Logistika před maloobchodem musí nejdříve chodit, než začne běhat

Příprava cest pro AI v dodavatelských řetězcích vyžaduje základní úroveň digitalizace a konektivity, které často chybí během předprodejní logistiky. To je třeba nejprve řešit, pokud mají podniky vůbec přiblížit se k vytváření AI-asistovaných dodavatelských řetězců v blízké budoucnosti, píše Stuart Greenfield (na obrázku níže), ředitel pro prodej ve Velké Británii a Evropě, pro Advanced Supply Chain.

Přijímání AI

Stále roste shoda, že AI je strategickou prioritou pro transformaci dodavatelských řetězců. Zpráva Deloitte’s 2026 Retail Industry Global Outlook uvádí AI jako klíčového umožňovatele chytřejších, rychlejších a odolnějších dodavatelských řetězců, přičemž 68 % očekává zavádění agentní AI v příštích 12 až 24 měsících.

Data od Gartneru naznačují, že tři čtvrtiny (74 %) odborníků na dodavatelské řetězce identifikují AI jako hlavního hybatele transformace dodavatelských řetězců v nadcházejících letech, zatímco KPMG předpovídá, že letos začnou dodavatelské řetězce začleňovat AI do plánování a řízení rizik.

Řízení a strategie dodavatelských řetězců se blíží bodu zvratu, kdy možnosti AI se stávají spíše realitou než pouhou představou. Objevují se nové příležitosti optimalizovat správu zásob, zlepšit předpověď poptávky a posílit scénářové modelování pro lepší zvládání šoků v dodavatelském řetězci. Nicméně realizace takových přínosů bude záviset na toku dostupných, spolehlivých dat, a předprodejní procesy by mohly být nejslabším článkem.

Chodit před běháním

Many předprodejní operace jsou stále příliš závislé na manuálních procesech, často proto, že skladoví operátoři jsou neustále v pohybu. Papírové záznamy o zásobách a ručně psané štítky jsou běžné během fází přípravy produktů na prodej. To způsobuje velký rozpor, který zpomaluje tok informací a riskuje chyby.

Data o zásobách jsou často zadávána do systému na konci směny, což znamená zpoždění několika hodin mezi zpracováním a pohybem zboží a komunikací dat. Když jsou informace sdíleny, jsou již pravděpodobně zastaralé, nespolehlivé a možná i nesprávné.

Nečitelná ruční psaní na štítcích může vést k chybám, což způsobí odmítnutí objednávek, jejich přesměrování nebo zdržení v distribučním centru. Zpoždění dat zastavuje aktualizace v reálném čase nebo téměř v reálném čase, omezuje viditelnost a přehled, což může negativně ovlivnit celý dodavatelský řetězec. Pokus o aplikaci AI v takových podmínkách je jako snažit se běžet dříve, než umíte chodit.

Vytváření konektivity

Manuální procesy během předprodejní logistiky lze rychle nahradit a vylepšit pomocí mobilních dotykových kiosků a tiskáren štítků, které umožňují automatizaci a digitalizaci. Připojení kiosků k webovému řešení pro správu dodavatelských řetězců obohacuje tok a přesnost dat o zásobách. Může být vytvořena viditelnost a přehled, které ve spojení s vhodnými IT schopnostmi a systémy řízení dopravy mohou být využity k podpoře end-to-end komunikace v celých dodavatelských řetězcích.

Od okamžiku, kdy jsou štítky vytištěny a naskenovány, lze informace sdílet na podporu optimalizace dodavatelského řetězce. Například je možné maximalizovat zatížení vozidel při příjmu i výdeji zboží, zatímco se také plánují pohyby vozidel, aby se zkrátila doba pobytu ve skladech a plnění center. Ujetá vzdálenost v dodavatelských řetězcích a počet vozidel v tranzitu lze snížit, což šetří emise uhlíku a náklady na palivo. Správné plánování zásobování na poslední chvíli může také lépe naplánovat zásoby, minimalizovat skladování a související spotřebu energie a náklady na skladování nadměrného zásobení.

Zaměření na nahrazení manuálních procesů během předprodejní logistiky může zvýšit efektivitu, pomoci snížit dobu dodání a výrazně zrychlit uvedení na trh. Je to krok, který může přinést mnoho výhod při relativně nízké investici, a krok, který může předprodejní logistiku připravit na budoucnost s možnostmi AI.