U posljednjih nekoliko godina, veliki trgovački lanac Starbucks je pokušao modernizirati svoj lanac opskrbe primjenom sofisticiranog sustava za upravljanje zalihama koji je koristio umjetnu inteligenciju. Očekivano je da će takav sustav omogućiti realno praćenje zaliha, predviđanje potražnje i automatizaciju naručivanja, čime bi se smanjila otpornost na nestašice i otpad. Međutim, nakon nekoliko mjeseci testiranja, kompanija je odlučila prekinuti projekt, naglašavajući da sustav nije ispunio očekivanja u realnom poslovanju.
Zašto je umjetna inteligencija obećavala revoluciju u lancu opskrbe
U svijetu maloprodaje, gdje je brzina i preciznost ključna, ideja da se zalihe upravljaju automatski čini privlačnom. Sustav bi trebao pratiti svaku bocu sirupa, vreću zrna kave i svaku pecivu, te na temelju podataka predviđati kada i koliko proizvoda treba naručiti. Ovakav pristup obećava smanjenje zaliha, smanjenje otpada i osiguranje da se popularni proizvodi nikada ne izostanu.
Starbucks je, kao globalni lanac s više od 30.000 lokacija, imao jedinstvenu priliku testirati takav sustav u raznolikim uvjetima – od velikih gradskih radnji do manjeg broja lokacija u ruralnim područjima. U teoriji, umjetna inteligencija bi mogla analizirati podatke iz svakog odredišta i prilagoditi narudžbe u stvarnom vremenu.
Problemi u praksi: greške u brojanju i označavanju
Prvi izazov bio je to što sustav nije mogao precizno prepoznati proizvode u dinamičnom okruženju radnje. Brzi pokreti barmena, česte promjene u rasporedu proizvoda i različite vrste pakiranja uzrokovali su pogreške u prepoznavanju. Sustav je često pogrešno brojao proizvode, a u nekim slučajevima ih je potpuno zanemarivao.
Drugi problem bio je u označavanju. Sustav je, na temelju vizualnih podataka, ponekad pogrešno klasificirao proizvode koji su izgledali slično, što je dovelo do netočnih izvještaja o zalihama. To je rezultiralo nepotrebnim narudžbama ili, suprotno, nedostatkom popularnih artikala.
Ove greške uzrokovale su lanac problema: kada je sustav predložio preveliku narudžbu, radnje su se suočavale s prekomjernim zalihama, a kada je propustio naruč