המפגש בין בינה מלאכותית (AI) ואוטומציה מחולל מהפכה בתהליכי שרשרת האספקה. שרשראות אספקה מסורתיות, שהתאפיינו בעבר בתהליכים ידניים, איטיים ומסורבלים הופכות כעת למערכות יעילות, מהירות וגמישות. ארגונים יכולים לשפר את יעילות שרשרת האספקה, להשיג מצוינות תפעולית ויתרון תחרותי בשוק על ידי אופטימיזציה של תהליכים המשלבים בינה מלאכותית (AI) ואוטומציה. מעוניינים לשפר את ביצועי שרשרת האספקה בארגון שלכם? במאמר ריכזנו מספר טיפים ודוגמאות למנהלי שרשרת אספקה, סמנכ״לים וחברי הנהלה

מאת ליאור קדוש, M.Sc בהנדסת תעשיה וניהול

בינה מלאכותית מעצימה את ניהול שרשרת האספקה באופן שמאפשר לקבל החלטות חכמות ומדויקות, בנושאים כגון: תחזית ביקושים, אופטימיזציה למלאי, אופטימיזציה לתזמון הייצור, אופטימיזציה ללוגיסטיקה, ניתוח ביצועי ספקים, ניהול סיכונים ובקרת איכות. אוטומציה מייעלת משימות שחוזרות על עצמן, כגון: עיבוד הזמנות מלקוחות, חידוש המלאי, מעקב אחר רמות המלאי, מעקב אספקות ומשלוחים, מתן התראות חכמות, הכנת דו״חות שרשרת האספקה להנהלה, ניהול החזרות ועיבוד חשבוניות. ביחד, בינה מלאכותית (AI) ואוטומציה (Automation) מציעות הזדמנות מצוינת להפחתת עלויות, השגת מצוינות תפעולית, יצירת ערך ללקוחות לקוחות ושיפור חוסן שרשרת האספקה

למה בינה מלאכותית (AI) ואוטומציה?
המורכבות של שרשראות אספקה מודרניות והצורך בתיאום ציפיות מדויק עם הלקוחות מחייבות שינוי פרדיגמה וחשיבה אסטרטגית. בינה מלאכותית ואוטומציה בתהליכי שרשרת האספקה מאפשרים לארגון להשיג יתרונות רבים!

יתרונות ותחומי השפעה עיקריים של AI ואוטומציה על שרשרת האספקה:
1. שיפור זרימת תהליכי שרשרת האספקה
2. יצירת ערך ללקוחות
3. איתור הזדמנויות להפחתת עלויות
4. זיהוי והפחתת סיכונים בזמן אמת
5. קבלת החלטות מהירות ומדויקות
6. שיפור התקשורת ושיתוף פעולה עם הספקים
7. הפחתת זמני אספקה ללקוחות
8. שיפור הנראות לאורך שרשרת האספקה
9. שיפור היעילות התפעולית
10. שיפור עקיבות מוצרים לאורך שרשרת האספקה

 

דוגמאות לבינה מלאכותית ואוטומציה בתהליכי שרשרת האספקה

  1. תחזית ביקושים: בינה מלאכותית משפרת באופן ניכר את תחזית הביקוש של המוצרים באמצעות ניתוח נתונים מעמיק ושימוש באלגוריתמים מתקדמים שמאפשרים התאמה מדויקת של מודלים לדפוס הביקושים הייחודי של המוצר. בינה מלאכותית מאפשרת לזהות עונתיות, דפוסי ביקוש חריגים, התחשבות באינדיקטורים כלכליים, פילוח לקוחות ומגמות מכירות וצריכה בפועל וזאת כדי לדייק את תחזית הביקושים

     

  2. אופטימיזציה של רמות המלאי: בינה מלאכותית ואוטומציה מאפשרות לדייק את רמות המלאי של המוצרים וחומרי הגלם. בינה מלאכותית (AI) מנתחת באופן מעמיק את המכירות, הרווח הגולמי, התנודות בביקוש וביצועי הספקים וזאת כדי להתאים את רמות המלאי מינימום, מקסימום ומלאי ביטחון. אוטומציה מפעילה תהליך הזמנה חוזרת מספקים ו/או כאשר המלאי מגיע לנקודת ההזמנה האופטימלית. אוטומציה למעשה מונעת מצבים של עודף מלאי, חוסר מלאי וצמצום מלאי מת

     

  3. סיווג המלאי: בינה מלאכותית (AI) מנתחת את המלאי לפי קריטריונים שונים, כגון: רווחיות המוצר, תנודתיות הביקוש וסבבי המלאי. ניתוח ABC/XYZ מתבצע כדי להתאים את רמת השירות המדויקת (S.L) עבור כל מוצר וזאת כדי לשפר את זמינות המלאי וצמצום עלות החזקת המלאי. למעשה בינה מלאכותית עוזרת להתאים את מדיניות המלאי האופטימלית ברמת המוצר, לרבות תמהיל הפעילות של הארגון: ייצור למלאי Make to Stock (MTS) ו/או Make To ו/או ייצור לאחר קבלת הזמנה
    מלקוח Order (MTO)

     

  4. תכנון אסטרטגי והפחתת סיכונים: בינה מלאכותית ואוטומציה יכולות לעזור בתכנון אסטרטגי והפחתת סיכונים לאורך שרשרת האספקה. AI מנתחת כמויות עצומות של נתונים שמקורם בפעילות הפנימי של הארגון וממקורות חיצוניים כדי לתמוך בקבלת החלטות אסטרטגיות. בינה מלאכותית מבצעת תרחישי ״מה אם״ שונים, כגון עליות חדות בביקוש, ירידות חדות בביקוש ושיבושים פוטנציאליים באספקה כדי להעריך, להתאים ולייעל את שרשרת האספקה

     

  5. שיפור תהליכי שרשרת האספקה: בינה מלאכותית ואוטומציה מאפשרות לשפר את זרימת התהליכים באופן משמעותי! עיבוד הזמנות אוטומטי: הפחתת זמן המחזור הכולל, הפחתת שגיאות והפחתת עלות התהליכים; אופטימיזציה לפעילות המחסן: תהליך קליטת סחורה מספק, תהליך הכנת הזמנה ללקוח, חיסכון בעלויות העבודה, שיפור התפוקה והיעילות הכוללת של המחסן; קבלת החלטות מבוססות נתונים: ניתוח מערכי נתונים מכל שרשרת האספקה כדי לזהות צווארי בקבוק, חריגות מ-SLA וביצועי תהליכים וזאת כדי לייעל את זרימת התהליכים העסקיים ושיפור שביעות רצון הלקוחות. קראו עוד במאמר: אוטומציה לתהליכים עסקיים

     

  6. תזמון הייצור: אוטומציה ו-AI יכולים לשפר משמעותית את תזמון הייצור בניהול שרשרת האספקה (SCM) על ידי אופטימיזציה של זרימת התהליכים תוך שימוש יעיל במשאבים הזמינים. בינה מלאכותית מתאימה אוטומטית את לוחות הזמנים של הייצור כדי להתאים לביקוש, ומבטיחה שהקיבולת מנוצלת ביעילות. בינה מלאכותית בוחנת תשומות נדרשות, כגון: חומרי גלם, ציוד, מכונות וצוותים ומקצה אותם באופן מיטבי בין משימות הייצור. דבר זה מאפשר הפחתה ניכרת בצווארי בקבוק ומבטיח תפוקה מקסימלית. כמו כן, בינה מלאכותית יכולה להתאים במהירות את לוח הזמנים של הייצור, לצמצם את זמני ההשבתה ולשמור על זרימת הייצור במקרים של אירועים בלתי צפויים, כגון: מחסור בחומרים או תקלות במכונות. AI מזהה צווארי בקבוק או אילוצים בתהליך הייצור ומתאימה את לוחות זמנים כדי לתעדף משימות קריטיות והימנעות מעיכובים באספקה ללקוחות

     

    יישום בינה מלאכותית ואוטומציה בשרשרת האספקה
    כיום יש מגוון רחב של אפשרויות ליישום בינה מלאכותית ואוטומציה בניהול שרשרת אספקה. במאמר זה נציג את הרעיון הכללי ושתי חלופות מובילות שאנו ממליצים לכם לשקול

    1. שילוב בינה מלאכותית ואוטומציה במערכת ERP קיימת
    הרעיון כאן הוא לבצע אינטגרציה של כלי AI ואוטומציה מודולריים עם המערכות הקיימות שלכם: ERP, CRM ו-WMS. יישום: צריך להשתמש בממשקי API כדי לחבר כלי בינה מלאכותית וכלי אוטומציה עם מערכת ERP שלכם ומערכות חיצוניות (ספקים)

    2. פיתוח פתרון מותאם אישית לארגון
    הרעיון כאן הוא לפתח פתרון מותאם אישית שמציע מענה מדויק לאתגרי שרשרת האספקה שלכם. איך זה עובד? המידע הדרוש לצורך קבלת החלטות עסקיות נמצא במערכות הקיימות שלכם, במערכות חיצוניות (ספקים) ובתהליכים. כדי לייצר ערך לארגון וללקוחותיו צריך לאפיין תהליכים מותאמים, לבצע אינטגרציה בין המערכות השונות ולפתח לוח מחוונים שמאפשר קבלת החלטות באופן מיטבי וניהול יעיל של שרשרת האספקה. מעוניינים להתקדם לשלב הבא? צרו קשר

לסיכום
בינה מלאכותית ואוטומציה בתהליכי שרשרת האספקה מאפשרים לארגונים ליצור שרשרת אספקה ​​איתנה ותחרותית. אתרוג הנדסת תעשייה וניהול היא חברת ייעוץ והדרכה. בין אם אתם מעוניינים לשפר תהליכים בשרשרת האספקה, לגבש אסטרטגיה תפעולית או לפתח את כישורי הצוות שלכם, יש לנו את הניסיון והמומחיות שיעזרו לכם להשיג תוצאות יוצאות דופן! אנו מציעים לארגונים קורס ניהול שרשרת אספקה הדרכה פנים ארגונית ו/או ייעוץ שרשרת אספקה 09-8654503