ما المقصود بالذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد؟

وقد اكتسبت هذه التقنية زخمًا في الآونة الأخيرة، إذ تُظهر تطورات مثل الذكاء الاصطناعي التوليدي، وأدوات مثل روبوتات المحادثة والروبوتات ومساعدي الذكاء الاصطناعي، القيمة التي يضيفها الذكاء الاصطناعي إلى الحد من المخاطر وتعزيز مرونة سلاسل التوريد. وفي الوقت نفسه، كشفت جائحة كوفيد-19 مدى هشاشة سلسلة التوريد العالمية، وسلطت الضوء على الحاجة إلى أدوات أكثر ذكاءً لتقصير مُدد التسليم وخفض التكاليف.

يُعد التعلم الآلي (ML) أحد المكونات الأساسية للذكاء الاصطناعي؛ إذ تتعلم الأنظمة من البيانات بدلًا من الاعتماد على قواعد مبرمجة مسبقًا. يمكن للتعلم الآلي التنبؤ بطلب العملاء، واكتشاف الأنماط، وتقديم تنبؤات بشأن السوق، وفهم الكلام المنطوق والنصوص المكتوبة، وتحليل عوامل عديدة تسهم في تحسين سير عمل سلسلة التوريد.  

رغم أهمية تبني الذكاء الاصطناعي، فإن تطبيقه يتطلب إعدادًا مدروسًا. ينبغي للمصنّعين ومقدمي الخدمات اللوجستية اتخاذ الخطوات اللازمة لتهيئة سلاسل التوريد لديهم لاستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي، وإدراك أن عملية تحسين بهذا الحجم قد تستغرق وقتًا وتتطلب موارد.

تساعد أنظمة سلاسل التوريد المدعومة بالذكاء الاصطناعي الشركات على تحسين المسارات، وتبسيط مهام سير العمل، وتحسين المشتريات، وتقليل حالات النقص إلى أدنى حد، وأتمتة العمليات بصورة متكاملة من البداية إلى النهاية.

تتسم سلاسل التوريد الحديثة بالتعقيد، لا سيما لدى المصنّعين الذين يعتمدون على شركاء متعددين لشحن البضائع في موعدها وبصورة منظمة تحد من الاضطرابات. من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات على امتداد سلسلة التوريد، يقدم الذكاء الاصطناعي رؤى عملية قابلة للتنفيذ تسهم في تحسين الكفاءة وتعزيز رضا العملاء.

يجد الذكاء الاصطناعي تطبيقات عملية في عمليات سلسلة التوريد، منها التنبؤ، وتحسين مسارات السائقين، وخفض استهلاك الوقود، وتقليل التكاليف التشغيلية. تستخدم أدوات تحسين المسارات بيانات من أجهزة إنترنت الأشياء (IoT)، ومقدمي الخدمات اللوجستية، وشبكات الموردين المنتشرة على امتداد سلسلة التوريد لتحسين الشبكات اللوجستية. 

يمكن أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لتتبع مستويات المخزون واتجاهات السوق. وتتمثل إحدى قدراته المحددة في إدارة المخزون. يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز الرؤية عبر سلسلة التوريد، وأتمتة المستندات المرتبطة بالسلع المادية، وإدخال البيانات بذكاء عند انتقال السلع من طرف إلى آخر. 

يُعد الذكاء الاصطناعي الوكيل أحد الاتجاهات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي؛ إذ يتلقى كل وكيل ذكاء اصطناعي استعلامًا بلغة طبيعية ويحلل البيانات لتقديم استجابات ذات صلة. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي العمل عبر مختلف وظائف المؤسسة، مثل المشتريات وإدارة سلسلة التوريد والتخطيط اللوجستي. تتجاوز قدرات وكلاء الذكاء الاصطناعي المهام الروتينية بكثير؛ إذ يتخذون قرارات مستنيرة استنادًا إلى البيانات الواردة من مصادر داخلية وخارجية. 

تسهم إدارة المخزون المخصصة حسب الاحتياجات، وجاهزية الشحنات، وتحسينات الاستدامة أيضًا في تعزيز الأثر الإيجابي للذكاء الاصطناعي في عمليات سلسلة التوريد. وتتمثل النتائج في تحقيق وفورات لا تضاهى في الوقت والتكاليف، إلى جانب تحليل البيانات في الوقت الفعلي لتزويد الأطراف المعنية وفرق سلسلة التوريد بالمعلومات اللازمة لإدارة عمليات سلسلة التوريد بأفضل صورة.

يعتمد مستقبل عمليات سلسلة التوريد على تقنيات الذكاء الاصطناعي وتقليص التدخل اليدوي بوجه عام.  

يفهم الذكاء الاصطناعي السلوكيات المعقدة، ويتعلم المهام المتكررة، مثل تتبع المخزون، وينفذها بسرعة ودقة. تخفض حلول الذكاء الاصطناعي إجمالي تكاليف التشغيل من خلال تحديد أوجه القصور والحد من الاختناقات التشغيلية. بالإضافة إلى ذلك، تُستخدم بعض أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل أداء الموردين ومقارنة الأسعار، بما يضمن توجيه كل دولار يُنفق إلى الغرض المناسب. ويوجّه الذكاء الاصطناعي المؤسسات أيضًا إلى موردين بدلاء، ويحدّث جداول التسليم بسرعة، مع تدخل بشري محدود أو من دونه تمامًا.

يستخدم الذكاء الاصطناعي البيانات التاريخية والبيانات المتاحة في الوقت الفعلي لاتخاذ القرارات وتحليل ظروف السوق. علاوة على ذلك، تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي على تجنّب الاضطرابات المحتملة أو نفاد المخزون الناجم عن عوامل خارجية لا تخضع لسيطرة الموردين، مثل الأحوال الجوية المتوقعة. لم تعد هناك حاجة إلى إدخال البيانات يدويًا، وهي عملية تستغرق وقتًا طويلًا؛ إذ يوفر الذكاء الاصطناعي بدلًا من ذلك رؤية شاملة. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي هذه تحليل تقلبات الطلب ومنع تراكم المخزون الزائد بفضل إمكانات الصيانة التنبؤية.

تتمثل إحدى ميزات تقنية الذكاء الاصطناعي في قدرتها على اكتشاف السلوكيات والأنماط. وبذلك، يمكن للمصنعين ومشغلي المستودعات تدريب الخوارزميات للعثور على العيوب، مثل أخطاء الموظفين وعيوب المنتج، قبل وقوع أخطاء أكبر بوقت طويل. علاوة على ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة على تبسيط إطار تخطيط موارد المؤسسة (ERP)، كما يمكن دمجه مباشرةً. يعزز هذا النهج جهود إدارة مخاطر سلسلة التوريد، ويساعد على منع الأخطاء قبل وقوعها.

يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي على تحسين عمليات المخزون من خلال مراقبة مستويات المخزون وإعادة تخصيص الموارد وتبسيط التعديلات عبر المستودعات. ويساعدون على خفض تكاليف الاحتفاظ بالمخزون وضمان توافر المنتجات وتقليل التحديثات اليدوية، ما يحقق عمليات أكثر سلاسة بتكلفة مثالية.

ويساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا المصنّعين ومديري سلاسل التوريد على قياس مدى اهتمام العملاء بمنتج ما، وتحديد ما إذا كان الطلب عليه يرتفع أم ينخفض، وإجراء التعديلات اللازمة وفقًا لذلك. يمكنه أيضًا أن يساعد في عملية اتخاذ القرار في الشركة المصنعة ويحسن دقة التنبؤ بالطلب.

يحسِّن وكلاء الذكاء الاصطناعي دقة الطلبات وسرعتها من خلال التحقق من حالة الشحن، وتحديث طلبات العملاء، والتأكد من توافر المخزون. كما يُسهمون في تقليل الأخطاء اليدوية، وتعزيز إنتاجية فرق دعم الطلبات، وتحسين رضا العملاء عبر تحديثات دقيقة وشفافة تُقدَّم في الوقت المناسب. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تبسيط أنظمة الشحن وتقليل الحاجة إلى الإشراف البشري في مختلف مراحل العملية. 

من خلال استخدام التحليلات التنبؤية التي يقدمها الذكاء الاصطناعي، تستطيع الشركات جعل سلاسل التوريد أكثر استدامة وأفضل للبيئة. يمكن للشركات المصنّعة استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحسين حمولات الشاحنات، والتنبؤ بمسارات التسليم الأكثر كفاءة، وتقليل هدر المنتجات في السوق.

يسعى مديرو سلاسل التوريد باستمرار إلى فهم عملياتهم بصورة أفضل. وبفضل عمليات المحاكاة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، لن يتمكنوا من اكتساب المعارف فحسب، بل يمكنهم أيضاً فهم وإيجاد طرق للتحسين. يمكن للذكاء الاصطناعي، بالاستعانة بالتوائم الرقمية والنماذج المرئية ثنائية الأبعاد، تمثيل الاضطرابات المحتملة في سلسلة التوريد والعمليات الخارجية التي قد تتسبب في فترات تعطل غير ضرورية.

يمكن أن يكون تطبيق الذكاء الاصطناعي معقدًا، ويجب على الشركات معرفة تحديات إدخال هذه التقنية الجديدة ومخاطرها.

حين تدخل الشركة تقنية جديدة، فإنها تحتاج إلى تدريب الأفراد الذين سيتعاملون معها على أي مستوى. ونتيجة لهذه الضرورة، من المحتمل أن تحدث فترة تعطل، لذا من الأفضل الاستعداد والجدولة وفقًا لذلك للحد من الاضطرابات. يجب أن يكون جميع موظفي سلسلة التوريد على دراية بوقت التعطل المحتمل وأن يكونوا شفافين مع الشركاء بشأن ما قد يحدث.

يوجد العديد من اعتبارات التكلفة التي يجب مراعاتها في أثناء تطبيق الذكاء الاصطناعي. إلى جانب تكلفة البرمجيات اللازمة لتشغيل النظام، ينبغي أيضًا مراعاة تكلفة نماذج التعلم الآلي. وإذا فضّلت الشركة هذا الخيار، فيمكنها استخدام نماذج جاهزة مسبقًا أو بناء نماذج من الصفر. وفي كلتا الحالتين، من المهم تدريب النموذج على بياناتك القديمة المنظمة قبل إدخال خوارزميات الذكاء الاصطناعي.

لا يتوقف العمل بعد تطبيق الذكاء الاصطناعي. يعد نظام الذكاء الاصطناعي على نطاق عالمي معقدًا ويتطلب من المخططين لسلسلة التوريد البقاء على اطلاع دائم بكيفية أداء الأدوات وضبطها بدقة حسب الحاجة.

ثمة ثلاثة مخاطر شائعة عند دمج الذكاء الاصطناعي في سلاسل التوريد:

يتم بناء وتوليد الذكاء الاصطناعي من كميات كبيرة من البيانات الموجودة من مجموعة من المصادر. نظرًا لطبيعة مصدر البيانات، قد يكون هناك عدم دقة وتحيز، مما قد يؤدي إلى انتشار المعلومات المضللة. لهذا السبب، يتطلب الذكاء الاصطناعي مراجعة بشرية للتأكد من أن البيانات عادلة وغير متحيزة وقابلة للتفسير.

يجب أن يكون التعامل البشري هو الحل الأمثل والخبير الرئيسي في إدارة مخاطر سلاسل التوريد والتعامل معها. الذكاء الاصطناعي هو مجرد أداة؛ لا يمكنه تكوين علاقات. هناك اختلاف في المفهوم حول أن يمكن للذكاء الاصطناعي استبدال الذكاء البشري، ولكن الحقيقة أن الذكاء الاصطناعي يجب أن  يعززه. علاوة على ذلك، إذا تعطلت التقنية، يجب على البشر ذوي الخبرة الحفاظ على تشغيل سلاسل التوريد.

كما أن زيادة جمع بيانات العملاء واستخدامها في نماذج الذكاء الاصطناعي تزيد من مخاطر المراقبة والقرصنة والهجمات الإلكترونية. يجب على الشركات إعطاء الأولوية لخصوصية المستهلكين وحقوقهم في البيانات وحمايتها، وتقديم ضمانات صريحة حول كيفية استخدام البيانات وحمايتها.

قبل أن تنفِّذ الشركة حل الذكاء الاصطناعي، يجب عليها إعداد نظامها التقليدي الخاص بالتخطيط لسلسلة التوريد وإدارتها.

راقب ما يصلح لعملك وما لا يصلح. قيّم الأعطال أو المواضع التي تظهر فيها مشكلات باستمرار للتأكد من أنك تنتفع بتقنية الذكاء الاصطناعي بأقصى طريقة ممكنة.

ما يمكنك فعله:

• حدد مواطن القلق سلسلة التوريد من بدايتها إلى نهايتها.
• رتب البيانات لتحديد كيفية استخدام البيانات المنظمة وغير المنظمة.

حدد المشكلات التي تريد شركتك معالجتها أولاً والمشكلات الأقل ضرورة. من المحتمل أن تكون هناك العديد من المشكلات في سلسلة التوريد، لذا فإن تحديد الأولويات أمر أساسي.

ما يمكنك فعله:

• تحديد أولويات المشكلات بناءً على ما تحتاجه سلسلة التوريد الخاصة بك.
• عالج المشكلات الأكثر صعوبة وإلحاحًا أولاً ثم انتقل من المتوسط الأهمية إلى الأقل أهمية.

تتوفر عدة أنواع من الأنظمة، ويعتمد اختيار المؤسسة للنظام المناسب على احتياجاتها وخارطة الطريق التي وضعتها. في هذه الحالة، قد تستعين المؤسسة بمستشار أو خبير في القطاع للحصول على التوجيه اللازم.

ما يمكنك فعله:

• راجع كل الأنظمة المتاحة بدقة لمعرفة أيها يناسب أهداف إدارة سلسلة التوريد الخاصة بالشركة.

• احرص على اكتساب معارف مهنية من خبير في المجال.

يتعين على المؤسسة البدء في تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي. من المحتمل أن يعمل القائم على تكامل النظام مع فريق تكنولوجيا المعلومات الداخلي ومورد حلول الذكاء الاصطناعي لإنجاز الأمور وتشغيلها.

ما يمكنك فعله:

• إعداد الفريق وتثقيفه بشأن تقنية الذكاء الاصطناعي.

• كن مستعدًا لحدوث إخفاقات أو أخطاء في العملية.

يمكن أن تكون تقنية الذكاء الاصطناعي تغييرًا هائلاً يتطلب التدريب والصبر والتخطيط. يحتاج الموظفون إلى معرفة كيفية أداء وظائفهم، والتواصل المفتوح هو مفتاح التطبيق الناجح لتقنية الذكاء الاصطناعي.

ما يمكنك فعله:

• وضع خطة للتواصل مع جميع الموظفين قبل بدء التطبيق.

• ضع في حسبانك فترة التعطل التي يستغرقها تدريب الموظفين وإنشاء جدول زمني.

تتطور تقنية الذكاء الاصطناعي، وتتحسن، وتتكيف باستمرار. لذا، تحتاج الفرق التي يجب أن تدير التقنية إلى اختبار وتتبع ما يحدث عند إدخال تعديلات، بحيث يمكن إجراء تحسينات دورية.

ما يمكنك فعله:

• اختبر حل الذكاء الاصطناعي بانتظام واستكشف الخلل في إمكاناته وعالجه.

• تأكد من وجود طريقة تتبع منظمة لوقت إجراء الاختبار.