5 fördelar med artificiell intelligens och machine learning inom inköp och supply chain 

I en värld där globala försörjningskedjor blir alltmer invecklade, kan en enda störning sprida sig likt en löpeld och påverka hela ekosystemet. Därför är det avgörande att implementera robusta system och processer som minimerar riskerna och dämpar de vågor som kan skapas av oförutsedda händelser. 

Med framstegen inom artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) har det öppnats nya dörrar för att stärka dessa kedjor, skapa ökad transparens och förenkla komplexiteten i global logistik. Allt fler företag ser potentialen i dessa teknologier och införlivar dem i sina verktygslådor för att förutse utmaningar och navigera genom de turbulenta vatten som kan karaktärisera supply chain management. 

Priserna på dessa banbrytande teknologier har sjunkit, vilket gör dem tillgängliga inte bara för storföretagen utan också för små och medelstora företag. Det innebär att även de mest blygsamma aktörerna på marknaden kan utnyttja AI och ML för att förbättra sin synlighet och anslutningar inom försörjningskedjan, hantera lager mer effektivt, skaffa sig en konkurrensfördel och bättre uppfylla kundernas förväntningar. 

I den här artikeln kommer vi att djupdyka i hur artificiell intelligens omdefinierar landskapet inom supply chain management och utforska de revolutionerande tillämpningarna av maskininlärning inom logistik och inköp.

Vad är artificiell intelligens?

Artificiell intelligens är teknologins förmåga att efterlikna mänskliga beteenden såsom att resonera, lära sig, planera och utöva kreativitet. Genom AI kan maskiner utföra uppgifter som traditionellt sett krävt mänsklig intervention. 

Från att en gång ha betraktats som rena science fiction-fantasier, är AI idag en del av vår dagliga verklighet. Exempel på detta är överallt – från navigationsappar och ansiktsigenkänning till smarta assistenter och självkörande robotdammsugare; alla bär spår av AI. 

AI:s sanna kraft ligger i dess förmåga att anpassa sig nästan i realtid till nya omständigheter och att utveckla insikter genom att processa och analysera data i en skala som vida överstiger mänsklig kapacitet. Denna förmåga gör AI till en ovärderlig resurs för företag som strävar efter att fatta snabba och välunderbyggda strategiska beslut. 

Ett exempel på användningsområde för AI inom supply chain management inkluderar förfining av efterfrågeprognoser för att säkerställa optimal lagertillgänglighet och utvecklingen av självkörande transportlösningar som kan revolutionera logistikindustrin. 

Vad är machine learning?

Machine learning (ML), även kallad maskininlärning på svenska, är en central pelare inom artificiell intelligens, utrustar datorer med förmågan att lära sig och anpassa sig utan explicit programmering. Genom att utnyttja algoritmer, mjukvaror eller system, avslöjar ML mönster och insikter från data den behandlar, vilket möjliggör prediktiva analyser och beslutsfattande baserat på tidigare erfarenheter. 

Denna teknik har potential att revolutionera hur vi närmar oss lagerhantering och logistik. Genom att analysera insamlad data, kan ML-systemen identifiera effektivare vägar för lagerplockning, förutse framtida fel i automatiseringssystem för att förebygga driftstopp och optimera leveransvägar över hela försörjningskedjan, vilket säkerställer en smidigare och mer kostnadseffektiv operation. 

Dessutom är ML särskilt värdefullt för att upptäcka förbättringsområden som kan vara svåra för människor att identifiera snabbt. Det innebär att företag kan agera proaktivt för att lösa potentiella utmaningar innan de eskalerar, vilket minskar risken för framtida störningar och förluster. 

Ett av de mest omtalade områdena inom ML just nu är utvecklingen av stora språkmodeller (LLM), såsom de bakom generativa AI-plattformar likt ChatGPT och Google Bard. Dessa system tränas på omfattande datamängder från internet för att förstå och generera mänskligt språk med imponerande precision. 

Verktyg som ChatGPT kan ge svar på en mängd frågor utan mänsklig inblandning, vilket markerar ett stort framsteg i hur vi interagerar med teknologi. Denna kapacitet integreras alltmer i mjukvaror för att stödja funktioner såsom kundservice och chatbots. Genom att automatisera standardiserade svar kan företagen omfokusera sina kundtjänstteam på mer komplexa ärenden, vilket ökar både effektiviteten och kvaliteten på kundsupporten. 

Fördelarna med AI och maskininlärning inom supply chain 

Intelligent och autonom lagerteknik har redan börjat revolutionera hanteringen av globala försörjningskedjor. Vi har tidigare utforskat ämnen som lagerautomation och avancerad teknik, inklusive röststyrning, radiofrekvensidentifiering (RFID), automatiserade vägledda fordon (AGV), och robotik. Nedan följer några specifika fördelar med att implementera AI och machine learning i din försörjningskedja. 

Förbättrad lagerhantering med AI

En effektiv lagerhantering är kritisk för ett företags lönsamhet och tillväxt. Lagerhanteringsteam står inför den utmanande uppgiften att balansera lager till en nivå som möter efterfrågan utan att skapa onödiga överlager. 

Traditionella affärssystem erbjuder ofta bara grundläggande funktioner och kräver omfattande manuell insats med kompletterande kalkylblad, vilket är tidskrävande och öppnar upp för mänskliga fel. Dessa system saknar förmågan att spåra en produkts livscykel, klassificera lager effektivt eller använda avancerade algoritmer för att göra exakta prognoser. Detta leder till att prognoserna ofta blir mer av kvalificerade gissningar än exakta förutsägelser. Med AI kan lagerhanteringen optimeras för effektivitet, säkerställa lagertillgänglighet, minimera kostnader och maximera kundnöjdhet. 

Genom algoritmer erbjuder AI bättre kvalitetsdata och analyser, vilket ger en komplett översikt över ditt lager. AI och ML kan även simulera olika scenarier för att fastställa optimala lagernivåer. Dagliga analyser möjliggör snabba strategiska anpassningar till marknadsförändringar eller externa händelser. Tekniken kan även processa stora mängder historisk data för att undvika tidigare misstag, vilket ytterligare förbättrar orderhantering och effektivitet. 

I huvudsak kan AI hjälpa er att fatta bättre beslut snabbare, vilket minskar era lagerhållnings- och driftskostnader.

Bättre precision i efterfrågeprognoser med AI

Exakta efterfrågeprognoser är fundamentala för effektiv lagerhållning och optimering. Maskininlärningsmodeller använder inte bara försäljningsdata utan analyserar även externa faktorer för att identifiera mönster och risker i försörjningskedjan innan de blir problem. 

Att införa förebyggande åtgärder kommer att ge effektivare resultat och minska den negativa påverkan på verksamheten. 

Effektivitesförbättringar med AI och machine learning

De gamla, manuella och pappersbaserade processerna är inte bara tidsödande utan också benägna till fel på grund av mänsklig hantering. Genom att automatisera dessa processer kan man inte bara spara värdefull tid som annars skulle gått åt till administrativt arbete, utan också skära ned på kostnader. Detta frigör tid för inköpare och lagerplanerare att ägna sig åt mer strategiska uppgifter. 

Genom att utbilda maskininlärningsmodeller att identifiera ineffektiviteter och onödig resursförbrukning, kan man dra nytta av deras rekommendationer för att skapa en anpassningsbar och störningstålig arbetsmiljö. AI- och ML-drivna program kan minska felmarginalen och tidsåtgången för operativa processer, vilket leder till ökad effektivitet och produktivitet. Genom att beräkna behovet av pallar, utrustning och personal kan dessa tekniker justera arbetsflöden för att maximera lagereffektiviteten. 

Maskininlärningens potential att transformera lagerhanteringen är enorm. Genom effektivisering kan kostnader sänkas och möjligheter till förbättringar framträda. Till exempel kan AI-lärda system effektivt organisera och packa sändningar, samt skanna och logga dem i lagersystemet, vilket säkerställer exakt lagerföring. Kombinationen av teknik och mänsklig arbetskraft accelererar repetitiva och tidskrävande uppgifter, och frigör tid för uppgifter som kräver mänsklig expertis. 

Dessutom kan maskininlärning automatisera inspektioner för defekter eller skador på lagerutrustning och produkter, vilket minimerar risken för driftsstopp eller att defekta varor skickas till kunder. Integrationen av maskiner i lagerprocesser höjer också säkerheten på arbetsplatsen. Användningen av AI-drivna robotar för att hantera riskfyllda maskiner eller placera varor på svårtillgängliga ställen minskar olycksriskerna betydligt. Vid en eventuell olycka minskas också risken för personskador. 

Smidigare leverantörshantering med AI och

machine learning

Effektiv leverantörshantering är avgörande för att upprätthålla en tillförlitlig lagerförsörjning. AI och ML erbjuder insikter i leverantörers prestanda och hjälper till att fatta informerade beslut baserade på ledtider, priser och andra faktorer. 

Maskininlärning och artificiell intelligens kan erbjuda värdefulla insikter om leverantörernas prestanda, såsom produktfel eller uteblivna leveranser. 

Man kan applicera mjukvaror som kan köra olika leverantörsscenarier baserat på ledtider, priser eller andra parametrar för att hjälpa till att fatta strategiska beslut i realtid. Du kan sedan välja den bästa leverantören för att möta dina beställningsbehov.

Du kan också anpassa stora språkmodeller som ChatGPT, som vi diskuterade ovan, för att hantera dialogen med dina leverantörer. Detta kan ta hand om regelbunden kommunikation och lyfta fram de exceptionella som behöver din uppmärksamhet. 

Förbättrad kundservice med AI och machine learning

AI-drivna system säkerställer optimalt lager, vilket bidrar till högre kundnöjdhet och lojalitet. Maskininlärning förbättrar synligheten i försörjningskedjan och stöder kundservice genom att till exempel automatisera supportchattar för snabbare och mer relevanta svar.  

Att integrera AI och machine learning i din försörjningskedja erbjuder många fördelar, från förbättrad lagerhantering och efterfrågeprognoser till effektivisering av processer och förbättrad kundservice. Genom att anamma dessa teknologier kan företag inte bara minska sina kostnader utan också förbättra sin konkurrenskraft på marknaden. 

AI-baserad inköpsplanering och lageroptimering 

Ett AI-drivet lageroptimeringssystem som EazyStock är ett framstående verktyg som enkelt kan integreras med företagets resursplaneringssystem, affärssystem och sofistikerade lagerhanteringssystem. Detta system möjliggör bättre prognoser, säkerställer att rätt varor finns i lager och optimerar inköpsprocesserna. 

EazyStock förbättrar prognosnoggrannheten genom att använda maskininlärning för att analysera historisk försäljningsdata, realtidslagerdata och marknadstrender, vilket klassificerar lagret på ett effektivt sätt. Dess algoritmer kan skapa precisa efterfrågeprognoser som tar hänsyn till faktorer såsom marknadstrender, kampanjeffekter, säsongsvariationer och produkters livscykler. 

Genom dessa avancerade analyser erbjuder EazyStock en omfattande överblick av efterfrågemönster, vilket förbättrar visualiseringen och förståelsen för lagerbehov. Systemet automatiserar viktiga dagliga beräkningar relaterade till lagerstyrning, som beställningspunkter, orderkvantiteter och säkerhetslager, och föreslår optimerade inköpsordrar som kan skickas direkt till affärssystemet för genomförande. 

Med EazyStocks möjlighet att kategorisera lagerartiklar, applicera dynamiska lagerpolicyer och justera lagernivåer baserat på en mängd variabler – från försäljningsprognoser till efterfrågeprofiler och leverantörsledtider – förvandlar det sättet företag hanterar sitt lager på.

Prata med en av våra experter för att lära dig hur EazyStock kan AI göra det möjligt för ditt företag att lyfta dina lagerhanteringsprocesser och hjälpa dig att fatta välgrundade inköpsbeslut., vilket ger mer tid att fokusera på dina strategiska affärsmål.