IoT - AI - RPA для создания интеллектуальной цифровой цепочки поставок

Много говорят о том, что IoT, AI и RPA революционизируют цепочки поставок.

Что это за технологии? Как они работают? Какие проблемы в цепочке поставок и логистике решает каждый из них? Что они не решают? И почему будущее цифровых цепочек поставок не за этими технологиями по отдельности, а за их комбинацией?

В этой статье мы рассмотрим каждую из этих технологий, поймем конкретные проблемы, которые решает каждая из них, и то, как они могут работать вместе для автоматизации предприятия будущего.

Мы начнем с примера одной из лучших систем автоматизации в мире: Человека.

Как функционируют эти фантастические автоматические машины, называемые «людьми»?

Мы используем наши глаза, уши и другие органы чувств, чтобы осознавать окружающие нас вещи. Мы используем наш разум, чтобы анализировать и принимать решения (почти мгновенно), и мы используем наши конечности, чтобы реагировать — функция, управляемая разумом — иногда так быстро, что мы даже не знаем или не осознаем, что эти три шага происходят последовательно - наблюдение, решение и действие.

Один орган или функция без другого может сильно подорвать нашу способность эффективно функционировать.

Это не так уж отличается для корпоративных операций.

Вам нужно чувствовать, что происходит, вам нужно анализировать и мгновенно принимать решение о правильном направлении действий, а они должны немедленно действовать в соответствии с этим решением.

Эта непрерывная последовательность — это то, чего могут достичь IoT + AI + RPA с помощью автоматизации предприятия. Благодаря совместной работе этих трех технологий организация действительно может функционировать совершенно автономно, как человек, принимая правильные решения быстро и в нужном масштабе!

Итак, как это работает?

Давайте начнем с понимания возможностей Интернета вещей (IoT), затем обсудим искусственный интеллект (AI) и более подробно рассмотрим роль роботизированной автоматизации процессов (RPA).

Интернет вещей (IoT - Internet of Things) — это глаза и уши вашей цепочки поставок!

С технической точки зрения это не что иное, как сбор и отображение данных в режиме реального времени.

Технологии Интернета вещей позволяют собирать данные автоматизированным или частично автоматизированным способом. Такие решения, как штрих-коды и портативные RFID, являются примерами частичной автоматизации сбора данных, а такие решения, как BLE и GSM, являются примерами полностью автоматизированного сбора данных.

Интернет вещей стал большим шагом вперед по сравнению с эпохой ERP. Когда SAP и Oracle говорили о цифровизации в 1990-х и 2000-х, они имели в виду создание большого хранилища цифровых данных на серверах или в облаке.

Однако появление Интернета вещей позволяет собирать и представлять данные в реальном времени.

1. IoT позволяет предприятию получать информацию о своих товарах и активах.
2. IoT дает возможность в режиме реального времени знать, что происходит удаленно.

С точки зрения цепочки поставок это означает, что вы можете узнать местонахождение, а иногда и состояние ваших товаров на складе или в пути. Когда речь идет об активах предприятия , таких как оборудование или возвратные транспортные средства, это означает, что вы точно знаете, где они находятся и что с ними происходит, не звоня кому-либо, стоящему рядом с ними.

Итак, что именно IoT не может решить?

Интернет вещей в лучшем случае представляет собой машину обработки данных в реальном времени с некоторой аналитикой. У него нет собственного разума. Оно не может думать.

Интернету вещей нужен искусственный интеллект, если ему нужно превратиться в интеллектуальную машину, которая может учиться на собранных данных, интерпретировать их и определять следующий курс действий, как это делают люди.

Хорошим примером этого может быть контейнер, застрявший в таможенной зоне порта. Сенсоры IoT могут сообщить вам в режиме реального времени, где он находится, находится ли он на предварительном или после таможенном месте выдачи, и была ли дверь открыта для проверки.

Однако он не может сказать вам, что вам логически нужно делать дальше.

Он не может сказать вам вероятность того, очистит ли контейнер сегодня или завтра таможня, или есть что-то еще, чего вам следует опасаться, например, необычное время ожидания или определенная документация, необходимая для его очистки.

Вот где на помощь приходит ИИ!

Искусственный интеллект (AI -Artificial Intelligence) — это не что иное, как «интеллект», демонстрируемый нечеловеческим существом, таким как система или инструмент. Отсюда и термин «искусственный».

По сути, это разум вашей машины!

Давайте рассмотрим тот же пример контейнера, застрявшего на таможне, но теперь с Ai, работающим на основе данных датчика IoT.

Система ИИ сначала проанализирует прошлые модели и среднее время ожидания товаров на этом таможенном пункте. Затем Ai будет использовать данные датчиков, чтобы определить стадию процесса, на котором он находится. Наконец, Ai будет искать дополнительную информацию из источников, не связанных с датчиками, таких как таможенный портал, прежде чем делать предположения, которым вы можете доверять.

Это почти похоже на то, как человеческий разум будет работать в этой ситуации.

Итак, зачем нужен ИИ, если это может сделать человек?

• Потому что человек не может делать это 10 000 раз в день, и каждый раз с одинаковой эффективностью, не говоря уже о том, что он может ошибиться и неоднократно!
• Компании со средней и большой капитализацией обрабатывают сотни или тысячи контейнеров в день, а не один.

1. ИИ способен анализировать так же, как человеческий разум.
2. ИИ может предсказывать!
3. ИИ может сообщить вам, что вы должны делать дальше.

ИИ — это мозг вашей системы, но не более того. ИИ может решить, что правильно, а что неправильно, и что вам следует делать, но вам нужно дать ему конечности, чтобы что-то с этим делать. ИИ без способности действовать остается «искусственным интеллектом», а не «интеллектуальным действием».

Чтобы вести по-настоящему автоматизированный бизнес с использованием ИИ, вам нужны действия в режиме реального времени.

Именно здесь на помощь приходит RPA!

Роботизированная автоматизация процессов (RPA -Robotic Process Automation) — это способность машины или программного обеспечения многократно выполнять предварительно запрограммированную задачу, но с эффективностью, во много раз превышающей человеческую.

RPA обычно используется в производственных и операционных процессах, таких как выставление счетов, контроль и последовательность передачи документов, отчетность и обслуживание клиентов.

Примером возможностей RPA в цепочке поставок могут быть автоматизированные закупки или планирование доставки. Каждый раз, когда запасы заканчиваются, машина повторно заказывает товары у поставщика.

RPA также может помочь с планированием доставки. Как только продукт готов к отправке, он может запланировать его доставку заранее определенным поставщиком, войдя на портал этого поставщика и запланировав получение с помощью ботов оптического распознавания символов (OCR - Optical Character Recognition).

Довольно круто, не правда ли? Но в чем подвох?

Самый большой недостаток RPA заключается в том, что кто-то или что-то должно сообщать ему, что делать. RPA не может принимать решения самостоятельно. Например, RPA не может решить, у какого поставщика повторный заказ будет наиболее выгодным с точки зрения затрат; этот интеллект должен исходить от человека или AI.

Здесь ИИ возвращается в действие!

• ИИ — это мыслитель (разум), а RPA — действующее лицо (конечности).
• Системы ИИ ориентированы на интеллект, а системы RPA — на процессы.

Системы RPA запрограммированы на выполнение широкого набора действий, таких как вход на портал и получение снимка экрана или ввода информации. Они не останавливаются на том, как это лучше сделать или стоит ли вообще выполнять эту задачу. ИИ, с другой стороны, больше ориентирован на результат, сопоставляя данные из каждого источника (включая то, что могут принести боты RPA) и принимая правильное решение на основе времени, места и любой другой доступной информации.

Что такое AI и RPA: различия и когда их использовать вместе?

Итак, как они все работают вместе, и где IoT входит в общий процесс?

Вы забронировали товар с доставкой из КНР в РФ. Это авиаперевозка, которая осуществляется через авиакомпанию. Однако загвоздка здесь в том, что существует значительная разница во времени оформления по прибытии в зависимости от того, летит ли груз на грузовом самолете (более быстрое оформление) или на пассажирском самолете (требуется больше времени для проверки по прибытии), разница в отправлении может быть всего пять минут. Эти самолеты приземляются в разных бухтах международного аэропорта в РФ, а это означает, что время прохождения таможенной очистки ваших товаров будет отличаться на несколько часов.

Другими словами, эта небольшая 5-минутная разница в отправлении может превратиться в многочасовую задержку в пути.

Датчики IoT, размещенные вместе с вашими товарами, пригодятся, чтобы определить, где и когда вылетел рейс. Алгоритм RPA может войти в грузовую систему авиакомпании и подтвердить рейс, на который была забронирована посылка, сопоставив идентификатор груза с идентификатором рейса, потому что нецелесообразно использовать API для интеграции с каждым порталом грузовых рейсов, который вы используете. Вместе IoT + RPA могут точно определить, на каком рейсе находится ваш груз.

Теперь на основе этой информации ИИ предсказывает, когда партия будет очищена, наиболее экономичный вариант перевозки товара из КНР в РФ и далее в точку назначения. RPA срабатывает еще раз, чтобы войти в портал бронирования грузов поставщика доставки и назначить запрос на получение груза, который будет перемещен из аэропорта в РФ после оформления.

Теперь, если на каком-либо из этих шагов есть задержка, IoT еще раз определяет задержку, ИИ принимает решение на ее основе, а RPA реализует его, перепланируя слот доставки и меняя агента доставки, если это необходимо.

Такой же механизм взаимодействия может быть с индивидуальными доработками к процессам, при перемещении грузов по РФ, например, в цепочке поставок между предприятиями или между странами в рамках Таможенного союза.

И все это без вмешательства человека!

В итоге

Когда дело доходит до автоматизации цепочки поставок , думайте об IoT как о глазах и ушах, об искусственном интеллекте как о разуме, а RPA — как о конечностях системы автоматизации цепочки поставок. Одно без другого ставит вас в затруднительное положение.

Есть много примеров совместной работы IoT и ИИ для создания умных, иногда даже предписывающих прогнозов, но без RPA это действие невозможно автоматизировать.

Существует также множество примеров совместной работы AI + RPA для автоматизации многих функций на предприятии, но без данных датчиков IoT боты AI не могут принимать обоснованные решения.

Вам нужны все три решения?! Это приятное сочетание IoT + AI + RPA призвано обеспечить работу цифровых предприятий будущего, и именно этот рецепт технологий сегодня рекомендуем мы.

Решение IoT + AI + RPA может взаимодействовать с цифровыми системами класса: EAM, PLM, SCM, ERP, MDM, BPM, BI .

Читайте анонсы наших статей:

Почитать наши архивные публикации можно и в Yandex Q