Artificial intelligence in supply chains of manufacturing firms : hype or actual performance boost?

Abstract

The objective of this master’s thesis was to investigate how artificial intelligence (AI) affects supply chain performance, what the enablers and barriers related to the use of AI are, and what kinds of AI tools and applications exist and are in use. The topic is interesting, as AI and computing power are developing rapidly, offering new opportunities. Furthermore, increased global uncertainty and volatility create a greater need for new tools.

The thesis was conducted as a qualitative multiple-case study. The empirical data was collected by interviewing five supply chain management professionals from Finnish manufacturing companies. The interview data was analysed through thematic analysis, and the results were reflected against previous research and theories, such as transaction cost theory.

The impact of AI on supply chain performance is still relatively small, and companies are only in the initial stages of AI implementation. The biggest benefit is the reduction of routine and time-consuming manual tasks. In particular, generative AI tools and AI-based agents are used widely. In addition, AI has positive impacts on, among other things, demand and production planning, logistics optimization, and sustainability reporting. The most significant implementation barriers identified were the internal skill gap within the organization, challenges related to data quality, and the lack of management support. The results indicate that the utilization of AI requires strong management support, clear guidelines, and adequate resources for training. Although the financial impacts on the companies' performance have been small so far, AI is expected to become a critical competitive factor in the future.

Tämän pro gradu -tutkielman tavoitteena oli selvittää, miten tekoäly (AI) vaikuttaa toimitusketjun suorituskykyyn, mitä tekoälyn käyttöön liittyviä mahdollistajia ja esteitä on sekä millaisia tekoälytyökaluja ja -käyttökohteita on olemassa ja käytössä. Aihe on ajankohtainen, sillä tekoäly ja laskentateho kehittyvät nopeasti tarjoten uusia mahdollisuuksia. Lisäksi lisääntynyt globaali epävarmuus ja volatiliteetti lisäävät tarvetta uusille työkaluille.

Tutkielma toteutettiin laadullisena monitapaustutkimuksena. Empiirinen aineisto kerättiin haastattelemalla viittä suomalaisen valmistavan teollisuuden yrityksen toimitusketjun hallinnan ammattilaista. Haastatteluaineisto analysoitiin teemoittelemalla, ja tuloksia peilattiin aiempaan tutkimukseen sekä teorioihin, kuten transaktiokustannusteoriaan.

Tutkimuksen tulosten mukaan tekoälyn vaikutus toimitusketjun suorituskykyyn on tällä hetkellä vielä melko vähäinen ja yritykset ovat vasta tekoälyn käyttöönoton alkuvaiheessa. Suurin yksittäinen hyöty on rutiininomaisten ja aikaa vievien manuaalisten tehtävien vähentyminen. Erityisesti generatiiviset tekoälytyökalut ja tekoälypohjaiset agentit ovat nousseet merkittävään rooliin. Lisäksi tekoälyllä on positiivisia vaikutuksia muun muassa kysynnän ja tuotannon suunnitteluun, logistiikan optimointiin sekä vastuullisuusraportointiin. Merkittävimmiksi käyttöönoton esteiksi tunnistettiin organisaation sisäinen osaamisvaje, datan laatuun liittyvät haasteet sekä johdon tuen puute. Tulokset osoittavat, että tekoälyn hyödyntäminen edellyttää johdon vahvaa tukea, selkeitä ohjeistuksia sekä riittäviä resursseja koulutukseen. Vaikka taloudelliset vaikutukset yritysten tulokseen ovat toistaiseksi olleet pieniä, tekoälyn odotetaan tulevaisuudessa muodostuvan kriittiseksi kilpailutekijäksi.