هوش مصنوعی و زنجیره‌ تامین پایدار

این تکنولوژی قادر است با تقویت مسیریابی و تدارکات هوشمند، به تعیین کارآمدترین مسیرها و برنامه های حمل ونقل برای به حداقل رساندن مصرف سوخت، انتشار گازهای گلخانه ای و هزینه ها کمک کند. همچنین هوش مصنوعی شفافیت زنجیره تامین را افزایش می دهد. هوش مصنوعی و بلاک چین می توانند مواد و محصولات را از طریق زنجیره تامین ردیابی کرده و از یافتن تامین کننده های مواد خام که مطابق با اصول و مقررات عمل می کنند اطمینان حاصل کنند. مقاله پیش رو، نقش هوش مصنوعی را در ایجاد زنجیره تامین پایدار مورد بحث قرار خواهد داد.

به گزارش تین نیوز به نقل از ترابران، با توجه به اینکه هوش مصنوعی پیش بینی تقاضا را امکان پذیر می کند، با استفاده از مدل های گوناگون آن می توان حجم عظیمی از داده ها را برای پیش بینی دقیق تقاضای آینده برای محصولات و مواد، تجزیه و تحلیل و از این طریق به بهینه سازی منابع و کاهش ضایعات کمک کرد. این تکنولوژی قادر است با تقویت مسیریابی و تدارکات هوشمند، به تعیین کارآمدترین مسیرها و برنامه های حمل ونقل برای به حداقل رساندن مصرف سوخت، انتشار گازهای گلخانه ای و هزینه ها کمک کند.

همچنین هوش مصنوعی شفافیت زنجیره تامین را افزایش می دهد. هوش مصنوعی و بلاک چین می توانند مواد و محصولات را از طریق زنجیره تامین ردیابی کرده و از یافتن تامین کننده های مواد خام که مطابق با اصول و مقررات عمل می کنند اطمینان حاصل کنند. مقاله پیش رو، نقش هوش مصنوعی را در ایجاد زنجیره تامین پایدار مورد بحث قرار خواهد داد.

امروزه پایداری یا به عبارت دیگر نیروی محرک اقدامات سازگار با محیط زیست که به عنوان نگرانی اصلی در زنجیره تامین مطرح شده، به دلیل توجه به تاثیرات محیط زیستی حمل ونقل بسیار موردتوجه قرار گرفته است؛ تا آنجا که سازمان ها برای کاهش انتشار گازهای گلخانه ای، حفظ منابع و ترویج شیوه های کار منصفانه با فشار زیادی روبه رو شده اند که از آگاهی روبه رشد مصرف کننده، خواسته ها و تمایلات قانونمندانه برای کاهش تغییرات آب وهوایی ناشی می شود. در این میان، اگرچه کسب وکارهای مختلف برای ایجاد تعادل بین کارایی هزینه و عملیات سبز (زنجیره تامین پایدار) تلاش می کنند، اما پیچیدگی زنجیره تامین، این کار را دشوارتر کرده است.

سازمان ها می توانند از هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تامین خود به منظور ایجاد عملیات کارآمدتر و پایدارتر در آینده ازجمله خودکارسازی فرایندهای مختلف، ساده کردن عملیات و تقویت امنیت بهره برده و همچنین استفاده بهتر از مواد خام را برای شرکت های زنجیره تامین تضمین کنند. علاوه بر این، تحقیقات نشان می دهد که هوش مصنوعی می تواند به شرکت ها کمک کند تا به طور کارآمدتر و قابل اطمینان تری خود را با تغییرات ناگهانی سازگار کنند. در واقع، هدف از زنجیره تامین پایدار، اطمینان از کمترین میزان استفاده از کالا یا محصول از جمله استفاده از نفت است.

یادگیری ماشین و زنجیره تامین پایدار

ارزیابی پایداری زنجیره تامین به چند دلیل بسیار مهم است. اول، تاثیرات محیط زیستی را برجسته کرده و به شرکت ها اجازه می دهد تا زمینه های بهبود را شناسایی کرده و شیوه های سبزتر (پایدارتر) را اتخاذ کنند. دوم، کسب وکارها می توانند با ارائه راهکارهای سازگار با محیط زیست و ارائه خدمات به مصرف کنندگان آگاه از محیط زیست، شهرت خود را افزایش دهند. سوم، انطباق با مقررات برای اجتناب از جریمه ها و مجازات های احتمالی آسان تر است.

هوش مصنوعی و الگوریتم های یادگیری ماشین راه های عالی برای ارزیابی پایداری زنجیره تامین هستند. این فناوری های مدرن و مدل های ریاضی به شرکت ها اجازه می دهند تا بینش های مبتنی بر داده ها را تولید کرده و تمام جنبه های شبکه های زنجیره تامین از سیاست های محیط زیستی گرفته تا تغییر مسیر خطوط تامین را ساده سازی کنند.

یک مطالعه تحقیقاتی منتشر شده توسط کتابخانه دیجیتال IEEE XPLORE نشان می دهد که شرکت هایی که الگوریتم های شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و Decision Tree (درخت تصمیم) را طراحی و اجرا می کنند، می توانند پایداری زنجیره تامین خود را با شاخص هایی از جمله شاخص های اقتصادی، اجتماعی و محیط زیستی ارزیابی کنند.

طبق اطلاعات موجود در سایت Supply Chain Digital، هوش مصنوعی شرکت ها را قادر می سازد تا با هم کار کرده و پایداری شبکه های زنجیره تامین را افزایش دهند. این امکان به سازمان ها اجازه می دهد تا با یکدیگر همکاری کرده و داده های ارزشمند را به اشتراک گذاشته و تیم های خود را برای اتخاذ تصمیمات هماهنگ و آگاهانه تر هدایت کنند.

هوش مصنوعی مسیرهای زنجیره تامین را بهبود می دهد

بهینه سازی مسیرهای زنجیره تامین برای کسب وکارهایی که در چشم انداز رقابتی امروزی شکوفا می شوند، حیاتی است. شرکت ها می توانند هزینه های عملیاتی، مصرف سوخت و انتشار گازهای گلخانه ای را با ساده سازی حمل ونقل به میزان قابل توجهی کاهش دهند. علاوه بر این، مسیرهای کارآمد با تحویل سریع تر، باعث افزایش رضایت مشتریان شده و ایجاد تصویر مثبتی از برند سازمان را تضمین می کند. لجستیک بهینه همچنین منجر به پیش بینی پذیر بودن زمان های حمل ونقل، بهبود مدیریت موجودی و به حداقل رساندن موجودی های مازاد می شود.

بهینه سازی مسیرهای حمل ونقل، ریسک های موجود در زیرساخت های حمل ونقل و ازدحام ترافیک را کاهش می دهد. به گفته موسسه مکینزی، هوش مصنوعی با ارائه بینش صحیح نسبت به عملیات زنجیره تامین، می تواند به شرکت ها در تصمیم گیری آگاهانه بهینه سازی کمک کند. از آنجا که هوش مصنوعی می تواند حجم عظیمی از داده ها را تجزیه و تحلیل کند، سازمان ها را قادر می سازد روابط داده ها، الگوها و بینش ها را درک کرده و آنها را تبدیل به یک فرصت بالقوه برای مدیران و به خصوص مدیران زنجیره تامین کند.

بر اساس داده های شرکت خدمات حرفه ای اکسنچر (Accenture)، ادغام یک رویکرد سربه سر (end-to-end) روش قابل اعتمادی برای رسیدگی به فرصت ها و محدودیت های عملکردهای تجاری، از جمله خرید و فروش در صنعت زنجیره تامین است (در رویکرد سربه سر فرایندی وجود دارد که یک سیستم یا سرویس را از ابتدا تا انتها می برد و یک راه حل عملکردی کامل را ارائه می دهد). علاوه بر این، هنگامی که داده ها در هسته شبکه زنجیره تامین خود قرار می گیرند و الگوریتم های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مقیاس خود به کار گرفته می شوند، می توان یک شبکه زنجیره تامین سیستماتیک و متصل بدون مغایرت ایجاد کرد.

نقش هوش مصنوعی در کاهش گازهای گلخانه ای

انتشار کربن می تواند به طرق مختلف بر شبکه زنجیره تامین تاثیر منفی بگذارد. افزایش انتشار گازهای گلخانه ای باعث تغییرات آب وهوایی شدید شده و با آسیب رساندن به زیرساخت ها لجستیک را مختل می کند. با تشدید مقررات، شرکت هایی که دارای رد پای کربن (میزان کل انتشار گازهای گلخانه ای ایجاد شده توسط یک سازمان، رخداد، محصول یا شخص) بالا هستند، با افزایش نظارت، جریمه های احتمالی و آسیب به شهرت کسب وکارشان مواجه می شوند. همچنین ترجیحات مصرف کننده نیز به سمت گزینه های سازگار با محیط زیست تغییر کرده و همسویی با ارزش های آنها را ضروری می کند.

کسب وکارهایی که آلایندگی بالایی دارند برای سرمایه گذارانی که به دنبال شرکای مسئول محیط زیست هستند، جذابیت کمتری دارند. یک مطالعه در سال 2021 که توسط گروه مشاوره BCG منتشر شد، نشان می دهد که هوش مصنوعی با بینش عمیقی که درباره رد پای کربن شرکت ارائه می کند، می تواند به میزان قابل توجهی سطوح انتشار کربن را در زنجیره تامین کاهش دهد.

در عین حال، هوش مصنوعی می تواند داده هایی را در اختیار سازمان قرار دهد که می توان از آنها برای کاهش هزینه ها و تسریع تحول پایدار استفاده کرد. این مطالعه همچنین بیان می کند که استفاده از فناوری هوش مصنوعی می تواند انتشار گازهای گلخانه ای را بین 5 تا 10 درصد کاهش دهد.  طبق اطلاعات سایت ARS TECHNICA که به اخبار و موضوعات فناوری می پردازد، سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند آلودگی کربن را در سرتاسر زنجیره تامین ردیابی کرده و اطمینان حاصل کنند که شرکت ها اقدامات لازم را برای ارتقای پایداری و اجرای اصول ESG (محیط زیستی، اجتماعی و حاکمیت شرکتی) انجام می دهند. منظور از حاکمیت شرکتی مجموعه ای از قانون ها و فرایندهای سازمانی است که توسط آن یک سازمان مدیریت می شود تا همه افراد سود ببرند و به نوعی بازی را برد – برد کند، از جمله متعادل سازی منافع شرکای یک سازمان، مدیران، مشتریان، تامین کنندگان، سرمایه گذاران، دولت و جامعه. به طور کلی ESG، رویکردی برای ارزیابی میزان عملکرد یک سازمان در قبال اهداف اجتماعی است که فراتر از وظایف رسمی یک سازمان برای به حداکثر رساندن سود صورت می گیرد.

استفاده از هوش مصنوعی در زنجیره تامین بلادرنگ

استفاده از زنجیره تامین با استفاده از سیستم های تحلیل بلادرنگ (real-time) برای کسب وکارهایی با اهداف بزرگ ضروری است. با بینش خوب در کسب وکار، تصمیم گیری صاحبان کسب وکار چابک شده و این امکان را به آنها می دهد که با چشم انداز دائماً در حال تغییر کسب وکار تغییر کرده و با آن سازگار شوند.

در مرحله بعد، رضایت مشتری مطرح می شود. مشتریان چیزی کمتر از تحویل به موقع و تصمیمات سریع در دنیای پرشتاب امروزی انتظار ندارند. سازمان ها با داشتن اطلاعات بلادرنگ، می توانند اطمینان حاصل کنند که سفارش ها به سرعت به مقصد رسیده و هر گونه وقفه در زنجیره تامین را مدیریت می کنند. این به نوبه خود اعتماد و وفاداری را در بین مشتریان تقویت کرده و بهره وری سیستم تحویل را افزایش می دهد. در زنجیره تامین هایی که از سیستم های بلادرنگ استفاده می کنند، می توان فرایندها را بهینه کرده، ضایعات را به حداقل رسانده و فرصت های صرفه جویی در هزینه را شناسایی کرد.

با نظارت بر این زنجیره تامین می توان اختلالات احتمالی مانند گلوگاه های موجود در زنجیره تامین، تاخیر در حمل ونقل یا حتی پیامدهای ژئوپلیتیکی را شناسایی کرد. مطالعه ای که توسط گروه مشاوره BCG منتشر شده است نشان می دهد که هوش مصنوعی می تواند عملکرد زنجیره تامین با سیستم بلادرنگ را بهینه کند. زیرا می توان الگوریتم های هوش مصنوعی را آموزش داد تا به شرایط پیش بینی نشده واکنش نشان داده و از مجموعه داده ها برای تصمیم گیری بهتر استفاده کرد.

به گفته موسسه Deloitte، الگوریتم های یادگیری ماشین که بر روی حجم عظیمی از داده ها آموزش داده شده اند، می توانند ناهماهنگی و عدم تعادل موجود بین تقاضا و عرضه را در کوتاه مدت مدیریت کرده و پاسخ های خودکار را فراهم کنند. این امر به سازمان این امکان را می دهد که هزینه ها را به حداقل رسانده و خدمات را به حداکثر برساند. برای مثال، ابزار مبتنی بر هوش مصنوعی Copilot شرکت مایکروسافت با استفاده از هوش مصنوعی مولد (از طریق تولید متن، تصویر و…) با ارائه بینش های بلادرنگ به تیم های زنجیره تامین کمک می کند.

پیش بینی مشکلات محیط زیستی و حاکمیت شرکتی

ریسک های محیط زیستی و اجتماعی در زنجیره تامین، پیامدهای منفی بالقوه ناشی از عملیات تجاری، تاثیر بر محیط زیست، جوامع و افراد درگیر در تولید و توزیع کالا و خدمات را در بر می گیرد. این خطرات می تواند اثرات گسترده ای هم برای زمین و هم برای جامعه ایجاد کند. یک خطر محیط زیستی اولیه در زنجیره تامین، آلودگی است که به صورت آلودگی هوا، آلودگی آب وخاک ناشی از فرایندهای صنعتی یا حمل ونقل ظاهر می شود. انتشار گازهای گلخانه ای از کارخانه ها و وسایل نقلیه باعث تغییرات آب وهوایی شده و دفع نامناسب زباله به اکوسیستم و سلامت انسان آسیب می رساند.

پدیده روبه گسترش جنگل زدایی یک خطر محیط زیستی مهم دیگر است که شامل پاک سازی گسترده جنگل ها برای فعالیت های کشاورزی یا صنعتی است. این فرآیند منجر به تخریب زیستگاه، از بین رفتن تنوع زیستی و افزایش انتشار کربن می شود که همگی به تغییرات آب وهوایی و عدم تعادل اکوسیستم کمک می کنند.

خطرات اجتماعی در زنجیره تامین شامل نقض حقوق کار مانند کودک کار، کار اجباری و شرایط کاری بد است. باید دانست که در چنین شرایطی اغلب در کشورهای درحال توسعه از کارگران آسیب پذیر استثمار می شود و فقر و نابرابری اجتماعی را تداوم بخشیده و باعث مشکلات سلامت جسمی و روانی می شود.

جابه جایی جوامع محلی یکی دیگر از خطرات اجتماعی است و زمانی رخ می دهد که زمین و منابع برای اهداف صنعتی یا کشاورزی بدون پرداخت غرامت یا مشورت عادلانه تخصیص داده شوند. فراموش نکنیم که این جابه جایی ها می توانند منجر به ناآرامی اجتماعی، از دست دادن هویت فرهنگی و افزایش فقر شوند.

کسب وکارها باید این خطرات محیط زیستی و اجتماعی را در زنجیره های تامین خود شناخته و به آنها رسیدگی کنند و از اقدامات اخلاقی و پایدار اطمینان حاصل کرده و در عین حال تاثیر منفی آنها را بر کره زمین و جامعه به حداقل برسانند. در درازمدت، این استراتژی به نفع محیط زیست، جوامع و شرکت ها است، زیرا آنها برای اقدامات مسئولانه شهرت پیدا کرده و مصرف کنندگان آگاه از محیط زیست و اجتماعی را جذب می کنند.

می توان با استفاده از سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی و با تغییر روش هایی که مشکلات محیط زیستی، اجتماعی و حاکمیت شرکتی را برطرف می کنند، زنجیره تامین را ارتقا داد. مقاله ای که در سال 2022 توسط مجله فوربس منتشر شد، نشان می دهد که هوش مصنوعی می تواند به سازمان ها کمک کند تا با استفاده از مجموعه داده ها و اطلاعات سازمان یافته استخراج شده از حجم داده ها و از طریق الگوریتم های پیشرفته و مدل های پیش بینی، به اهداف خود مبنی بر غلبه بر مشکلات محیط زیستی، اجتماعی و حاکمیت شرکتی پیروز شد.

بر اساس داده های شرکت World Quant که در زمینه مدیریت دارایی ها فعالیت می کند، سیستم های هوش مصنوعی به سرمایه گذاران و مدیران ریسک که داده های محیط زیستی، اجتماعی و حاکمیت شرکتی را تجزیه و تحلیل می کنند، سود می رساند. هوش مصنوعی می تواند داده های بدون ساختار را جمع آوری کرده و آنها را به فرمت های ساختاریافته تبدیل کرده و کاهش ریسک ها و بهینه سازی عملیات را برای سرمایه گذاران و مدیران آسان تر کند.

یک مطالعه در سال 2022 نشان می دهد که شرکت ها می توانند از هوش مصنوعی استفاده کرده و با شناسایی و شناخت الگوها در داده های بزرگ، تصمیماتی که دارای ماهیت تکرارشونده هستند را بگیرند. این کاری است که انسان نمی تواند انجام دهد. با این حال، سازمان ها باید سیستم های یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی را با به کارگیری عملکردهای یکپارچه در جهت استفاده از ظرفیت و پتانسیل کامل در سازمان خود مستقر کنند.

ردیابی و شفافیت زنجیره تامین با استفاده از هوش مصنوعی

یک مطالعه منتشر شده توسط نشریه علمی MDPI در سال 2022 نشان می دهد که ردیابی و شفافیت زنجیره تامین از طریق کاربرد هوش مصنوعی به استفاده از فناوری هوش مصنوعی با نظارت ردیابی و ارائه دید نسبت به تولید، توزیع و منبع کالا و خدمات اشاره دارد. این ابزارهای پیشرفته شرکت ها را قادر می سازد تا زنجیره تامین خود را بهتر درک و کنترل کرده و از اقدامات مسئولانه و پایدار اطمینان حاصل کنند. قابلیت ردیابی در زنجیره تامین شامل ردیابی حرکت محصولات، مواد و اجزا در طول فرایند تولید از تامین مواد اولیه تا کالاهای نهایی است که به دست مصرف کنندگان می رسد. بر اساس بررسی مجله هاروارد بیزینس ریویو، سیستم های مجهز به هوش مصنوعی می توانند حجم وسیعی از داده ها را از منابع مختلف، مانند حسگرهای اینترنت اشیا و دستگاه های ردیابی GPS، جمع آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل کرده تا اطلاعات لحظه ای درباره مکان، وضعیت و کیفیت اقلام را ارائه کنند. از سوی دیگر در زنجیره تامین، موضوع شفافیت و دسترسی به اطلاعات به جنبه های محیط زیستی و اجتماعی زنجیره تامین نیز اشاره دارد.

ردیابی و شفافیت مبتنی بر هوش مصنوعی چندین مزیت را برای کسب وکارها ارائه می کند:

بهبود مدیریت ریسک: هوش مصنوعی می تواند به شناسایی ریسک های بالقوه محیط زیستی و اجتماعی در زنجیره تامین کمک کرده و شرکت ها را قادر سازد تا به طور فعال به این مسائل رسیدگی کرده و تاثیر آنها را کاهش دهند.

افزایش شهرت کسب وکار: نشان دادن شیوه های مسئولانه و اخلاقی از طریق شفافیت زنجیره تامین می تواند شهرت شرکت را افزایش داده و مصرف کنندگان و سرمایه گذاران را جذب کند.

انطباق با مقررات: قابلیت ردیابی مبتنی بر هوش مصنوعی پایبندی به استانداردها و مقررات صنعتی را تضمین کرده و احتمال جریمه، مجازات یا تحریم را کاهش می دهد.

افزایش کارایی: با ساده سازی جمع آوری و تحلیل داده ها، هوش مصنوعی می تواند ناکارآمدی ها را در زنجیره تامین شناسایی کرده و به شرکت ها اجازه دهد تا عملیات را بهینه کرده و هزینه ها را کاهش دهند.

تقویت روابط با تامین کننده: شفافیت مبتنی بر هوش مصنوعی، شفافیت اعتماد و همکاری بین کسب وکارها و تامین کنندگان آنها را تقویت کرده و صاحبان کسب وکار را به اتخاذ شیوه های اخلاقی و پایدار در سراسر زنجیره تامین تشویق می کند.