Optymalizacja łańcucha dostaw z wykorzystaniem AI i Amazon Bedrock

W trakcie pracy zawodowej oraz nabywania doświadczenia podczas różnorodnych projektów, badacze danych – Data Scientyści – mają możliwość testowania różnych narzędzi, które przynoszą inne efekty w zależności od okoliczności.
To między innymi z tej przyczyny w naszych projektach staramy się rozważyć zastosowanie różnych rozwiązań i wybrać te najbardziej dopasowane do potrzeb danej organizacji.
Branża handlu i dystrybucji, a w szczególności zarządzanie łańcuchem dostaw, to obszary, w których nowoczesne, innowacyjne podejście zapewnia najbardziej widoczne rezultaty.

Sztuczna inteligencja (AI) w tym generatywna AI (GenAI) stają się kluczowymi narzędziami w automatyzacji i optymalizacji procesów zarządzania łańcuchem dostaw. Dzięki możliwości analizy ogromnych zbiorów danych, przewidywania trendów oraz podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym, AI może znacząco zwiększyć efektywność operacyjną, redukując koszty i minimalizując ryzyko zakłóceń tych procesów. Generatywna AI, poprzez tworzenie nowych scenariuszy i optymalnych rozwiązań, pozwala firmom na lepsze planowanie, zarządzanie zapasami i dostosowanie się do dynamicznie zmieniających się warunków rynkowych.

AWS oferuje usługę AWS Supply Chain, która może być wykorzystana do optymalizacji procesów logistycznych, a w połączeniu z rozwiązaniami SAS Intelligent Planning również automatyzacji planowania. Umożliwia to firmom zwiększenie wydajności i obniżenie kosztów łańcucha dostaw. Dodatkowo dzięki Amazon Bedrock środowisko do analiz logistycznych może korzystać z modeli GenAI. Amazon Bedrock umożliwia łatwe wdrażanie i uruchamianie modeli sztucznej inteligencji (AI) od wiodących dostawców. Dzięki temu, firmy mogą szybko integrować gotowe modele GenAI bez potrzeby zaawansowanego kodowania, co pozwala automatyzować i tworzyć spersonalizowane rozwiązania.

Oto przykłady zastosowania jak można wykorzystać usługi AWS takie jak AWS Supply Chain, Amazon SageMaker i SAS Intelligent Planning do automatyzacji i optymalizacji łańcucha dostaw:

• Prognozowanie popytu i zapasów

Modele AI mogą analizować dane historyczne i identyfikować wzorce sezonowe oraz zmiany w popycie. To pomaga w lepszym planowaniu zapasów, minimalizowaniu nadmiernych zapasów lub braków. Dodatkowo AI pomaga integrować dane z różnych źródeł niestrukturalnych, takich jak informacje rynkowe, wydarzenia społeczno-gospodarcze, aby dokładniej przewidywać przyszły popyt.

• Optymalizacja zarządzania magazynem

AI może monitorować poziomy zapasów w czasie rzeczywistym i automatycznie składać zamówienia na produkty, gdy poziom zapasów spada poniżej określonego progu. Algorytmy mogą optymalizować rozmieszczenie produktów w magazynie, co skraca czas kompletacji zamówień i poprawia efektywność operacyjną.

• Zarządzaniem logistyką i transportem

AI może analizować dane dotyczące ruchu drogowego, pogody i innych czynników, aby optymalizować trasy dostaw i zmniejszać koszty transportu. Zaawansowane modele mogą monitorować przesyłki w czasie rzeczywistym, przewidywać potencjalne opóźnienia i proaktywnie proponować alternatywne rozwiązania.

• Automatyzacja obsługi klienta

Chatboty AI mogą wspierać obsługę klientów w zakresie śledzenia zamówień, rozwiązywania problemów lub udzielania informacji o produktach. Co więcej modele AI LLM mogą analizować ogromne ilości danych pochodzących z opinii klientów, pomagając firmom szybko reagować na problemy i dostosowywać ofertę do potrzeb rynku.

• Zarządzanie ryzykiem

AI może w czasie rzeczywistym pomagać identyfikować potencjalne zagrożenia w łańcuchu dostaw, takie jak opóźnienia produkcyjne, problemy z dostawcami czy zmiany regulacji prawnych. Ponadto AI może oceniać wpływ zdarzeń globalnych na łańcuch dostaw i proponować odpowiednie środki zaradcze.

• Wspomaganie negocjacji i zarządzanie dostawcami

Modele AI można wykorzystać aby porównywać oferty różnych dostawców, biorąc pod uwagę takie czynniki jak cena, jakość, czas dostawy i ryzyko, co ułatwia podejmowanie decyzji zakupowych. Dzięki AI można automatyzować procesy przetargowe, analizując oferty oraz zawarte w nich zapisy i rekomendując najlepszych dostawców na podstawie zdefiniowanych kryteriów.

• Usprawnienie procesów produkcyjnych

Modele AI mogą monitorować stan maszyn w czasie rzeczywistym i przewidywać awarie, co pozwala na planowanie konserwacji i unikanie przestojów w produkcji. Ponadto mogą one analizować procesy produkcyjne, identyfikując obszary, które można poprawić, aby zwiększyć wydajność i zmniejszyć odpady.

Algomine posiada duże doświadczenie we wdrażaniu systemów wspomagających różne obszary procesu supply chain. Jeśli jesteś zainteresowany wykorzystaniem ML/AI w łańcuchu dostaw skontaktuj się z nami.

Autor: Cezary Głowiński, Algomine

Post powstał przy współpracy z Magdaleną Rempuszewską z AWS.

Interesujące artykuły:

AWS Supply Chain: https://aws.amazon.com/aws-supply-chain/
AWS Sage Maker: https://aws.amazon.com/sagemaker/
SAS Workbench w chmurze AWS: https://aws.amazon.com/marketplace/pp/prodview-oyybm2xk34dos