الذكاء الاصطناعي لسلسلة التوريد وإدارة المخزون
مخزونك إما مرتفع جدًا أو منخفض جدًا. ليس صحيحًا أبدًا.
الكثير من المخزون؟ نقود محتجزة على الرفوف. تكاليف التخزين تأكل الأرباح. تقادم المنتجات قبل بيعها.
قليل جداً؟ نفاد المخزون. خسارة في المبيعات. عملاء غاضبون. طلبات مستعجلة بأسعار مرتفعة.
وفي الوقت نفسه، أنت تحاول التنبؤ بالطلب، وتتبع الشحنات عبر موردين متعددين، ومعرفة متى يجب إعادة الطلب - كل ذلك بينما يستمر السوق في التغير.
لا يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجعل سلسلة التوريد الخاصة بك مثالية. ولكن يمكنه أن يجعل قراراتك أفضل. فهو يراقب كل شيء في وقت واحد. يكتشف الأنماط في بياناتك التاريخية. ويحذرك من المشاكل قبل أن تصبح أزمات.
لا يتعلق الأمر باستبدال فريق سلسلة التوريد لديك. بل يتعلق الأمر بمنحهم رؤية وتوقعات أفضل حتى يتمكنوا من أداء وظائفهم بشكل أكثر فعالية.
المشكلة الحقيقية في إدارة المخزون
كل وحدة SKU مختلفة عن الأخرى. بعضها يتحرك بسرعة. وبعضها يتحرك ببطء. بعضها موسمي. وبعضها يتبع اتجاهات لم يتوقعها أحد.
يحاول المخططون لديك موازنة كل شيء. ينظرون إلى أرقام العام الماضي. ويأخذون النمو في الحسبان. يأخذون في الحسبان الترقيات. يعدلون للأحداث المعروفة.
ولكن هناك الكثير من المتغيرات. الكثير من وحدات حفظ المخزون. الكثير من الاحتمالات. يمكن لجدول البيانات القيام بالكثير فقط.
النتيجة؟ أنت تطلب الكثير مما لن يتم بيعه. والقليل جداً مما يريده العملاء. ويعاني التدفق النقدي لديك في كلا الاتجاهين.
والموردون لا يساعدون. المهل الزمنية التي تختلف. مشاكل الجودة التي تفرض إعادة الطلبات. الشحنات التي تصل متأخرة دون سابق إنذار.
يقضي فريقك نصف وقته في تتبع مكان الأشياء بدلاً من التخطيط لما هو قادم.
دور الذكاء الاصطناعي في سلسلة التوريد والمخزون
الذكاء الاصطناعي هو التعرف على الأنماط على نطاق واسع. تولد سلسلة التوريد الخاصة بك أطناناً من البيانات. يجد الذكاء الاصطناعي الأنماط التي لا يستطيع البشر رؤيتها - أو ليس لديهم الوقت للبحث عنها.
التنبؤ بالطلب الذي يعمل بالفعل
ينظر الذكاء الاصطناعي إلى بيانات مبيعاتك التاريخية. ليس فقط العام الماضي - بل عدة سنوات. إنه يحدد:
- الأنماط الموسمية (الدورات الشهرية والأسبوعية وحتى اليومية)
- اتجاهات النمو وكيف تتغير
- تأثير العروض الترويجية وتغييرات الأسعار
- كيفية تأثير العوامل الخارجية (الطقس والأحداث وظروف السوق) على الطلب
- الارتباطات بين المنتجات (ما يتم بيعه معًا)
ثم يقوم ببناء توقعات. ليست مثالية - لا يوجد شيء مثالي - ولكنها أكثر دقة من الطرق اليدوية.
والأهم من ذلك، يتم تحديثه باستمرار مع ورود بيانات جديدة. مبيعات الشهر الماضي الفعلية؟ تم أخذها في الحسبان بالفعل. هل تم اكتشاف تحول في السوق؟ يتم تعديل التوقعات.
يحصل المخططون لديك على أرقام بداية أفضل. ما زالوا يطبقون الأحكام. لا يزالون يعدلون للأشياء التي لا يمكن للذكاء الاصطناعي معرفتها. لكنهم لا يبدأون من الصفر في كل مرة.
تحسين المخزون على أساس الواقع
كل وحدة SKU تحتاج إلى معاملة مختلفة. يحتاج سريع الحركة إلى التوافر. يحتاج بطيء الحركة إلى رقابة صارمة. العناصر الحرجة تحتاج إلى مخزون آمن. العناصر منخفضة القيمة يمكن أن تتعرض لخطر نفاد المخزون.
يقوم الذكاء الاصطناعي بحساب مستويات المخزون المثلى لكل وحدة من وحدات حفظ المخزون بناءً على:
- أنماط الطلب وتغيره
- مهلة الموردين (الفعلية وليس الموعودة)
- تكاليف الطلبات مقابل تكاليف الحيازة
- أهداف مستوى الخدمة (مقدار مخاطر نفاد المخزون المقبول)
- قيود التخزين والتكاليف
يوصي بنقاط إعادة الطلب وكميات الطلبات. ليس نفس الشيء لكل شيء - مخصص لكل صنف على حدة.
النتيجة؟ مخزون إجمالي أقل. مخزون أقل. تدفق نقدي أفضل. الأشياء التي يريدها العملاء بالفعل في المخزون.
تتبع الشحنات الذي لا ينام
كم عدد الموردين لديك؟ كم عدد الشحنات العابرة الآن؟ من يتتبعها؟
يراقب الذكاء الاصطناعي كل ذلك. فهو يتصل بأنظمة شركات النقل، وبوابات الموردين، وتخطيط موارد المؤسسات. إنه يعرف:
- ما تم طلبه وما هو متوقع
- مكان كل شحنة الآن
- سواء كان ذلك في الموعد المحدد أو متأخراً
- موعد وصولها الفعلي (وليس التقدير الأصلي)
عندما يتأخر شيء ما، تعرف على الفور. ليس عندما يفشل في الظهور - عندما يخرج عن مساره لأول مرة.
يمكن للمخططين لديك تعديلها. تعجيل طلب النسخ الاحتياطي. تحذير الإنتاج. تنبيه العملاء. أيًا كان ما يحتاج إلى القيام به، فلديهم الوقت للقيام به.
تحليل أداء الموردين
ما الموردين الموثوق بهم؟ أي منهم يقول 4 أسابيع ولكنه يعني 6 أسابيع؟ من منهم لديه مشاكل في الجودة؟
يعرف فريقك من الناحية السردية. يعرف الذكاء الاصطناعي إحصائياً. إنه يتتبع:
- معدلات التسليم في الوقت المحدد حسب المورد
- تباين المهلة الزمنية (المتوسط جيد، ولكن الاتساق أكثر أهمية)
- معدلات رفض الجودة
- وقت الاستجابة للمشكلات
- تنافسية الأسعار مع مرور الوقت
عندما تختار الموردين أو تتفاوض على العقود، يكون لديك بيانات حقيقية. لا مشاعر - حقائق.
وعندما يبدأ أحد الموردين في الانزلاق (ينخفض معدل الإنجاز في الوقت المحدد، وتزداد مشكلات الجودة)، يمكنك اكتشاف ذلك مبكرًا. حان الوقت لإجراء محادثة قبل أن تتحول إلى أزمة.
الكشف عن مخاطر سلسلة التوريد
انهيار سلاسل التوريد. ويتوقف الموردون عن العمل. تتعطل طرق الشحن. تصبح المكونات غير متوفرة. ترتفع الأسعار.
لا يستطيع الذكاء الاصطناعي منع هذه الأشياء. ولكن يمكنه تحذيرك:
- التبعيات أحادية المصدر (تعتمد على مورد واحد دون وجود مصدر احتياطي)
- الأصناف ذات المهلة الزمنية الطويلة مع عدم وجود مخزون أمان
- إظهار الموردين لعلامات إنذار مبكر (تراجع في عمليات التسليم، وانخفاض في الجودة)
- مخاطر التركز الجغرافي (جميع الموردين في منطقة واحدة)
- أنماط الطلب التي تشير إلى أنك ستحتاج إلى سعة أكبر مما لديك
يمكن لفريق سلسلة التوريد لديك التصرف قبل وقوع الأزمة. اصطفوا موردين بديلين. بناء مخزون احتياطي من العناصر الحرجة. التفاوض على اتفاقيات احتياطية.
توصيات إعادة الطلب الآلي
كل يوم، ينظر الذكاء الاصطناعي إلى
- مستويات المخزون الحالي
- الطلبات الواردة وتوقعات الطلب
- مهل الموردين
- أوامر الشراء المفتوحة والإيصالات المتوقعة
- نقاط إعادة الطلب وكميات الطلبات المثلى
ثم يقترح عليك ما تطلبه. يراجع المخططون لديك. يقومون بالتعديل بناءً على أشياء لا يعرفها الذكاء الاصطناعي (قيود سعة الموردين، والعروض الترويجية القادمة، والقرارات الاستراتيجية).
ولكن تم الانتهاء من العمل الشاق. اكتملت الحسابات. إنهم يتخذون القرارات، وليس جمع البيانات.
ما الذي يعنيه ذلك بالنسبة لك
لمدراء العمليات وقادة العمليات
انخفاض تكاليف حمل المخزون. أنت لا تخمن - أنت تحسب المستويات المثلى. فائض أقل. تقادم أقل. تحرير النقد لاستخدامات أفضل.
عدد أقل من المخزونات والطلبات المتأخرة. يعني التنبؤ الأفضل بالإضافة إلى تحسين مخزون الأمان أن المنتجات المناسبة متوفرة عندما يريدها العملاء.
تحسين التدفق النقدي. المخزون مكلف. الاحتفاظ بمخزون أقل (مع الاستمرار في تلبية الطلب) يحسن رأس المال العامل بشكل مباشر.
رؤية سلسلة التوريد. أنت تعرف ما هو قادم، وما هو متأخر، وما هو معرض للخطر. ليس من خلال الفحص اليدوي - بشكل تلقائي.
علاقات أفضل مع الموردين. تساعدك بيانات الأداء على إجراء محادثات بنّاءة. كافئ الموردين الجيدين بمزيد من الأعمال. عالج المشكلات مع ذوي الأداء الضعيف باستخدام الحقائق.
لمديري سلسلة التوريد والمخزون
توقف عن مطاردة الشحنات يدوياً. يراقب الذكاء الاصطناعي كل شيء. ترى الاستثناءات التي تحتاج إلى اهتمام، وليس التحديثات الروتينية.
توقعات أفضل للعمل من خلالها. لا تزال تطبق الأحكام - ولكنك تقوم بتنقيح التوقعات الجيدة، ولا تبدأ بجداول بيانات فارغة.
قرارات الجرد المستندة إلى البيانات. لا مزيد من الشعور بالحدس بشأن نقاط إعادة الطلب. حسابات تستند إلى التباين الفعلي للطلب والمهل الزمنية الفعلية.
الإنذار المبكر بشأن المشاكل. تراجع الموردين؟ ارتفاع الطلب قادم؟ ارتفاع خطر نفاد المخزون؟ أنت تعرف قبل أن يصبح الأمر بمثابة تدريب على الحرائق.
حان وقت العمل الاستراتيجي. وقت أقل في جمع البيانات وإنشاء جداول البيانات. مزيد من الوقت في العلاقات مع الموردين، وتحسين العمليات، وتخطيط القدرات.
للأعمال التجارية
المنتجات متوفرة عندما يريدها العملاء. مستويات خدمة أعلى بدون مخزون متضخم.
انخفاض التكاليف التشغيلية. شحن سريع أقل. طلبات طوارئ أقل بأسعار مميزة. استخدام أفضل لمساحة المستودعات.
سلسلة توريد مرنة. تكتشف المخاطر مبكراً ويكون لديك الوقت الكافي للتخطيط لها.
قابلية التوسع. إضافة وحدات حفظ المخزون؟ فتح مواقع؟ يتوسع الذكاء الاصطناعي معك. لا يحتاج فريقك إلى التضاعف لمواكبة ذلك.
ما لا يستطيع الذكاء الاصطناعي فعله
الذكاء الاصطناعي ليس سحراً. إليك ما لن يفعله:
إصلاح العلاقات السيئة مع الموردين يخبرك الذكاء الاصطناعي بالموردين الذين لا يمكن الاعتماد عليهم. فهو لا يتفاوض على شروط أفضل أو يطور بدائل. فهذا لا يزال يقع على عاتق فريقك.
التعامل مع المواقف غير المسبوقة. الذكاء الاصطناعي يتعلم من التاريخ. عندما يحدث شيء جديد حقًا (جائحة، اضطراب كبير، فئة منتجات جديدة)، فإن الحكم البشري يكون أكثر أهمية.
قم بإجراء مقايضات استراتيجية. تخزين هذا المنتج للحفاظ على السيولة النقدية؟ الشحن الجوي لإنقاذ علاقة عميل؟ تحتاج هذه القرارات إلى سياق بشري لا يملكه الذكاء الاصطناعي.
استبدال المتخصصين في سلسلة التوريد. يقوم الذكاء الاصطناعي بالمراقبة والتتبع والحساب. لا يزال فريقك يقوم بالتخطيط والتفاوض وحل المشكلات واتخاذ القرارات.
فكّر في الذكاء الاصطناعي كمحلل بارع حقًا لا ينام أبدًا. فهو يراقب كل شيء ويحلل الأرقام ويعرض الخيارات. يقوم فريقك بإجراء المكالمات.
ابدء
لا تحتاج إلى أتمتة كل شيء دفعة واحدة. ابدأ حيث يكون الألم أكبر:
الخيار 1: البدء بالتنبؤ بالطلب. تحسّن التنبؤات الأفضل كل شيء في المراحل النهائية. سهل التنفيذ نسبياً إذا كانت لديك بيانات مبيعات تاريخية.
الخيار 2: ابدأ بتتبع الموردين. إذا كانت الشحنات المتأخرة تقتلك، فابدأ من هناك. مكاسب سريعة ورؤية فورية.
الخيار 3: ابدأ بالمتحرّكات البطيئة. ارتفاع تكاليف المخزون على العناصر التي لا تباع؟ قم بتحسينها أولاً. قد يكون النقل السريع جيداً كما هو.
المفتاح هو اختيار مشكلة واحدة، وحلها بشكل جيد، وإثبات قيمتها، ثم التوسع. وليس محاولة تحويل كل شيء بين عشية وضحاها.
خلاصة القول
تدور إدارة سلسلة التوريد والمخزون حول اتخاذ قرارات جيدة بمعلومات غير كاملة. لا يجعل الذكاء الاصطناعي المعلومات مثالية - ولكنه يجعلها أفضل بكثير.
تنبؤات أفضل. تحسين مستويات المخزون. رؤية كاملة للشحنات. تحذيرات مبكرة بشأن مشكلات الموردين. توصيات تستند إلى البيانات، وليس إلى الإحساس الغريزي.
يتخذ فريق سلسلة التوريد لديك قرارات أفضل بشكل أسرع. وقت أقل في التتبع. المزيد من الوقت في التخطيط. تكاليف أقل وخدمة أفضل في نفس الوقت.
هذا ما يقدمه الذكاء الاصطناعي لسلسلة التوريد في الواقع. ليس سحراً - مجرد معلومات أفضل وأدوات أفضل للأشخاص الذين يقومون بالعمل.
هل أنت مستعد لتحسين سلسلة التوريد الخاصة بك؟
تختلف كل سلسلة توريد عن الأخرى. فوحدات SKU والموردون والعملاء والقيود الخاصة بك فريدة من نوعها بالنسبة لعملك.
نحن لا نبيع حلولاً عامة. نحن ننظر إلى وضعك الخاص. أين هي أكبر نقاط الألم؟ أين يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعدك بالفعل؟ ما هو الواقعي بالنظر إلى بياناتك وأنظمتك؟
ثم نقوم ببناء شيء يناسب طريقة عملك. بدون ضجيج. لا مبالغة في البيع. فقط أدوات عملية تجعل سلسلة التوريد الخاصة بك أكثر فعالية.
