Supply Chain Visibility with IoT and AI | Roambee's Sanjay Sharma

Summary

В этом эпизоде подкаста IoT For All Раян Чакон беседует с Сандеем Шармой, генеральным директором компании Roambee, которая использует технологии IoT, искусственный интеллект и аналитику для обеспечения реального времени видимости товаров и активов в цепочках поставок. Они обсуждают текущие проблемы с видимостью в цепочках поставок, как технологии могут помочь улучшить эти процессы и какие шаги компании должны предпринять для внедрения эффективных решений. Также рассматриваются вопросы стандартизации, сложности интеграции с существующими системами и роль искусственного интеллекта в оптимизации цепочек поставок.

Takeaways

• 😀 Реальное время и прозрачность в цепочке поставок становятся обязательными для различных отраслей, таких как фармацевтика, пищевая промышленность, автопроизводство и розничная торговля.
• 😀 Компании сталкиваются с проблемами видимости в цепочках поставок, полагаясь на устаревшие методы, такие как электронные письма и телефонные звонки, для отслеживания товаров.
• 😀 Основным этапом улучшения видимости в цепочках поставок является использование IoT-устройств и датчиков для мониторинга грузов и активов в реальном времени.
• 😀 Для эффективного использования данных необходима их правильная детализация: видимость может быть на уровне контейнера, паллеты или упаковки, в зависимости от потребностей клиента.
• 😀 После внедрения технологий реального времени компании должны определить, как использовать полученные данные для оптимизации доставки, безопасности и управления рисками, такими как порча товаров.
• 😀 Технологии ИИ могут помочь в анализе данных, выявлении аномалий и прогнозировании воздействий сбоев в цепочке поставок, например, в случае задержки товаров.
• 😀 Платформы для повышения видимости в цепочке поставок должны быть гибкими и легко интегрироваться с существующими системами компании, такими как ERP и WMS.
• 😀 Важной частью реализации решений для улучшения видимости является обучение персонала компании для эффективного использования данных и принятия действий на основе этих данных.
• 😀 Стандарты и соглашения в области видимости цепочек поставок существуют, но они ограничены определенными сегментами, например, авиа- и морским транспортом.
• 😀 Внедрение решений для видимости может быть относительно простым на начальном этапе, но с увеличением объема данных компании сталкиваются с вызовами при анализе и использовании этих данных для дальнейшего улучшения процессов.

Q & A

Какие проблемы видимости существуют в современных цепочках поставок?

Одной из основных проблем является разрозненность и недостаток прозрачности. Многие компании используют третьих лиц для перевозки товаров и активов, полагаясь на традиционные методы, такие как электронные письма или телефонные звонки, что затрудняет реальную видимость цепочек поставок.

Какие отрасли наиболее заинтересованы в реальной видимости цепочек поставок?

Отрасли, которые особенно заинтересованы в реальной видимости, включают фармацевтику и бионауки, пищевую промышленность, автомобилестроение и розничную торговлю, так как они требуют точных и своевременных данных для принятия оперативных решений.

Какие шаги необходимы для улучшения видимости цепочки поставок?

Первым шагом является определение необходимой степени видимости — на уровне контейнера, паллеты или упаковки. Затем важно понять, какие действия нужно предпринять с полученными данными, например, для оптимизации времени доставки или управления рисками, связанными с повреждением или порчей.

Как ИТ-стек влияет на улучшение видимости цепочки поставок?

Для успешной интеграции видимости важно использовать открытые стандарты ИТ-стека, которые могут работать на различных облачных платформах и интегрироваться с существующими корпоративными системами, такими как ERP или системы управления складами.

Как искусственный интеллект и аналитика данных помогают в повышении видимости цепочек поставок?

Искусственный интеллект и машинное обучение помогают анализировать данные в реальном времени, выявлять аномалии и предсказывать потенциальные проблемы. Например, использование ИИ в моделях цифровых двойников позволяет моделировать и тестировать цепочку поставок до ее внедрения, что помогает избежать сбоев.

Какие сложности могут возникнуть при интеграции новых технологий в существующую инфраструктуру цепочки поставок?

Основные сложности связаны с необходимостью адаптации существующих систем к новым технологиям, обучением персонала для работы с новыми решениями, а также с управлением большими объемами данных для анализа и улучшения процессов.

Что такое концепция цифровых двойников и как она используется в управлении цепочками поставок?

Цифровые двойники — это виртуальные копии реальных цепочек поставок, которые позволяют моделировать, анализировать и прогнозировать их работу с использованием реальных данных. Это помогает выявить потенциальные узкие места и улучшить планирование.

Какие шаги необходимо предпринять для того, чтобы организация начала процесс трансформации своей цепочки поставок?

Для начала важно выбрать правильные технологии и платформы, которые обеспечат гибкость и масштабируемость. Далее необходимо обучить сотрудников работать с новыми инструментами и выработать стратегию для интеграции реальной видимости в ежедневную работу компании.

Как стандарты и процессы влияют на внедрение технологий в цепочку поставок?

Существуют стандарты для некоторых секторов, например, для авиаперевозок через Cargo iQ, но для других отраслей, таких как морские перевозки, стандартизация еще не достигнута. Это создает вызовы для унификации процессов и данных, что затрудняет широкое внедрение технологий.

Какие конкретные преимущества дает внедрение технологий IoT и AI в управление цепочками поставок?

Технологии IoT и AI позволяют отслеживать товары и активы в реальном времени, что помогает снизить риски, улучшить время доставки и повысить общую эффективность цепочки поставок. Они позволяют компаниям принимать более обоснованные решения и оптимизировать процессы.