AI के जरिए सप्लाई चेन झटकों से बचाव: 82 ट्रिलियन वॉन ($62b) के अवसर

• COVID-19 महामारी ने दिखाया कि वैश्विक सप्लाई चेन कितनी नाज़ुक है
• फ़र्नीचर उद्योग में महामारी की शुरुआत में बिक्री रिकॉर्ड स्तर पर थी, लेकिन कंटेनर की कमी, कच्चे माल की कमी, और प्रमुख पुर्जों की डिलीवरी में देरी के कारण हाल के वर्षों में कई कंपनियाँ दिवालिया हो गईं
• सबसे बड़ा सप्लाई चेन संकट भले गुजर चुका हो, लेकिन अब कुछ हद तक रुकावट और अव्यवस्था सामान्य बात बन गई है
• सप्लाई चेन बाधाओं के कारण पिछले कुछ वर्षों में लगभग $1.6 ट्रिलियन के नुकसान का अनुमान है
• 10 वर्षों के सप्लाई चेन व्यवधान डेटा को देखें तो, औसतन कंपनियाँ एक वर्ष के मुनाफ़े का लगभग आधा खो सकती हैं

सप्लाई चेन अव्यवस्था के 3 कारण

1. असंरचित डेटा पर निर्भर कम्युनिकेशन टूल

   • ईमेल, टेक्स्ट, स्कैन किए गए दस्तावेज़ जैसे असंरचित डेटा में महत्वपूर्ण जानकारी होती है, लेकिन उसे व्यवस्थित रूप से निकालना और विश्लेषित करना कठिन होता है, जिससे सप्लायरों के साथ संवाद जटिल हो जाता है
   • उदाहरण: Tesla में चिप की कमी से जुड़ी जानकारी ईमेल में नज़रअंदाज़ हो गई, जिससे उत्पादन में देरी हुई और 2021 की तीसरी तिमाही में 1.9 लाख यूनिट का उत्पादन प्रभावित हुआ

2. पुराने और असमान रूप से अपनाए गए EDI सिस्टम

   • EDI 1960 के दशक में शुरू किया गया बिज़नेस दस्तावेज़ों के लिए फ़ाइल एक्सचेंज सिस्टम है, जिसे 1990 के दशक में बड़े निर्माताओं ने व्यापक रूप से अपनाया
   • उदाहरण: La-Z-Boy जैसी बड़ी कंपनियाँ EDI के ज़रिए विदेशी सप्लायरों से 50,000 लेदर सोफ़ा ऑर्डर करने का अनुरोध भेजती हैं, और प्रोक्योरमेंट टीम बोली कीमतों की तुलना करती है
   • दूसरी ओर, छोटे और मझोले व्यवसायों के लिए EDI अपनाना कठिन है, इसलिए उन्हें विदेशी सप्लायरों के साथ कई चैनलों और प्लेटफ़ॉर्म पर कई दिनों तक बातचीत करने में परेशानी होती है

3. कई सॉफ़्टवेयर मैनेजमेंट सिस्टम के उपयोग से बनने वाले डेटा साइलो

   • ERP, WMS, TMS जैसे कई सॉफ़्टवेयर इस्तेमाल करने से डेटा साइलो बनते हैं, जो एंड-टू-एंड सप्लाई चेन विज़िबिलिटी में बाधा डालते हैं
   • उदाहरण: Unilever में ERP और WMS के बीच संचार की कमी के कारण इन्वेंट्री मिसमैच हुआ, जिससे 2022 में दुनिया भर में stockout 23% बढ़ा और अतिरिक्त इन्वेंट्री 17% बढ़ गई

AI से संभव $62 बिलियन का मार्केट अवसर

• Gartner के अनुसार सप्लाई चेन मैनेजमेंट सॉफ़्टवेयर पर वार्षिक खर्च 2023 के $29 बिलियन से बढ़कर 2028 तक $62 बिलियन हो जाएगा, यानी 16.3% CAGR की दर से वृद्धि
• सही पोज़िशनिंग वाले, इनोवेटिव और तेज़ी से आगे बढ़ने वाले AI startup इस बाज़ार पर कब्ज़ा कर सकते हैं
• AI विज़ुअल, संख्यात्मक और टेक्स्ट डेटा को वर्गीकृत कर सकता है और जटिल परिदृश्यों को उच्च सटीकता के साथ मॉडल कर सकता है
• उदाहरण: कंप्यूटर विज़न सिस्टम असेंबली लाइन पर उत्पादों की जाँच करके इंसानों की तुलना में अधिक स्थिरता से दोष पहचान सकते हैं
• मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म ऐतिहासिक खरीद पैटर्न से लेकर राजनीतिक उथल-पुथल, श्रम स्थितियाँ और मौसम तक सबका विश्लेषण करके अभूतपूर्व सटीकता के साथ मांग का अनुमान लगा सकते हैं

AI अपनाने के 3 सबसे आशाजनक क्षेत्र

1. Procurement: कंपनी संचालन के लिए आवश्यक उत्पादों की sourcing और उपलब्धता सुनिश्चित करना
2. Supplier Intelligence: सप्लायर संबंधों का मूल्यांकन और अनुकूलन करने के लिए डेटा एकत्र करना
3. Demand Planning: इष्टतम आपूर्ति के लिए भविष्य की ग्राहक मांग का पूर्वानुमान

प्रोक्योरमेंट ऑटोमेशन के लिए यह सबसे उपयुक्त क्यों है

• प्रोक्योरमेंट कच्चे माल की स्थिर आपूर्ति, सप्लायर संबंध बनाए रखने और मार्जिन सुधारने के लिए महत्वपूर्ण है
• Tonkean जैसे startup कॉन्ट्रैक्ट renewal या invoice processing जैसे प्रोक्योरमेंट प्रोसेस के बड़े हिस्से को ऑटोमेट करते हैं
• RPA नियम-आधारित इनपुट प्रोसेस को ऑटोमेट करता है, लेकिन असंरचित डेटा को संभाल नहीं सकता
• Didero, Lighthouz AI, Soff जैसे AI startup ईमेल और PDF में छिपे इनसाइट निकालते हैं
• Pulse AI सप्लाई चेन से जुड़े सवालों के जवाब देने के लिए असंरचित डेटा में खोज करने वाला सर्च इंजन बना रहा है
• Mandel AI ऐसा सप्लाई चेन एजेंट विकसित कर रहा है जो सप्लायर lead time और कीमत में बदलाव होने पर ERP को अपने-आप अपडेट करता है

AI से Supplier Intelligence को कैसे मज़बूत किया जाए

• सर्वश्रेष्ठ सप्लायर खोजने के लिए compliance requirements, quotes, market changes आदि सभी बातों पर विचार करना पड़ता है
• साथ ही कई सप्लायर होने से COVID-19 या रूस-यूक्रेन युद्ध जैसे झटकों के खिलाफ सप्लाई चेन की resilience मज़बूत होती है
• AI साधारण search box के विपरीत intelligent supplier mapping और matching संभव बनाता है
• Altana इस क्षेत्र का अग्रणी खिलाड़ी है, जिसने सप्लाई चेन की कई परतों में intelligent value chain बनाई है और किसी विशेष सप्लायर पर query के लिए LLM assistant भी देता है
• Keelvar, Fairmarkit आदि भी ऐसे AI-आधारित प्लेटफ़ॉर्म देते हैं जिनसे प्रोक्योरमेंट टीमें सप्लायरों को आसानी से source कर सकती हैं
• हाल में Kipo AI, Terra जैसी नई कंपनियाँ enterprise और सप्लायरों को match करने वाले प्लेटफ़ॉर्म बना रही हैं

Demand Planning अब सिर्फ़ ऐतिहासिक डेटा से आगे जाता है

• सप्लाई और डिमांड में बदलाव का पूर्वानुमान लगाकर सप्लाई चेन बाधाओं को उपभोक्ताओं तक पहुँचने से रोका जा सकता है
• पारंपरिक planning software मुख्य रूप से historical data पर आधारित forecasting करता है, जो तेज़ी से बदलते बाज़ार और geopolitical परिस्थितियों में पर्याप्त नहीं हो सकता
• AI ऐतिहासिक डेटा और मौजूदा market trends दोनों को ध्यान में रखकर planning capabilities बेहतर कर सकता है
• शोध के अनुसार AI outlier की पहचान कर उन्हें प्रासंगिक के रूप में वर्गीकृत कर सकता है, जिससे महामारी के दौरान टॉयलेट पेपर की hoarding जैसे “panic buying” मामलों का पता लगाया जा सकता है
• McKinsey के अनुसार autonomous supply chain planning से revenue अधिकतम 4% तक बढ़ सकता है और लागत अधिकतम 10% तक घट सकती है
• Ikigai अपने patented large-scale graphical model का उपयोग करके अलग-अलग डेटा स्रोतों को जोड़ता है और forecast व scenario तैयार करता है
• Spherecast जैसी नई कंपनियाँ भी कई चैनलों को मैनेज करने और अलग-अलग स्तरों पर granular demand forecasting बनाने वाले इंजन के साथ planning क्षेत्र में प्रवेश कर रही हैं

AI से सप्लाई चेन में बदलाव

• सप्लाई चेन क्षेत्र में AI startup के लिए दो आकर्षक तत्व हैं: साइलो में बँटे सॉफ़्टवेयर मैनेजमेंट सिस्टम और विशाल मात्रा में असंरचित डेटा
• प्रोक्योरमेंट, Supplier Intelligence, Demand Planning—किसी भी क्षेत्र में देखें, AI आने वाले वर्षों में सप्लाई चेन को disrupt भी करेगा और मज़बूत भी

GN⁺ की राय

• सप्लाई चेन मैनेजमेंट सॉफ़्टवेयर में AI तकनीक को जोड़ने वाले startup तेज़ी से उभर रहे हैं। यह AI की प्रगति के साथ-साथ पहले से खंडित और अक्षम सप्लाई चेन मैनेजमेंट तरीकों को बदलने का नया अवसर देता है
• खासकर प्रोक्योरमेंट, Supplier Intelligence और Demand Planning क्षेत्रों में AI तकनीक मौजूदा प्रोसेस को ऑटोमेट और ऑप्टिमाइज़ करने में बड़ी भूमिका निभा सकती है। असंरचित डेटा प्रोसेसिंग और जटिल scenario modeling AI की बड़ी ताकत हैं
• हालांकि सप्लाई चेन एक बेहद जटिल क्षेत्र है जिसमें कई हितधारक जुड़े होते हैं, इसलिए AI अपनाते समय data quality management, algorithmic bias की रोकथाम, और human-AI collaboration framework जैसे मुद्दों पर सावधानी से विचार करना होगा
• सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि AI केवल निर्णय लेने में मदद करने वाला टूल है; अंतिम ज़िम्मेदारी अभी भी इंसानों की ही है। AI के दिए गए इनसाइट्स का अंधानुकरण करने के बजाय, विशेषज्ञों के अनुभव और समझ के आधार पर संतुलित निर्णय लेना ज़रूरी है
• कुल मिलाकर, AI तकनीक सप्लाई चेन मैनेजमेंट की अक्षमताओं को दूर कर ऑप्टिमाइज़ेशन सक्षम करने वाला गेम चेंजर बन सकती है, लेकिन तकनीक पर अंधविश्वास से अधिक ज़रूरी है कि उसका इस्तेमाल बिज़नेस लक्ष्यों के अनुरूप रणनीतिक ढंग से किया जाए

[colus001]

AI से इसे कैसे implement किया जाएगा? हम्म.. बात ज़्यादा समझ में नहीं आती। सप्लाई चेन तो भौतिक, वास्तविक और राजनीतिक समस्या है, ऐसे में इसे software से ठीक करने की बात थोड़ी अजीब लगती है।