Автоматизация меняет правила игры для выстраивания цепочек поставок

business technology digital transformation 620x414 - Автоматизация меняет правила игры для выстраивания цепочек поставок

В логистике поставок при всех возможностях современных технологий все еще много проблем и нередки нарушения сроков. Одной из ключевых проблем является фактор человеческого вмешательства.

Необязательно вся цепочка поставок должна быть полностью автоматизирована. В этой деятельности всегда будут участвовать люди. Однако для поддержания эффективной работы, определённую часть процессов необходимо автоматизировать. Такие технологии кардинально меняют правила игры.

Расширенная и контекстуальная автоматизация

Базовая автоматизация существует уже несколько столетий. Первые признаки автоматизации процессов начали появляться еще во времена ещё первой промышленной революции.

Но в наши дни активные решения должны уже выходить за рамки привычной рутины полу ручного вмешательства человека. Речь идёт не только о системах конвейеров и производственных линий, которые продвигают товары без участия человека. Или промышленных роботов, которые могут работать по повторяющемуся циклу для сборки, подбора, упаковки, а иногда даже реагирования на внештатные ситуации.

Сегодняшняя упорядоченная надёжная цепочка поставок требует контекстуальной автоматизации, основанной в основном на поступающих данных, но не постфактум, а в режиме реального времени. С помощью правильных инструментов — таких, как платформа машинного обучения — она может расширить возможности управления запасами, обработку заказов, административные функции сразу повсеместно, делать своевременные уведомлений об угрозе прерывания в цепочке поставок и многого другого.

Давайте рассмотрим один из сценариев. Представьте, что ни один бухгалтер или сотрудник отдела инвентаризации не управляет физической или цифровой электронной таблицей для отслеживания запасов. Вместо этого каждая единица инвентаря, от товаров до комплектующих и расходных материалов, сканируется в цифровую систему с помощью RFID-меток, когда поступает на склад. По мере того как эти товары вывозятся или отгружаются, бирки сканируются снова, сохраняя точный учёт товарных или сырьевых запасов. Когда количество становится критически малым, достигая определённого порога, система автоматически заказывает у поставщика ту позицию, которая нужна (причём система сама определяет ещё факторы расхода с привязкой к временному диапазону, так может играть роль фактор сезонности или повышенного спроса от внешних обстоятельств), и товар поступает на склад задолго до того, как может возникнуть дефицит, от чего произойдёт сбой в налаженной работе производства. Все такие процессы должны быть полностью автоматизированы, без каких-либо ручных взаимодействий.

Но если сделать ещё один шаг вперёд, то те же решения можно использовать для организации работы большого склада, определения местоположения товаров, отправки уведомлений всем заинтересованным сторонам и, да, даже для отслеживания этих товаров от их источника до вашего склада, вплоть до полок магазинов, продавцов или покупателей. Это полностью прозрачная система с непрерывным движением, полностью управляемая цифровыми и мощными решениями. И эти технологии никогда не устают, никогда не дремлют, никогда не теряют производительность или точность, пока они поддерживаются надлежащим образом.

Ещё существующие плюсы могут быть в том, что при наличии достаточного количества данных для технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, системы могут выявлять тенденции или закономерности, что позволяет им полностью прогнозировать предстоящие события. Такие события, как повышенный потребительский спрос на товары, крупный или незначительный дефицит, а также посторонние проблемы (например, огромный всплеск спроса из-за стихийного бедствия или аналогичного происшествия). При таком развитии автоматизации это будет означать, что участники такой цепочки поставок в целом лучше подготовлены даже к внезапным событиям, которые обычно не влияют на операции.

Вот несколько других способов, которыми контекстная автоматизация может улучшить цепочку поставок:

  • Технологии цифровых двойников для моделирования или понимания операций;
  • AI-моделирование для выявления бизнес-рисков и входящих событий;
  • Автоматизация бэк-офиса для выставления счетов, квитанций и сбора данных;
  • Поддержка клиентов с помощью роботизированной автоматизации процессов (RPA).

Конечно, специалисты продолжат разрабатывать ещё больше тенденций инновационных технологий для внедрения в автоматизацию логистики поставок по мере того, как эти технологии станут развиваться вместе со всей отраслью.

Цифровые решения и решения на основе искусственного интеллекта — это уже в каком-то роде фантастика, но и они не могут выполнять ту физическую работу, которую выполняют люди, — или могут? В сочетании с передовой робототехникой, также иногда называемой коллаборативными роботами или коботами, они могут автоматизировать физические и практические действия в цепочке поставок.

Некоторые примеры внедрений таких смарт-технологий включают комплектацию, хранение и сортировку запасов на складе. А также перемещение, транспортировку или обработку тяжёлых грузов и товаров, предоставление поддержки людям-работникам, например, сбор товаров, хранящихся высоко, или поиск предметов за считанные секунды на обширном объекте. Очистка разливов различных жидкостей, устранение беспорядка или опасностей, обеспечение контроля за температурой, влажностью и т.д., для надлежащего поддержания условий хранения различных товаров.

Современные роботизированные системы так много могут сделать, а многие бизнесмены практически не используют этих возможностей, теряя время и деньги. Это происходит потому, что мало кто понимает, как современные роботы намного более способны выполнять такие операции, что мы когда-либо наблюдали раньше. Более того – благодаря быстрому технологическому прогрессу эти разумные механизмы становятся умнее и совершеннее с каждым днём. От ферм до магазина, от дистрибьюторов до покупателей – передовые разработки робототехники помогают автоматизировать цепочку поставок новыми и инновационными способами. А с учётом того, что сегодня происходит так много событий, не последним последствием которых является нехватка рабочих рук, это долгожданное изменение должно подтолкнуть владельцев бизнеса задуматься о внедрении новых технологий в свои бизнес-процессы.

Автоматизация транспортной составляющей

Развитие автоматизированных транспортных средств ожидалось уже давно, но сейчас мы реально стали наблюдать на дорогах общего пользования автономный транспорт, в том числе те, которые участвуют в логистических процессах цепочки поставок. Нас давно уверяли, как футуристы, так и серьёзные учёные, что самоуправляемые транспортные средства – это недалёкое будущее, и они изменят мир. Этот процесс, определённо, не был той трансформацией, которая произошла в одночасье – потребовалось довольно много времени, чтобы человечеству добраться до этой точки в развитии. И все же, по прогнозам, рынок автономных транспортных средств вырастет с 1,6 миллиарда долларов в 2021 году до 11 миллиардов долларов к 2028 году. В числе развивающихся сегментов автономных транспортных средств будут грузовики, беспилотные летательные аппараты, легковые автомобили и многое другое.

Благодаря современным технологиям и огромным массивам данных, сама проблема управления этими транспортными потоками выходит далеко за рамки даже беспилотных транспортных средств. Логистические решения могут помочь определить оптимальные маршруты движения, сократить расходы на топливо и время в пути, а также значительно улучшить общую работу.

Возьмём, к примеру, предметы, которые должны храниться в холодильнике. При транспортировке этих грузов необходимо учитывать время в пути и возможные дорожные происшествия, такие как аварии, пробки и другие задержки. Любая ошибка может привести к порче или полной разморозке товара, особенно при ограниченном объёме поддержки холодильного хранения. Поломка транспортного средства может привести к тому, что весь рефрижератор, полный скоропортящихся продуктов, будет испорчен. Но при правильных логистических технологиях ближайший транспорт может подъехать и забрать эти товары до того, как они будут испорчены. Профилактические решения по техническому обслуживанию могут быть использованы для выявления механических или транспортных проблем до их появления, предотвращая сбои или отказы в целом.

Откуда берутся все данные?

Все разговоры об автоматизации цепочки поставок, основанной в базе своей, на данных, замалчивают один очень важный момент: откуда в первую очередь поступают важные для процесса данные и информация?

Ответ заключается в использовании интеллектуальных устройств IoT (Интернет вещей), стратегически установленных по всей цепочке. Они передают информацию, необходимую платформам искусственного интеллекта и машинного обучения для реагирования и принятия сиюминутных решений. Они также предоставляют информацию о решениях для логистики и отслеживания запасов, уведомлений и многого другого. Это определяет многие тенденции автоматизации цепочек поставок, которые мы наблюдаем.

Устройства Интернета вещей бывают самых разных форм, от небольших датчиков температуры, подключённых к Интернету, до более крупных технологий, таких как робототехника со встроенными датчиками движения, системами обнаружения объектов и приближения к ним. Даже грузовики в автопарке могут быть оснащены множеством устройств IoT, таких, как GPS-трекеры, датчики температуры и устройства управления холодильными камерами и так далее.

Тенденции на будущее

Всё, что уже происходит сейчас, и что мы наблюдаем в сегодняшней трансформации отрасли логистических процессов, окажет прямое влияние на будущее операций, а это означает, что нельзя исключать появления в скором будущем (возможно, что в течение следующего десятилетия, а может быть, и раньше) полностью автономных систем, обеспечивающих непрерывные цепочки поставок.

При наличии правильных технологий и стратегий люди могли бы эффективно смягчать последствия от возникающих проблем и сбоев. Не только посредством создания полностью эффективной системы, но и путём разработки новых мер реагирования / прогнозирования на события, которые могут произойти. Подготовка – это ключ к тому, чтобы платформы, управляемые искусственным интеллектом, развивались в нужном направлении. Развитие автоматизированных комплексов в логистике производственных процессов, несомненно, уже сейчас изменила правила игры, пройдя путь от продвинутой и контекстуальной автоматизации до возможностей автономной транспортировки и создания эффективного бэк-офиса, для управления всеми цепочками поставок.

Похожие записи

Чем вызвана популярность микрозаймов
Сегодня многие пользуются разными формами кредитов. С их помощью удовлетворяются жизненные потребности. Банки предоставляют такие финансовые продукты, как ипотека, потребительский...
Особенности и виды торгового оборудования, о существовании которого ты даже не представлял
POS (от англ. Point of Sale — точка продажи) — это оборудование, которое используют ритейлеры для продажи в своих сетях....
Покупательский цикл или почему продающие тексты не работают
Все мы слышали про какие-то особенные тексты, которые повышают продажи. А пишут их специально обученные маркетологи на полставки копирайтеры. Таких...
Управленческий учет — как использовать KPI для стратегических целей бизнеса
Управленческий учет — система для отладки того, что уже налажено и работает. С этим часто сталкивается очень крупный бизнес когда...
Резкий рост поисковых запросов на пиратские копии продуктов Microsoft
После остановки официальных продаж компанией Microsoft ОС Windows в России, количество запросов в Google по поиску пиратских продуктов выросло в...

Комментарии

Бесполезно писать спамные сообщения. Все комментарии проверяются;
Можно оставлять ссылки (через <a href), если они несут полезную информацию или дополняют статью;

Добавить комментарий