MI az ellátási láncban: egyre fontosabbá válik a kockázatkezelés
Példátlan nyomásnak vannak kitéve a globális ellátási láncok. A zavarok már nem kivételek, hanem egyre inkább a mindennapok részévé válnak.
A hálózatba kapcsolt gazdaságban egyre nagyobb az igény a folyamatok hatékonyságának és ellenálló képességének magasabb szintre emelésére. Ebben az összefüggésben a mesterséges intelligencia új stratégiai jelentőségre tesz szert. Lehetőséget kínál a vállalatoknak a kockázatok korai azonosítására és hatékonyabb kezelésére. Ezek a technológiai lehetőségek új követelményeket is teremtenek, amelyek túlmutatnak a hagyományos folyamatoptimalizálási megközelítéseken.
A mesterséges intelligencia és a szállítási késedelmek
A hagyományos ellátási lánc modellek a zavarokra jellemzően csak azután reagálnak, ha azok már bekövetkeztek – ez a tűzoltó megközelítés elszálló költségekhez és szállítási késedelmekhez vezet.
A modern mesterséges intelligencia rendszerek azonban alapvetően alakítják át ezt a folyamatot azáltal, hogy a belső, például az ERP-ből származó adatokat, illetve külső információkat, például időjárás-jelentéseket, kikötői tranzitidőket, sztrájkfenyegetéseket és közösségi média trendeket elemeznek közel valós időben. A prediktív elemzés lehetővé teszi a vállalatoknak azt, hogy a potenciális szűk keresztmetszeteket és zavarokat időben beazonosítsák – még mielőtt azok hatással lennének a javak előállításának folyamataira. A mesterséges intelligencia azon képessége, hogy felismeri a mintákat a látszólag egymással nem összefüggő adatfolyamokban, lehetővé teszi a szállítási késedelmek lényegesen pontosabb behatárolását.
Ennek következményeként a kockázatkezelést már nem csupán egy downstream kontrollmechanizmusnak tekintik, hanem a stratégiai tervezés szerves részének.
Szükségállapot helyett
A modern, többszintű ellátási láncok összetettsége következtében a helyi zavarok gyakran kiszámíthatatlan globális kaszkádhatásokat váltanak ki. A mesterséges intelligencia alapú ellátási lánc irányítótornyai révén az ilyen láncreakciók megelőzése érdekében lehetővé válik a teljes körű átláthatóság. A fizikai ellátási hálózatok digitális feltérképezésével, az úgynevezett digitális iker létrehozásával különböző válságforgatókönyvek szimulálhatók – méghozzá védett környezetben.
Ennek a hálózati intelligencia-rendszernek a fő előnyei a következők:
-Az egyetlen forrásból származó kockázatok korai felismerése: a kritikus függőségek automatizált azonosítása az n-szintű struktúrán belül.
-Dinamikus átirányítás: a szállítási útvonalak valós idejű optimalizálása rövid távú lezárások vagy kapacitásbeli szűk keresztmetszetek esetén.
-Biztonsági készletek optimalizálása: merev képletek helyett a tárolási pufferek mesterséges intelligenciával támogatott kiszámítása az egyes komponensek egyedi volatilitása alapján.
Ily módon az ellátási lánc antifragilis rendszerré fejlődik. Azaz profitál a zavarokból, folyamatosan alkalmazkodik az új körülményekhez, és ezáltal tartósan erősíti a teljes vállalat pénzügyi ellenálló képességét.
Az EU mesterséges intelligencia törvénye
Az MI-rendelet elfogadásával az Európai Unió első alkalommal hozott létre a logisztikai vállalatoknak is kiemelten releváns, kötelező érvényű jogi keretet. Az EU MI-törvénye kockázatalapú megközelítésű, és a mesterséges intelligencia-alkalmazásokat különböző kategóriákba sorolja. A logisztikában ez különösen a kritikus infrastruktúra kezelésére vagy a munkaerő-tervezésre használt rendszerekre vonatkozik. A vállalatoknak szigorú tesztelésnek kell alávetniük mesterséges intelligencia megoldásaikat, hogy megfeleljenek az átláthatóságra, az adatbiztonságra és az MI emberi felügyeletére vonatkozó követelményeknek.
A mesterséges intelligencia törvény kevésbé fékezi az innovációt, inkább a minőség garanciájaként működik. Elősegíti a partnerek és az ügyfelek körében a szükséges bizalmat, hogy az automatizált döntések átláthatóan és megkülönböztetés, részrehajlás nélkül születnek. A szabályozási megfelelés így a kockázatkezelés szerves részévé válik, mivel a jogsértések nemcsak súlyos bírságokat vonhatnak maguk után, hanem veszélyeztethetik a logisztikai ágazat gyakran érzékeny üzleti kapcsolatainak jóhírnevét is.
Az adatminőség határozza meg a mesterséges intelligencia kockázatait
A mesterséges intelligencia az ellátási láncban történő alkalmazásával összefüggésben gyakran alábecsült kockázat
1. a függőség az adatminőségtől és
2. a kibertámadásokkal szembeni sebezhetőség.
Amikor a mesterséges intelligencia rendszerek dollármilliókat érintő döntéseket hoznak, az ezeknek az alapjául szolgáló adatoknak hibamentesnek és manipulációbiztosnak kell lenniük. Az adatmérgezés, vagyis a mesterséges intelligencia modelljei elleni célzott támadások manapság már valós fenyegetést jelentenek – ezeket a fenyegetéseket robusztus kiberbiztonsági stratégiákkal kell elhárítani.
Napjainkban a kockázatkezelés rendre magában foglalja az információbiztonságot és az adatkezelést. A teendő a cégekre hárul: nekik kell olyan folyamatokat létrehozniuk, amelyek átfogóan dokumentálják adataik eredetét és integritását (lásd még: adatláncolat). A mesterséges intelligencia logisztikai alkalmazása újfajta képesítést is igényel: az úgynevezett human-in-the-loop-ot, azaz az emberi spirált, annak a mesterséges intelligencia fejlesztési és üzemeltetési modellnek az alkalmazását, amelyben az emberek, a munkatársak adnak felügyeletet, visszajelzést vagy képzési adatokat a pontosság, a biztonság és az etikus döntések meghozatala érdekében. Ezeknek a szakembereknek képesnek kell lenniük kritikusan értékelni a mesterséges intelligencia ajánlásait, és szükség esetén beavatkoznak azok korrekciója érdekében. Kizárólag a technológiai pontosság és az emberi tapasztalat szinergiája révén jöhet létre egy olyan kockázatkezelési rendszer, amely megfelel a dinamikus globális gazdaság igényeinek.
Új készségek az MI által támogatott logisztikában
Kihívás: a logisztikai vállalatok szisztematikusan fel kell készítsék alkalmazottjaikat a mesterséges intelligencia által támogatott rendszerekkel folytatott együttműködésre. Ez felöleli az adatelemzés gyakorlati képzését, az algoritmikus döntéshozatali folyamatok alapvető megértését, valamint a további képzéseket olyan témákban, mint a kiberbiztonság és az adatkezelés.
Különösen a logisztikában – ahol az operatív döntéseket gyakran időkényszer alatt hozzák meg – elengedhetetlen, hogy a szakemberek gyorsan osztályozhassák, továbbá kritikusan értékelhessék a mesterséges intelligencia ajánlásait. Ezért számos vállalat egyre inkább olyan interdiszciplináris képzési programokra támaszkodik, amelyek az informatikai szakértelmet a logisztikai folyamatok kompetenciájával ötvözik.
Forrás: iho.hu
Kép: Adobe Stock
TOVÁBBI INGATLANOK
