25 марта 2025 г.
Агентный ИИ, невидимый «окружающий» интеллект, а также интеллектуальная поддержка и «подключенность» персонала будут в числе главных трендов в развитии технологий цепочек поставок в 2025 году, сообщает Gartner.
Прогресс в этой области позволит руководителям ИТ-служб цепочек поставок и директорам по цепочкам поставок (CSCO) реализовать ценность новых технологий, повысить производительность сотрудников и внедрить новые операционные модели.
«Тренды этого года подчеркивают трансформативный потенциал расширения „подключенности“ и искусственного интеллекта в цепочках поставок, позволяя повысить операционную эффективность и адаптивность, — пишет в пресс-релизе Кристиан Титце (Christian Titze), вице-президент-аналитик и руководитель исследований практики Supply Chain в Gartner. — Оценивая и внедряя передовые технологии, такие как агентный ИИ и интеллектуальное моделирование, компании могут достигать своих конкретных целей, продвигать инновации и добиться долгосрочного конкурентного преимущества».
Тренды этого года охватывают два широких направления: расширение «подключенности» в цепочках поставок и достижение конкурентного преимущества и операционной эффективности с помощью ИИ (см. рис. 1).
Рис. 1. Главные тренды технологий цепочек поставок в 2025 году
- чёрный = Расширение «подключенности» (connectivity)
- синий = Внедрение ИИ
«Эти тренды предлагают несколько стратегических путей инноваций и достижения успеха в быстро меняющейся среде. Взяв прицел на эти технологии с учетом бизнес-требований и сценариев использования, ведущих к достижению стратегических результатов, руководители цепочек поставок смогут лучше справиться со сложностями и достигнуть важных для себя целей», — подчеркивает Кейтлинн Соммерс (Kaitlynn Sommers), старший директор-аналитик практики Supply Chain в Gartner.
Gartner выделил следующие главные тренды в области технологий цепочек поставок в 2025 году.
Невидимый «окружающий» интеллект
Ставший возможным благодаря очень дешёвым, миниатюрным датчикам и умным этикеткам, этот подход позволяет реализовать широкомасштабное, доступное по стоимости отслеживание объектов и параметров, обеспечивая прозрачность по всей протяженности цепочки поставок в реальном времени. Эта технология будет особенно ценной для отслеживания скоропортящихся товаров и соблюдения экологических норм.
Интеллектуальная поддержка и «подключенность» персонала (ACWF)
Внедрение этих технологий позволяет повысить точность принятия решений и уменьшить варьирование, устраняя имеющийся значительный пробел в навыках у персонала. Переводя на цифровую основу стандартные рабочие процедуры, компании могут ускорить онбординг новых сотрудников и повысить производительность производственных и логистических операций.
Мультимодальный пользовательский интерфейс
Он позволяет сотрудникам взаимодействовать с системами, используя разные форматы коммуникации, расширяя пользовательский опыт и эффективность взаимодействия. К примеру, такой подход применяется в логистике, чтобы повысить безопасность и удобство работы водителей, используя управление с помощью голосовых команд и жестов.
Полифункциональные роботы
Такие роботы способны выполнять несколько разных задач и перестраиваться для новой роли, обеспечивая гибкость автоматизированной рабочей силы. Они всё шире используются на складах для сортировки и упаковки, снижая потребность в человеческих ресурсах.
Агентный ИИ
Такие системы используют виртуальную рабочую силу в виде ИИ-агентов, которые автономно исполняют решения, повышая адаптивность и эффективность операций в цепочке поставок. К примеру, ИИ-агенты могут оптимизировать управление запасами, автономно корректируя их уровень исходя из прогнозов спроса в реальном времени.
Автономный сбор данных
Дроны и мобильные роботы могут осуществлять автономный сбор данных, повышая производительность и снижая трудозатраты на выполнение логистических операций. К примеру, дроны используются на складах для проверки наличных запасов, значительно сокращая затраты времени и ошибки при проверке вручную.
Интеллект принятия решений (DI)
Концепция DI объединяет в себе моделирование принятия решений, ИИ и аналитику, обеспечивая интеллектуальную поддержку и автоматизацию всего процесса и позволяя улучшить бизнес-результаты. Руководители цепочек поставок имеют возможность изучить предложенные решения и улучшить их на основе обратной связи.
Интеллектуальное моделирование
Это интеграция ИИ и машинного обучения в имитационные модели, позволяющая расширить возможности прогнозирования и принятия решений в операциях цепочки поставок. Как пример, интеллектуальное моделирование позволяет оптимизировать логистические маршруты и планировочные решения складов, повысив эффективность и снизив издержки.
Источник: Пресс-служба компании Gartner
