نقش هوش مصنوعی در بهبود زنجیره ارزش: تحول فرآیندهای کسب و کار با استفاده از فناوری‌های نوین

نقش هوش مصنوعی در بهبود زنجیره ارزش: تحول فرآیندهای کسب و کار با استفاده از فناوری‌های نوین

چکیده

هوش مصنوعی (AI) با سرعت فزاینده‌ای در حال تحول صنایع مختلف است و زنجیره ارزش نیز از این قاعده مستثنی نیست. این مقاله به بررسی نقش کلیدی هوش مصنوعی در بهبود زنجیره ارزش، از تامین مواد اولیه تا ارائه خدمات پس از فروش، می‌پردازد. هوش مصنوعی با ارائه راهکارهایی برای بهینه‌سازی فرآیندها، کاهش هزینه‌ها، افزایش کارایی و بهبود تجربه مشتری، به شرکت‌ها کمک می‌کند تا مزیت رقابتی خود را افزایش دهند. در این مقاله، مثال‌های کاربردی از پیاده‌سازی هوش مصنوعی در هر یک از مراحل زنجیره ارزش ارائه شده و چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی شرکت‌ها در این زمینه مورد بحث قرار می‌گیرد.

مقدمه

در دنیای رقابتی امروز، شرکت‌ها به دنبال راه‌هایی برای افزایش کارایی، کاهش هزینه‌ها و ارائه محصولات و خدمات با کیفیت‌تر به مشتریان هستند. زنجیره ارزش به عنوان یک چارچوب مفهومی قدرتمند، به شرکت‌ها کمک می‌کند تا فعالیت‌های خود را به منظور ایجاد ارزش بیشتر برای مشتریان و کسب مزیت رقابتی بهینه‌سازی کنند. در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی به عنوان یک فناوری تحول‌آفرین، نقش مهمی در بهبود زنجیره ارزش ایفا کرده است.

هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و سایر تکنیک‌ها، قادر است حجم عظیمی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و الگوها و روندهای پنهان را شناسایی کند. این اطلاعات می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا تصمیمات بهتری بگیرند، فرآیندهای خود را بهینه‌سازی کنند و تجربه مشتری را بهبود بخشند.

مروری بر زنجیره ارزش

زنجیره ارزش، مفهومی است که توسط مایکل پورتر در سال 1985 معرفی شد. این مفهوم مجموعه‌ای از فعالیت‌های مرتبط است که یک شرکت برای طراحی، تولید، بازاریابی، تحویل و پشتیبانی از محصول یا خدمات خود انجام می‌دهد. هدف اصلی زنجیره ارزش، ایجاد ارزش بیشتر برای مشتریان و کسب مزیت رقابتی است.

زنجیره ارزش به دو دسته اصلی از فعالیت‌ها تقسیم می‌شود:

·        فعالیت‌های اصلی: فعالیت‌هایی که مستقیماً در ایجاد، تحویل و پشتیبانی از محصول یا خدمات نقش دارند. این فعالیت‌ها شامل ورودی‌ها، عملیات، خروجی‌ها، بازاریابی و فروش و خدمات پس از فروش است.

·        فعالیت‌های پشتیبانی: فعالیت‌هایی که از فعالیت‌های اصلی پشتیبانی می‌کنند و به بهبود کارایی و اثربخشی آنها کمک می‌کنند. این فعالیت‌ها شامل زیرساخت شرکت، مدیریت منابع انسانی، توسعه فناوری و تأمین است.

نقش هوش مصنوعی در فعالیت‌های اصلی زنجیره ارزش

·        ورودی‌ها:

o       پیش‌بینی تقاضا: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی فروش، روندهای بازار و عوامل فصلی، تقاضا را با دقت بالایی پیش‌بینی کنند. این امر به شرکت‌ها کمک می‌کند تا میزان موجودی خود را بهینه کرده و از کمبود یا مازاد موجودی جلوگیری کنند.

§        مثال: شرکت‌های خرده‌فروشی از الگوریتم‌های پیش‌بینی تقاضا برای مدیریت موجودی خود در طول تعطیلات و رویدادهای خاص استفاده می‌کنند.

o       مدیریت ریسک زنجیره تامین: هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به تأمین‌کنندگان، حمل و نقل و شرایط آب و هوایی، ریسک‌های زنجیره تامین را شناسایی و ارزیابی کند. این امر به شرکت‌ها کمک می‌کند تا برنامه‌های اضطراری را تدوین کرده و از اختلال در زنجیره تامین جلوگیری کنند.

§        مثال: شرکت‌های تولیدی از هوش مصنوعی برای شناسایی تأمین‌کنندگانی که در مناطق پرخطر قرار دارند و ایجاد منابع جایگزین استفاده می‌کنند.

o       بهینه‌سازی لجستیک: الگوریتم‌های بهینه‌سازی می‌توانند با در نظر گرفتن عواملی مانند مسافت، ترافیک و ظرفیت حمل و نقل، بهترین مسیرها و زمان‌بندی‌ها را برای حمل و نقل کالاها تعیین کنند. این امر به شرکت‌ها کمک می‌کند تا هزینه‌های حمل و نقل را کاهش داده و زمان تحویل را بهبود بخشند.

§        مثال: شرکت‌های لجستیکی از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی مسیرهای تحویل و کاهش مصرف سوخت استفاده می‌کنند.

·        عملیات:

o       اتوماسیون فرآیندهای تولید: ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند بسیاری از وظایف تکراری و خطرناک در فرآیندهای تولید را انجام دهند. این امر به شرکت‌ها کمک می‌کند تا کارایی را افزایش داده، هزینه‌ها را کاهش دهند و ایمنی را بهبود بخشند.

§        مثال: شرکت‌های خودروسازی از ربات‌های هوشمند برای جوشکاری، رنگ‌آمیزی و مونتاژ قطعات خودرو استفاده می‌کنند.

o       کنترل کیفیت خودکار: سیستم‌های بینایی ماشین مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند محصولات را به صورت خودکار بازرسی کرده و عیوب را شناسایی کنند. این امر به شرکت‌ها کمک می‌کند تا کیفیت محصولات خود را بهبود بخشند و از ورود محصولات معیوب به بازار جلوگیری کنند.

§        مثال: شرکت‌های تولید کننده مواد غذایی از سیستم‌های بینایی ماشین برای بررسی کیفیت محصولات و شناسایی آلودگی‌ها استفاده می‌کنند.

o       بهینه‌سازی مصرف انرژی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به مصرف انرژی، الگوهای مصرف را شناسایی کرده و راهکارهایی برای کاهش مصرف انرژی ارائه دهند. این امر به شرکت‌ها کمک می‌کند تا هزینه‌های انرژی خود را کاهش داده و به پایداری زیست‌محیطی کمک کنند.

§        مثال: کارخانه‌ها از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در سیستم‌های تهویه مطبوع و روشنایی استفاده می‌کنند.

·        خروجی‌ها:

o       بهینه‌سازی مدیریت انبار: هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به فروش، تقاضا و موجودی، سطح موجودی بهینه را تعیین کرده و از کمبود یا مازاد موجودی جلوگیری کند. همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند فرآیندهای انبارداری را به صورت خودکار انجام داده و کارایی را افزایش دهد.

§        مثال: انبارداری خودکار آمازون با استفاده از هوش مصنوعی.

o       بهینه‌سازی مسیریابی و تحویل: الگوریتم‌های بهینه‌سازی می‌توانند با در نظر گرفتن عواملی مانند مسافت، ترافیک و زمان تحویل مورد نظر مشتری، بهترین مسیرها و زمان‌بندی‌ها را برای تحویل کالاها تعیین کنند. این امر به شرکت‌ها کمک می‌کند تا هزینه‌های تحویل را کاهش داده و رضایت مشتری را بهبود بخشند.

§        مثال: شرکت‌های پستی از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی مسیرهای تحویل و کاهش زمان تحویل استفاده می‌کنند.

·        بازاریابی و فروش:

o       شخصی‌سازی بازاریابی: هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به رفتار مشتری، علایق و ترجیحات آنها را شناسایی کرده و پیام‌های بازاریابی شخصی‌سازی شده را به هر مشتری ارسال کند. این امر به شرکت‌ها کمک می‌کند تا اثربخشی کمپین‌های بازاریابی خود را افزایش داده و فروش را بهبود بخشند.

§        مثال: نتفلیکس و آمازون از هوش مصنوعی برای پیشنهاد فیلم‌ها و محصولات مرتبط به کاربران استفاده می‌کنند.

o       تحلیل احساسات مشتری: الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی می‌توانند نظرات و بازخوردهای مشتریان در شبکه‌های اجتماعی، وب‌سایت‌ها و سایر کانال‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و احساسات آنها را نسبت به محصولات و خدمات شرکت شناسایی کنند. این اطلاعات می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا نقاط قوت و ضعف خود را شناسایی کرده و محصولات و خدمات خود را بهبود بخشند.

§        مثال: شرکت‌ها از هوش مصنوعی برای پایش شبکه‌های اجتماعی و شناسایی شکایات مشتریان استفاده می‌کنند.

o       چت‌بات‌های هوشمند: چت‌بات‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند به سوالات مشتریان پاسخ داده، مشکلات آنها را حل کرده و اطلاعات مربوط به محصولات و خدمات شرکت را ارائه دهند. این امر به شرکت‌ها کمک می‌کند تا خدمات مشتریان را بهبود بخشیده و هزینه‌های پشتیبانی را کاهش دهند.

§        مثال: بسیاری از شرکت‌ها از چت‌بات‌ها برای پاسخگویی به سوالات متداول مشتریان در وب‌سایت خود استفاده می‌کنند.

·        خدمات پس از فروش:

o       پیش‌بینی خرابی تجهیزات: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به عملکرد تجهیزات، الگوهای خرابی را شناسایی کرده و زمان خرابی را پیش‌بینی کنند. این امر به شرکت‌ها کمک می‌کند تا تعمیر و نگهداری پیشگیرانه را انجام داده و از خرابی‌های ناگهانی و هزینه‌بر جلوگیری کنند.

§        مثال: شرکت‌های هواپیمایی از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی خرابی قطعات هواپیما و انجام تعمیر و نگهداری پیشگیرانه استفاده می‌کنند.

o       پشتیبانی فنی از راه دور: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به تکنسین‌ها در تشخیص و رفع مشکلات فنی از راه دور کمک کنند. این امر به شرکت‌ها کمک می‌کند تا هزینه‌های پشتیبانی را کاهش داده و زمان پاسخگویی به مشتریان را بهبود بخشند.

§        مثال: شرکت‌های تولید کننده تجهیزات صنعتی از هوش مصنوعی برای ارائه پشتیبانی فنی از راه دور به مشتریان خود استفاده می‌کنند.

o       مدیریت شکایات مشتریان: هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌ها در مدیریت شکایات مشتریان کمک کند. الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی می‌توانند شکایات مشتریان را دسته‌بندی کرده، آنها را به بخش‌های مربوطه ارجاع داده و راهکارهای مناسب را پیشنهاد دهند. این امر به شرکت‌ها کمک می‌کند تا رضایت مشتریان را بهبود بخشیده و وفاداری آنها را افزایش دهند.

§        مثال: شرکت‌ها از هوش مصنوعی برای تحلیل شکایات مشتریان و شناسایی مشکلات رایج استفاده می‌کنند.

نقش هوش مصنوعی در فعالیت‌های پشتیبانی زنجیره ارزش

·        زیرساخت شرکت:

o       اتوماسیون فرآیندهای مالی و حسابداری: هوش مصنوعی می‌تواند بسیاری از فرآیندهای مالی و حسابداری مانند ورود داده‌ها، پردازش فاکتورها و تهیه گزارش‌های مالی را به صورت خودکار انجام دهد. این امر به شرکت‌ها کمک می‌کند تا کارایی را افزایش داده و هزینه‌ها را کاهش دهند.

o       مدیریت ریسک: هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های مالی و اقتصادی، ریسک‌های مالی شرکت را شناسایی و ارزیابی کند. این امر به شرکت‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات بهتری بگیرند و از ضررهای مالی جلوگیری کنند.

·        مدیریت منابع انسانی:

o       جذب و استخدام: هوش مصنوعی می‌تواند فرآیند جذب و استخدام را با بررسی خودکار رزومه‌ها، انجام مصاحبه‌های اولیه و ارزیابی مهارت‌های داوطلبان بهبود بخشد. این امر به شرکت‌ها کمک می‌کند تا بهترین افراد را برای مشاغل مورد نظر استخدام کنند.

o       آموزش و توسعه: هوش مصنوعی می‌تواند برنامه‌های آموزشی شخصی‌سازی شده را برای کارکنان ایجاد کرده و پیشرفت آنها را ارزیابی کند. این امر به شرکت‌ها کمک می‌کند تا مهارت‌های کارکنان خود را بهبود بخشیده و عملکرد آنها را افزایش دهند.

·        توسعه فناوری:

o       تحقیق و توسعه: هوش مصنوعی می‌تواند در فرآیند تحقیق و توسعه به شرکت‌ها کمک کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند داده‌های علمی را تجزیه و تحلیل کرده، فرضیه‌های جدید را تولید کرده و آزمایش‌های مجازی را انجام دهند. این امر به شرکت‌ها کمک می‌کند تا نوآوری را تسریع کرده و محصولات و خدمات جدیدی را توسعه دهند.

o       بهینه‌سازی فرآیندهای توسعه نرم‌افزار: هوش مصنوعی می‌تواند در فرآیندهای توسعه نرم‌افزار به شرکت‌ها کمک کند. ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند کدها را به صورت خودکار تولید کرده، اشکالات را شناسایی کرده و تست‌های نرم‌افزاری را انجام دهند. این امر به شرکت‌ها کمک می‌کند تا نرم‌افزارهای با کیفیت‌تری را در زمان کمتری توسعه دهند.

·        تأمین:

o       یافتن تأمین‌کنندگان جدید: هوش مصنوعی می‌تواند با جستجو در اینترنت و پایگاه‌های داده، تأمین‌کنندگان جدیدی را برای مواد اولیه و قطعات مورد نیاز شرکت پیدا کند. این امر به شرکت‌ها کمک می‌کند تا منابع تأمین خود را متنوع کرده و هزینه‌ها را کاهش دهند.

o       مذاکره با تأمین‌کنندگان: هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های بازار و قیمت‌گذاری، بهترین شرایط را برای مذاکره با تأمین‌کنندگان تعیین کند. این امر به شرکت‌ها کمک می‌کند تا قیمت‌های بهتری را برای مواد اولیه و قطعات مورد نیاز خود به دست آورند.

چالش‌ها و فرصت‌ها

پیاده‌سازی هوش مصنوعی در زنجیره ارزش چالش‌هایی را نیز به همراه دارد:

·        هزینه: پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی می‌تواند پرهزینه باشد.

·        کمبود متخصص: کمبود متخصصان هوش مصنوعی می‌تواند مانعی برای پیاده‌سازی این فناوری باشد.

·        نگرانی‌های اخلاقی: استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند نگرانی‌های اخلاقی را در مورد حریم خصوصی، تبعیض و از دست دادن شغل ایجاد کند.

با وجود این چالش‌ها، فرصت‌های زیادی برای شرکت‌ها وجود دارد تا از هوش مصنوعی برای بهبود زنجیره ارزش خود استفاده کنند. شرکت‌هایی که بتوانند این چالش‌ها را مدیریت کرده و از مزایای هوش مصنوعی بهره‌مند شوند، می‌توانند مزیت رقابتی خود را افزایش داده و به موفقیت دست یابند.

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی نقش مهمی در بهبود زنجیره ارزش ایفا می‌کند. این فناوری با ارائه راهکارهایی برای بهینه‌سازی فرآیندها، کاهش هزینه‌ها، افزایش کارایی و بهبود تجربه مشتری، به شرکت‌ها کمک می‌کند تا مزیت رقابتی خود را افزایش دهند. شرکت‌ها باید با در نظر گرفتن چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو، استراتژی مناسبی را برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در زنجیره ارزش خود تدوین کنند.

منابع

1)     Porter, M. E. (1985). Competitive advantage: Creating and sustaining superior performance. New York: Free Press.

2)     Manyika, J., Chui, M., Miremadi, M., Bughin, J., George, K., Hazan, E., … & Allas, T. (2017). Artificial intelligence: The next digital frontier. McKinsey Global Institute.

3)     Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). “Artificial intelligence for the real world.” Harvard Business Review, 96(1), 108-116.