Kako AI mijenja lanac opskrbe u hrvatskoj proizvodnji

AI u Hrvatskoj Proizvodnji: Industrija 4.0••By 3L3C

Kako umjetna inteligencija mijenja lanac opskrbe u hrvatskoj proizvodnji i Industriji 4.0 – od prognoze potražnje do optimizacije zaliha, transporta i proizvodnje.

umjetna inteligencijalanac opskrbeIndustrija 4.0proizvodne tvrtkeoptimizacija zalihadigitalna transformacijalogistika
Share:

Umjetna inteligencija u lancu opskrbe: prekretnica za hrvatsku proizvodnju

U posljednje dvije godine hrvatske proizvodne tvrtke suočavaju se s kombinacijom izazova: rastući troškovi energije, poremećaji u globalnim lancima opskrbe, pritisak na rokove isporuke i manjak kvalificirane radne snage. U takvom okruženju više nije dovoljno „dobro planirati“ – potrebno je pametno upravljati podacima i donositi brže, preciznije odluke. Tu dolazi umjetna inteligencija (AI) u lancu opskrbe.

U sklopu serijala „AI u Hrvatskoj Proizvodnji: Industrija 4.0“, ovaj tekst se nadovezuje na radionicu „Umjetna inteligencija u lancu opskrbe“ te pokazuje kako AI iz teorije prelazi u konkretnu praksu u hrvatskim tvornicama. Fokus je na srednjem i višem menadžmentu, stručnjacima za nabavu, logistiku, planiranje i IT, koji danas odlučuju hoće li njihova tvrtka biti pasivni promatrač ili aktivni sudionik Industrije 4.0.

U nastavku prolazimo kroz ključne primjene umjetne inteligencije u lancu opskrbe, što one znače za hrvatske proizvodne tvrtke i kako možete započeti put od Excela do AI pogonjenog lanca opskrbe – korak po korak.

Od logistike do inteligentnog lanca opskrbe

Lanac opskrbe kakvog poznajemo formirao se razvojem informacijske tehnologije prije tridesetak godina. Do tada su logistika, nabava i proizvodnja bile relativno odvojene funkcije. Razvojem digitalnih komunikacijskih kanala omogućeno je:

  • brže dijeljenje podataka između odjela i partnera
  • bolja usklađenost planiranja nabave, proizvodnje i prodaje
  • optimizacija troškova kroz koordinaciju cijelog lanca

Danas, s razvojem umjetne inteligencije, lanac opskrbe ulazi u novu fazu – iz reaktivnog i planerskog u prediktivni i autonomni.

Uloga podataka u AI lancu opskrbe

Da bi umjetna inteligencija donosila kvalitetne odluke, mora imati „gorivo“ – podatke. U tipičnoj proizvodnoj kompaniji podaci nastaju na svakoj točki lanca:

  • narudžbe kupaca i prodajne prognoze
  • podaci o zalihama sirovina, poluproizvoda i gotovih proizvoda
  • proizvodni nalozi, vremena ciklusa, zastoji strojeva
  • transportne rute, vremena isporuke, troškovi prijevoza
  • komunikacija s dobavljačima (rokovi, količine, kašnjenja)

AI sustavi te podatke strukturiraju, analiziraju i uče iz povijesti kako bi preporučili ili automatski donijeli bolje odluke. Razlika u odnosu na klasičnu analitiku je u tome što AI može:

  • obraditi znatno veće količine podataka u stvarnom vremenu
  • prepoznati skrivene obrasce koje ljudi ne vide
  • stalno poboljšavati točnost kroz učenje na novim podacima

Za hrvatske tvrtke, koje već imaju ERP, WMS ili MES sustave, to znači da su često već napravile polovicu puta – podaci postoje, ali još nisu iskorišteni punim potencijalom.

Gdje AI donosi najveću vrijednost u lancu opskrbe

Primjene umjetne inteligencije u lancu opskrbe možemo grupirati u nekoliko ključnih područja. U nastavku su ona najvažnija za proizvodne tvrtke u Hrvatskoj.

1. Predviđanje potražnje (demand forecasting)

Točan forecast je temelj svega – od nabave i planiranja proizvodnje, do upravljanja zalihama i kapacitetima. Klasične metode prognoziranja često ignoriraju:

  • sezonalnost specifičnu za hrvatsko tržište (turistička sezona, blagdani)
  • promotivne aktivnosti, akcije i kampanje
  • promjene u ponašanju kupaca i ulazak novih konkurenata

AI modeli predviđanja potražnje mogu istovremeno uzeti u obzir desetke varijabli: povijesnu prodaju, cijene, promocije, makroekonomske pokazatelje, čak i vremenske uvjete. Rezultat su prognoze koje:

  • smanjuju viškove zaliha i otpis
  • smanjuju manjkove i izgubljenu prodaju
  • povećavaju pouzdanost planiranja kapaciteta

Za industrije kao što su prehrana, pića, građevinski materijali ili farmacija – ovo izravno utječe na profitabilnost.

2. Upravljanje zalihama i politika naručivanja

Mnoge hrvatske tvornice i danas upravljaju zalihama prema statičnim pravilima: minimalne i maksimalne zalihe, fiksni sigurnosni stock, naručivanje jednom mjesečno. U uvjetima nestabilne potražnje i promjenjivih rokova dobave, to dovodi ili do zagušenih skladišta ili do čestih „stock-out“ situacija.

AI može:

  • dinamički izračunavati optimalne razine sigurnosnih zaliha
  • prilagođavati politiku naručivanja ovisno o volatilnosti potražnje
  • prepoznati artikle s visokim rizikom nestašice ili viška

Rezultat su niži ukupni troškovi zaliha uz višu razinu usluge kupcima. Za menadžment, to znači manje kapitala vezanog u skladištima i više prostora za ulaganje u razvoj i inovacije.

3. Optimizacija proizvodnje (AI u srži Industrije 4.0)

U serijalu „AI u Hrvatskoj Proizvodnji: Industrija 4.0“ već govorimo o prediktivnom održavanju i automatizaciji proizvodnih linija. No, AI ide i korak dalje – povezuje proizvodnju s ostatkom lanca opskrbe.

Primjeri primjena:

  • Optimizacija rasporeda proizvodnje: algoritmi uzimaju u obzir rokove isporuke, vrijeme promjene alata, dostupnost materijala i kapacitete strojeva te predlažu optimalan raspored.
  • Prediktivno održavanje: analiza signala sa strojeva (vibracije, temperatura, zvuk) za rano otkrivanje kvara, čime se izbjegavaju neplanirani zastoji.
  • Upravljanje uskim grlima: prepoznavanje dijelova procesa koji najviše utječu na ukupni kroz-protok i predlaganje ciljanih intervencija.

Sve to rezultira većom protočnošću, kraćim terminima isporuke i stabilnijom kvalitetom – ključnim elementima konkurentnosti hrvatskih proizvođača na EU tržištu.

4. Optimizacija transporta i logistike

Troškovi transporta i distribucije značajan su dio ukupnog troška lanca opskrbe, posebno za tvrtke s vlastitom flotom ili kompleksnom distribucijskom mrežom.

AI može:

  • optimizirati rute vozila uzimajući u obzir promet, prozore isporuke i ograničenja vozila
  • kombinirati narudžbe različitih kupaca u optimalne ture
  • procjenjivati stvarna vremena isporuke (ETA) i komunicirati ih kupcima

Za hrvatske tvrtke koje posluju sezonski (npr. opskrba jadranske obale ljeti), AI rješenja u planiranju ruta mogu napraviti razliku između kaosa u sezoni i kontroliranog rasta.

5. Rano otkrivanje poremećaja u lancu opskrbe

Posljednje godine pokazale su koliko lanci opskrbe mogu biti krhki – od pandemije do geopolitičkih napetosti. AI pomaže u proaktivnom upravljanju rizicima:

  • praćenjem kašnjenja dobavljača i prepoznavanjem obrazaca
  • ranom identifikacijom artikala s visokim rizikom nestašice
  • simuliranjem „što-ako“ scenarija (npr. gubitak ključnog dobavljača)

Time se menadžmentu daje više vremena za reakciju: promjenu dobavljača, prilagodbu planova proizvodnje ili komunikaciju s ključnim kupcima.

Ključne prepreke i kako ih prevladati u hrvatskom kontekstu

Iako potencijal AI-a u lancu opskrbe zvuči impresivno, u praksi se pojavljuju vrlo konkretne prepreke, osobito u srednjim proizvodnim tvrtkama.

1. Razbacani i nekvalitetni podaci

Bez kvalitetnih podataka nema kvalitetne umjetne inteligencije. Uobičajeni problemi:

  • podaci su u različitim sustavima (ERP, Excel, ručni zapisi)
  • nedostatak standardizacije šifara materijala, kupaca, dobavljača
  • neažurno ili nepotpuno evidentiranje (npr. ručni unosi u skladištu)

Prvi korak digitalne transformacije je konsolidacija i čišćenje podataka. To često ne zahtijeva skupe tehnologije, već:

  • jasan vlasnik podataka za svaki segment (nabava, proizvodnja, logistika)
  • definirane standarde i procedure unosa
  • osnovnu edukaciju zaposlenika o važnosti kvalitete podataka

2. Nedostatak znanja i povjerenja u AI

Mnogi stručnjaci u nabavi, logistici ili proizvodnji imaju veliko iskustvo i intuiciju, ali malo dodira s naprednom analitikom. Česta su pitanja:

  • „Možemo li vjerovati modelu?“
  • „Što ako je prognoza kriva?“
  • „Hoće li AI zamijeniti moje radno mjesto?“

Ovdje edukacije i radionice, kakve drži i predavačica poput Kristine Šorić, imaju ključnu ulogu. One pomažu:

  • razumjeti kako modeli rade, koje podatke koriste i koje su im granice
  • naučiti kako kombinirati ljudsko iskustvo i AI preporuke
  • vidjeti konkretne primjere iz prakse, uključujući hrvatske tvrtke

AI nije zamjena za stručnjake lanca opskrbe – on je alat koji im daje bolje informacije i više vremena za strateški rad.

3. Strah od kompleksnih i skupih implementacija

Mnoge tvrtke misle da je za AI potrebna velika investicija i višegodišnji projekt. U praksi, puno je učinkovitije krenuti s manjim, jasno definiranim pilotima, npr.:

  • AI model za prognozu potražnje za jednim proizvodnim portfeljem
  • optimizacija zaliha za skupinu A artikala
  • pilot-optimizacija ruta za jednu regiju

Takvi projekti:

  • traju 3–6 mjeseci umjesto nekoliko godina
  • daju mjerljive rezultate (uštede, smanjenje zaliha, poboljšanje usluge)
  • pomažu graditi interni „case“ za širenje na ostatak lanca

Kako započeti: praktičan put od Excela do AI lanca opskrbe

Za menadžere i specijaliste koji žele konkretne korake, put prema AI-u u lancu opskrbe može se sažeti u nekoliko faza.

Faza 1: Procjena zrelosti i postavljanje ciljeva

  • Analizirajte gdje nastaju najveći troškovi i problemi (zalihe, rokovi isporuke, transport, scrap…)
  • Procijenite razinu digitalizacije i kvalitete podataka po funkcijama
  • Definirajte 2–3 jasna cilja (npr. smanjenje zaliha za 15 %, smanjenje kašnjenja isporuka za 20 %)

Faza 2: Izbor pilot područja

Odaberite područje koje je dovoljno važno da se isplati, ali dovoljno usko da je izvedivo:

  • jedan poslovni segment ili brend
  • jedna tvornica ili skladište
  • jedna regija za distribuciju

Faza 3: Partnerstvo i edukacija

  • Uključite interno IT i poslovne korisnike od početka
  • Suradnju s vanjskim konzultantima ili akademskim stručnjacima (poput onih specijaliziranih za optimizaciju i upravljanje lancem opskrbe) koristite za ubrzanje učenja
  • Organizirajte radionice za ključne dionike kako bi razumjeli što AI radi i što se od njih očekuje

Faza 4: Implementacija i mjerenje rezultata

  • Započnite s jasnim KPI-jevima (razina zaliha, service level, točnost prognoze, troškovi transporta)
  • Uspoređujte rezultate prije i poslije uvođenja AI-a
  • Učite iz odstupanja – prilagođavajte modele i procese

Faza 5: Skaliranje i integracija u širu Industriju 4.0 strategiju

Nakon uspješnog pilota:

  • proširite primjenu na druge proizvode, lokacije i funkcije
  • povežite AI u lancu opskrbe s drugim inicijativama Industrije 4.0 (IoT senzori u proizvodnji, pametna skladišta, automatizirani transport)
  • razvijajte interne kompetencije – data analitičare, „power usere“ u nabavi i logistici, te suradnju s akademskom zajednicom

Zaključak: Zašto je AI u lancu opskrbe strateško pitanje, ne samo IT projekt

Umjetna inteligencija u lancu opskrbe više nije eksperiment velikih multinacionalnih kompanija. Za hrvatske proizvodne tvrtke, ona postaje ključna poluga konkurentnosti: brže reagiranje na promjene, niži troškovi, bolja usluga kupcima i otporniji lanac na poremećaje.

U sklopu serijala „AI u Hrvatskoj Proizvodnji: Industrija 4.0“, lanac opskrbe je prirodna „žilna mreža“ koja povezuje prediktivno održavanje, kontrolu kvalitete, optimizaciju proizvodnje i digitalnu transformaciju. Bez inteligentnog lanca opskrbe, izolirani AI projekti u proizvodnji teško ostvaruju puni potencijal.

Ako ste član srednjeg ili višeg menadžmenta, konzultant ili stručnjak za nabavu, logistiku i proizvodnju, sljedeći korak je jasan:

  • definirajte gdje vam AI u lancu opskrbe može donijeti najbrži povrat
  • okupite tim koji pokriva poslovnu stranu, IT i analitiku
  • započnite s jednim pilotom – dovoljno malim da je izvediv, a dovoljno važnim da pokaže snagu AI-a

Hoće li vaša tvrtka za dvije godine imati lanac opskrbe koji „uči i predviđa“ ili onaj koji i dalje reagira s odmakom od nekoliko tjedana – odluka se donosi upravo sada.