Искусственный интеллект в управлении цепочками поставок и в управлении запасами для оптимизации операций в торговле
статья

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В УПРАВЛЕНИИ ЦЕПОЧКАМИ ПОСТАВОК И В УПРАВЛЕНИИ ЗАПАСАМИ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ОПЕРАЦИЙ В ТОРГОВЛЕ

Легошина Анна Сергеевна

Санкт-Петербургское государственное бюджетное

 профессиональной образовательное учреждение

«Охтинский колледж»

Современная торговля сталкивается с возрастающей сложностью и динамичностью цепочек поставок. Непредсказуемость спроса, глобализация рынков, рост конкуренции и растущие ожидания клиентов требуют новых подходов к управлению. Искусственный интеллект становится ключевым инструментом, способным трансформировать традиционные методы управления цепочками поставок и запасами, приводя к значительной оптимизации торговых операций.

Искусственный интеллект — это область компьютерных наук, которая создает системы, способные выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как обучение, решение проблем, распознавание образов и принятие решений.

В бизнесе он проявляется как программы и сервисы на основе нейросетей, которые берут на себя часть рабочих задач. Они обрабатывают сложные данные и выдают простые отчеты, автоматизируют рутинные процессы и предсказывают события.

В торговле применяется широкий спектр технологий искусственного интеллекта, которые помогают автоматизировать процессы, улучшать принятие решений и повышать эффективность. Среди наиболее распространённых технологий можно выделить:

Алгоритмы машинного обучения. К ним относятся: персонализация спроса, рекомендаций, оптимизация ценообразования и обнаружение мошенничества. Это позволяет системам обучаться на данных, выявлять закономерности и делать прогнозы без явного программирования. Алгоритмы машинного обучения значительно помогают компаниям быстро реагировать на изменения рынка и минимизировать риски.

Обработка естественного языка - это область искусственного интеллекта, занимающаяся тем, чтобы компьютеры могли понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. Она включает в себя анализ тональности для оценки качества продукции клиентами, чат-боты отвечающие на вопросы и требования клиентов и извлечение информации из неструктурированных текстовых данных. Это снижает нагрузку на сотрудников и улучшает клиентский опыт за счет быстрой реакции на запросы.

Компьютерное зрение - это область искусственного интеллекта, которая позволяет машинам анализировать изображения и видео, распознавать закономерности и извлекать значимую информацию. В нее входят автоматизация инвентаризации, анализ поведения покупателей в магазинах и контроль качества продукции. Компании применяют компьютерное зрение в складской логистике, ретейле и безопасности. В супермаркетах автоматические кассы самостоятельно определяют товары по изображению и ускоряют обслуживание покупателей. На производстве компьютерное зрение контролирует качество продукции, вовремя выявляет дефекты и сокращает количество брака.

Робототехника - это интеграция технологий искусственного интеллекта в роботизированные системы для расширения их возможностей и выполнения более сложных задач. Данные системы активно используются в автоматизации складских операций и доставке товаров, что значительно повышает эффективность и скорость выполнения заказов.

Оптимизация цепочки поставок - это процесс, включающий в себя использование математических алгоритмов для нахождения наилучшего решения задачи с учетом заданных ограничений. В торговле используется для прогнозирования возможных сбоев, оптимизации маршрутов доставки с учётом различных факторов и распределении ресурсов между различными задачами и подразделениями. Он помогает повысить эффективность операций, снизить затраты и улучшить прогнозирование спроса.

Управление цепочками поставок является сложным и многогранным процессом, требующим координации различных участников и этапов. Трапдиционные цепочки часто сталкиваются с проблемами отсутствия полной картины движения товаров и информации, недостаточной точностью прогнозирования, неэффективного использования ресурсов и большого объема ручного труда.

Искусственный интеллект предлагает решения, позволяющие сделать цепочки поставок более устойчивыми к сбоям, превращая ее из сложной системы в высокоэффективную, легко адаптируемую и гибкую.

Ключевые области применения искусственного интеллекта в управлении цепочками поставок:

1. Прогнозирование спроса
2. Алгоритмы машинного обучения анализируют огромные объемы данных (исторические продажи, маркетинговые акции, сезонность, праздники, погода, экономические показатели, социальные тренды, новости) для предсказания спроса с высокой точностью.
3. Планирование запасов. Искусственный интеллект автоматически определяет оптимальные уровни запасов для каждого продукта на каждом складе, учитывая прогнозируемый спрос, время выполнения заказа, затраты на хранение и риски. Системы могут в реальном времени корректировать точки пополнения и объемы заказа.
4. Оптимизация маршрутов и логистики. Алгоритмы в реальном времени анализируют данные о дорожном трафике, погодных условиях, закрытии дорог и изменениях в расписании для построения наиболее эффективных маршрутов доставки, сокращая время в пути и расход топлива. А так же помогают оптимально распределять товары по транспортным средствам, максимально используя их объем и грузоподъемность.
5. Автоматизация складских операций. Включает в себя управление автономными роботами, которые выполняют задачи по перемещению, сортировке, упаковке и отгрузке товаров на складах, анализ потоков товаров и операции для создания наиболее эффективной планировки склада, минимизируя время на поиск и перемещение и анализирует данные с датчиков оборудования для прогнозирования поломок.
6. Автоматизация закупок. Алгоритмы получают информацию о поставщиках (цены, сроки поставки, качество продукции, репутация), запасах, прогнозов спроса и транзакциях закупок. Это дает ряд преимуществ, таких как:  уменьшение времени на поиск и выбор поставщиков, снижение затрат на закупку, улучшение условий контрактов с поставщиками и автоматическое отслеживание статуса заказов.

Управление запасами- одна из ключевых задач любого торгового предприятия. От того, насколько точно мы можем предсказать, что и когда купят наши клиенты, зависит, будут ли у нас на полках нужные товары, не будут ли они залеживаться, и насколько эффективно мы используем свои деньги. Искусственный интеллект играет ключевую роль в  модернизации управления запасами. На замену сложным и зачастую неэффективным процессам приходит высокоточная, автоматизированная система, имеющая стратегическое значение для бизнеса, особенно в условиях высоких затрат на хранение и стремительно растущих ожиданий клиентов к доступности товаров.

1. Оптимизация уровня запасов. Основываясь на точных прогнозах, искусственный интеллект автоматически рассчитывает точку, когда нужно сделать новый заказ и определяет оптимальный размер заказа для минимизации общих затрат на запасы, учитывая затраты на заказ и хранение.
2. Прогнозирование спроса. Для того, что бы прогнозирование спроса было максимально точным, искусственный интеллект анализирует такие факторы, как: внутренние данные (история продаж, информация о рекламных акциях, сезонности, ценах) и внешние факторы (погода, важные события, экономические показатели и т.д.)
3. Аналитика для всей цепочки поставок. Анализируя данные о движении транспорта, погодных условиях и даже геополитической обстановке, искусственный интеллект может предсказать возможные задержки в доставке грузов. А так же оценить надежности поставщиков с помощью анализа финансовых данных, чтобы оценить риски, связанные с конкретными поставщиками 
4. Сегментация товаров и управление. Процессы автоматически распределяют товары по группам на основе таких критериев, как оборачиваемость, прибыльность и изменчивость спроса. Это позволяет компаниям сосредоточить свои усилия и ресурсы на наиболее важных категориях товаров, принимая более целенаправленные решения.  

Выводы:

Внедрение искусственного интеллекта в управление цепочками поставок и запасами несет за собой переход от традиционных методов управления к более эффективным и интеллектуальным системам. Это предоставляет компаниям существенные конкурентные преимущества, позволяя им быстрее реагировать на изменения рынка, оптимизировать затраты, улучшать качество обслуживания клиентов и повышать общую эффективность бизнеса. Компании, освоившие эти технологии, оказываются более гибкими, адаптивными и устойчивыми к современной экономике. Однако, внедрение искусственного интеллекта требует комплексного подхода. Необходимо не тольео инвестировать в разработку и внедрение новых технологий, но и обучать персонал, адаптировать бизнесс-процессы и обеспечивать надежную защиту данных. Только в этом случае можно в полной мере реализовать потенциал искусственного интеллекта.