Autor: Piotr Rosik

Dziennikarz analizujący rynki finansowe, zwłaszcza rynek kapitałowy.

Jak AI wzmacnia łańcuchy dostaw

Odporność łańcuchów dostaw została osłabiona w wyniku silnych zaburzeń w światowych obrotach handlowych. Rozwój sztucznej inteligencji może być wsparciem w odbudowie zerwanych powiązań gospodarczych
Jak AI wzmacnia łańcuchy dostaw

(©Getty Images)

Słoneczny poniedziałkowy poranek w Warszawie. Regionalny kierownik ds. zaopatrzenia budzi się o 7.00 i po wypiciu kawy uruchamia chatbota AI. Nawet nie musi klikać, zadaje po prostu pytanie o gotowość łańcucha dostaw na rozpoczynający się tydzień. Wirtualny doradca rozpoznaje jego głos i od razu zgłasza problem z jednym z dostawców – zaczynają pracować. Pojawia się potrzeba włączenia laptopa i sprawdzenia kilku kwestii, zanim człowiek podejmie decyzję z którego z rezerwowych dostawców skorzystać. Wirtualny doradca zna każdy „centymetr” łańcucha – lokalizację i status wszystkich produktów, pudełek, skrzynek, palet itp. Te części składowe łańcucha same automatycznie przekazują informacje do centrali, bo są częścią internetu rzeczy (ang. Internet of Things – IoT).

Scenka z filmu science fiction? Już za chwilę to będzie rzeczywistość. AI przebojem wdziera się w niemal wszystkie aspekty życia i działalności gospodarczej. Nie może dziwić fakt, że międzynarodowe korporacje zwracają się ku generatywnej sztucznej inteligencji także w celu zarządzania logistyką i łańcuchami dostaw.

Materia jest złożona, bo trzeba stawiać czoła napięciom geopolitycznym generującym problemy z dostępnością towarów i transportem oraz presji związanej z ekologią. Z drugiej strony dostępne są potężne bazy danych, którymi AI może się pożywić. Sztuczna inteligencja sprawi, że dostawy będą szły od odpowiednich dostawców we właściwym czasie, a także będą docierały tam, gdzie trzeba i kiedy trzeba.

 Wsparcie AI w zarządzaniu łańcuchami dostaw

Zarządzanie łańcuchami dostaw zawsze było skomplikowaną kwestią. Ogromna liczba danych, złożoność operacji, nieodwracalność niektórych decyzji, potrzeba doboru jak najlepszych dostawców i błyskawicznej reakcji na zmieniające się warunki rynkowe od zawsze powodowały, że ten kawałek biznesowego chleba był dość trudny do zgryzienia.

Chociaż wsparcie AI w zarządzaniu łańcuchem dostaw jest wykorzystywane od lat, rozwój tzw. generatywnej sztucznej inteligencji oferuje więcej możliwości dalszej automatyzacji procesu. Globalne korporacje stanęły wobec konieczności bycia na bieżąco ze swoimi dostawcami i klientami w obliczu zakłóceń podczas pandemii COVID-19, a także w wyniku rosnących napięć geopolitycznych. Wszyscy pamiętamy olbrzymie problemy z częściami do aut, z dostępnością półprzewodników czy wielu surowców (w tym rolnych), które były pokłosiem zakłóceń w łańcuchach dostaw wywołanych przez pandemię i atak Rosji na Ukrainę.

Zobacz również:
Wpływ nauki na kształtowanie zrównoważonego rozwoju AI

Według raportu McKinsey „Risk, Resilience, and Rebalancing in Global Value Chains” producenci prowadzący złożoną działalność w skali globu powinni się spodziewać poważnych zakłóceń w łańcuchu dostaw – czyli zdarzeń trwających miesiąc lub dłużej – co najmniej raz na 3,7 roku. Kryzysy finansowe, napięcia geopolityczne, terroryzm, ekstremalne warunki pogodowe, pandemie – wszystko to będzie zakłócało dostawy.

Warto też nadmienić, że odporność łańcuchów dostaw jest niezwykle istotna dla całych gospodarek. Badania ekonomiczne już wiele lat temu pokazały, że w ramach łańcuchów dostaw niewielkie zakłócenia mają istotne skutki na poziomie makroekonomicznym (Acemoglu i in. 2012). Badania pokazują, że około 25 proc. spadku PKB (analizowanej grupy krajów) podczas pandemii wynikało ze skutków blokad transportowych (Bonadio i in. 2021).

Wdrażanie AI w łańcuchach dostaw pomaga przede wszystkim w zakresie prognozowania popytu oraz zarządzania zapasami. To prowadzi do lepszego planowania produkcji i zmniejszenia nadmiernych zapasów.

Święty Graal łańcucha dostaw to jednak takie narzędzie, które pomoże w generowaniu w bezbłędny sposób nowych tras czy w wyborze nowych dostawców w czasie rzeczywistym – najszybciej, jak to możliwe. Jak bowiem powiedział niedawno jeden z menedżerów logistyki na łamach „Harvard Business Review”: „Gdy pojawia się kryzys w łańcuchu dostaw, kluczem do bycia konkurencyjnym jest wyprzedzenie innych w znalezieniu alternatywnych dostawców, ponieważ wszyscy chcą zrobić to samo”.

„Sztuczna inteligencja może z pewnością poprawić widoczność łańcucha dostaw; chodzi głównie o możliwość śledzenia poziomów zapasów w miarę przemieszczania się towarów. Doskonała widoczność pozwoliłaby firmom reagować na zakłócenia w czasie rzeczywistym. Badanie z 2021 r. wykazało, że tylko 2 proc. firm ma widoczność poza swoimi dostawcami drugiego poziomu, czyli tymi, którzy dostarczają materiały i części do bezpośrednich dostawców. Bez dobrej widoczności łańcuchy dostaw są podatne na zakłócenia” – napisali w swojej analizie Maxime C. Cohen z McGill University i Christopher S. Tang z UCLA. „Mapowanie łańcucha dostaw jest kluczowym krokiem w kierunku zwiększenia jego odporności, a narzędzia AI mogą zapewnić znaczną pomoc w tym zakresie. Mogą gromadzić rekordy, takie jak zamówienia produktów, deklaracje celne i rezerwacje frachtu, które często są prezentowane w różnych formatach i językach. Algorytmy mogą wyodrębniać istotne dane z nieustrukturyzowanych dokumentów, a następnie kompilować i syntetyzować te surowe dane” – dodali.

W wielu krajach przepisy dotyczące łańcucha dostaw wymagają od firm także monitorowania kwestii środowiskowych i praw człowieka. I tutaj AI może okazać się pomocna. Jej zaangażowanie może zacząć się już na etapie negocjowania umów, znajdowania nowych dostawców lub wspierania w identyfikacji tych, którzy są powiązani z jakimiś drażliwymi kwestiami politycznymi czy środowiskowymi. AI może być też wykorzystywana – jak we wszystkich innych sektorach gospodarki – do lepszego i szybszego szkolenia pracowników (w tym przypadku: planistów czy menedżerów łańcuchów dostaw).

Kluczową rolę AI w logistyce dostrzegła administracja prezydenta USA Joe Bidena. W 2023 r. podpisał on rozporządzenia dotyczące zarządzania i odpowiedzialności w rozwoju sztucznej inteligencji oraz mające na celu poprawę odporności łańcucha dostaw. W czerwcu 2023 r. Biały Dom opublikował raport z postępów w budowaniu odpornych łańcuchów dostaw dla czterech krytycznych produktów: półprzewodników, baterii o dużej pojemności, krytycznych minerałów i materiałów oraz składników farmaceutycznych. Rozwój odpornych na zakłócenia łańcuchów dostaw stał się po pandemii kluczowym elementem Bidenomiki – na to przedsięwzięcie Biden uzyskał od Kongresu 52,7 mld dol. w ramach ustawy „CHIPS and Science Act”. W listopadzie 2023 r. prezydent USA ogłosił utworzenie nowej Rady Białego Domu ds. Odporności Łańcucha Dostaw (Council on Supply Chain Resilience), która ma opracowywać nowatorskie możliwości monitorowania i wykrywania zagrożeń oraz reagowania na zakłócenia łańcucha dostaw w sektorach krytycznych.

CEO pełni nadziei

Dane firmy doradczej EY mówią o tym, że w 2023 r. już 40 proc. przedsiębiorstw budujących międzynarodowe łańcuchy dostaw korzystało z AI. Według firmy GEP, która jest jednym z liderów w zakresie oferowania AI w logistyce, globalny rynek sztucznej inteligencji w branży łańcucha dostaw będzie miał wartość 20 mld dol. w 2028 r. Zdaniem zaś KPMG, w 2024 r. połowa firm budujących łańcuchy dostaw inwestowała w wykorzystanie AI.

Najnowsza odsłona badania EY-Parthenon – CEO Outlook Pulse – wskazuje, że 76 proc. dyrektorów generalnych sądzi, iż AI przyniesie korzyści przede wszystkim w zakresie wydajności, ale będzie miała niewielki wpływ na wzrost przychodów. Dyrektorzy wskazują (47 proc. z nich), że priorytetem jest dla nich rekonfiguracja łańcuchów dostaw z pomocą sztucznej inteligencji, w tym nearshoring (zlecanie produkcji czy usług w sąsiednich krajach).

Według przeprowadzonej w 2024 r. przez grupę logistyczną Freightos ankiety wśród 55 dyrektorów globalnych biznesów, aż 96 proc. specjalistów ds. łańcucha dostaw planuje korzystać z technologii AI, ale tylko 14 proc. już z niej korzysta. Prawie jedna trzecia z nich uważa, że jej wykorzystanie doprowadzi do redukcji zatrudnienia.

A jak jest w Polsce? Badania KPMG z 2023 r. pokazują, że 15 proc. polskich firm wykorzystuje już AI. „46 proc. przedsiębiorstw deklaruje, że używa sztucznej inteligencji w obszarze produkcji, a 42 proc. korzysta z niej także w bardzo problematycznym w ostatnich latach procesie kontrolowania łańcucha dostaw” – napisało KPMG w raporcie z badania.

Mapowanie i chatboty

Skoro wykorzystanie AI w logistyce nie jest już konceptem, a staje się rzeczywistością, to warto przyjrzeć się przykładom. Wśród wielkich firm, które stawiają mocno na wykorzystanie AI w zarządzaniu łańcuchami dostaw są m.in. Unilever, Siemens i Maersk. Navneet Kapoor, dyrektor ds. technologii w Maersk, powiedział niedawno zachodnim mediom, że sytuacja się zmieniła diametralnie w ciągu ostatniego roku wraz z pojawieniem się generatywnej sztucznej inteligencji, która może być wykorzystywana do tworzenia chatbotów i innego oprogramowania generującego odpowiedzi na pytania klientów w czasie realnym.

Zobacz również:
Polska jako ewentualny lider technologii miękkiej robotyki

Siemens zaczął korzystać z usług Scoutbee – berlińskiego startupu, który w 2024 r. uruchomił aplikację lokalizującą atrakcyjnych dostawców lub luki w łańcuchu dostaw. Firma Scoutbee chwali się tym, że w trakcie pandemii jej usługa identyfikowała błyskawicznie nowych dostawców dla koncernu Unilever, gdy Chiny zostały zablokowane podczas rozprzestrzeniania się koronawirusa.

Z kolei duńska grupa żeglugowa Maersk korzysta z usług nowojorskiego start-upu Altana. Oferuje on usługę analizy dokumentów celnych i przewozowych oraz innych danych w celu tworzenia mapy powiązań łączących około 500 mln firm na całym świecie. Jej klienci mogą korzystać z platformy opartej na sztucznej inteligencji, aby śledzić czy ich produkty są wykorzystywane np. w rosyjskich systemach uzbrojenia.

Warto, by rządy wspomagały biznes w wykorzystaniu AI w logistyce. Przykładem mogą być Stany Zjednoczone. Gdy we wrześniu 2021 r. porty na Zachodnim Wybrzeżu stanęły w obliczu bezprecedensowych opóźnień, Departament Transportu USA opracował krajowy pulpit nawigacyjny łańcucha dostaw, który śledził trzy kluczowe wskaźniki towarów przemieszczających się z portów do sklepów detalicznych: liczbę nadchodzących kontenerów, poziomy zapasów oraz dostępność towarów na półkach sklepowych. „Śledzenie tych wskaźników w czasie rzeczywistym umożliwiło wykrywanie anomalii i reagowanie na nie w momencie ich wystąpienia” – przyznają Cohen i Tang.

Koszty w dół, a co z ludźmi?

Korporacje, które nie wahały się wdrażać AI już na tym korzystają. Z badania firmy doradczej McKinsey wynika, że przedsiębiorstwa, które wcześnie wdrożyły zarządzanie łańcuchem dostaw z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, obniżyły koszty logistyki o 15 proc., poprawiły poziom zapasów o 35 proc. i podniosły poziom usług o 65 proc. Aż 70 proc. ankietowanych dyrektorów generalnych ponad 150 firm pokreśliło, że AI zapewnia „silny zwrot z inwestycji”.

Czy korporacje będą mogły zwalniać masowo ekspertów od logistyki? Przeczą temu Maxime C. Cohen i Christopher S. Tang. „Dane wykorzystywane do szkolenia AI i wnioski generowane przez nią mogą być stronnicze. Dlatego to ludzie muszą identyfikować właściwe dane, na których można szkolić LLM (ang. Large Language Model, duży model językowy) i zapewnić przestrzeganie zasad etycznych. Sztuczna inteligencja nie zawsze rozumie kontekst i niuanse globalnych łańcuchów dostaw; to ludzie muszą interpretować wyniki przez nią podsuwane. W związku z tym naukowcy, twórcy chatbotów, etycy AI i analitycy są i będą niezbędni do opracowania odpornych łańcuchów dostaw. Ponadto, w dobie niezwykle złożonych kwestii geopolitycznych, rola menedżerów łańcucha dostaw nigdy nie była bardziej krytyczna” – stwierdzili.

Efektywne wdrażanie AI do zarządzania łańcuchami dostaw może przynieść korzyści także konsumentom. Według najnowszych badań to właśnie wąskie gardła w łańcuchach dostaw były odpowiedzialne za znaczną część inflacji w USA w latach 2021–2022 (Comin i in. 2023,  Giovanni i in. 2022)

Krajobraz globalnych łańcuchów dostaw znajduje się u progu głębokiej transformacji. Sztuczna inteligencja i inne zaawansowane technologie szybko przekształcają rdzeń zarządzania logistyką. Największe, ale też i najsprytniejsze organizacje o odpowiednim podejściu i kulturze mogą wykorzystać te wielkie zmiany na swoją korzyść.

Warto jednak pamiętać, że AI nie rozwiąże wszystkich problemów. „Nie wszędzie potrzebna jest sztuczna inteligencja” – powiedział „HBR” Mike Novello, wiceprezes ds. globalnego łańcucha dostaw w spółce zależnej Koch. Użyteczność AI spada na stabilnych rynkach, gdzie alternatywni dostawcy są już dobrze znani i gdzie kupujący stoją w obliczu minimalnej niepewności, mając ugruntowane relacje z partnerami biznesowymi. Czasami skuteczniejsze od sztucznej inteligenci są po prostu bliskość i zaufanie.

(©Getty Images)

Otwarta licencja


Tagi


Artykuły powiązane

Globalny wyścig regulacyjny w zakresie AI

Kategoria: Trendy gospodarcze
Dlaczego UE powinna skoncentrować się na jakości danych i zasadach przypisania odpowiedzialności za jakość produktu?
Globalny wyścig regulacyjny w zakresie AI

Wpływ sztucznej inteligencji na wzrost gospodarczy i zatrudnienie

Kategoria: Trendy gospodarcze
W ciągu ostatniej dekady wykorzystanie sztucznej inteligencji w codziennych zadaniach gwałtownie wzrosło. W badaniu CfM-CEPR z maja 2023 r. poproszono członków europejskiego panelu o oszacowanie wpływu sztucznej inteligencji na globalny wzrost gospodarczy i stopy bezrobocia w krajach o wysokich dochodach w nadchodzącej dekadzie.
Wpływ sztucznej inteligencji na wzrost gospodarczy i zatrudnienie

Jak sztuczna inteligencja może zagrozić stabilności finansowej

Kategoria: Trendy gospodarcze
W miarę jak sztuczna inteligencja wkracza do systemu finansowego to pogłębia istniejące kanały niestabilności i tworzy nowe. W niniejszym artykule opisano kilka takich kanałów: złośliwe i dezinformujące wykorzystanie sztucznej inteligencji, niewłaściwe dostosowanie i unikanie kontroli, a także monokulturę ryzyka i oligopole. Wszystkie one pojawiają się, gdy podatność na zagrożenia ze strony sztucznej inteligencji i problemy gospodarcze, takie jak strategiczna komplementarność, problemy z zachętami i niekompletne umowy, wzajemnie na siebie oddziałują.
Jak sztuczna inteligencja może zagrozić stabilności finansowej