AI az ellátási lánc és a készletgazdálkodás számára
A készlet vagy túl magas, vagy túl alacsony. Soha nem megfelelő.
Túl sok a készlet? A polcokon rekedt készpénz. A raktározási költségek felemésztik a profitot. A termékek eladás előtt elöregednek.
Túl kevés? Készlethiány. Elveszett eladások. Dühös vásárlók. Sürgős megrendelések, prémium áron.
Eközben Ön megpróbálja megjósolni a keresletet, nyomon követni a szállítmányokat több beszállító között, és kitalálni, hogy mikor kell újrarendelni - miközben a piac folyamatosan változik.
Az AI nem tudja tökéletessé tenni az ellátási láncot. De jobbá teheti a döntéseit. Mindent egyszerre felügyel. Meglátja a mintákat a múltbeli adatokban. Figyelmeztet a problémákra, mielőtt azok válsággá válnának.
Ez nem arról szól, hogy lecseréljük az ellátási lánc csapatát. Hanem arról, hogy átláthatóságot és jobb előrejelzéseket adjunk nekik, hogy hatékonyabban végezhessék a munkájukat.
Az igazi probléma a készletgazdálkodással
Minden SKU más és más. Néhány gyorsan mozog. Néhány lassan mozog. Néhány szezonális. Néhányan olyan trendeket követnek, amelyeket senki sem látott előre.
A tervezői megpróbálják mindezt egyensúlyba hozni. Megnézik a tavalyi számokat. Figyelembe veszik a növekedést. Figyelembe veszik az akciókat. Kiigazítják az ismert eseményeket.
De túl sok a változó. Túl sok SKU. Túl sok mi van, ha. A táblázatkezelő csak ennyit tud tenni.
Eredmény? Túl sokat rendelsz abból, amit nem tudsz eladni. Túl keveset abból, amit a vásárlók akarnak. A pénzforgalom mindkét irányban szenved.
És a beszállítók sem segítenek. Változó átfutási idők. Minőségi problémák, amelyek miatt újra kell rendelni. Későn érkező szállítmányok figyelmeztetés nélkül.
Csapata az idejének felét azzal tölti, hogy nyomon követi, hol tartanak a dolgok, ahelyett, hogy megtervezné, mi következik.
Mit tesz a mesterséges intelligencia az ellátási lánc és a készletezés számára
A mesterséges intelligencia mintafelismerés méretarányosan. Az Ön ellátási lánca rengeteg adatot generál. A mesterséges intelligencia megtalálja azokat a mintákat, amelyeket az emberek nem látnak - vagy nincs idejük keresni.
Valójában működő kereslet-előrejelzés
A mesterséges intelligencia megvizsgálja a korábbi értékesítési adatokat. Nem csak a tavalyi évet, hanem több évet is. Azonosítja:
- Szezonális minták (havi, heti, akár napi ciklusok)
- Növekedési trendek és azok változása
- Az akciók és árváltozások hatása
- Hogyan befolyásolják a külső tényezők (időjárás, események, piaci feltételek) a keresletet?
- A termékek közötti összefüggések (mit adnak el együtt)
Ezután előrejelzést készít. Nem tökéletes - semmi sem az -, de pontosabb, mint a kézi módszerek.
Ami még fontosabb, hogy folyamatosan frissül, amint új adatok érkeznek. A múlt havi tényleges eladások? Már figyelembe vettük. Piaci változást észlelt? Az előrejelzés módosul.
A tervezői jobb kiindulási számokat kapnak. Még mindig alkalmaznak ítéletet. Még mindig alkalmazkodnak olyan dolgokhoz, amelyeket a mesterséges intelligencia nem ismerhet. De nem kezdik minden alkalommal a nulláról.
A valóságon alapuló készletoptimalizálás
Minden SKU más-más kezelést igényel. A gyorsforgalmú termékeknek rendelkezésre állásra van szükségük. A lassú mozgásúaknak szoros ellenőrzésre van szükségük. A kritikus cikkeknek biztonsági készletre van szükségük. A kis értékű tételeknél fennáll a készlethiány kockázata.
A mesterséges intelligencia kiszámítja az optimális készletszinteket az egyes SKU-khoz a következők alapján:
- Keresleti minták és változékonyság
- Beszállítói átfutási idők (tényleges, nem ígért)
- Megrendelési költségek kontra birtoklási költségek
- Szolgáltatási szintcélok (mennyi készletkimaradás kockázata elfogadható)
- Tárolási korlátok és költségek
Újrarendelési pontokat és rendelési mennyiségeket javasol. Nem mindenre ugyanazt - az egyes tételek egyedi helyzetére szabottan.
Eredmény? Kevesebb teljes készlet. Kevesebb készletkimaradás. Jobb készpénzforgalom. A vevőknek valóban szükséges dolgok vannak raktáron.
Soha nem alvó küldeménykövetés
Hány beszállítója van? Hány szállítmány van most úton? Ki tartja számon?
A mesterséges intelligencia mindezt felügyeli. Kapcsolódik a fuvarozói rendszerekhez, a beszállítói portálokhoz, az Ön ERP-jéhez. Tudja:
- Mit rendeltek és mi várható
- Hol van most minden szállítmány
- Akár menetrend szerint, akár késve
- Mikor fog ténylegesen megérkezni (nem az eredeti becslés).
Ha valami késik, azonnal tudod. Nem akkor, amikor nem jelenik meg - amikor először téved el.
A tervezők alkalmazkodhatnak. Gyorsítsa fel a tartalékrendelést. Figyelmeztesse a gyártást. Figyelmeztetheti az ügyfeleket. Bármit is kell tenniük, van idejük rá.
Beszállítói teljesítményelemzés
Mely beszállítók megbízhatóak? Melyikük mond 4 hetet, de 6 hetet jelent? Melyiknek vannak minőségi problémái?
A csapata anekdotikusan tudja. Az AI statisztikailag tudja. Nyomon követi:
- Időbeni szállítási arányok beszállító szerint
- Az átfutási idő változékonysága (az átlag szép, de a következetesség többet számít)
- Minőségi selejt aránya
- A problémákra való reagálási idő
- Az árak versenyképessége az idő múlásával
A beszállítók kiválasztásakor vagy a szerződések tárgyalásakor valós adatokkal rendelkezik. Nem érzésekre, hanem tényekre.
És ha egy beszállító elkezd csúszni (csökken a határidő betartásának aránya, nőnek a minőségi problémák), azt időben észreveszi. Ideje beszélgetést folytatni, mielőtt válságba kerülne a dolog.
Ellátási lánc kockázatok felderítése
Az ellátási láncok megszakadnak. A beszállítók tönkremennek. A szállítási útvonalak megszakadnak. Alkatrészek válnak elérhetetlenné. Az árak megugranak.
A mesterséges intelligencia nem tudja megakadályozni ezeket a dolgokat. De figyelmeztethet:
- Egyetlen forrásból származó függőségek (egy beszállítóra támaszkodik, tartalék nélkül)
- Hosszú átfutási idejű tételek biztonsági készlet nélkül
- A beszállítók korai figyelmeztető jeleket mutatnak (a szállítások csúszása, a minőség romlása).
- Földrajzi koncentrációs kockázatok (az összes beszállító egy régióban)
- A kereslet alakulása arra utal, hogy több kapacitásra lesz szükség, mint amennyivel rendelkezik.
Az Ön ellátási lánc csapata még a válság előtt cselekedhet. Állítson fel alternatív beszállítókat. Hozzon létre biztonsági készletet a kritikus cikkekből. Tárgyaljon tartalékmegállapodásokról.
Automatizált újrarendelési ajánlások
A mesterséges intelligencia minden nap megnézi:
- Jelenlegi készletszintek
- Beérkező megrendelések és kereslet előrejelzése
- Beszállítói átfutási idők
- Nyitott PO-k és várható bevételek
- Újrarendelési pontok és optimális rendelési mennyiségek
Ezután javaslatot tesz arra, hogy mit rendeljen. A tervezők véleménye. Olyan dolgok alapján módosítanak, amelyeket a mesterséges intelligencia nem ismer (beszállítói kapacitáskorlátok, közelgő promóciók, stratégiai döntések).
De a piszkos munkát elvégeztük. A számítások befejeződtek. Döntéseket hoznak, nem adatokat gyűjtenek.
Mit jelent ez az Ön számára
COO-k és operatív vezetők számára
Alacsonyabb készletezési költségek. Nem találgatsz, hanem kiszámítod az optimális szintet. Kevesebb felesleg. Kevesebb elavulás. Felszabaduló készpénz jobb célokra.
Kevesebb készlethiány és hátralékos rendelés. A jobb előrejelzés és az optimalizált biztonsági készlet azt jelenti, hogy a megfelelő termékek akkor állnak rendelkezésre, amikor az ügyfelek igénylik őket.
Javított pénzforgalom. A készlet drága. Ha kevesebbet tartunk (a kereslet kielégítése mellett), az közvetlenül javítja a működőtőkét.
Az ellátási lánc átláthatósága. Tudja, mi jön, mi késik, és mi van veszélyben. Nem kézi ellenőrzéssel, hanem automatikusan.
Jobb beszállítói kapcsolatok. A teljesítményadatok segítenek a konstruktív beszélgetésekben. Jutalmazza a jó beszállítókat több üzlettel. A tények alapján kezelje a problémákat a rosszul teljesítőkkel.
Ellátási lánc és készletgazdák számára
Ne üldözze tovább a küldeményeket manuálisan. A mesterséges intelligencia mindent megfigyel. A kivételeket látja, amelyek figyelmet igényelnek, nem pedig a rutinszerű frissítéseket.
Jobb előrejelzések alapján dolgozhat. Még mindig alkalmazza az ítélőképességét, de a jó előrejelzéseket finomítja, nem pedig üres táblázatokkal kezdi.
Adatvezérelt leltározási döntések. Nincs többé megérzés az újrarendelési pontokkal kapcsolatban. A számítások a tényleges kereslet változékonyságán és az átfutási időkön alapulnak.
Korai figyelmeztetés a problémákra. Szállítói csúszás? Keresleti kiugrás közeleg? Nő a készlethiány kockázata? Tudja meg, mielőtt tűzriadóvá válna.
Ideje a stratégiai munkának. Kevesebb idő az adatgyűjtésre és a táblázatok összeállítására. Több idő jut a beszállítói kapcsolatokra, a folyamatok javítására és a kapacitástervezésre.
Az üzlet számára
A termékek akkor állnak rendelkezésre, amikor az ügyfelek igénylik őket. Magasabb szolgáltatási szintek felduzzadt készletek nélkül.
Alacsonyabb működési költségek. Kevesebb sürgős szállítás. Kevesebb sürgősségi rendelés prémium áron. A raktárterület jobb kihasználása.
Rugalmas ellátási lánc. Korán észreveszi a kockázatokat, és van ideje tervezni.
Skálázhatóság. SKU-k hozzáadása? Telephelyek megnyitása? A mesterséges intelligencia Önnel együtt skálázódik. A csapatának nem kell megsokszorozódnia, hogy lépést tartson.
Amit az AI nem tud
A mesterséges intelligencia nem varázslat. A következőket nem fogja megtenni:
Rögzítse a rossz beszállítói kapcsolatokat. A mesterséges intelligencia megmondja, hogy mely beszállítók megbízhatatlanok. Nem tárgyal jobb feltételekről, vagy fejleszt ki alternatívákat. Ez továbbra is az Ön csapatának feladata.
Kezelje a példátlan helyzeteket. A mesterséges intelligencia tanul a történelemből. Amikor valami valóban új dolog történik (világjárvány, jelentős zavar, új termékkategória), az emberi ítélőképesség többet számít.
Stratégiai kompromisszumokat kell kötni. Készletezzen ebből a termékből, hogy megőrizze készpénzét? Légi szállítmányozás, hogy megmentsen egy ügyfélkapcsolatot? Ezekhez a döntésekhez emberi kontextusra van szükség, amellyel a mesterséges intelligencia nem rendelkezik.
Az ellátási láncban dolgozó szakemberek lecserélése. A mesterséges intelligencia végzi a megfigyelést, a nyomon követést és a számításokat. Az Ön csapata továbbra is a tervezést, a tárgyalást, a problémamegoldást és a döntéshozatalt végzi.
Gondoljon az AI-ra úgy, mint egy igazán jó elemzőre, aki sosem alszik. Mindent megfigyel, számokat dolgoz ki, és lehetőségeket mutat be. Az Ön csapata dönt.
Kezdő lépések
Nem kell mindent egyszerre automatizálni. Ott kezdje, ahol a legnagyobb a fájdalom:
1. lehetőség: Kezdje a kereslet előrejelzésével. A jobb előrejelzések mindent javítanak a következő lépcsőfokokon. Viszonylag egyszerűen megvalósítható, ha rendelkezik korábbi értékesítési adatokkal.
2. lehetőség: Kezdje a beszállítói nyomon követéssel. Ha a késedelmes szállítások megölik Önt, kezdje ott. Gyors győzelem és azonnali láthatóság.
3. lehetőség: Kezdje a lassú mozgásúakkal. Magas leltárköltségek olyan cikkeknél, amelyek nem fogynak? Először azokat optimalizálja. A gyorsforgalmúaknak jó lehet úgy, ahogy van.
A kulcs az, hogy válasszunk egy problémát, oldjuk meg jól, bizonyítsuk be az értéket, majd terjeszkedjünk. Nem az, hogy egyik napról a másikra mindent át akarunk alakítani.
A lényeg
Az ellátási lánc és a készletgazdálkodás arról szól, hogy tökéletlen információk mellett is jó döntéseket hozzunk. A mesterséges intelligencia nem teszi tökéletessé az információkat, de sokkal jobbá teszi azokat.
Jobb előrejelzések. Optimalizált készletszintek. A szállítások teljes átláthatósága. Korai figyelmeztetés a beszállítói problémákra. Adatokon, nem megérzéseken alapuló ajánlások.
Az ellátási lánc csapata gyorsabban hoz jobb döntéseket. Kevesebb idő a nyomon követésre. Több idő a tervezésre. Egyszerre alacsonyabb költségek és jobb szolgáltatás.
Ez az, amit a mesterséges intelligencia az ellátási lánc számára ténylegesen nyújt. Nem varázslatot - csak jobb információkat és jobb eszközöket a munkát végző emberek számára.
Készen áll az ellátási lánc javítására?
Minden ellátási lánc más és más. Az Ön SKU-jai, beszállítói, vásárlói és korlátai egyediek az Ön vállalkozására nézve.
Nem általános megoldásokat árulunk. Az Ön egyedi helyzetét vizsgáljuk. Hol vannak a legnagyobb fájdalmas pontok? Hol segíthet a mesterséges intelligencia? Mi a reális az Ön adatai és rendszerei ismeretében?
Ezután olyat építünk, ami megfelel az Ön munkamódszerének. Nincs hype. Nincs túlértékesítés. Csak gyakorlatias eszközök, amelyek hatékonyabbá teszik az ellátási láncot.
