Использование ИИ в цепочках поставок

Резкое нарастание информационных потоков, вариабельность спроса, Е2Е охват цепочек поставок, потребность в оперативном сценарном моделировании и анализе, необходимость разработки точных предсказательных моделей и другие вызовы требуют интеграции ИИ в структуру цепочек поставок

Ключевой особенностью перехода к мультиагентной экосистеме за счет внедрения ИИ является изменение роли человека в управлении цепочкой поставок

Человек-исполнитель

Каждая информационная система (ERP, WMS, MES) и команда работают в собственном мире

Человек выступает связующим звеном между системами: запускает процессы, переносит данные, интерпретирует отчеты и принимает решения на основе исторических данных с большой задержкой

Человек-стратег

Бесшовная мультиагентная экосистема создана на базе единого информационного пространства

Гибридная модель управления построена на иерархии, специализированные ИИ‑агенты автономно управляют своими областями, постоянно общаясь друг с другом через центрального агента‑администратора, управляемого человеком

На какие вопросы отвечает внедрение ИИ?

Как принимать взвешенные решения на основе данных и ML‑моделей?
Как повысить точность прогнозов и снизить риски?
Как найти оптимальное решение по вопросам УЦП в условиях высокой волатильности спроса?
Как обеспечить персонализацию предложений клиентам/контрагентам?
Как использовать новые технологии GenAl для ускорения процессов УЦП?

Подход AXENIX

Для комплексного внедрения ИИ в функцию УЦП мы рекомендуем начать с разработки ИИ стратегии

Направления применения AI

Выбор направлений и технологий
AI для внедрения, определение
перечня приоритетных инициатив

Данные и технологии

Анализ текущего состояния
данных и готовности для AI
инструментов, разработка целевой
архитектуры Data&AI платформы
и оценка стоимости реализации

Операционная модель

Анализ готовности текущей
операционной модели для работы
с AI, разработка целевой
организационной модели
и построение
дорожной карты перехода
на целевую операционную модель
с AI функцией

Этапы внедрения ИИ в цепях поставок

Пилотирование ИИ

Аудит текущих процессов и данных, выявление «узких мест» в качестве, полноте и доступности данных
Консолидация данных из всех источников в одном месте
Запуск пилотных ИИ‑проектов
Построение базовых ML‑моделей для отдельных процессов
Обучение команды работе с новыми инструментами

«Активное» внедрение ИИ

Масштабирование пилотов на основные процессы
Внедрение оптимизационных алгоритмов для планирования маршрутов, загрузки складов, распределения запасов
Использование генеративного ИИ для ускорения подготовки сценариев, отчётов, рекомендаций по действиям
Интеграция ИИ в процессы IBP для поддержки принятия кросс‑функциональных решений
Создание центра экспертизы по ИИ в Supply Chain

Масштабирование ИИ

Фокус человека на контроле системы и управлении сложными ситуациями
Передача функции оркестрации ИИ‑агентам
Разработка и внедрение ИИ‑алгоритмов, непрерывно отслеживающих точность прогнозов и качество решений с функцией автоматических оповещений
Обеспечение способности УЦП быстро реагировать на изменения рынка и сбои, находить новые возможности