uporabljati generacijo umetne inteligence, vendar z generacijo umetne inteligence avtomatizirajo le nalogo nizke ravni. To lahko privede do koristnega rezultata, vendar je lahko majhen in nepomemben za splošno uspešnost dobavne verige, zaradi česar je donosnost naložbe slaba. Večji učinek je mogoče doseči z upoštevanjem celotne dobavne verige, ki zajema fizične, procesne in podatkovne operacije, ter kako bi generacija umetne inteligence lahko prinesla izboljšave na brezhiben in povezan način.
Naši strokovnjaki
