Tekoälyn selkeyttäminen toimitusketjun hallinnassa

Tässä artikkelissa kerrataan jo käyty yksityiskohtainen keskustelu Stephan Skovlundilta, joka on kumppanina Roimassa ja PERITO IBP:ssä. Keskustelu löytyy alunperin S&OP MasterClass -podcastin jaksosta “Tekoäly toimitusketjussa: muotisanoja pidemmälle.” Selvitämme tekoälyn todelliset vaikutukset ohittamalla yleisen sumavaiheen ja pääsemme näin tekoälyn hyötyjen ja käytännön sovellusten sisältöön toimitusketjun suunnittelussa.

Skovlundin tosielämän esimerkkien ja havaintojen kautta saamme sisäpiirin katsauksen tekoälyn aktiiviseen rooliin alalla, joka ulottuu älykkäämmästä toimitussuunnittelusta terävämpiin kysyntäennusteisiin.

Tekoälyn roolin ymmärtäminen toimitusketjujen suunnittelussa alkaa ymmärtämällä tekoälyteknologioiden kirjoa ja sitä, miten niitä sovelletaan nykypäivän toimitusketjujen monimutkaisuuteen. 

Yksinkertaisimmillaan tekoäly tarkoittaa sitä, että koneet saavat hoidettua tehtäviä, joita luulimme vain ihmisaivojen pystyvän hoitamaan. Olipa kyse laajojen tietokokonaisuuksien murskaamisesta ensi kuun kuumimpien tuotteiden ennustamiseksi tai varastotasoja koskevien luonnollisen kielen kyselyjen tulkitsemisesta, tekoäly on erinomainen datan nopeassa käsittelyssä ja sellaisten oivallusten tuottamisessa, joiden selvittämiseen ihmisellä yleensä kuluisi paljon kauemmin.

Toimitusketjun ammattilaisille tämä merkitsee esimerkiksi useita keskeisiä etuja:

Tehostettu kysynnän ennustaminen tekoälyllä

Koneoppimisalgoritmien sisällyttäminen kysynnän ennustamiseen merkitsee merkittävää muutosta perinteiseen analyysiin. Nämä tekoälymallit havaitsevat tiedoissa monimutkaisia malleja, jotka voivat jäädä huomaamatta manuaalisissa prosesseissa. 

Stephan Skovlund, jolla on laaja toimitusketju- ja tilastotausta, toteaa "Koneoppimismallit ovat erittäin hyviä ennustamisessa, koska ne työskentelevät numeroiden kanssa ja tunnistavat malleja, joita me emme yksinkertaisesti näe. Tekoälyalgoritmit voivat esimerkiksi analysoida kuvioita päivien, viikkojen ja kuukausien ajalta, kun taas perinteiset ennustemenetelmät rajoittuvat vain yhteen ajanjaksoon. Jos tuote osoittaa viikoittain tai kuukausittain toistuvia malleja, tekoäly on paljon tehokkaampi kuin perinteiset menetelmät."

Tekoälyn sukeltaminen erilaisiin datasetteihin mahdollistaa vivahteikkaan ymmärryksen markkinoiden kysynnästä. Nykypäivän epävakailla markkinoilla, joilla trendit ja kuluttajakäyttäytyminen muuttuvat nopeasti, tämä ennakointikyky ei ole vain hyödyllistä vaan välttämätöntä. Toimitusketjuilla on paineita pysyä mukana, ja tekoäly tarjoaa ketteryyttä, jota tarvitaan kehityksen kärjessä pysymiseen.

Lisäksi tekoälyn kyky integroida ja analysoida reaaliaikaista tietoa eri lähteistä, kuten myyntipisteiden tiedoista ja jopa sääennusteista, antaa yrityksille mahdollisuuden mukauttaa varastotasoja ennakoivasti. 

Skovlund toteaakin, "tekoäly ei vain ennusta, vaan se oppii ja mukautuu ja muuttaa reaalimaailman tiedot älykkäämmiksi ennusteiksi." Tämä tekoälyn dynaaminen luonne tekee siitä vankan kysynnän suunnittelun kulmakiven.

Tekoälyn rooli mukautuvassa kysynnän suunnittelussa

Tekoälyn mukautumiskyky kysynnän suunnittelussa on yksi sen tehokkaimmista ominaisuuksista. Se voi uudelleenkalibroida ennusteet erittäin nopeasti ottamalla huomioon erilaisia tekijöitä, kuten kausivaihtelut, myynninedistämiskampanjat ja sosiaalisen median trendit. 

"Tekoälyn ainutlaatuisuus toimitusketjun suunnittelussa on sen kyky mukautua nopeasti uuteen tietoon", Skovlund selittää.

Käsittelemällä näitä lukuisia signaaleja tekoäly voi auttaa yrityksiä pysymään askeleen edellä tarjonnan ja kuluttajakysynnän yhteensovittamisessa. Se varmistaa, että varastotasot on optimoitu kauden lisäksi myös odottamattomien kysyntäpiikkien tai -laskujen varalta.

"Tekoäly on tehokas, mutta se vaatii oikeanlaista dataa ja keskittymistä. Aloita kysymällä oikeita kysymyksiä ja asettamalla tekoälyjärjestelmällesi selkeät tavoitteet." 

Näin toimitusketjun ammattilaiset voivat hyödyntää tekoälyn koko potentiaalia kysynnän ennustamisen hiomisessa.

Tekoälyohjattu varaston optimointi

Varastonhallinnan osalta tekoäly tuo mukanaan kehittyneisyyden tason, joka muuttaa olennaisesti varastojen hallintaa. 

Analysoimalla aiempia myyntitietoja, nykyisiä markkinatrendejä ja ennakoivaa analytiikkaa tekoäly tukee tietoon perustuvaa päätöksentekoa varastoa koskevissa asioissa. 

"Tekoäly varastonhallinnassa on askel lähemmäs kristallipalloa, joka antaa tietoa tulevasta kysynnästä", sanoo Skovlund ja ehdottaa, että ennakoiva, tekoälyyn perustuva lähestymistapa varastonhallintaan voi estää sekä ylimääräisen varaston, joka voi sitoa pääomaa ja johtaa tuhlaukseen, että liian pienen varaston, joka voi johtaa menetettyihin myyntimahdollisuuksiin ja tyytymättömiin asiakkaisiin.

Tehokas varaston optimointi tarkoittaa, että tuotteita on saatavilla juuri silloin ja siellä, missä niitä tarvitaan, mikä lisää asiakastyytyväisyyttä ja -uskollisuutta - mikä on keskeinen kilpailuetu nykypäivän markkinoilla.

Tehokas tekoälylogistiikka ja vastuullisuus

Logistiikan alalla tekoälyn strateginen soveltaminen reittien optimointiin muuttaa tavaroiden jakelutapaa.

Tekoälyalgoritmit voivat kartoittaa tehokkaimmat reitit analysoimalla liikennemalleja, ajoneuvojen kapasiteettia ja toimitusaikatauluja. Näin varmistetaan oikea-aikaiset toimitukset ja maksimoidaan polttoainetehokkuus, mikä on yhä tärkeämpää, kun yritykset pyrkivät vastuullisempaan toimintaan.

"Tekoälyssä logistiikassa on kyllä kyse älykkäämmästä reittisuunnittelusta, mutta myös vastuullisuuden kokonaisuuden edistämisestä", Skovlund selittää.

"Kun optimoimme logistiikkaa tekoälyn avulla, säästämme kustannuksia ja pienennämme hiilijalanjälkeämme. Se on win-win skenaario."

Yritykset, jotka käyttävät tekoälyä logistiikassaan, voivat odottaa välittömiä operatiivisia hyötyjä ja pitkän aikavälin hyötyjä edistämällä vastuullisuustavoitteita, jotka ovat yhä tärkeämpi osa liiketoimintaa sekä kuluttajien että sidosryhmien keskuudessa.

Yritykset voivat alkaa hyödyntää tekoälyn voimaa toimitusketjun toiminnoissaan toteuttamalla nämä käytännön toimet. Teknologia on valmis ja kykenevä; avainasemassa on harkittu käyttöönotto ja jatkuva hallinta, jotta sen koko potentiaali voidaan hyödyntää.

Jos kuitenkin harkitset tekoälyn käyttöönottoa toimitusketjun suunnittelussa, Skovlund antaa neuvoja siitä, mistä aloittaa - konkreettisista ja yksinkertaisista ongelmista.

Kun keskustelu tekoälystä toimitusketjussa siirtyy "mitä jos" -vaiheesta "miten" -vaiheeseen, ammattilaiset eivät kysy ainoastaan, pitäisikö tekoälyä ottaa käyttöön – van he etsivät parasta tapaa aloittaa. 

Skovlundin kokemuksen mukaan paras lähtökohta on tarttua yksinkertaisiin parannuksiin ja aloittaa minimalistisella ajattelutavalla: 

1. Tunnista tekoälyn ilmeisimmät mahdollisuudet:

• Paikanna heikot kohdat: Etsi toimitusketjustanne osa-alueet, jotka ovat tietorasitteisia, vaativat paljon manuaalista ja toistuvaa työtä ja vaikuttavat merkittävästi tulokseen (ennusteet, varmuusvarastot, tietojen puhdistus, masterdatan optimointi... jne.).

• Arvioi tekoälyvalmiutesi: Arvioi datan laatu ja saatavuus sekä olemassa oleva tekninen infrastruktuuri ja osaaminen. 

2. Pilotoi ennen skaalautumista:

• Valitse kohdennettu käyttötarkoitus: Keskity yksittäiseen alueeseen, jonka vaikutus voi olla välitön. Tämä voi olla esimerkiksi kysynnän ennustaminen tai varastonhallinta. Valitse aluksi matalan riskin alat, joilla virheet eivät ole liiketoimintakriittisiä, tai kokeile virheitä "hiekkalaatikkoympäristössä".

• Määrittele ja mittaa menestystä: Aseta selkeät tavoitteet ja mittarit edistymisen ja menestyksen mittaamiseksi.

3. Aloita siitä, mitä sinulla on:

• Käytä saatavilla olevaa dataa: Kouluta alustavat tekoälymallisi olemassa olevilla tiedoilla ennen kuin katsot ulospäin. Ihmisillä on taipumus ajatella, että datan pitäisi tulla ulkoisista lähteistä. Usein omat transaktiodatasi riittävät kuitenkin hyvin alkuun.

• Puhdista data: Varmista, että data on puhdasta, jotta tekoälyn oivallusten tarkkuus paranee. 

4. Luo yhteistyöryhmiä:

• Kannusta tiimityöskentelyyn: Tuo IT-, toiminta- ja liiketoimintatiimit yhteen, jotta tekoälyhankkeet voidaan sovittaa yhteen yrityksen laajempien tavoitteiden kanssa. Tekoälyn käyttöönotto (ja sen tuloksiin luottaminen) edellyttää usein suurempaa muutosta yrityskulttuurissa kuin luulisi. Sidosryhmien mukaan ottaminen alusta alkaen kannattaa myöhemmin.

• Levitä tekoälytietoutta: Auta tiimiäsi ymmärtämään tekoälyn mahdollisuudet ja rajoitukset päätöksenteon parantamiseksi.

5. Laajenna onnistumisten pohjalta:

• Kasvata tekoälyn käyttöä vähitellen: Laajenna tekoälysovelluksia muille toimitusketjun osa-alueille kokeiluhankkeiden onnistumisen jälkeen ja sovella opittuja asioita.

• Jatka jalostamista: Muista, että tekoäly on iteratiivista; viritä mallejasi tuoreilla tiedoilla ja oivalluksilla.

Näiden vaiheiden noudattaminen voi auttaa sinua toimitusketjun ammattilaisena liittämään tekoälyn osaksi toimintaasi ja muuttamaan haasteet innovaatioksi ja tehostamaan toimintaa. 

Skovlundin mukaan tekoälyn käyttöönotto strategisella lähestymistavalla on olennaisen tärkeää - lähestymistavalla, jossa korostetaan strategista sopivuutta, tietojen eheyttä ja tiimityötä.

Tulevaisuutta ajatellen on selvää, että tekoäly ei ole vain ohimenevä villitys, vaan siitä tulee tulevaisuuden toimitusketjuinnovaatioiden selkäranka. Tekoälyn kehittyminen toimitusketjun suunnittelussa tuo mukanaan entistä suurempia edistysaskeleita ja mahdollisuuksia.

Skovlundin mukaan tekoälyn odotetaan pian laajentavan ennakointikyvyn rajoja ja yhdistävän yhä useammin verkottuneesta ympäristöstä saatavaa live-dataa. Tämä tarkoittaa toimitusketjuja, jotka reagoivat ja ennakoivat ja ovat valmiita puuttumaan häiriöihin ja markkinamuutoksiin vaikuttavalla tarkkuudella. 

Tekoälyn jatkuva kehitys mahdollistaa todennäköisesti syvemmän integraation kaikissa toimitusketjun osa-alueissa hankinnasta asiakaspalveluun, mikä luo yhtenäisen toiminnan, joka parantaa tehokkuutta ja minimoi hukkaa.

Toimitusketjun asiantuntijoille viesti on yksiselitteinen: tekoälyn käyttöönotossa ei ole kyse ajan hermolla pysymisestä, vaan mahdollisuuksista määritellä uudelleen toimintojen tehokkuus, tarkkuus ja joustavuus.

Jos haluat kuulla lisää tekoälyn mullistavasta roolista toimitusketjun suunnittelussa suoraan Stephan Skovlundilta, katso S&OP MasterClass podcastin jakso “Tekoäly toimitusketjussa: muotisanoja pidemmälle.”