Gadu desmitiem piegādes ķēdes ir bijušas spēle, kurā uzvar tas, kuram ir biezākais maks. Ja jūs būtu globāls gigants, jums būtu mērogs, lai absorbētu kavējumus, kapitāls, lai uzturētu pārmērīgus "drošības" krājumus, un ietekme, lai pieprasītu prioritāti no pārvadātājiem. Ja jūs būtu ģimenes vadīts vairumtirgotājs, jūs spēlētu aizsardzībā — reaģējot uz ostu streikiem, laikapstākļu izraisītiem kavējumiem un neparedzamiem piegādes laikiem, bruņojušies tikai ar izklājlapu un cerību.
Taču notiek fundamentālas pārmaiņas. Esmu novērojis, kā "mēroga aizsargmūris" izgaist reāllaikā. AI laikmetā elastība ir jaunais mērogs. Tas nav tikai teorētiski — nesen es strādāju ar vidēja lieluma Apvienotās Karalistes izplatītāju, kas to pierādīja. Izprotot, kā izmantot AI piegādes ķēdes operācijās, viņi ne tikai "turēja līdzi" saviem korporatīvajiem konkurentiem, bet sāka tos pārspēt pieejamības ziņā, vienlaikus uzturot par 30% mazāk krājumu.
Šis ir stāsts par to, kā viņi par 50% samazināja piegādes laiku, izmantojot to, ko es saucu par elastības arbitrāžu.
Mēroga aizsargmūris plaisā
💡 Vai vēlaties, lai Penijs analizē jūsu biznesu? Viņa kartē, kuras lomas AI var aizstāt, un izveido pakāpenisku plānu. Sāciet savu bezmaksas izmēģinājuma versiju →
Tradicionāli lielie uzņēmumi izmantoja "brutālā spēka loģistiku". Viņi risināja nenoteiktību ar apjomu. Ja sūtījums no piegādātāja Dienvidaustrumāzijā kavējās, viņiem ceļā bija vēl pieci citi sūtījumi. Mazākam uzņēmumam viens aizkavēts konteiners varētu nozīmēt preču deficītu, kas ilgst trīs nedēļas, izraisot zaudētus līgumus un neapmierinātus klientus.
Lielākā daļa uzņēmēju, ar kuriem es runāju, uzskata, ka AI ir vēl viens "brutālā spēka" rīks — kaut kas tāds, ko var atļauties tikai uzņēmums ar miljoniem mārciņu lielu IT budžetu. Viņi to uzskata par veidu, kā ietaupīt 1% no degvielas izmaksām 500 kravas automašīnu parkam.
Viņi uz to skatās nepareizi.
Mazākam spēlētājam AI nav saistīts ar margināliem ieguvumiem; tas ir par prognozējamu berzi. Tā ir spēja saskatīt vājo posmu 14 dienas pirms tā rašanās un rīkoties, kamēr jūsu milzu konkurenti joprojām gaida savas ikmēneša atskaišu sanāksmes sākumu.
Gadījuma izpēte: Midlands Wholesale pret gigantiem
Apskatīsim specifiku. Uzņēmums — sauksim to par Midlands Wholesale — specializējas augsta apgrozījuma komponentēs būvniecības nozarei. Viņi cīnījās ar "pātagas efektu" (Bullwhip Effect): nelielas pieprasījuma svārstības vai nelieli piegādes kavējumi radīja milzīgas svārstības viņu noliktavā.
Viņi bija iesprostoti drošības krājumu slazdā. Lai izvairītos no detaļu trūkuma, viņi uzturēja sešu mēnešu krājumus. Tie ir miljoniem mārciņu skaidrā naudā, kas stāv plauktos, krāj putekļus un rada uzglabāšanas izmaksas.
1. fāze: izklājlapu ēras beigas
Pirmais solis nebija "AI iegāde". Tas bija datu apvienošana. Tāpat kā daudzos uzņēmumos, viņu loģistikas dati bija izolēti. Viņu ERP (uzņēmuma resursu plānošanas) sistēma runāja par to, kas viņiem bija, bet tā nerunāja ar ārējo pasauli.
Mēs ieviesām vieglu AI slāni, kas apstrādāja trīs datu plūsmas:
- Iekšējie ERP dati: vēsturiskie pārdošanas cikli un pašreizējie krājumu līmeņi.
- Globālā loģistikas telemetrija: reāllaika AIS (automātiskās identifikācijas sistēmas) dati no kuģiem un ostu sastrēgumu indeksi.
- Makrovides dati: laikapstākļu modeļi, ģeopolitiskās ziņas un pat paziņojumi par darba streikiem.
2. fāze: no izsekošanas uz prognozēšanu
Lielākā daļa loģistikas programmatūru pasaka, kur atrodas jūsu kravas automašīna. Tā ir reaktīva rīcība. Midlands Wholesale pārgāja uz jautājumu: "Kur radīsies kavējums?"
Viņi izmantoja mašīnmācīšanās modeli, lai identificētu modeļus, kas noved pie kavējumiem. Piemēram, AI pamanīja, ka tad, kad konkrēta osta Ķīnā musonu sezonas laikā sasniedza 85% jaudas, piegādes laiks viņu specifiskajai preču apakškategorijai ne tikai pieauga par dienu — tas palielinājās par divām nedēļām "kaskādes piestāšanas kavējumu" dēļ.
Šis ir klasisks piemērs tam, ko es saucu par 90/10 noteikumu loģistikā. AI var automatizēt 90% izsekošanas un ikdienas pasūtījumu veikšanas. Tas atbrīvo vadītāju, lai viņš varētu koncentrēties uz 10% augstas ietekmes lēmumu: "AI saka, ka Suecas maršruts nākamajā mēnesī izskatās augsta riska; vai mums vajadzētu sadalīt sūtījumu tūlīt?"
Lai padziļināti izpētītu, kā šī dinamika izpaužas konkrētās nozarēs, skatiet mūsu loģistikas ietaupījumu ceļvedi pārtikas un dzērienu ražošanai.
"Pārvirzīšanas" moments: kā viņi samazināja piegādes laiku par 50%
"Uzvara" notika pagājušā gada trešajā ceturksnī. Galvenajā kuģniecības maršrutā izveidojās sastrēgums. Nozares lielie "giganti" ievēroja savas standarta darbības procedūras: viņi gaidīja, līdz kavējums iestāsies, un pēc tam mēģināja paātrināt piegādi par milzīgu papildu maksu (ko es saucu par steidzamības nodokli).
Midlands Wholesale AI identificēja risku 12 dienas agrāk.
Tā vietā, lai sūtītu vienu lielu sūtījumu pa standarta maršrutu, AI ieteica "sadalīšanas un pārslēgšanas" stratēģiju:
- 20% steidzamo krājumu nekavējoties tika pārvietoti ar gaisa kravu (dārgi, bet lētāk nekā preču trūkums).
- 80% tika pārvirzīti uz otru, mazāk noslogotu ostu 400 jūdžu attālumā no viņu parastā mezgla.
- AI automātiski nosūtīja pieprasījumu vietējam trešās puses loģistikas (3PL) pakalpojumu sniedzējam, lai nodrošinātu piegādi līdz durvīm no jaunās ostas.
Rezultāts? Viņu piegādes laiks bija 14 dienas. Viņu konkurentiem? 29 dienas.
Būdami pirmie jaunajā maršrutā, Midlands Wholesale nodrošināja jaudas, pirms "giganti" vispār saprata, ka pastāv problēma. Viņi neuzvarēja tāpēc, ka bija lielāki; viņi uzvarēja, jo ātrāk uzzināja patiesību. Līdzīgas tendences var redzēt autoparka pārvaldības izmaksu taupīšanas stratēģijās, kur paredzošā apkope aizstāj reaktīvos remontdarbus.
Finanses: kāpēc "Lean" tagad ir konkurētspējas ierocis
Piegādes laika saīsināšana ir laba uzņēmuma garam, bet vēl labāka tā ir bilancei. Tā kā Midlands Wholesale varēja uzticēties sava AI prognozēm, viņiem vairs nebija jāslēpjas no nenoteiktības aiz milzīga krājumu kalna.
- Krājumu samazināšana: viņi samazināja drošības krājumus par 30%.
- Naudas plūsma: tas pirmo sešu mēnešu laikā atbrīvoja £450,000 apgrozāmo līdzekļu.
- Ietaupījumi uzglabāšanai: viņi varēja iznomāt daļu noliktavas, kas viņiem vairs nebija nepieciešama.
Šī ir AI-prioritātes biznesa modeļa būtība. Noņemot "kara miglu" no savām operācijām, jums vairs nav nepieciešamas smagās liekā kapitāla bruņas.
Kā izmantot AI piegādes ķēdē: 3 soļu pamata ietvars
Ja sēžat un domājat: "Tas izklausās lieliski vairumtirgotājam, bet mans bizness ir citādāks", es vēlos tam iebilst. Ja jūs pārvietojat fiziskas preces — neatkarīgi no tā, vai tās ir kūciņas vai automašīnu detaļas —, jūs darbojaties loģistikas biznesā.
Lūk, kā sākt, neatkarīgi no jūsu uzņēmuma lieluma:
1. Identificējiet savu "informācijas plaisu"
Kur jums šobrīd ir visvairāk "tukšā laika"? Vai tā ir cenu piedāvājumu gaidīšana? Muitas procedūru gaidīšana? Nezināšana par to, kad sūtījums pienāks? Kartējiet savu procesu un atrodiet melno caurumu. Tā ir vieta, kur vispirms jāpielieto AI.
2. Auditējiet "aģentūras nodokli"
Vai jūs maksājat kravu ekspeditoram vai konsultantam par "jaunākajām ziņām", kas patiesībā ir tikai 24 stundas veci dati? Liela daļa no tā, par ko parastās aģentūras iekasē maksu, tagad ir kļuvusi par plaša patēriņa preci. Izmantojiet AI rīkus, lai paši iegūtu reāllaika datus.
3. Pārejiet no "drošības krājumiem" uz "prognozējamu plūsmu"
Sāciet maziem soļiem. Paņemiet vienu augsta apjoma SKU (krājumu vienību). Trīs mēnešus piemērojiet prognozēšanas modeli tās piegādes laikam. Salīdziniet AI "aplēsto ierašanās laiku" (ETA) ar jūsu piegādātāja "solīto ETA". Tiklīdz redzēsiet, ka AI uzvar, sāciet samazināt šīs preces drošības krājumus.
Lai uzzinātu vairāk par to, kā aprēķināt šos potenciālos ieguvumus, skatiet mūsu transporta un loģistikas ietaupījumu pārskatu.
Penny perspektīva: beigas uzskatam, ka "liels nozīmē drošs"
Piecdesmit gadus būt "lielam" bija uzņēmuma labākā aizsardzība pret haotisku pasauli. Mērogs nodrošināja spilvenu, lai pārdzīvotu kļūdas.
Bet AI ir mainījis noteikumus. Pasaulē, kurā dati pārvietojas gaismas ātrumā, mērogs bieži vien ir tikai cits vārds "inercei". Giganti nevar izmantot AI tik efektīvi kā jūs, jo viņiem ir pārāk daudz komiteju, pārāk daudz novecojušu sistēmu un pārāk lielas bailes mainīt to, kas darbojās 1995. gadā.
Midlands Wholesale ne tikai "izmantoja rīku". Viņi pieņēma jaunu filozofiju: Informācija aizstāj krājumus.
Ja jūs precīzi zināt, kad jūsu preces pienāks, jums nav nepieciešams pašiem pārvaldīt noliktavu. Ja jūs precīzi zināt, kur ir kavējums, jums nav nepieciešami "drošības krājumi".
Jautājums nav par to, vai AI ir gatavs jūsu piegādes ķēdei. Tas ir par to, vai jūs esat gatavi beigt uzvesties kā maza milža versija un sākt rīkoties kā elastīgs, AI-prioritātes konkurents, no kura viņi patiesībā baidās.
Esat gatavi redzēt, kur jūsu piegādes ķēde zaudē naudu? Sāciet savu novērtējumu vietnē aiaccelerating.com.