W połączeniu ze sztuczną inteligencją (AI), duże zbiory danych są niezbędnym narzędziem pracy dla rozwoju zielonego łańcucha dostaw na dużą skalę. Celem jest osiągnięcie neutralności węglowej w łańcuchu dostaw, bez uszczerbku dla wydajności.
Według badania przeprowadzonego przez Capgemini w sierpniu 2020 r., 85% firm uważa, że możliwe jest połączenie optymalizacji kosztów z ochroną środowiska. Jest to strategiczny priorytet, odpowiadający na rzeczywiste zapotrzebowanie ze strony klientów. Według tego samego badania, 79% konsumentów bierze obecnie pod uwagę wpływ swoich zakupów na środowisko.
Struktura dużych zbiorów danych i AI w zielonym łańcuchu dostaw
Transformacja ekologiczna i cyfrowa są ze sobą ściśle powiązane i realizująte same cele operacyjne.
W jaki sposób technologia służy środowisku?
Technologie cyfrowe mogą zwiększyć odporność i wydajność łańcuchadostaw, jednocześnie zmniejszając jego ślad węglowy. Systemy danych w czasie rzeczywistym oszczędzają paliwo i energię, ograniczają odpady oraz zwiększają wydajność
Według cytowanego badania, prawie 80% firm planuje zainwestować w technologie cyfrowe, aby przyspieszyć transformację ekologiczną, na przykład poprzez przejście na zautomatyzowany Magazyn 4.0. Zapatrują się one na tę potencjalną inwestycję w następujący sposób:
- Dla 59% z nich systemy gromadzenia i analizy danych dostarczają cennych wskaźników do zarządzania i kontrolowania kwestiami środowiskowymi (zużycie energii, paliwa i wody, a także emisja CO2).
- 50% uważa również, że postęp technologiczny poprawia dokładność tych wskaźników.
Sztuczna inteligencja na drodze ku zmniejszeniu kosztów środowiskowych transportu drogowego
Duże zbiory danych i sztuczna inteligencja dostarczają konkretne rozwiązania dla transportu drogowego. Gromadzenie danych w czasie rzeczywistym dostarcza wielu informacji na temat sposobu jazdy kierowców, a tym samym zużycia paliwa. Dzięki analizie danych możliwe jest edukowanie kierowców w zakresie bardziej energooszczędnej jazdy, a tym samym zmniejszenie emisji CO2.
Korzyści z wykorzystania Big Data i AI w transporcie:
- Niższe koszty transportu;
- Zmniejszony wpływ łańcucha dostaw na środowisko;
- Ostrożniejsza jazda kierowców.
Duże zbiory danych skracają również czas dostawy poprzez optymalizację tras i tankowania. Analiza ruchu w czasie rzeczywistym pozwala wybrać najbardziej efektywną trasę i zmniejszyć liczbę przejazdów. Szacuje się, że narzędzia te skracają dystans podróży o 16% i zwiększają punktualność dostaw do średnio 98%. To krok naprzód zarówno pod względem CSR, jak i zadowolenia klientów.
Kiedy sztuczna inteligencja i łańcuch dostaw oznaczają przewidywalność
Inną wielką zaletą dużych zbiorów danych, w połączeniu z oprogramowaniem opartym na sztucznej inteligencji (AI) i przetwarzaniem przez algorytmy uczące się (Deep Learning), są zdolności analityczne. Firmy przechodzą zatem od modelu analizy opartego na wynikach z przeszłości do modelu, który może informować o potencjalnych przyszłych wydarzeniach. Ta dostosowana do wymagań logistycznych funkcja predykcyjna zapewnia łańcuchowi dostaw skuteczne rozwiązania, zarówno pod względem operacyjnym, jak i środowiskowym.
Takiego wyboru dokonał na przykład port w Antwerpii, tworząc model 3D portu o nazwie APICA (Antwerp Port Information and Control Assistant). Modelowanie jest możliwe dzięki przetwarzaniu danych w czasie rzeczywistym, które syntetyzują całą aktywność portu. Uwzględnia on następujące dane:
- Przepływ towarów;
- Warunki pogodowe;
- Jakość powietrza;
- Przypływy;
- Dostępność personelu;
- Ruchy mostów i śluz.
Wszystkie te dane są przesyłane przez czujniki IoT (Internet of Things), kamery i drony. Daje to zarządzającym portami kompleksowy wgląd w aktywność w czasie rzeczywistym, co umożliwia im przewidywanie nietypowych sytuacji. Umożliwia to na przykład przewidywanie toksyczności emisji ze statków w różnych okolicznościach i podejmowanie odpowiednich działań naprawczych.
Przewidywalność zapewniana przez dane i sztuczną inteligencję w łańcuchu dostaw jest również rozwiązaniem pozwalającym radykalnie zmniejszyć ilość odpadów, zwłaszcza w transporcie świeżych produktów. Szacuje się, że możliwość dostosowania zapasów i ładunków z wyprzedzeniem tak ściśle, jak to możliwe, może zmniejszyć liczbę ciężarówek na drogach o 15–20%. Jakość prognoz wzrasta o 10–15% dzięki sztucznej inteligencji.
Duże zbiory danych i sztuczna inteligencja przekształcają łańcuch dostaw
Aby móc zmniejszyć swój wpływ na środowisko, zoptymalizować interakcje i reagować na zakłócenia w czasie rzeczywistym, firmy muszą mieć pełną kontrolę nad swoim łańcuchem dostaw.
Po co zbierać dane w całym cyklu życia produktu?
Firmy potrzebują bardziej kompleksowego spojrzenia na stosowane materiały, komponenty i składniki, opakowania, zaopatrzenie, procesy produkcyjne i zużycie energii. Ten kompleksowy obraz ich działalności zapewnia im niezbędne zasoby do wprowadzenia głębokich zmian w łańcuchu dostaw w branży.
Firmy muszą również budować inteligentne sieci, które obejmują różnych graczy na ich rynku, począwszy od klientów. Zapewnia im to dostęp do danych dotyczących dystrybucji i recyklingu ich produktów. Modele sztucznej inteligencji zaprojektowane dla łańcucha dostaw i uczenia maszynowego (ML) są niezbędne do wykorzystania tych danych.
W kierunku przejrzystości łańcucha dostaw i lepszego zrozumienia związanych z nim wyzwań
Ustanowienie skutecznego procesu komputerowego monitorowania i śledzenia wymaga stworzenia sieci firm, które dzielą się informacjami. Aby w pełni zrozumieć wyzwania związane z ograniczeniem wpływu produkcji na środowisko, firma musi stworzyć powiązania ze swoimi bezpośrednimi i pośrednimi dostawcami. Sieć ta może również obejmować źródła takie jak satelity do monitorowania wylesiania, eksploatacji wody, rolnictwa i górnictwa.
Technologie takie jak Blockchain, 5G i czujniki na paletach również pomagają zapewnić bezpieczną łączność w czasie rzeczywistym. Narzędzia te zapewniają również widoczność łańcuchów holdingowych i interakcji sieciowych. Gromadzenie i zarządzanie wszystkimi tymi informacjami wymaga skalowalnego jeziora danych i integracji wielu źródeł danych.
Sztuczna inteligencja w łańcuchu dostaw i w magazynie
Wejście magazynów w erę 4.0 dzięki technologii. Optymalizacja zarządzania magazynem jutra dzięki połączeniu automatyzacji, sztucznej inteligencji i przetwarzania dużych zbiorów danych. Te postępy technologiczne umożliwiają działanie na rzecz transformacji ekologicznej poprzez usprawnienie wszystkich procesów magazynowych. Optymalizacja magazynów pozwala wprowadzać zmiany w zarządzaniu zespołami z korzyścią dla organizacji usług i zarządzania.
Pobierz naszą białą księgę „Transformacja magazynu i jego funkcjonowania”, aby lepiej zrozumieć nowe ludzkie wyzwania w tym sektorze.