JLR sẽ sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo của Everstream để giám sát chuỗi cung ứng của mình trong thời gian thực nhằm phát hiện các rủi ro tiềm ẩn như thiên tai, đình công, vi phạm dữ liệu và các sự cố xuất khẩu có thể làm chậm hoặc tạm dừng các lô hàng.
Công nghệ này sử dụng sự kết hợp của AI, phân tích dự đoán và học máy kết hợp với “trực giác của con người” để giúp tránh sự gián đoạn công nghiệp có thể ảnh hưởng đến sản xuất và tăng chi phí.
Nhà sản xuất ô tô cho biết việc giới thiệu công nghệ này là một phần trong chiến lược rộng lớn hơn nhằm “xây dựng một hệ sinh thái cung cấp được hỗ trợ kỹ thuật số tiên tiến mang lại khả năng hiển thị và bảo mật từ đầu đến cuối”.
JLR nói họ đã sử dụng thông tin chi tiết của Everstream để tránh sự gián đoạn tại các cảng vận chuyển hàng hóa toàn cầu trong việc giao phương tiện cho khách hàng của mình.
“Là một phần trong chiến lược “Reimagine”, chúng tôi đang xây dựng một hệ sinh thái vận hành công nghiệp ưu tiên kỹ thuật số mạnh mẽ, bao gồm công nghệ tiên tiến và các mối quan hệ chiến lược dài hạn giúp công ty có khả năng quan sát toàn diện về những cú sốc toàn cầu trong một thế giới ngày càng khó lường”, Barbara Bergmeier, giám đốc điều hành Hoạt động Công nghiệp, JLR, cho biết.
Bergmeier cho biết thêm: “Thông qua sự hợp tác với Everstream Analytics, chúng tôi đang khai thác sức mạnh của AI để chủ động quản lý rủi ro trước khi chúng gây gián đoạn sản xuất, đảm bảo có khả năng phục hồi và có thể tiếp tục những cam kết mà chúng tôi đưa ra với khách hàng. Tầm nhìn xa này sẽ càng trở nên quan trọng hơn khi chúng tôi phát triển một chuỗi giá trị mới xung quanh những chiếc xe điện sang trọng hiện đại cực kỳ đáng mơ ước thế hệ tiếp theo của công ty”.
Mặc dù AI đã được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực sản xuất của ngành công nghiệp ô tô, nhưng lợi ích của nó đối với khía cạnh hậu cần của thị trường vẫn chưa được khai thác.
Tiến sĩ Yossi Sheffi, giáo sư tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) và là giám đốc Trung tâm Vận tải và Hậu cần MIT, đã nghiên cứu việc sử dụng AI trong chuỗi cung ứng và cho rằng sẽ phải mất vài năm nữa ngành hậu cần ô tô mới bắt đầu thấy những thay đổi vật chất do AI mang lại.
Ông nói rằng các OEM, nhà cung cấp và công ty hậu cần “đào tạo tốt nhất lực lượng lao động của họ về AI và thay đổi quy trình của mình để tận dụng AI sẽ là những công ty hoạt động tốt hơn”.
Yossi Sheffi nhấn mạnh: “Đào tạo lực lượng lao động và thay đổi quy trình [để sử dụng tốt nhất AI là lý do tại sao sẽ mất nhiều thời gian để thấy sự thay đổi”.
Cùng với những hiểu biết sâu sắc của Everstream, JLR gần đây đã hợp tác với Tata Technologies để giúp hãng xe sang này triển khai các công cụ hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) dựa trên đám mây SAP S/4 Hana mới nhất.
JLR cho biết các công cụ kỹ thuật số mới sẽ giúp chuyển đổi các chức năng sản xuất, hậu cần, chuỗi cung ứng, tài chính và mua hàng của hãng.
Bằng cách tích hợp SAP, JLR đang đưa dữ liệu từ nhiều bộ phận vào một nguồn duy nhất để ổn định hoạt động và cải thiện khả năng hiển thị chuỗi cung ứng cho cả nhà sản xuất ô tô và nhà cung cấp của họ. JLR nói điều này sẽ dẫn đến sự nhanh nhẹn hơn và thời gian dẫn đầu tốt hơn trong việc đưa ô tô ra thị trường.
Phát biểu về mối quan hệ hợp tác của Everstream với JLR, Julie Gerdeman, Giám đốc điều hành, Everstream analytics cho hay: “Chuỗi giá trị toàn cầu phục vụ phương tiện điện khí hóa là một trong những chuỗi phức tạp nhất để điều hướng. Khả năng hiển thị và thông tin chi tiết về nhà cung cấp dựa trên trí tuệ nhân tạo của Everstream Analytics giúp JLR chủ động giảm thiểu rủi ro, nâng cao tính linh hoạt và thúc đẩy khả năng phục hồi của chuỗi cung ứng. Chúng tôi tự hào được hợp tác với nhà lãnh đạo có tầm nhìn xa trông rộng này trên hành trình thúc đẩy sự thay đổi tích cực, bền vững trong ngành công nghiệp ô tô.”
Everstream cho rằng các yếu tố bên ngoài như tình trạng thiếu lao động và nguyên vật liệu toàn cầu cùng với sự biến động giá cả đã “khiến các nhà sản xuất ô tô rời xa mô hình kịp thời”. Công ty này cho biết những hiểu biết sâu sắc của họ sẽ “giúp chủ động điều chỉnh chiến lược hàng tồn kho bằng cách dự đoán mức tăng đột biến của chi phí nguyên vật liệu, sắp xếp lao động phù hợp, đồng thời thu hẹp khoảng cách năng lực và nguồn cung trước khi chúng mở ra”.