Logistyka przeddetaliczna musi najpierw chodzić, zanim zacznie biegać
Przygotowanie drogi dla sztucznej inteligencji w łańcuchach dostaw wymaga podstawowych poziomów cyfryzacji i łączności, które często brakuje podczas logistyki przed-sklepowej. To musi zostać rozwiązane w pierwszej kolejności, jeśli firmy mają zbliżyć się do tworzenia łańcuchów dostaw wspomaganych przez AI w najbliższej przyszłości, pisze Stuart Greenfield (na zdjęciu poniżej), Dyrektor Sprzedaży w Wielkiej Brytanii i Europie, dla Advanced Supply Chain.
Przyjmowanie AI
Coraz powszechniejsza jest zgoda, że sztuczna inteligencja jest strategicznym priorytetem dla transformacji łańcuchów dostaw. Raport Deloitte z 2026 roku dotyczący globalnego przemysłu detalicznego wskazuje AI jako kluczowego czynnika umożliwiającego bardziej inteligentne, szybsze i bardziej odporne łańcuchy dostaw, z prognozą, że 68% firm planuje wdrożenie agentycznej AI w ciągu najbliższych 12 do 24 miesięcy.
Dane Gartnera sugerują, że trzy czwarte (74%) praktyków łańcuchów dostaw identyfikuje AI jako główny czynnik napędzający transformację łańcuchów dostaw w nadchodzących latach, podczas gdy KPMG przewiduje, że w tym roku łańcuchy dostaw zaczną integrować AI w planowaniu i zarządzaniu ryzykiem.
Zarządzanie łańcuchami dostaw i strategie zbliżają się do punktu zwrotnego, w którym możliwości AI stają się coraz bardziej rzeczywistością, a nie tylko aspiracją. Pojawiają się nowe możliwości optymalizacji zarządzania stanami magazynowymi, poprawy prognozowania popytu i wzmocnienia modelowania scenariuszy, aby lepiej radzić sobie z szokami w łańcuchu dostaw. Jednak realizacja takich korzyści będzie zależała od przepływu dostępnych, wiarygodnych danych, a procesy przed-sklepowe mogą okazać się najsłabszym ogniwem.
Chodzenie przed bieganiem
Wiele operacji przed-sklepowych nadal opiera się zbyt mocno na ręcznych procesach, często dlatego, że pracownicy magazynowi są nieustannie w ruchu. Papierowe logi stanów magazynowych i ręcznie pisane etykiety są zazwyczaj powszechne podczas etapów przygotowania produktów do sprzedaży detalicznej. Powoduje to ogromne rozłączenie, które spowalnia przepływ informacji i naraża na błędy.
Dane o stanach magazynowych są często wprowadzane do systemu pod koniec zmiany, co oznacza opóźnienie kilku godzin między przetwarzaniem i przemieszczaniem towarów a komunikacją danych. Do momentu udostępnienia informacji, mogą one być już nieaktualne, niepewne, a nawet błędne.
Nieczytelne pismo na etykietach może prowadzić do pomyłek, powodując odrzucenie zamówień, ich przekierowanie lub opóźnienia w centrum dystrybucji. Opóźnienie danych uniemożliwia aktualizacje w czasie rzeczywistym lub bliskim czasie, ograniczając widoczność i wgląd, które mogą negatywnie wpłynąć na cały łańcuch dostaw. Próba zastosowania AI w takich warunkach operacyjnych jest jak próba biegania, zanim nauczysz się chodzić.
Tworzenie łączności
Procesy ręczne podczas logistyki przed-sklepowej można szybko zastąpić i ulepszyć za pomocą mobilnych kiosków dotykowych i drukarek etykiet, które umożliwiają automatyzację i cyfryzację. Połączenie kiosków z internetowym rozwiązaniem do zarządzania łańcuchami dostaw wzbogaca przepływ i dokładność danych o stanach magazynowych. Tworzenie widoczności i wglądu, które w połączeniu z odpowiednimi możliwościami IT i systemami zarządzania transportem, mogą być wykorzystywane do wspierania komunikacji end-to-end w całych łańcuchach dostaw.
Od momentu drukowania i skanowania etykiet, informacje mogą być przekazywane w celu optymalizacji łańcuchów dostaw. Na przykład, możliwe jest maksymalizowanie załadunku pojazdów podczas logistyki przyjęcia i wysyłki, a także planowanie ruchów pojazdów, aby skrócić czas postoju w magazynach i centrum realizacji zamówień. Dystans w łańcuchach dostaw i liczba pojazdów w transporcie mogą zostać zmniejszone, aby oszczędzić emisję dwutlenku węgla i koszty paliwa. Zarządzanie zapasami na czas jest również lepiej planowane, minimalizując magazynowanie i związane z tym zużycie energii oraz koszty przechowywania nadmiarowych zapasów.
Zastąpienie ręcznych procesów podczas logistyki przed-sklepowej może zwiększyć efektywność, skracając czas realizacji i znacznie przyspieszając wprowadzenie na rynek. To krok, który może przynieść wiele korzyści przy stosunkowo niskich nakładach, i krok, który może przygotować logistyki przed-sklepowe na przyszłość, aby sprostać możliwościom AI.
