Materiał partnera: SAP

Przed nami okres intensywnych zakupów i wzmożonej aktywności konsumentów. Jak wygląda obecny sezon świąteczny z perspektywy branży detalicznej?

W dzisiejszych czasach detaliści przygotowują się do świąt znacznie wcześniej niż kiedyś, używając różnorodnych strategii. To wymaga od nich precyzyjnego planowania, aby sprostać zarówno potrzebom magazynowym, jak i zmieniającemu się popytowi na konkretne produkty.

Niewiele osób zdaje sobie sprawę z złożoności logistyki świątecznych łańcuchów dostaw. Święta to nie tylko tradycyjne, rodzinne posiłki, ale również prezenty czy dekoracje. Dostarczenie wszystkich tych produktów wymaga dodatkowej energii, w tym ropy naftowej, gazu i elektryczności.

Nie mamy tu do czynienia z jednym łańcuchem dostaw, ale z wieloma. W proces zaangażowane są gospodarstwa rolne, fabryki, magazyny i centra dystrybucyjne. Dostarczenie produktów do odpowiednich miejsc we właściwym czasie wymaga skomplikowanych sieci. To inteligentny proces planowania, który zaczyna się dużo wcześniej, z uwzględnieniem świadomości, że nawet jedno zakłócenie – czy to burza, czy kryzys geopolityczny – może spowodować opóźnienie.

Jak realne jest więc zagrożenie, że coś może pójść nie tak w tym „świątecznym” łańcuchu dostaw?

Firmy dokonały znaczących postępów w przewidywaniu potrzeb klientów i prognozowaniu zmian, aby lepiej przygotować się na okresy wzmożonej aktywności. Korzystają z coraz bardziej zaawansowanych narzędzi do monitorowania ścieżki produktów – od produkcji do dostarczenia konsumentom. Mogą uwzględniać więcej wzorców popytu i dążyć do bardziej zrównoważonych praktyk. Pandemia pokazała, że inteligentne systemy są kluczowe w radzeniu sobie z nieprzewidywalnymi sytuacjami. Nowe technologie, takie jak generatywna sztuczna inteligencja, pozwalają szybko reagować na nowe scenariusze. Połączenie ich z tradycyjnymi rozwiązaniami w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego sprawia, że łańcuchy dostaw stają się bardziej odporne – to jednak tylko początek.

Czy nowe technologie mogą zmienić sposób funkcjonowania łańcuchów dostaw w trudnych okresach?

Według McKinsea, wprowadzenie rozwiązań zarządzania łańcuchem dostaw opartych na sztucznej inteligencji obniża koszty logistyki o 15 proc., poziom zapasów o 35 proc. i zwiększa poziom obsługi o 65 proc. dla tych, którzy je wdrażają. Ostatnio SAP wprowadził Joule – asystenta biznesowego opartego na generatywnej sztucznej inteligencji, zintegrowanego z portfolio rozwiązań chmurowych. Joule dostosowuje się do unikalnego kontekstu biznesowego firmy, umożliwiając optymalizację poziomu zapasów kilka miesięcy przed spodziewanym szczytem sprzedaży, uwzględniając wcześniejsze wzorce zakupowe i nowe trendy. Dzięki niemu prognozy uwzględniają wszelkie potencjalne zakłócenia, od znanych warunków pogodowych po nieoczekiwane trudności transportowe spowodowane strajkami, pracami budowlanymi czy zmianami cen gazu. Sztuczna inteligencja jest zdolna brać pod uwagę znacznie więcej zmiennych, co pozwala formułować bardziej świadome rekomendacje.

Jakie są perspektywy rozwoju takich rozwiązań?

Klienci podkreślają konieczność zwiększenia odporności ich łańcuchów dostaw na nieprzewidziane zdarzenia, zwłaszcza w okresach wzmożonego ruchu, takich jak ostatnie tygodnie przed świętami. Generatywna sztuczna inteligencja może zbliżyć nas do tego celu. Jednym z najnowszych osiągnięć jest prognozowanie probabilistyczne, które wykorzystuje dane z większej liczby zmiennych, umożliwiając planistom jeszcze precyzyjniejsze prognozy. Choć obecnie jest dostępne we wczesnej fazie swojego rozwoju, połączenie tej technologii z mocą generatywnej sztucznej inteligencji, oferowanej przez firmy dobrze rozumiejące procesy biznesowe, takie jak SAP, sprawi, że łańcuchy dostaw staną się bardziej odporne na wszelkie zakłócenia, szczególnie w wymagających okresach, jak choćby świąteczny sezon.

Materiał partnera: SAP