Как генеративный ИИ в цепочках поставок может создавать ценность

На всём протяжении цепочки поставок эта популярная технология расширяет возможности ИИ-задач и обещает более простой и удобный пользовательский опыт.

Кратко

• Примеры использования уже существуют, и совсем скоро успех или неудача на рынке могут зависеть от того, насколько хорошо у вас внедрены генеративные ИИ-инструменты и насколько качественны ваши данные.
• Компании определяют свои бизнес-потребности и усиливают их с помощью генеративных технологий — будь то планирование, закупки, производство или доставка.

Корпорации всё активнее внедряют технологии искусственного интеллекта (AI) в цепочки поставок для планирования спроса и закупок, а также изучают их применение в других областях — таких как стандартизация процессов и оптимизация последней мили доставки. Даже в относительно новой сфере отслеживания и измерения показателей устойчивого развития уровень внедрения ИИ уже достигает 62 %, согласно исследованию EY.

Однако в прошлом году в центре внимания оказалась новая эволюция искусственного интеллекта — генеративный ИИ (GenAI), популярность которому принес ChatGPT. Эта технология радикально изменила представление о возможностях ИИ.

Что такое GenAI в цепочке поставок?

Генеративный ИИ создаёт новый контент — числовые данные, изображения, текст, аудио или видео — на основе данных, на которых он обучен. Недавние технологические прорывы сделали его использование проще и понятнее, а получение ценности — быстрее. При этом сама технология не является новой. Уже около 40 % организаций в сфере цепочек поставок инвестируют в GenAI, сосредотачивая внимание на решениях для управления знаниями.¹

Закупки: автоматизация переговоров с поставщиками

Крупный розничный ритейлер из США и европейская контейнерная судоходная компания используют ботов на базе генеративного ИИ (GenAI) для ведения переговоров о стоимости и условиях закупок с поставщиками в более сжатые сроки.
Ранние результаты ритейлера уже показали сокращение затрат благодаря структурированию сложных тендерных процессов. Эта технология открывает возможности делать больше с меньшими ресурсами, и, по опросам, более 65 % поставщиков предпочли вести переговоры с ботом, а не с сотрудником компании. Зафиксированы даже случаи, когда компании применяли GenAI-инструменты, чтобы вести переговоры друг с другом.

Помимо переговоров, GenAI даёт возможность улучшать взаимоотношения с поставщиками и управление ими, предлагая рекомендации по следующим шагам. Эти инструменты полезны, например, для быстрого извлечения информации из объёмных контрактов и более качественной подготовки к переговорам о продлении соглашений.

Где ИИ создаёт ценность в закупках:

Производство: быстрее и эффективнее от разработки до эксплуатации

Генеративный ИИ (GenAI) в цепочках поставок открывает возможности для ускорения перехода от проектирования к коммерциализации, даже при работе с новыми материалами. Компании обучают модели на собственных наборах данных и используют ИИ для поиска способов повышения производительности и эффективности.

Предиктивное обслуживание — ещё одно направление, где GenAI помогает определять конкретные машины или производственные линии, которые с наибольшей вероятностью выйдут из строя в ближайшие часы или дни. Это позволяет повысить общую эффективность оборудования (OEE) — один из ключевых показателей производственного сектора.

Например, одна крупная промышленная компания в Европе объединилась с технологическим лидером, чтобы использовать GenAI для автоматизации производственных процессов и управления жизненным циклом продукции, что позволило сократить сроки разработки и повысить эффективность благодаря автоматизированным процедурам инспекции.

Где ИИ создаёт ценность в производстве:

Логистика: использование GenAI для оптимизации процессов

Одна из крупнейших логистических компаний США использует собственную ИИ-платформу для оптимизации маршрутов комплектования заказов на складах. Это позволило повысить производительность персонала примерно на 30 % и значительно сократить операционные издержки за счёт более эффективного использования пространства и оптимизации обращения с материалами.

Хотя применение ИИ в логистике не является новинкой, генеративный компонент добавляет новые возможности кастомизации — например, оптимизацию с учётом меньшего расхода топлива, приоритизацию определённых доставок или учёт множества других факторов через удобное приложение. Общение с кастомизированным инструментом помогло компании понять, насколько эффективно оптимизирована её торговая сеть, и даже дало конкретные рекомендации по улучшению.

Где ИИ создаёт ценность в логистике:

Начните уже сегодня

Хотя GenAI — мощный инструмент с определёнными ограничениями, он не является стратегией сам по себе. Сфокусируйтесь на бизнес-ценности и определите дорожную карту трансформации компании, опираясь на четыре шага:

1. Сфокусируйтесь на трансформации всей области деятельности.
   Определите ключевые сценарии с высоким потенциалом и представьте единый экосистемный подход, который будет усиливать традиционные бизнес-модели и открывать новые возможности.

2. Координируйте сотрудничество внутри организации.
   Обсудите последствия внедрения технологий и определите необходимые навыки во всех подразделениях, выходя за рамки чисто технических ролей.

3. Сохраняйте открытость и контролируйте риски.
   Реализуйте пилотные проекты и proof-of-concept инициативы, чтобы получать новые знания, достигать быстрых результатов и готовиться к масштабированию. При этом уделяйте особое внимание качеству данных и рискам «галлюцинаций» ИИ.

4. Опережайте изменения.
   Изучайте новые возможности. По мере роста внедрения компании будут тестировать и применять GenAI в новых областях своих цепочек поставок, включая устойчивые и ответственные цепочки поставок.

Авторы: Сумит Датта, партнёр по направлению «Цепочки поставок и операции» в Ernst & Young LLP, и Асаф Адлер, лидер по новым технологиям в цепочках поставок EY Americas.