Wprowadzenie

W dzisiejszej, dynamicznie zmieniającej się gospodarce, technologia pełni kluczową rolę w zarządzaniu łańcuchem dostaw. Sztuczna inteligencja (AI) stanowi jeden z najnowszych i najpotężniejszych narzędzi do optymalizacji procesów i przepływów informacji w tym obszarze. Dzięki AI przedsiębiorstwa mogą nie tylko skuteczniej planować i przewidywać zapotrzebowanie, ale także elastycznie reagować na zmieniające się warunki rynkowe i oczekiwania klientów. Wprowadzenie AI do zarządzania łańcuchem dostaw, zarówno na poziomie operacyjnym, jak i strategicznym, staje się coraz bardziej powszechne i jest uznawane za jeden z priorytetowych kierunków innowacji.

Tło techniczne

Przemiany w przemyśle

Era Przemysłu 4.0 przyniosła znaczne zmiany w systemach produkcji dzięki automatyzacji, integracji systemów, Internetowi Rzeczy (IoT) i analityce danych. Teraz, gdy wchodzimy w fazę Industry 5.0 i Industry 6.0, kluczowy nacisk kładzie się na integrację technologii z ludzkim podejściem oraz zrównoważonym rozwojem. Oznacza to, że technologia nie tylko automatyzuje i optymalizuje, ale także współpracuje z ludźmi, wpływając na szerszy zakres operacji związanych z zarządzaniem łańcuchem dostaw (SCM – Supply Chain Management).

Co to jest SCM?

Zarządzanie łańcuchem dostaw jest procesem planowania, kontrolowania i realizacji przepływu towarów, informacji i zasobów finansowych, od punktu początkowego do konsumpcji końcowej. Kluczowe elementy to prognozowanie popytu, zarządzanie zapasami, logistyka oraz relacje z dostawcami i klientami. Dla utrzymania konkurencyjności na rynku, nowoczesne SCM musi być wydajne, elastyczne i przystosowane do szybkich zmian.

Integracja AI w SCM

Metodologia badania

W swoich badaniach akademicy korzystali z ram kierującego się przejrzystością raportowania badań przeglądowych (PRISMA) do zidentyfikowania aktualnych badań dotyczących zastosowania AI w zarządzaniu łańcuchem dostaw. Metodologia ta pozwala na rygorystyczne i kompleksowe podejście do przeszukania literatury, które ułatwia kompleksowe zrozumienie wpływu tej technologii.

Wyniki badania

Zwiększenie efektywności operacyjnej

Jednym z najważniejszych aspektów, w którym AI wnosi nową wartość do zarządzania łańcuchem dostaw, jest poprawa efektywności operacyjnej. Sztuczna inteligencja umożliwia bardziej precyzyjne prognozowanie popytu dzięki zaawansowanej analityce danych, co pozwala firmom lepiej planować produkcję i zakupy, minimalizując ryzyko nadprodukcji lub niedoborów. Zarządzanie zapasami jest również zoptymalizowane, gdzie AI wspiera podejmowanie decyzji dotyczących poziomu zapasów, pomagając zredukować koszty magazynowania i zwiększać płynność operacyjną.

Współpraca człowiek-AI

Industry 5.0 wprowadza idee współpracy człowieka z maszyną, w której AI nie zastępuje, lecz wspiera pracowników w podejmowaniu decyzji i wykonywaniu zadań. Dzięki personalizacji i większej elastyczności procesów biznesowych, AI tworzy środowisko sprzyjające współpracy między maszynami a ludźmi, umożliwiając włączenie ludzkiej intuicji i kreatywności w procesy produkcyjne i operacyjne.

Zrównoważony rozwój

AI odgrywa kluczową rolę w osiąganiu zrównoważonego rozwoju przez optymalizację wykorzystania zasobów oraz redukcję wpływu na środowisko. Technologia wspomaga wybór bardziej ekologicznych metod produkcji, optymalizuje trasy transportowe w celu redukcji emisji CO2 i minimalizuje odpady poprzez bardziej wydajną gospodarkę surowcami. Takie podejście nie tylko wpływa na redukcję kosztów, ale również wspiera przedsiębiorstwa w spełnianiu globalnych norm i wymagań dotyczących ochrony środowiska.

Wyzwania integracji AI

Mimo licznych korzyści, wprowadzenie AI do zarządzania łańcuchem dostaw wiąże się z wyzwaniami. Najważniejsze z nich to zagrożenia w zakresie cyberbezpieczeństwa oraz luki w umiejętnościach pracowników. Cyberbezpieczeństwo w systemach zintegrowanych z AI staje się kluczową kwestią, wymagającą zaawansowanych technologii ochrony danych i dostępu. Podobnie, aby maksymalnie wykorzystać potencjał AI, konieczne jest przekwalifikowanie i rozwijanie kompetencji zespołów, aby byli oni przygotowani do pracy z nowymi narzędziami i technologiami.

Wnioski

Zastosowanie sztucznej inteligencji w zarządzaniu łańcuchem dostaw przynosi znaczące korzyści w postaci zwiększonej efektywności operacyjnej, zrównoważonego rozwoju i możliwości współpracy człowieka z maszyną. Przemiany technologiczne od Industry 4.0 do 6.0 wskazują na przyszłość, w której AI będzie grało jeszcze większą rolę w SCM. Kluczowe jest jednak radzenie sobie z wyzwaniami, które niesie ze sobą ta transformacja. Zarówno akademicy, jak i praktycy, powinni skupić się na dalszym badaniu możliwości i rozwijaniu praktyk, które umożliwią efektywne i bezpieczne wprowadzenie tych technologii.

References

• PubMed – NCBI – Study on AI in SCM