Транспорт и логистика

Искусственный интеллект и машинное обучение: новая эра автоматизации цепочек поставок

В условиях экономической нестабильности компании все чаще обращаются к передовым технологиям автоматизации для укрепления своих цепочек поставок. Согласно новому глобальному исследованию, почти половина опрошенных организаций рассматривает интеллектуальную автоматизацию, включая ИИ и машинное обучение, как ключевой фактор роста в ближайшие два года.

Основные тенденции и вызовы

Исследование, проведенное компанией Precisely совместно с SAPinsider, показывает, что 51% респондентов считают устойчивость главным фактором, определяющим необходимость автоматизации процессов в цепочках поставок. Гибкость занимает второе место с показателем 46%. На фоне глобальных потрясений и растущего спроса на цифровые, локальные и экологичные товары, компании сталкиваются с острой необходимостью трансформации своих цепочек поставок.

Текущее состояние автоматизации

Хотя 89% респондентов признают важность автоматизации процессов для достижения целей цифровой трансформации, существует значительный разрыв между желаемым и действительным: у 72% опрошенных автоматизировано менее половины процессов в цепочке поставок, а у трети этот показатель не превышает 25%.

Влияние на российский рынок

Для российского рынка эти тенденции особенно актуальны в контексте перестройки логистических цепочек и поиска новых поставщиков. Внедрение интеллектуальной автоматизации может помочь отечественным компаниям быстрее адаптироваться к изменяющимся условиям и эффективнее управлять рисками в условиях санкционных ограничений.

Стратегические цели автоматизации

Исследование выявило ключевые цели внедрения автоматизации: обеспечение сквозной видимости процессов (82%), повышение эффективности (79%), стандартизация процессов (77%), интеграция процессов в рамках всей цепочки поставок (75%) и развитие внутренних компетенций (72%).

Заключение

Успешная трансформация цепочек поставок требует комплексного подхода, сочетающего цифровизацию и автономность процессов. При этом критически важным фактором становится качество данных, обеспечивающих точность и эффективность автоматизированных процессов. Именно целостность данных в сочетании с передовыми технологиями автоматизации позволит компаниям уверенно принимать решения в условиях неопределенности.