Text: Prasanth Thomas. AVP & Head of Consulting, Cognizant
Under de senaste 12 månaderna har vi sett hur sårbara företagens globala leveranskedjor kan vara. Geopolitiska konflikter, brist på nyckelkomponenter, fraktfartyg som fastnat i kanaler och kollaps av broar över viktiga vattenvägar har påverkat tillverkningsföretagens leveranskedjor. Även utan dessa dramatiska händelser beräknas störningar i försörjningskedjan kosta organisationer i genomsnitt 184 miljoner USD per år.
När tillverkare inte lyckas skapa effektiva försörjningskedjor, ökar sannolikheten att de får svårare att förutsäga framtida efterfrågan eller att de producerar för mycket produkter med låg efterfrågan, vilket kan få förödande konsekvenser på lönsamheten. Därför har många redan börjat använda analyser och artificiell intelligens för att förbättra motståndskraften, säkerheten och effektiviteten i både sina leveranskedjor och i sina tillverkningsprocesser.
De senaste framstegen inom generativ AI har banat väg för ännu en möjlighet att förändra verksamheten i grunden. Generativ AI gör att betydligt fler människor kan arbeta datadrivet och med analyser.
För att använda generativ AI så effektivt som möjligt måste tillverkare dock förstå var i leveranskedjan effekten blir störst.
Gen AI: en kristallkula i leveranskedjan
Eftersom generativ AI kan integrera strukturerad och ostrukturerad data i realtid, och från flera källor, kan det ge företag en helhetsbild av deras verksamhet och den potentiella efterfrågan. Dessa insikter kan sedan användas för att planera logistiken effektivt.
Till exempel kan generativ AI beräkna efterfrågan inte bara utifrån tidigare transaktioner, utan också baserat på faktorer som sociala medier-trender, världsekonomiska förändringar och till och med vädermönster. Med dessa insikter kan tillverkare få en inblick i vad som kan komma att driva konsumtionen flera månader framåt. Generativ AI kan snabbt analysera hur leverantörerna sköter sig, kontraktsdokument, finansiella rapporter och annat ostrukturerat innehåll, för att skapa dynamiska och relevanta riskprofiler. Tillverkare kan sedan fatta mer välgrundade beslut om vem de ska arbeta med.
Skapa smartare fabriker
Smartare fabriker innebär mindre tid åt att reparera trasiga maskiner, effektivare resursanvändning och högre produktivitet. För att uppnå detta krävs att IoT-enheter och data integreras med generativ AI. Då kan tillverkare identifiera status på maskinerna och förutse när underhåll kan behövas.
Generativ AI kan hjälpa underhållsteam genom att gå igenom tekniska manualer, servicehistorik och underhållsloggar för att erbjuda omedelbar support, utan att behöva byta mellan system. Det minskar stilleståndstiden och skapar en mer hållbar, effektiv och lönsam fabrik som lättare kan reagera på förändringar i försörjningskedjan.
Att få generativ AI att fungera i försörjningskedjan
För att komma igång med generativ AI krävs en djup förståelse för vad teknologin klarar. Tillverkare som vill integrera AI i sin verksamhet måste se till att arbeta med pålitliga leverantörer som kan bidra med den kompetens och expertis som tillverkare inte har tillgång till internt.
Likaså är det viktigt att skapa en plan för AI som inkluderar alla intressenter i verksamheten och skapa ett system som kan generera verkligt effektfulla resultat. Tillverkare som börjar bygga grunden för generativ AI redan nu kommer att kunna dra nytta av snabbare och mer välgrundade beslut samt skapa en mer motståndskraftig och produktiv verksamhet som klarar förändringar betydligt bättre än övriga.
Bild: Gerd Altmann
