Mākslīgais intelekts piegādes ķēdes un krājumu pārvaldībai
Jūsu krājumi ir vai nu pārāk lieli, vai pārāk mazi. Nekad nav īstais.
Pārāk daudz krājumu? Plauktos iesprostota nauda. Uzglabāšanas izmaksas, kas samazina peļņu. Produkti noveco, pirms tiek pārdoti.
Pārāk maz? Krājumu iztrūkumi. Zaudēti pārdošanas apjomi. Dusmīgi klienti. Steidzamie pasūtījumi par paaugstinātām cenām.
Tikmēr jūs cenšaties prognozēt pieprasījumu, izsekot sūtījumiem no vairākiem piegādātājiem un noskaidrot, kad nepieciešams veikt atkārtotu pasūtījumu - un tas viss notiek, kamēr tirgus nepārtraukti mainās.
Mākslīgais intelekts nevar padarīt jūsu piegādes ķēdi nevainojamu. Taču tas var uzlabot jūsu lēmumus. Tas uzrauga visu vienlaicīgi. Tas saskata likumsakarības jūsu vēsturiskajos datos. Tas brīdina jūs par problēmām, pirms tās kļūst par krīzi.
Runa nav par piegādes ķēdes komandas aizstāšanu. Runa ir par to, kā nodrošināt viņiem redzamību un labākas prognozes, lai viņi varētu efektīvāk veikt savu darbu.
Patiesā problēma ar krājumu pārvaldību
Katrs SKU ir atšķirīgs. Dažas no tām ātri virzās uz priekšu. Daži virzās lēni. Daži ir sezonāli. Daži seko tendencēm, kuras neviens nav paredzējis.
Jūsu plānotāji cenšas to visu līdzsvarot. Viņi aplūko pagājušā gada rādītājus. Viņi ņem vērā izaugsmi. Viņi ņem vērā akcijas. Pielāgojas zināmiem notikumiem.
Taču ir pārāk daudz mainīgo lielumu. Pārāk daudz SKU. Pārāk daudz iespējamu variantu. Ar izklājlapu var izdarīt tikai tik daudz.
Rezultāts? Jūs pasūtāt pārāk daudz tā, kas netiks pārdots. Pārāk maz no tā, ko klienti vēlas. Jūsu naudas plūsma cieš abos virzienos.
Un piegādātāji nepalīdz. Izpildes termiņi, kas atšķiras. Kvalitātes problēmas, kas liek veikt atkārtotus pasūtījumus. Sūtījumi, kas ierodas ar nokavēšanos bez brīdinājuma.
Jūsu komanda pusi laika pavada, tikai sekojot līdzi tam, kur viss atrodas, nevis plānojot, kas notiks tālāk.
Ko mākslīgais intelekts dod piegādes ķēdei un krājumiem
Mākslīgais intelekts ir modeļu atpazīšana mērogā. Jūsu piegādes ķēde ģenerē tonnas datu. Mākslīgais intelekts atrod modeļus, kurus cilvēki nevar saskatīt vai kuriem nav laika meklēt.
Pieprasījuma prognozēšana, kas faktiski darbojas
Mākslīgais intelekts aplūko jūsu vēsturiskos pārdošanas datus. Ne tikai pagājušā gada - vairāku gadu datus. Tas identificē:
- Sezonas modeļi (mēneša, nedēļas, pat dienas cikli).
- Izaugsmes tendences un to izmaiņas
- Akciju un cenu izmaiņu ietekme
- Kā ārējie faktori (laikapstākļi, notikumi, tirgus apstākļi) ietekmē pieprasījumu.
- Korelācijas starp produktiem (kas tiek pārdots kopā)
Pēc tam tiek veidota prognoze. Tā nav perfekta - nekas nav perfekts, bet ir precīzāka nekā manuālās metodes.
Vēl svarīgāk ir tas, ka tā tiek pastāvīgi atjaunināta, jo tiek saņemti jauni dati. Pagājušā mēneša faktiskie pārdošanas rādītāji? Jau ņemts vērā. Konstatētas tirgus izmaiņas? Prognoze tiek koriģēta.
Plānotāji iegūst labākus sākuma skaitļus. Viņi joprojām piemēro spriedumu. Viņi joprojām pielāgo to, ko mākslīgais intelekts nevar zināt. Taču viņi katru reizi nesāk no nulles.
Uz realitāti balstīta krājumu optimizācija
Katram SKU nepieciešama atšķirīga apstrāde. Ātrās aprites precēm ir nepieciešama pieejamība. Lēnām preču grupām nepieciešama stingra kontrole. Kritiskām precēm ir nepieciešami drošības krājumi. Mazvērtīgas preces var radīt krājumu iztrūkuma risku.
Mākslīgais intelekts aprēķina optimālo krājumu līmeni katram SKU, pamatojoties uz:
- Pieprasījuma modeļi un mainīgums
- Piegādātāja izpildes laiks (faktiskais, nevis solītais)
- Pasūtījuma izmaksas salīdzinājumā ar turēšanas izmaksām
- Pakalpojumu līmeņa mērķi (cik liels krājumu iztrūkuma risks ir pieņemams).
- Uzglabāšanas ierobežojumi un izmaksas
Tā iesaka atkārtotas pasūtīšanas punktus un pasūtījuma daudzumus. Ne visiem vienādi - pielāgoti katrai konkrētajai situācijai.
Rezultāts? Mazāks kopējais krājumu apjoms. Mazāk krājumu iztrūkumu. Labāka naudas plūsma. Tas, ko klienti patiešām vēlas, ir noliktavā.
Sūtījumu izsekošana, kas nekad neguļ
Cik jums ir piegādātāju? Cik daudz sūtījumu pašlaik ir tranzītā? Kurš veic uzskaiti?
Mākslīgais intelekts to visu uzrauga. Tas ir savienots ar pārvadātāju sistēmām, piegādātāju portāliem, jūsu ERP. Tas zina:
- Kas ir pasūtīts un kas ir gaidāms
- Kur šobrīd atrodas katra sūtījuma atrašanās vieta
- Neatkarīgi no tā, vai tas notiek saskaņā ar grafiku vai ar kavēšanos
- Kad tā faktiski tiks piegādāta (nevis sākotnējā aplēse).
Ja kaut kas ir nokavēts, jūs uzreiz par to uzzināsiet. Bet ne tad, kad tas neparādās - kad tas pirmo reizi novirzās no sliedēm.
Jūsu plānotāji var pielāgot. Paātriniet rezerves pasūtījuma veikšanu. Brīdināt ražošanu. Brīdināt klientus. Lai kas būtu jādara, viņiem ir laiks to izdarīt.
Piegādātāja darbības analīze
Kādi piegādātāji ir uzticami? Kurš no tiem saka 4 nedēļas, bet domā 6? Kuriem ir kvalitātes problēmas?
Jūsu komanda to zina anekdotiski. Mākslīgais intelekts zina statistiski. Tas izseko:
- Piegādātāju savlaicīgas piegādes rādītāji
- Izpildes laika mainīgums (vidējais ir labi, bet konsekvence ir svarīgāka).
- Kvalitātes noraidījumu rādītāji
- Reakcijas laiks uz jautājumiem
- Cenu konkurētspēja laika gaitā
Kad izvēlaties piegādātājus vai risināt sarunas par līgumiem, jums ir reāli dati. Ne sajūtas - fakti.
Un, kad piegādātājs sāk pasliktināties (samazinās savlaicīgums, palielinās kvalitātes problēmas), jūs to pamanīsiet laikus. Laiks uzsākt sarunu, pirms tā kļūst par krīzi.
Piegādes ķēdes risku atklāšana
Piegādes ķēdes pārtrūkst. Piegādātāji pārtrauc darbību. Kuģošanas maršruti tiek traucēti. Sastāvdaļas kļūst nepieejamas. Cenas strauji pieaug.
Mākslīgais intelekts nevar novērst šādas lietas. Taču tas var jūs brīdināt:
- atkarība no viena piegādātāja (paļaujaties uz vienu piegādātāju bez dublējuma).
- Ilgstoša piegādes laika preces bez drošības krājumiem
- Piegādātāji, kas uzrāda agrīnas brīdinājuma pazīmes (kavējas piegādes, pasliktinās kvalitāte).
- Ģeogrāfiskās koncentrācijas riski (visi piegādātāji vienā reģionā)
- Pieprasījuma modeļi, kas liecina, ka jums būs nepieciešama lielāka jauda, nekā jums ir.
Jūsu piegādes ķēdes komanda var rīkoties, pirms iestājas krīze. Sastādiet rezerves piegādātāju sarakstu. Veidojiet kritisko preču drošības krājumus. Apspriest rezerves līgumus.
Automatizēti pasūtījumu atjaunošanas ieteikumi
Katru dienu mākslīgais intelekts aplūko:
- Pašreizējais krājumu līmenis
- Ienākošie pasūtījumi un pieprasījuma prognoze
- Piegādātāju izpildes termiņi
- Atvērtās PO un gaidāmie ieņēmumi
- Atkārtotas pasūtīšanas punkti un optimālie pasūtījumu daudzumi
Pēc tam tiek piedāvāts, ko pasūtīt. Jūsu plānotāju atsauksme. Viņi veic korekcijas, pamatojoties uz lietām, ko mākslīgais intelekts nezina (piegādātāju jaudas ierobežojumi, gaidāmās akcijas, stratēģiskie lēmumi).
Taču pamatdarbs ir paveikts. Aprēķini ir pabeigti. Viņi pieņem lēmumus, nevis vāc datus.
Ko tas nozīmē jums
Darbības vadītājiem un operatīvo dienestu vadītājiem
Zemākas krājumu uzskaites izmaksas. Jūs nenojaušat - jūs aprēķināt optimālo līmeni. Mazāk lieko daudzumu. Mazāk novecošanās. Atbrīvota nauda labākai izmantošanai.
Mazāk krājumu iztrūkumu un atpakaļ pasūtījumu. Labāka prognozēšana un optimizēti drošības krājumi nozīmē, ka pareizie produkti ir pieejami, kad klienti tos vēlas.
Uzlabota naudas plūsma. Inventārs ir dārgs. Mazāku krājumu turēšana (vienlaikus apmierinot pieprasījumu) tieši uzlabo apgrozāmo kapitālu.
Piegādes ķēdes redzamība. Jūs zināt, kas gaidāms, kas kavējas un kas ir apdraudēts. Nevis manuāli pārbaudot, bet gan automātiski.
Labākas attiecības ar piegādātājiem. Darbības rādītāji palīdz konstruktīvi risināt sarunas. Atalgojiet labos piegādātājus ar vairāk darījumiem. Risiniet problēmas ar nepietiekamu sniegumu demonstrētājiem, izmantojot faktus.
Piegādes ķēdes un krājumu vadītājiem
Pārtrauciet manuāli kontrolēt sūtījumus. Mākslīgais intelekts visu uzrauga. Jūs redzat izņēmumus, kam jāpievērš uzmanība, nevis regulārus atjauninājumus.
Labākas prognozes darbam. Joprojām izmantojat spriedumu, bet jūs uzlabojat labas prognozes, nevis sākat ar tukšām izklājlapām.
Uz datiem balstīti inventarizācijas lēmumi. Nekādas sajūtas par atkārtotas pasūtīšanas punktiem. Aprēķini, pamatojoties uz faktisko pieprasījuma mainīgumu un izpildes laiku.
Agrīna brīdināšana par problēmām. Piegādātājs slīd? Pieprasījums strauji pieaug? Palielinās krājumu iztrūkuma risks? Jūs zināt, pirms tas kļūst par ugunsgrēka mācībām.
Laiks stratēģiskajam darbam. Mazāk laika datu vākšanai un izklājlapu veidošanai. Vairāk laika attiecībām ar piegādātājiem, procesu uzlabošanai un jaudas plānošanai.
Uzņēmumam
Produkti ir pieejami, kad klienti tos vēlas. Augstāki pakalpojumu līmeņi bez liela krājumu apjoma.
zemākas ekspluatācijas izmaksas. Mazāk steidzīga piegāde. Mazāk ārkārtas pasūtījumu par paaugstinātām cenām. Labāka noliktavas telpu izmantošana.
Elastīga piegādes ķēde. Jūs savlaicīgi pamanāt riskus un varat tos savlaicīgi plānot.
mērogojamība. SKU pievienošana? Atveriet ražotnes? Mākslīgais intelekts mērogo kopā ar jums. Jūsu komandai nav jāpalielinās, lai tiktu līdzi.
Ko mākslīgais intelekts nevar izdarīt
Mākslīgais intelekts nav maģija. Lūk, ko tas nedarīs:
Labojiet sliktas attiecības ar piegādātājiem. Mākslīgais intelekts norāda, kuri piegādātāji nav uzticami. Tas nerunā par labākiem nosacījumiem vai neizstrādā alternatīvas. Tas joprojām ir jūsu komandas ziņā.
Risiniet bezprecedenta situācijas. Mākslīgais intelekts mācās no vēstures. Ja notiek kaut kas patiesi jauns (pandēmija, nopietni traucējumi, jauna produktu kategorija), cilvēka vērtējumam ir lielāka nozīme.
Veiciet stratēģiskus kompromisus. Vai šī produkta krājumi ir izsmelti, lai saglabātu naudu? Gaisa kravu pārvadājumi, lai saglabātu attiecības ar klientiem? Šiem lēmumiem ir nepieciešams cilvēciskais konteksts, kas mākslīgajam intelektam nav pieejams.
Aizstāt piegādes ķēdes profesionāļus. Mākslīgais intelekts veic uzraudzību, izsekošanu un aprēķinus. Jūsu komanda joprojām veic plānošanas, pārrunu, problēmu risināšanas un lēmumu pieņemšanas darbus.
Domājiet par mākslīgo intelektu kā par patiešām labu analītiķi, kurš nekad neguļ. Tas visu novēro, izskaitļo skaitļus un piedāvā iespējas. Jūsu komanda pieņem lēmumus.
Darba sākšana
Nav nepieciešams automatizēt visu uzreiz. Sāciet tur, kur sāpes ir vislielākās:
1. iespēja: sākt ar pieprasījuma prognozēšanu. Labākas prognozes uzlabo visu turpmāko darbību. Ja jums ir vēsturiskie pārdošanas dati, to ir relatīvi vienkārši īstenot.
2. iespēja: sāciet ar piegādātāju izsekošanu. Ja kavēšanās ar sūtījumiem jūs nomāc, sāciet ar to. Ātri panākumi un tūlītēja redzamība.
3. iespēja: sāciet ar lēni kustīgajām lietām. Augstas krājumu izmaksas precēm, kas netiek pārdotas? Vispirms optimizējiet tos. Ātri pārvietojamie produkti var būt labi, ja tie ir tādi, kādi tie ir.
Galvenais ir izvēlēties vienu problēmu, labi to atrisināt, pierādīt vērtību un pēc tam paplašināt. Nevajag mēģināt visu pārveidot vienā naktī.
Apakšējā līnija
Piegādes ķēdes un krājumu pārvaldība ir saistīta ar labu lēmumu pieņemšanu, izmantojot nepilnīgu informāciju. Mākslīgais intelekts nepadara informāciju perfektu, bet padara to daudz labāku.
Labākas prognozes. Optimizēts krājumu līmenis. Pilnīga pārredzamība par sūtījumiem. Agrīni brīdinājumi par piegādātāju problēmām. Ieteikumi, kas balstīti uz datiem, nevis nojausmām.
Jūsu piegādes ķēdes komanda ātrāk pieņem labākus lēmumus. Mazāk laika izsekošanai. Vairāk laika plānošanai. Zemākas izmaksas un vienlaikus labāki pakalpojumi.
To faktiski nodrošina mākslīgais intelekts piegādes ķēdē. Ne maģiju - tikai labāku informāciju un labākus rīkus cilvēkiem, kas veic šo darbu.
Vai esat gatavs uzlabot savu piegādes ķēdi?
Katra piegādes ķēde ir atšķirīga. Jūsu preču vienības, piegādātāji, klienti un ierobežojumi ir unikāli jūsu uzņēmumam.
Mēs nepārdodam vispārīgus risinājumus. Mēs aplūkojam jūsu konkrēto situāciju. Kur ir lielākās sāpju vietas? Kur mākslīgais intelekts patiešām var palīdzēt? Kas ir reālistisks, ņemot vērā jūsu datus un sistēmas?
Pēc tam mēs izveidosim risinājumu, kas atbilst jūsu darba veidam. Nekādas liekas ažiotāžas. Nekādu pārspīlētu pārdošanu. Tikai praktiski rīki, kas padarīs jūsu piegādes ķēdi efektīvāku.
