تورم و قیمتهای نفت در بازار جهانی موضوعاتی هستند که به صورت گستردهای در روابط اقتصادی تأثیر میگذارند. افزایش تورم به معنای افزایش پیشبینیشده و مستدام قیمتها است که منجر به افزایش هزینهها و کاهش ارزش پول ملی میشود. همچنین، تغییرات در قیمتهای نفت تأثیر گستردهای بر اقتصادها، صنایع و حتی زندگی روزمره افراد دارد. از طرف دیگر، میزان تورم و قیمت نفت بر اساس عوامل گوناگونی نظیر عرضه و تقاضا، تحولات جهانی، و اتفاقات سیاسی تحت تأثیر قرار میگیرند. برای مدیریت بهتر این چالشها، کشورها و سازمانها میتوانند از سیاستهای مالی و پولی، برنامهریزی مستمر و هماهنگی جهانی استفاده کنند.
تنگناها در زنجیره تامین ممکن است به دلیل عوامل مختلفی ایجاد شوند:
1. **افزایش ناگهانی تقاضا:**
افزایش غیرمنتظره تقاضا میتواند باعث تنشها در زنجیره تامین شود. تولیدکنندگان و تامینکنندگان ممکن است برای پاسخ به این افزایش ناگهانی آمادگی کافی را نداشته باشند.
2. **کمبود نیروی کار:**
کمبود نیروی کار میتواند بر همه جنبههای زنجیره تأثیر بگذارد و برای شرکتهای لجستیکی چالشهایی ایجاد کند تا جریان کالاها را به صورت روان حفظ کنند.
3. **تعطیلی تاسیسات یا کارخانه:**
حتی تعطیلی یک تسهیلات میتواند تأثیر گستردهای در زنجیره تامین داشته باشد، زیرا جریان کالاها را قطع میکند.
4. **محصولات تقلبی:**
تقلب در زنجیره تامین مسئلهای جهانی است و میتواند منجر به سردرگمی و اختلال در جریان کالاها شود.
5. **تضادهای ژئوپلیتیک:**
تضادهای ژئوپلیتیک میتواند مسیرهای تجاری را تحت تأثیر قرار داده و زنجیره تامین را مختل کند.
6. **رویدادهای آب و هوایی شدید:**
حوادث آب و هوایی شدید مانند سیل، کولاک، زلزله و گردباد میتوانند جلوی جابجایی و حمل و نقل کالاها را بگیرند و تاخیرهای طولانیمدت ایجاد کنند.
اهمیت حذف تنگناهای زنجیره تامین
تنگناهای در زنجیره تامین ممکن است به شکل منفی بر درآمد شرکتها تأثیر بگذارد. در این شرایط، برندها قادر به کسب درآمد از محصولاتی که در انبار نگه داشتهاند نمیشوند، که این موضوع میتواند منجر به زیان مالی طولانیمدت شود. افت شهرت برند نیز یک آسیب دیگر است، زیرا مصرفکنندگان به تاخیر در حمل و نقل علاقه ندارند.
گاهی اوقات، شرکتها بعد از حل مشکلات زنجیره تامین، فرصتی برای جابجایی کالاهای خود ندارند. محصولاتی که قابل فساد هستند، مانند گلها، لوازم آرایشی، لبنیات، گیاهان، و گوشت، ممکن است به سرعت آسیب ببینند یا از بین بروند.
حتی افرادی که در فرآیند لجستیک شرکت ندارند، اثرات مالی منفی را تجربه میکنند. به عبارت دیگر، تحقیقات نشان میدهد که تنگناهای زنجیره تامین باعث ایجاد بخش بزرگی از تورم در ایالات متحده از سال ۲۰۲۱ تا ۲۰۲۲ شده است و همه این هزینهها به عهده همه افراد میافتد.
چگونه استفاده از هوش مصنوعی در زنجیره تامین تنگناها را ساده می کند
شرکتهایی که از هوش مصنوعی در زنجیره تامین استفاده میکنند، میتوانند به صورت چشمگیری فرآیندهای لجستیکی خود را بهبود بخشند و بینشهای مبتنی بر دادهها به دست آورند. برخی از راهکارها و مزایای استفاده از هوش مصنوعی در زنجیره تامین عبارتند از:
1. **تجزیه و تحلیل پیشبینی:** مدلهای یادگیری ماشینی از دادههای تاریخی و فعلی برای پیشبینی گلوگاههای زنجیره تامین استفاده میکنند. این امکان را میدهد تا شرکتها بهتر از پیش از اتفاق افتادن این مشکلات جلوگیری کنند.
2. **پیشبینی تقاضا:** مدلهای یادگیری ماشینی میتوانند تقاضا را در اثر تغییرات مصرفکننده، روند بازار و ژئوپلیتیک پیشبینی کنند، که به تولیدکنندگان و توزیعکنندگان کمک میکند تا بهتر برنامهریزی کنند.
3. **کنترل کیفیت:** هوش مصنوعی میتواند بین کالاهای اصلی و تقلبی تمایز قائل شود و از اختلال در زنجیره تامین جلوگیری کند. این تکنولوژی میتواند فرآیندهای کنترل کیفیت را بهبود بخشد.
4. **افزایش هماهنگی:** تکنولوژی هوش مصنوعی میتواند دید زنجیره تامین را افزایش داده و به هماهنگ شدن تامینکنندگان، توزیعکنندگان و تولیدکنندگان کمک کند.
5. **تحویل خودمختار:** وسایل نقلیه خودران مجهز به هوش مصنوعی میتوانند تحویل را بهبود بخشند و هزینههای لجستیکی را کاهش دهند.
6. **تنظیمات زمان واقعی:** استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تامین، شرکتها را قادر به واکنش به تغییرات بازار و تقاضا در زمان واقعی میسازد.
7. **بهینهسازی مسیر:** هوش مصنوعی میتواند برنامههای اضطراری و راهحلهایی برای اختلالات زمانی طراحی کند و مسیرهای جایگزین یا تامینکنندگان را پیشنهاد دهد.
چرا هوش مصنوعی برای رفع مشکلات زنجیره تامین بسیار مهم است؟
برای سالها، بسیاری از سازمانهای لجستیکی برنامهریزی کردهاند تا به نوعی دیجیتالی شوند. در واقع، 23 درصد از مدیران انبار قصد داشتند که در سال 2019 از فناوریهای اتوماسیون استفاده کنند. در حالی که هوش مصنوعی هنوز یک فناوری نوظهور است، دقیقاً با آنچه که آنها به دنبال آن بودند همسو میشود.
این یکی از معدود فناوریها است که میتواند حجم عظیمی از دادههای تولید شده توسط فرآیند لجستیک را مدیریت کند. هوش مصنوعی میتواند اطلاعات صدها منبع را جمعآوری، پردازش و تجزیه و تحلیل کند، بدون اینکه تحت تأثیر قرار گیرد.
سرعت چیز دیگری است که هوش مصنوعی را از فناوریهای مشابه متمایز میکند – تعداد کمی از گزینههای جایگزین میتوانند با سرعتی که انجام میدهد پردازش، تجزیه و تحلیل و خروجی دهند. میتواند میلیون ها احتمال را در چند ثانیه در نظر بگیرد و به تعاملات در زمان واقعی پاسخ دهد.
مزیت اصلی هوش مصنوعی نسبت به سایر فناوریها، توانایی آن در خودکارسازی وظایف و عمل مستقل است. میتواند به طور مستقل در تمام ساعات شبانه روز کار کند و به ندرت به مداخله انسانی نیاز دارد که در زمان کمبود نیروی کار ایدهآل است.
این فناوری همچنین مقرون به صرفه است. بر اساس یک مطالعه، 63 درصد از کسب و کارهای لجستیکی که از هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تامین استفاده میکنند، درآمد بیشتری کسب کردهاند. علاوه بر این، 61 درصد گزارش کردند که هزینههای عملیاتی کمتری داشتند.
در حالی که بسیاری از فناوریها میتوانند وظایف را خودکار کنند، دادهها را به سرعت پردازش کنند یا به طور مستقل کار کنند، تعداد کمی از آنها میتوانند همه کارها را همزمان انجام دهند. به همین دلیل است که هوش مصنوعی یک راه حل امیدوارکننده برای اختلالات و تاخیر در زنجیره تامین است.
نمونه هایی از هوش مصنوعی در زنجیره تامین
سیستمهای نظارتی مجهز به هوش مصنوعی و اسکنرهای بارکد میتوانند از ایرادات و تقلبات محصول از طریق کانالهای لجستیکی جلوگیری کنند. معمولاً برای ردیابی موجودی، روی تسمه نقاله یا نزدیک آن قرار میگیرند.
شرکتهای لجستیک میتوانند هوش مصنوعی را با سایر فناوریهای زنجیره تامین ادغام کنند. به عنوان مثال، آنها میتوانند از یک مدل یادگیری ماشینی برای تامین انرژی حسگرهای بستهبندی اینترنت اشیا (IoT) استفاده کنند. به این ترتیب، آنها میتوانند دادههای محصول خود را برای ردیابی محمولهها تجزیه و تحلیل کنند.
هوش مصنوعی اداری وظایف ثبت سوابق داخلی، مدیریت، پردازش اسناد و به اشتراک گذاری اطلاعات را انجام میدهد. برای مثال، میتواند فاکتورها را پردازش کند، محمولهها را سفارش دهد، قراردادهای تامینکننده را تمدید کند، درخواستهای پیشنهادی ارسال کند و کارگران را برنامهریزی کند.
یکی از کاربردهای نوظهور هوش مصنوعی در زنجیره تامین، وسایل نقلیه خودران است. کامیونهای حمل و نقل خودران و پهپادها میتوانند از یادگیری ماشینی برای واکنش به محیط خود در زمان واقعی استفاده کنند. در حالی که خودروهای خودران چند سال از توسعه باقی مانده اند، شواهدی از مفهوم وجود دارد.
آینده هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تامین
از آنجایی که هوش مصنوعی هنوز نسبتاً جدید است، نرخ نفوذ آن احتمالاً برای چند سال پایین خواهد ماند. در حالی که 73 درصد از شرکتهای لجستیک نسبت به فناوریهای نوظهور خوشبین هستند، 50 درصد برنامهریزی میکنند تا اجرای آن را تا زمانی که ریسک کمتری نداشته باشد به تعویق بیاندازند. به نظر میرسد بسیاری منتظر خواهند ماند تا موارد استفاده ایدهآل، شکافهای بالقوه و بهترین شیوهها روشنتر شوند.
در حالی که بسیاری از افراد در این بخش تا حدودی در پذیرش هوش مصنوعی مردد هستند، شاخصها نشان میدهند که به سرعت رشد خواهند کرد تا آن را بپذیرند. اگرچه تنها 11 درصد از مدیران تدارکات احساس میکردند که هوش مصنوعی در سال 2022 حیاتی است، اما تخمین زده میشود که 38 درصد از آنها تا سال 2025 بر این باورند که ضروری است. این صنعت ممکن است تغییر قابل توجهی را تجربه کند زیرا کسب و کارهای بیشتری از هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تامین استفاده میکنند.