آزاده ابوطالبی ، در دنیای امروز، هوش مصنوعی به یک ابزار کلیدی برای مدیریت و بهبود زنجیره‌های تأمین در صنایع مختلف تبدیل شده است. با پیچیدگی‌های فزاینده در شبکه‌های تأمین جهانی و فشار برای کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری، شرکت‌ها به طور گسترده از تکنیک‌های هوش مصنوعی بهره می‌برند تا به نوآوری و توسعه پایدار دست یابند. این تکنولوژی با توانایی تحلیل داده‌های بزرگ، پیش‌بینی دقیق، و شناسایی الگوهای پنهان، به صنایع مختلف کمک می‌کند تا عملکرد زنجیره‌های تأمین خود را به شکلی قابل‌توجه بهبود بخشند.
یکی از مهم‌ترین کارکردهای هوش مصنوعی در این حوزه، پیش‌بینی تقاضا است. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شرکت‌ها می‌توانند تغییرات آینده در تقاضای مشتری را بهتر پیش‌بینی کنند. این پیش‌بینی‌ها باعث می‌شود تا موجودی بهینه حفظ شود، هزینه‌های نگهداری کالا کاهش یابد و ضایعات نیز به حداقل برسد. از طرفی، به کمک هوش مصنوعی می‌توان به سرعت به تغییرات ناگهانی در بازار واکنش نشان داد و از این رو، ریسک‌های ناشی از نوسانات بازار را کاهش داد.
مدیریت موجودی یکی دیگر از حوزه‌هایی است که هوش مصنوعی در آن نقش بسزایی دارد. مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی این امکان را به کسب‌وکارها می‌دهند که میزان موجودی بهینه را براساس داده‌های واقعی و نیازهای آینده به دقت تعیین کنند. به این ترتیب، هزینه‌های اضافی برای نگهداری موجودی کاهش می‌یابد و فرآیندهای تأمین کالا و تحویل نیز تسهیل می‌شود. با استفاده از فناوری‌های مانند شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های تقویت یادگیری، می‌توان مدل‌های پیچیده‌تری برای مدیریت بهینه موجودی ایجاد کرد که علاوه بر کاهش هزینه‌ها، از ازدحام و کمبود کالا نیز جلوگیری می‌کند.
پیشگیری از اختلالات زنجیره تأمین از دیگر حوزه‌های مهمی است که هوش مصنوعی می‌تواند در آن موثر واقع شود. با تحلیل و پردازش داده‌های بزرگ از منابع مختلف، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند مشکلاتی مانند تأخیرات و اختلالات محتمل در زنجیره تأمین را پیش‌بینی و شناسایی کنند. این اقدام به سازمان‌ها کمک می‌کند تا به موقع برنامه‌ریزی‌های جایگزین برای تأمین کالا و خدمات انجام دهند و از ایجاد خسارات احتمالی جلوگیری کنند. در صنایع حساسی مانند خودروسازی یا داروسازی، حتی کوچک‌ترین اختلالات می‌تواند منجر به ضررهای بزرگ شود. از این رو، تکنیک‌های پیش‌بینی و پیشگیری که توسط هوش مصنوعی ارائه می‌شود، به مدیران کمک می‌کند تا تأمین کالاها را به شکل ایمن‌تری مدیریت کنند.
هوش مصنوعی همچنین نقش بسزایی در بهینه‌سازی لجستیک و حمل‌ونقل دارد. با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده، شرکت‌ها می‌توانند مسیرهای حمل‌ونقل را بهینه‌سازی کرده و زمان تحویل کالاها را کاهش دهند. به کمک این فناوری‌ها، شرکت‌ها می‌توانند بهترین زمان و مسیرها را برای ارسال کالا انتخاب کنند، هزینه‌های حمل‌ونقل را به حداقل برسانند و در عین حال مصرف انرژی و انتشار گازهای گلخانه‌ای را کاهش دهند. این اقدامات نه تنها باعث کاهش هزینه‌های عملیاتی می‌شود بلکه به پایدارتر شدن زنجیره تأمین نیز کمک می‌کند.
کیفیت نظارت و مدیریت عملکرد زنجیره‌های تأمین با هوش مصنوعی نیز به‌طور چشمگیری بهبود یافته است. تحلیل داده‌های تولید، انبارداری و توزیع توسط الگوریتم‌های یادگیری عمیق، به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا به سرعت مشکلات را شناسایی و رفع کنند و در عین حال، اطلاعات ارزشمندی برای تصمیم‌گیری‌های آینده جمع‌آوری نمایند. این اطلاعات شامل داده‌هایی در خصوص روندهای تولید، الگوهای مصرف و رضایت مشتریان است که به مدیران کمک می‌کند تا برنامه‌های راهبردی را با دقت بیشتری طراحی کنند.
تأثیر هوش مصنوعی بر بهبود زنجیره‌های تأمین در صنایع مختلف به‌ویژه در صنایع تولیدی، خرده‌فروشی، و بهداشت و درمان به‌وضوح قابل‌مشاهده است. استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی در این صنایع، ضمن بهینه‌سازی فرآیندها، فرصت‌های جدیدی برای کسب درآمد ایجاد می‌کند و به کاهش هزینه‌ها کمک می‌نماید. همچنین، شرکت‌هایی که زودتر از رقبای خود از هوش مصنوعی بهره می‌برند، به مزایای رقابتی قابل‌توجهی دست می‌یابند و توان رقابت‌پذیری بیشتری خواهند داشت.
با توجه به شتاب رشد تکنولوژی و رقابت شدید در عرصه تجارت جهانی، مدیران صنایع مختلف باید به نقش حیاتی هوش مصنوعی در بهینه‌سازی زنجیره‌های تأمین توجه بیشتری نشان دهند. به‌کارگیری درست این فناوری‌ها می‌تواند به عنوان یک عامل تعیین‌کننده در موفقیت تجاری عمل کند و به شرکت‌ها کمک کند که ضمن افزایش سودآوری، مشتریان خود را نیز راضی نگه دارند.
