Искусственный интеллект может сократить количество срочных заказов на 59 процентов
1 ноября 2026 г. · 2 мин чтения
Искусственный интеллект может повысить эффективность цепочек поставок, если организации пересмотрят свои процессы вместо того, чтобы просто автоматизировать существующие задачи. Согласно моделированию, проведенному The Hackett Group, такая трансформация способна привести к снижению затрат, объемов запасов и логистических сроков.
В исследовании под названием AI World Class Supply Chain, представленном 12 октября 2026 года, отмечается, что использование искусственного интеллекта переходит в новую фазу. Если первые проекты были посвящены автоматизации отдельных задач или улучшению прогнозов, то теперь основной целью становится трансформация операций по всей цепочке. Существует потенциальный разрыв в производительности между компаниями, которые перестраивают свои процессы вокруг искусственного интеллекта, и теми, кто просто добавляет новые инструменты в текущую работу.
Наиболее продвинутые организации, переосмыслившие процессы планирования и доставки, могут добиться сокращения ошибок в прогнозах на 52 процента и уменьшения количества срочных заказов на 59 процентов. Затраты на содержание запасов могут снизиться на величину до 41 процента, а время между подготовкой заказа и его отправкой может сократиться на 38 процентов.
Более надежные прогнозы позволят точнее регулировать уровни запасов и их распределение в сети. Это снизит нагрузку на склады, упростит подготовку заказов и ограничит необходимость в ускоренной доставке для компенсации задержек.
Модель The Hackett Group оценивает, что затраты на процесс от планирования до доставки могут снизиться с 12 до 17 процентов. Потребность в ресурсах может сократиться с 15 до 24 процентов. Это позволит освободить сотрудников от сверки данных, отслеживания исключений и управления экстренными ситуациями, чтобы направить их на более ценную деятельность.
В качестве примера приводится мировой производитель энергетических технологий, имеющий более 100 заводов и 20 000 поставщиков. Компания внедрила агентов искусственного интеллекта в процессы входящей доставки и подтверждения заказов. Системы обрабатывают около двух миллионов строк доставки и три миллиона строк заказов на закупку ежегодно. Каждый из этих двух процессов окупился за четыре месяца или быстрее.
Для реализации этого потенциала рекомендуется сначала установить эталон производительности, затем расставить приоритеты случаев использования в зависимости от ожидаемой выгоды, стоимости и сложности. Пересмотр процессов и операционной модели должен предшествовать масштабному развертыванию.