用于供应链和库存管理的人工智能
你的库存不是太高就是太低。永远不会恰到好处。
库存太多？现金被困在货架上。仓储成本吞噬利润。产品还没卖出去就老化了。
太少？缺货。销售损失。愤怒的客户。高价抢购。
与此同时，你还得努力预测需求，跟踪多个供应商的发货情况，并确定何时重新订货，而市场却在不断变化。
人工智能无法让你的供应链变得完美。但它能让你做出更好的决策。它能同时监控一切。它能发现历史数据中的模式。它能在问题演变成危机之前向您发出警告。
这并不是要取代供应链团队。而是要为他们提供可视性和更好的预测，使他们能够更有效地开展工作。
库存管理的真正问题
每个 SKU 都不一样。有的进展快，有的进展慢。有些流动缓慢。有些是季节性的。有的趋势无人预测。
你们的计划人员试图平衡这一切。他们查看去年的数字。他们将增长因素考虑在内。他们考虑促销活动。根据已知事件进行调整。
但变数太多。太多的 SKU。太多的假设。电子表格只能做这么多。
结果是什么？你订购了太多卖不出去的东西。客户需要的东西太少。现金流两头受敌。
供应商也不帮忙。交货时间长短不一。质量问题迫使重新订货。毫无预兆地延迟发货。
你的团队有一半的时间只是在跟踪事情的进展，而不是计划接下来要做什么。
人工智能对供应链和库存的作用
人工智能是大规模模式识别。您的供应链会产生大量数据。人工智能能发现人类看不到的模式，或者没有时间去寻找的模式。
真正有效的需求预测
人工智能会查看您的历史销售数据。不仅是去年，还有多年。它能识别
- 季节性模式（月、周、甚至日周期）
- 增长趋势及其变化
- 促销和价格变动的影响
- 外部因素（天气、事件、市场条件）如何影响需求
- 产品之间的相关性（哪些产品一起销售）
然后，它就能做出预测。它并不完美--没有什么是完美的--但比人工方法更准确。
更重要的是，它会随着新数据的到来不断更新。上个月的实际销售额？已经计算在内。发现市场变化？预测调整。
你的规划人员会得到更好的起始数字。他们仍然会进行判断。他们仍然会对人工智能无法知道的事情进行调整。但他们不会每次都从零开始。
基于现实的库存优化
每个 SKU 都需要不同的待遇。快销品需要有货源。滞销品需要严格控制。关键商品需要安全库存。低价值商品则可能面临缺货风险。
人工智能根据以下因素计算出每个 SKU 的最佳库存水平：
- 需求模式和可变性
- 供应商交货时间（实际时间，而非承诺时间）
- 订单成本与持有成本
- 服务水平目标（可接受的缺货风险程度）
- 存储限制和成本
它建议重新订购点和订购数量。并非对所有物品都一样，而是根据每个物品的具体情况进行定制。
结果如何？库存总量减少。减少缺货。更好的现金流。客户真正需要的东西都有库存。
不眠不休的货物追踪
您有多少供应商？现在有多少货物在运输途中？谁在跟踪？
人工智能监控所有这些。它连接到运营商系统、供应商门户网站和企业资源规划系统。它知道
- 已订购的产品和预期产品
- 每批货物现在的位置
- 是如期还是推迟
- 实际到达时间（不是最初的估计时间）
东西迟了，你会马上知道。而不是当它没有出现时，当它第一次偏离轨道时。
您的计划人员可以进行调整。加快后备订单。向生产部门发出警告。提醒客户。无论需要做什么，他们都有时间去做。
供应商绩效分析
哪些供应商可靠？哪些说是 4 周，其实是 6 周？哪些供应商有质量问题？
您的团队了解轶事。人工智能从统计角度了解情况。它可以跟踪：
- 按供应商分列的准时交货率
- 交付周期的可变性（平均值固然不错，但一致性更为重要）
- 质量不合格率
- 对问题的反应时间
- 不同时期的价格竞争力
在选择供应商或谈判合同时，您需要掌握真实的数据。不是感觉，而是事实。
当供应商开始下滑（准时率下降、质量问题增加）时，您就能及早发现。在危机发生之前，就有时间进行对话。
供应链风险检测
供应链断裂。供应商倒闭。运输路线中断。零部件无法供应。价格飙升。
人工智能无法阻止这些事情的发生。但它可以向你发出警告：
- 单一来源依赖性（只依赖一家供应商，没有后备供应商）
- 交货期长且无安全库存的物品
- 供应商出现预警信号（交付下滑、质量下降）
- 地域集中风险（一个地区的所有供应商）
- 需求模式表明您需要比现有能力更多的能力
您的供应链团队可以在危机到来之前采取行动。安排备用供应商。为关键物品建立安全库存。协商备用协议。
自动重新订购建议
人工智能每天都在关注
- 当前库存水平
- 订单和需求预测
- 供应商交货时间
- 未结定购单和预期收据
- 重订货点和最佳订货量
然后它会建议订购什么。你的计划人员进行审核。他们会根据人工智能不知道的事情（供应商产能限制、即将到来的促销活动、战略决策）进行调整。
但繁重的工作已经完成。计算已经完成。他们是在做决策，而不是在收集数据。
这对您意味着什么
针对首席运营官和运营领导者
降低库存成本。 你不是在猜测，而是在计算最佳水平。减少过剩。减少报废。腾出现金用于更好的用途。
减少缺货和延期交货。 更好的预测加上优化的安全库存，意味着当客户需要时就能提供合适的产品。
改善现金流。 库存是昂贵的。减少库存（同时仍能满足需求）可直接改善运营资本。
供应链可视性。 你知道什么即将到来，什么会延迟，什么有风险。不是通过人工检查，而是自动检查。
改善供应商关系。 绩效数据可帮助您进行建设性对话。用更多业务来奖励优秀供应商。用事实解决业绩不佳者的问题。
针对供应链和库存管理人员
停止手动追赶发货。 人工智能会监控一切。你看到的是需要关注的异常情况，而不是例行更新。
更好的预测 你仍然要运用判断力，但你是在完善好的预测，而不是从空白的电子表格开始。
数据驱动的库存决策。 不再凭感觉确定再订购点。根据实际需求变化和交货时间进行计算。
问题预警。 供应商下滑？需求高峰即将到来？缺货风险上升？在发生火灾演习之前，你就应该知道。
战略工作时间 减少收集数据和制作电子表格的时间。更多时间用于供应商关系、流程改进和产能规划。
对于企业
在客户需要时提供产品。 提高服务水平，避免臃肿的库存。
降低运营成本。 减少急件运输。减少高价紧急订单。更好地利用仓库空间。
弹性供应链。 您可以及早发现风险，并有时间制定相应的计划。
可扩展性。 增加 SKU？开设分店？人工智能与您一起扩展。你的团队不需要成倍增加就能跟上。
人工智能无法做到的事
人工智能不是魔法。下面是它不会做的事：
修复不良的供应商关系。 人工智能会告诉你哪些供应商不可靠。它不会与你协商更好的条件或开发替代品。这还是要靠你的团队。
处理前所未有的情况。 人工智能从历史中学习。当真正的新事物（大流行病、重大颠覆、新产品类别）发生时，人类的判断力会更重要。
进行战略权衡。 囤积该产品以保存现金？空运以挽救客户关系？这些决策需要人工智能所不具备的人为背景。
替换供应链专业人员。 人工智能负责监控、跟踪和计算。你的团队仍然负责规划、谈判、解决问题和决策。
把人工智能想象成一个永不睡觉的优秀分析师。它观察一切，计算数字，并提出各种选择。你的团队会做出决定。
入门
你不需要一次将所有事情都自动化。从最痛苦的地方开始：
方案 1：从需求预测开始。 更好的预测可以改善下游的一切。如果有历史销售数据，实施起来相对简单。
方案 2：从供应商跟踪开始。 如果延迟发货是你的致命伤，那就从这里开始。速战速决，立竿见影。
方案 3：从行动缓慢的人开始。 滞销商品库存成本高？先优化这些。快销品可能按原样就可以了。
关键在于选择一个问题，很好地解决它，证明其价值，然后扩展。而不是试图一夜之间改变一切。
底线
供应链和库存管理就是在信息不完善的情况下做出正确的决策。人工智能不会让信息变得完美，但会让信息变得更好。
更好的预测。优化库存水平。全面了解发货情况。供应商问题预警。基于数据而非直觉提出建议。
您的供应链团队能更快做出更好的决策。减少跟踪时间。更多时间进行规划。同时降低成本，提供更好的服务。
这就是供应链人工智能的实际效果。不是魔法，只是为工作的人提供更好的信息和更好的工具。
准备好改善您的供应链了吗？
每条供应链都不尽相同。您的 SKU、供应商、客户和限制因素都是您企业独有的。
我们不出售通用解决方案。我们着眼于您的具体情况。最大的痛点在哪里？人工智能究竟能在哪些方面提供帮助？根据您的数据和系统，什么是现实的？
然后，我们将根据您的工作方式为您打造适合您的产品。没有炒作。不夸大宣传。只有实用的工具，让您的供应链更有效。
