Html code will be here

23.07.21

Как управлять цепочкой поставок с помощью искусственного интеллекта

Серия статей по докладам ECOM WORLD 2021,
где Scallium участвовали в роли Certified Solution Provider.

Адаптация доклада Alex Kaliada, директор по развитию новых рынков и стратегии в JD Logistics (JD.com)
Искусственный интеллект (AI) в ритейле – горяча тема. Но как насчет логистики? Может ли он повлиять на будущее цепочки поставок?

Последние несколько лет мы наблюдаем во всем мире тенденцию цифровизации логистических компаний и ритейла. И те, и другие поняли, что данные – это ключ ко всему. Если вы можете собирать данные в режиме реального времени и на их основе принимать решения, вы выиграете, как бизнес. Вот почему основное ценностное предложение поставщиков логистических услуг – это не перевоз грузов из пункта А в пункт Б. Оно заключается в том, чтобы предоставить клиентам данные в режиме реального времени.

Основное ценностное предложение транспортных экспедиторов, например, в том, чтоб обеспечить визуальное отслеживание товара на уровне единиц складского учета (SKU) и динамическую стоимости доставки для каждой из этих единиц. Продавцы должны знать, когда прибывает каждая конкретная единица товара и сколько таких единиц они смогут продать, чтобы получить прибыль.

Для цифровых 3PL, таких как складские услуги, ценность должна заключаться в том, чтобы предоставить клиентам возможность в режиме реального времени видеть уровни запасов, которые пополняются автоматически посредством размещения электронных заказов вашим поставщикам.

Понимание того, где SKU продается больше всего, дает возможность грамотно позиционировать продукт и приближать его к клиентам, тем самым обеспечивая быструю доставку на «последней миле».

Как же поставщики услуг генерируют эту информацию и каким образом предоставляют своим клиентам такие аналитические инструменты?
Искусственный интеллект и будущее глобальной цепочки поставок
Существует так много данных, которые требуют обработки, что человеку практически невозможно самостоятельно управлять этим процессом. А искусственный интеллект (AI) может сделать это в считанные секунды.

И это первая причина, по которой AI широко внедряется: он может быстро обрабатывать большие объемы данных, практически в режиме реального времени.

Вторая причина: AI умеет действовать не по правилам. Это важно, потому что при физическом перемещении товаров по земному шару существует больше исключений, чем правил. Это реальный мир, где все происходит не так, как планируется. AI может контекстуализировать проблему или исключение, чего не может сделать система, основанная на правилах.

Существует много AI технологий в логистической цепочке поставок: оцифровка документов, автоматическое извлечение данных из документов, ввод данных в систему.

И тем не менее в отрасли до сих пор существует множество бумажных документов.

В доставке продукции из Китая в США могут участвовать от 10 до 20 компаний. Каждая компания передает груз следующей, а взамен получает документ. Информация из этого документа должна быть внесена в систему для создания последующих документов. Таким образом, чтобы переместить контейнер из Китая в США, более 10 компаний должны вручную вводить данные из документов. Это тот процесс, в котором AI может сэкономить много времени и устранить множество человеческих ошибок.

Или вот еще одна задача для AI – планирование маршрута. Например, морскому перевозчику нужно учитывать много факторов, таких как перегруз портов, доступность оборудования, скачки спроса и пробки из-за застревания корабля Ever Given в Суэцком Канале. Все это меняется в реальном времени, и поэтому, AI может справится с такими задачами гораздо лучше, чем человек.

Прогнозирование продаж и размещение запасов, соблюдение нормативных требований, аудит, противодействие мошенничеству, проверка сделок и сверка счетов – все это задачи для AI. Не под все уже существуют готовые технологии, однако в этом есть и плюс: кто первый начнет использовать AI для этих процессов, выиграют в долгосрочной перспективе. AI может изучить различные сценарии работы с клиентами, которые компания может использовать, чтобы обеспечить дополнительную ценность. Руководители цепочек поставок смогут использовать машинное обучение, чтобы прогнозировать влияние событий и выяснять какой путь принесет наилучший результат.

Чтобы воспользоваться преимуществами AI, лидеры цепочек поставок должны понимать, что ни одна компания, ни один клиент, ни один рабочий процесс не будут одинаковыми во всем мире. Так что использовать систему, основанную на четких правилах, не получится. Только посредством глубокого обучения логистических процессов AI способен постоянно улучшать свою базу данных.
Инновационные технологии в логистике поставок
Логистика быстро оцифровывается, поэтому существует огромный спрос на инновационные технологические решения. Все больше компаний и стартапов пытаются использовать этот потенциал и модернизировать глобальную логистику. Но в результате понимают, что невозможно создать единое решение для всех, и приходят к специализации на каком-то одном направлении.

Мы в JD.com пришли к тому, что у нас много технологических систем и решений, которые в большинстве случаев разрознены и не взаимодействуют друг с другом. Поэтому необходимо их интегрировать. Но интеграция между этими системами может быть очень дорогой и ее необходимо поддерживать в течении долгого времени. Каково же решение? Вам необходимо переделать системы таким образом, чтобы перейти от видимости одной части поставки до сквозной видимости.

Нужна тесная связь между потребительским спросом, снабжением, доставкой, включая первую, среднюю и последнюю милю. Вы можете использовать системы для управления сквозной цепочкой поставок, ERP систему, систему ведения бухгалтерского учета, CRM систему для хранения информации о ваших клиентах и данных о продажах; использовать несколько поставщиков транспортных услуг, например FeDex, DHL, UBS (у которых разные платформы) или цифровые транспортные пересылки (они также предлагают платформы для отслеживания груза). Или таможенного брокера, который использует собственную платформу. Управляя своими запасами, вы можете использовать 3PL WMS – систему управления складом; современные e-commerce платформы, такие как Shopify, Magento, BigCommerce; платежные системы, такие как PayPal или Stripe; модули обработки заказов для объединения различных каналов продаж. Но прежде чем использовать все это, подумайте, какие данные вы получите, и как их можно использовать внутри компании и при коммуникации с клиентами.

При выборе системы, следует найти такую, которая бы вмещала как можно больше вышеуказанных функций или такую, которую бы можно было интегрировать с другими системами, которые вы используете или планируете внедрить в будущем. Это может показаться нелогичным, потому что нас учат не складывать все яйца в одну корзину, но здесь, это имеет смысл, если цель – создать единый источник истины для вашей компании.

Вот один из сценариев: вы отправляете своему поставщику в Китае PDF документ на поставку товаров. Поставщик принимает этот документ, генерирует в своей системе счет-фактуру и отправляет вам также в PDF файле. Ваша команда принимает этот документ и должна ввести данные в свою систему вручную. Далее, поставщик отправляет Excel документ экспедитору, который также будет вводить данные из документа вручную. Затем он должен создать документы вам и транспортной компании. И опять таки все данные из документов будут вводиться ручным способом. А отгрузка товара еще даже не началась. А все потому, что информация находится в разрозненных системах, которые не взаимодействуют друг с другом.

Второй сценарий. Вы работаете с логистическим оператором, который поддерживает многостороннее сотрудничество. Это означает, что ваши поставщики и третьи стороны, участвующие в вашей цепочке поставок, уже подключены к их платформе. Все последующие документы в процессе будут собраны в едином централизованном месте на платформе. Это означает, что вы можете открыть информационную панель и визуализировать все данные, скорректировать сроки выполнения заказов или попросить поставщика ускориться.

Еще одним преимуществом централизованной системы является то, что вы можете поддерживать многостороннюю связь со своим поставщиком или экспедитором – все хранится в одном месте, и каждый имеет доступ к одному и тому же. Здесь отсутствует недопонимание или устаревание информации. Система может автоматически сгенерировать заказ на поставку, и далее запускается процесс запускается автоматически. Такие компании предлагают полный спектр логистических услуг от трансграничных перевозок до складирования заказов.
    Как использовать данные и аналитику рынка в кроссбордер торговле
    Мир меняется. Объем продаж в e-commerce стремительно растет, клиенты ожидают более быстрой, менее дорогой и более прозрачной доставки. Поскольку розничные продавцы используют многоканальный подход и сложные задачи для управления запасами, они часто рискуют потерять покупателя. Текущие рыночные условия требуют от руководителей цепочки поставок постоянной смены планов, поэтому отслеживание вашего товара в режиме реального времени – это критично важно.

    Вы не можете управлять тем, чего не видите. Поэтому компаниям нужна видимость на уровне SKU (единиц складского учета), не только на своих складах, но и тех, которые пребывают в пути. Таким образом вы будете получать обновления в режиме реального времени, а ваши клиенты – о любых потенциальных задержках, о местоположении и времени прибытия каждого заказа. Другими словами, точная и предсказуемая информация о сроках выполнения заказов, которая прогнозируется на основе непредвиденных обстоятельств, которые состоялись в прошлом.

    По мере того, как мировая экономика выходит из депрессивного состояния, перед компаниями будет стоять задача – поддерживать и согласовывать запасы в соответствии с потребительским спросом. Компании, которые используют сквозную визуализацию в режиме реального времени для интеллектуального управления запасами, получат конкурентное преимущество за счет того, что покупателям доступна большая видимость товаров.

    Об авторе: Alex Kaliada – директор по развитию новых рынков и стратегии в JD Logistics (дочерняя компания международного e-commerce гиганта JD.com). Помогает компании укреплять свое присутствие в США. Имеет 12-летний опыт работы в цепочках поставок и логистике в Европе, Азии и США. Помогал более чем 150 компаниям расширяться по всему миру и преодолевать сложности кроссбордер торговли, используя инновационные технологические решения и используя аналитику рынка.
    Попробуйте IT-платформу для омниканального бизнеса