Dešimtmečius tiekimo grandinė buvo žaidimas, kurį laimėdavo turintys didžiausią piniginę. Jei buvote pasaulinis milžinas, turėjote mastą, leidžiantį amortizuoti vėlavimus, kapitalą „saugiam“ perteklinių atsargų kaupimui ir svertus reikalauti pirmenybės iš vežėjų. Jei buvote šeimos valdoma didmeninės prekybos įmonė, žaidėte gynyboje – reaguodami į uostų streikus, oro sąlygų sukeltus vėlavimus ir nenuspėjamus pristatymo terminus turėdami tik skaičiuoklę ir viltį.
Tačiau vyksta esminis lūžis. Stebėjau, kaip „masto gynybinis griovys“ (angl. Scale Moat) išgaruoja realiuoju laiku. AI eroje lankstumas yra naujasis mastas. Tai nėra teorija – neseniai dirbau su vidutinio dydžio JK platintoju, kuris tai įrodė. Išsiaiškinę, kaip naudoti AI tiekimo grandinėje, jie ne tik neatsiliko nuo savo stambiųjų varžovų; jie pradėjo juos lenkti tiekdami prekes, nors sandėliuose laikė 30 % mažiau atsargų.
Tai istorija apie tai, kaip jie sutrumpino savo pristatymo terminus 50 %, pasinaudodami tuo, ką vadinu lankstumo arbitražu.
Masto gynybinis griovys skyla
💡 Norite Penny analizuoti jūsų verslą? Ji nustato, kuriuos vaidmenis AI gali pakeisti, ir sudaro etapinį planą. Pradėkite nemokamą bandomąją versiją →
Tradiciškai didelės įmonės naudojo „brutalios jėgos logistiką“. Neapibrėžtumą jos sprendė apimtimis. Jei siunta iš tiekėjo Pietryčių Azijoje vėlavo, jos kelyje turėjo dar penkias kitas siuntas. Mažesniam verslui vienas vėluojantis konteineris galėjo reikšti prekių trūkumą (angl. Stock Out), trunkantį tris savaites, dėl ko prarandamos sutartys ir nuvilsiami klientai.
Daugelis verslo savininkų, su kuriais kalbu, mano, kad AI yra dar vienas „brutalios jėgos“ įrankis – kažkas, ką gali sau leisti tik įmonė su milijoniniu IT biudžetu. Jie mato tai kaip būdą sutaupyti 1 % degalų sąnaudų 500 sunkvežimių parkui.
Jie į tai žiūri neteisingai.
Mažesniam žaidėjui AI nėra skirtas marginaliniam pelnui; jis skirtas nuspėjamai trinčiai. Tai gebėjimas pamatyti kliūtį likus 14 dienų iki jai atsirandant ir imtis veiksmų, kol jūsų milžiniški konkurentai vis dar laukia savo kasmėnesinio ataskaitų susirinkimo pradžios.
Atvejo analizė: „Midlands Wholesale“ prieš milžinus
Pažvelkime į specifiką. Įmonė – pavadinkime ją „Midlands Wholesale“ – specializuojasi didelės apyvartos statybų sektoriaus komponentų prekyboje. Jie kovojo su „botago efektu“ (angl. Bullwhip Effect): nedideli paklausos svyravimai ar nežymūs laivybos vėlavimai sukeldavo masinius svyravimus jų sandėlyje.
Jie buvo įstrigę saugumo atsargų spąstuose. Kad išvengtų dalių trūkumo, jie sandėlyje laikė šešių mėnesių atsargas. Tai milijonai svarų sterlingų grynaisiais, gulinčiais lentynose, renkančiais dulkes ir didinančiais sandėliavimo išlaidas.
1 etapas: skaičiuoklių eros pabaiga
Pirmasis žingsnis nebuvo „AI pirkimas“. Tai buvo jų duomenų suvienijimas. Kaip ir daugelyje įmonių, jų logistikos duomenys buvo atskirti. Jų ERP (įmonės išteklių planavimo) sistema fiksavo tai, ką jie turėjo, bet ji nebendravo su išoriniu pasauliu.
Įdiegėme lengvą AI sluoksnį, kuris apdorojo tris duomenų srautus:
- Vidiniai ERP duomenys: istoriniai pardavimų ciklai ir esamas atsargų lygis.
- Pasaulinė logistikos telemetrija: realaus laiko AIS (automatinės identifikavimo sistemos) duomenys iš laivų ir uostų spūsčių indeksai.
- Makroaplinkos duomenys: oro sąlygų modeliai, geopolitinės naujienos ir net pranešimai apie darbuotojų streikus.
2 etapas: nuo stebėjimo prie prognozavimo
Dauguma logistikos programinės įrangos nurodo, kur yra jūsų sunkvežimis. Tai reaktyvu. „Midlands Wholesale“ perėjo prie klausimo: „Kur atsiras vėlavimas?“
Jie naudojo mašininio mokymosi modelį, kad nustatytų dėsningumus, lemiančius vėlavimus. Pavyzdžiui, AI pastebėjo, kad kai tam tikras Kinijos uostas musonų sezono metu pasiekia 85 % pajėgumą, jų specifinės prekių subkategorijos pristatymo terminas pailgėja ne viena diena – jis išauga dviem savaitėmis dėl „kaskadinių prisišvartavimo vėlavimų“.
Tai klasikinis pavyzdys to, ką logistikoje vadinu 90/10 taisykle. AI gali automatizuoti 90 % sekimo ir įprasto pakartotinio užsakymo procesų. Tai atlaisvina vadovą sutelkti dėmesį į 10 % didelio poveikio sprendimų: „AI sako, kad Sueco maršrutas kitą mėnesį atrodo rizikingas; ar turėtume skaidyti siuntą dabar?“
Norėdami išsamiau susipažinti su tuo, kaip ši dinamika pasireiškia konkrečiuose sektoriuose, skaitykite mūsų logistikos taupymo vadovą maisto ir gėrimų gamybai.
„Maršruto keitimo“ akimirka: kaip jie sutrumpino pristatymo terminus 50 %
Didžioji „pergalė“ įvyko praėjusių metų trečiąjį ketvirtį. Pagrindiniame laivybos kelyje susidarė kliūtis. Jų srities įmonės „milžinės“ vadovavosi savo standartinėmis veiklos procedūromis: jos laukė, kol vėlavimas pasijus, o tada bandė paspartinti siuntimą už milžinišką priemoką (ką aš vadinu skubos mokesčiu).
„Midlands Wholesale“ AI užfiksavo riziką 12 dienų anksčiau.
Vietoj vienos didelės siuntos standartiniu maršrutu, AI pasiūlė „skaidymo ir keitimo“ strategiją:
- 20 % skubių atsargų buvo nedelsiant išsiųsta oro transportu (brangu, bet pigiau nei prekių trūkumas).
- 80 % buvo nukreipta į antrinį, mažiau užkrautą uostą, esantį už 400 mylių nuo jų įprasto centro.
- AI automatiškai sugeneravo užklausą vietiniam trečiosios šalies logistikos (3PL) paslaugų teikėjui, kad šis pasirūpintų pristatymu iš naujojo uosto.
Rezultatas? Jų pristatymo terminas buvo 14 dienų. Jų konkurentų? 29 dienos.
Būdami pirmieji naujajame maršrute, „Midlands Wholesale“ užsitikrino pajėgumus dar prieš tai, kai „milžinai“ net suprato, kad iškilo problema. Jie laimėjo ne todėl, kad buvo didesni; jie laimėjo, nes greičiau pasiekė tiesą. Panašius modelius galite pamatyti automobilių parko valdymo išlaidų taupymo strategijose, kur nuspėjamoji priežiūra pakeičia reaktyvųjį remontą.
Finansai: kodėl „Lean“ dabar yra konkurencinis ginklas
Pristatymo terminų trumpinimas yra gerai sielai, bet dar geriau – balansui. Kadangi „Midlands Wholesale“ galėjo pasitikėti savo AI prognozėmis, jiems nebereikėjo slėptis nuo neapibrėžtumo už atsargų kalno.
- Atsargų sumažinimas: jie sumažino saugumo atsargas 30 %.
- Pinigų srautai: per pirmuosius šešis mėnesius tai atlaisvino £450,000 apyvartinio kapitalo.
- Sandėliavimo sutaupymai: jie galėjo pernuomoti dalį savo sandėlio, kurio jiems nebereikėjo.
Tai yra „AI-first“ verslo modelio esmė. Kai iš savo operacijų pašalinate „karo rūką“, jums nebereikia sunkių perteklinio kapitalo šarvų.
Kaip naudoti AI tiekimo grandinėje: 3 žingsnių pradžios planas
Jei sėdite ir galvojate: „Tai puikiai skamba didmeninei prekybai, bet mano verslas kitoks“, noriu jums paprieštarauti. Jei gabenate fizines prekes – nesvarbu, ar tai keksiukai, ar automobilių dalys – jūs dalyvaujate logistikos versle.
Štai kaip pradėti, nepriklausomai nuo jūsų dydžio:
1. Nustatykite savo „informacijos spragą“
Kur šiuo metu turite daugiausiai „tuščio laiko“? Ar tai laukimas kainų pasiūlymų? Ar laukimas muitinėje? O gal nežinojimas, kada siunta atvyks? Suplanuokite savo procesą ir raskite „juodąją skylę“. Būtent čia pirmiausia pritaikykite AI.
2. Audituokite „agentūros mokestį“
Ar mokate ekspeditoriui ar konsultantui už „atnaujinimus“, kurie iš tikrųjų yra tiesiog 24 valandų senumo duomenys? Didelė dalis to, už ką ima mokestį tradicinės agentūros, dabar yra standartinė paslauga. Naudokite AI įrankius, kad patys gautumėte duomenis realiuoju laiku.
3. Pereikite nuo „saugumo atsargų“ prie „nuspėjamo srauto“
Pradėkite nuo mažų žingsnių. Paimkite vieną didelės apimties prekę (SKU). Tris mėnesius taikykite nuspėjamąjį modelį jos pristatymo terminui. Palyginkite AI „numatomą atvykimo laiką“ (ETA) su jūsų tiekėjo „žadėtuoju ETA“. Kai pamatysite, kad AI laimi, pradėkite mažinti tos prekės saugumo atsargas.
Norėdami sužinoti daugiau apie šių potencialių pergalių skaičiavimą, peržiūrėkite mūsų transporto ir logistikos taupymo apžvalgą.
Penny perspektyva: eros „didelis reiškia saugus“ pabaiga
Penkiasdešimt metų buvimas „dideliu“ buvo geriausia verslo apsauga nuo chaotiško pasaulio. Mastas suteikė pagalvę išgyventi klaidas.
Tačiau AI apvertė scenarijų. Pasaulyje, kuriame duomenys juda šviesos greičiu, mastas dažnai yra tik kitas „inercijos“ pavadinimas. Milžinai negali naudoti AI taip efektyviai kaip jūs, nes jie turi per daug komitetų, per daug pasenusių sistemų ir per daug baimės keisti tai, kas veikė 1995 metais.
„Midlands Wholesale“ ne tik „pasinaudojo įrankiu“. Jie priėmė naują filosofiją: informacija yra atsargų pakaitalas.
Jei tiksliai žinote, kada atvyks jūsų prekės, jums nereikia turėti sandėlio. Jei tiksliai žinote, kur yra vėlavimas, jums nereikia „saugumo atsargų“.
Klausimas ne tame, ar AI yra paruoštas jūsų tiekimo grandinei. Klausimas tame, ar jūs esate pasiruošę nustoti elgtis kaip mažesnė milžino versija ir pradėti veikti kaip lankstus, „AI-first“ konkurentas, kurio jie iš tikrųjų bijo.
Pasiruošę pamatyti, kur jūsų tiekimo grandinė praranda pinigus? Pradėkite vertinimą adresu aiaccelerating.com.