Autor: Boban Mladenovski, menadžer za transport, Tesco, Boban.Mladenovski@tesco.com
Putovanje boce šampona ili kartona mleka od fabričkog pogona do police supermarketa se transformiše. U skladištima širom Evrope već imamo flote robota koji prikupljaju narudžbine, dok algoritmi pročišćavaju podatke kako bi predvideli trendove kupovine. Veštačka inteligencija (AI) je brzo prešla put od popularne reči do revolucionarnog i ključnog faktora u FMCG industriji, preoblikujući i logistiku i iskustvo potrošača. Od prediktivne analitike i generativne veštačke inteligencije do robotike, kompjuterskog vida i automatizacije, ove tehnologije pokreću lance snabdevanja i remete decenijama stare prakse. Kompanije, kao što su Unilever, Tesco, Ocado i Carrefour, ulažu velika sredstva u veštačku inteligenciju kako bi povećale efikasnost i agilnost. Tradicionalno predviđanje potražnje oslanjalo se na neku vrstu arhive i sezonskih tabela. Prediktivna AI analitika sada integriše prošlu prodaju, vremensku prognozu, društvene medije i lokalne događaje radi veće tačnosti. Na primer, Unilever je smanjio otpad za 40% nakon implementacije predviđanja potražnje zasnovanog na AI u svim svojim proizvodnim operacijama. Generativna AI se pojavljuje kao "kopilot" lanca snabdevanja. Studija Harvard Business Reviewa je primetila da AI može da smanji vreme donošenja odluka sa dana na minute, a McKinsey je otkrio da AI smanjuje administrativne zadatke i do 60%. Tesco koristi, takozvano, mašinsko učenje za analizu podataka o karticama lojalnosti, promet u prodavnicama i vremenske prognoze, omogućavajući predviđanja na nivou prodavnice koja minimalizuju nestašice. U poređenju sa tradicionalnim reaktivnim planiranjem, AI omogućava proaktivan pristup: police se pune pre nego što dođe do skokova potražnje. Najvidljiviji uticaj AI je u skladištima. Hive sistem, takođe, kontroliše stotine robota koji se kreću po mreži kako bi prikupili narudžbine. Narudžbina od 50 artikala može se završiti za pet minuta - šest puta brže od ljudi. Kompjuterski vid omogućava robotskim rukama da precizno rukuju krhkim predmetima, poput jaja, dok digitalne simulacije optimizuju tokove rada u realnom vremenu.
U međuvremenu, Carrefour uvodi veštačku inteligenciju (AI) u svoje trgovine sa 500 kamera i 70.000 elektronskih etiketa na policama, omogućavajući praćenje zaliha u realnom vremenu i dinamičko određivanje cena. Umesto da osoblje ručno proverava police, sistem odmah označava nestašice i ažurira cene pritiskom na dugme. Ocado i Carrefour sada prilagođavaju cene u realnom vremenu na osnovu uslova ponude i potražnje. Digitalne etikete na policama u Carrefouru omogućavaju trenutno uvođenje popusta ili promocija. Unilever je čak testirao zamrzivače pokretane veštačkom inteligencijom koji prilagođavaju cene sladoleda po vrućem vremenu, povećavajući prodaju do 30%. Transparentnost za potrošače putem veštačke inteligencije. Potrošači, takođe, zahtevaju transparentnost. Platforme za praćenje veštačkom inteligencijom omogućavaju kupcima da skeniraju QR kodove kako bi videli poreklo proizvoda, rešavajući etičke norme i probleme održivosti. Studije pokazuju da je 73% potrošača spremno da platiti više za transparentne lance snabdevanja.
Po skoro svim merama, lanci snabdevanja poboljšani veštačkom inteligencijom nadmašuju svoje starije analogne prethodnike. Dobici u efikasnosti su vidljivi u brzini i troškovima. Automatizovana skladišta, poput Ocadovog, mogu obrađivati narudžbine zapanjujućom brzinom – više narudžbina za vreme koje bi ljudskoj posadi trebalo da odabere jednu – smanjujući troškove ispunjenja po jedinici. Ocadov pristup, takođe, smanjuje troškove otpada i zaliha: s naprednim predviđanjem i kontrolom u stvarnom vremenu, njihova stopa bacanja hrane je delić proseka u industriji. Tradicionalni lanci snabdevanja često su imali višak zaliha „za svaki slučaj“, vežući kapital; veštačka inteligencija omogućava pojednostavljen tok „just-in-time“ koji i dalje precizno zadovoljava potražnju. Studija o vidljivosti lanca snabdevanja otkrila je da kompanije s visokom transparentnošću, zasnovanom na podacima, smanjuju operativne troškove za 10-15% kroz bolju koordinaciju. Ove uštede mogu se preneti na cene ili reinvestirati u korisničku podršku.
Agilnost i veštačka inteligencija
Agilnost je još jedno područje u kojem se AI sistemi ističu. Ako toplotni talas neočekivano pogodi severnu Evropu, Unileverovi AI alati mogu detektovati porast potražnje za sladoledom i preraspodeliti zalihe u roku od nekoliko sati – nešto što bi konvencionalni sistem verovatno primetio tek nakon što se police isprazne. Slično tome, Carrefourova AI platforma za viziju u trgovinama može da detektuje nestašice na policama u roku od sat vremena, umesto dva dana sa starim metodama, praktično eliminišući dane nestašica zaliha. Ova agilnost znači manje izgubljene prodaje i zadovoljnije kupce. Takođe, čini ceo lanac otpornijim: veštačka inteligencija može rano da prepozna probleme sa snabdevanjem (kao što su kašnjenja u isporukama ili usporavanja u proizvodnji) i da pokrene kupovine za nepredviđene situacije ili alternativne rute distribucije.
Potrošačko iskustvo je bolje sa AI
Iz perspektive kupca, iskustvo kupaca je znatno poboljšano. U maloprodaji optimizovanoj veštačkom inteligencijom, police su uglavnom punije, zalihe su bolje prilagođene lokalnom ukusu, a trgovine ili aplikacije mogu da personalizuju iskustvo – bilo kroz preporučene proizvode ili brže opcije dostave. Ocadov model čak nudi i širi asortiman: njihova automatizovana skladišta mogu uskladištiti do 50.000 različitih artikala, oko 78% više proizvoda od tipičnog supermarketa, pružajući kupcima veći izbor i praktičnost naručivanja s jednog mesta. Usluga je, takođe, brža. Mnogi kupci u Velikoj Britaniji primetili su da se online termini za namirnice isporučuju istog ili sledećeg dana, jer algoritmi optimizuju rute dostave i ispunjavanje narudžbina (što je ranije zahtevalo rezervaciju danima unapred).
Koliko vredi ulaganje u veštačku inteligenciju? Kako su sve ove prednosti povezane? U početku, implementacija veštačke inteligencije i robotike zahteva velika ulaganja - skupu opremu, integraciju sistema i obuku. Tradicionalne metode, u poređenju s tim, imaju niže početne troškove (ljudi i papir), ali veću kontinuiranu neefikasnost. Vremenom, sistemi vođeni veštačkom inteligencijom imaju tendenciju da se isplate smanjenjem operativnih troškova. Automatizovano skupljanje smanjuje troškove rada i greške (roboti ne prave pauze niti greše skenirajući barkodove). Bolje prognoze znače manje novca potrošenog na višak zaliha ili hitne isporuke u zadnji čas. Dinamičko određivanje cena može optimizovati marže tako što ne ostavlja novac na stolu tokom velikih skokova potražnje (niti odbija kupce preskupim artiklima tokom niske potražnje). Evropska firma za dostavu zadnje milje uštedela je 30 miliona funti godišnje koristeći agente za "virtualnu dispečersku" dostavu sa veštačkom inteligencijom, kako bi pojednostavili usmeravanje i podršku vozačima, nakon što je uložila samo dva miliona funti u tehnologiju. Takav povrat ulaganja ohrabruje čak i rukovodioce FMCG industrije koji su svesni troškova da prihvate veštačku inteligenciju. S druge strane, kompanije koje se drže tradicionalnih praksi mogu se naći u nepovoljnom položaju po pitanju troškova, nesposobne da se takmiče sa konkurentima koji koriste veštačku inteligenciju. Svetski ekonomski forum procenjuje da bi 25% radnih mesta moglo biti poremećeno u roku od pet godina. Iako se pojavljuju nove uloge u robotici, ne mogu svi radnici lako preći u drugu industriju. Kompanije, poput Unilevera, ističu da se planeri sada više fokusiraju na strategiju, dok se veštačka inteligencija bavi obradom brojki. Složeni sistemi veštačke inteligencije mogu zakazati, uzrokujući ozbiljne poremećaje. Firme moraju da održavaju ljudski nadzor i rezervne procese, kako bi osigurale otpornost.
FMCG industrija se razvija od krutih ka modelima vođenim prognozama i inteligentnim, responzivnim mrežama. Pioniri u Velikoj Britaniji i EU pokazuju šta je moguće: prediktivna potražnja, autonomna skladišta, personalizovane ponude i transparentna ponuda.
Vrednost veštačke inteligencije mora biti jasna potrošačima – uz niže cene, bolju uslugu i pouzdanu transparentnost – dok kompanije upravljaju privatnošću, pravednošću i tranzicijom radne snage.
Kako tehnologija napreduje, pobednici će biti oni koji kombinuju mašinsku inteligenciju s ljudskim prosuđivanjem. U sledećoj deceniji, kutija žitarica ili posuda sladoleda mogle bi stići do potrošača brže, svežije i etičnije nego ikad pre – zahvaljujući veštačkoj inteligenciji koja tiho orkestrira lancem snabdevanja iza kulisa.
