Artificiell intelligens och machine learning inom supply chain management

När globala försörjningskedjor blir mer komplexa kan störningar i en del av kedjan påverka andra delar avsevärt. Det är oerhört viktigt att ha system och processer på plats för att minimera risker och effekter av störningar i sin försörjningskedja.

Avancerade teknologier, såsom artificiell intelligens och machine learning, gör det enklare för supply chains att koppla upp sig och skapa transparens. Fler företag börjar använda dessa teknologier i programvaror för att förebygga och övervinna utmaningar inom supply chain management.

I den här artikeln kommer vi gå igenom vad artificiell intelligens inom supply chain management innebär, och även kika på vad machine learning har för användningsområden inom logistik och supply chain.

Vad är artificiell intelligens?

Artificiell intelligens (AI) innebär en maskins förmåga att visa människoliknande (intelligenta) drag, såsom resonerande, inlärning, planering och kreativitet. Genom AI kan datorer och robotar utföra uppgifter som vanligtvis utförs av människor.

AI betraktades tidigare mer som science fiction men har nu blivit allt vanligare i vardagen. Exempel på AI-baserad teknik som blir vanligare och vanligare är navigationsappar, ansiktsigenkänning, smarta assistenter och till och med robotdammsugare använder till viss del AI-baserad teknik.

AI kan anpassa sig i nästan realtid till förändrade förhållanden och utveckla ny kunskap genom att bearbeta mer data och avläsa fler mönster och trender än vad människor har förmåga att göra.

AI-teknik appliceras av fler företag för att fatta mer välgrundade strategiska beslut, snabbare än vad tidigare var möjligt.

Ett exempel på artificiell intelligens inom supply chain management kan en förbättring av efterfrågeprognoser för att säkerställa lagertillgänglighet eller kartläggning – och eventuellt automatiska transport rutter med förarlösa fordon som potentiellt kan revolutionera logistikbranshen framåt.

Vad är machine learning?

Machine learning (ML), även kallad maskininlärning på svenska, är en gren inom AI. Inom machine learning används algoritmer, mjukvaror eller system för att lära sig och justera utan specifik programmering. ML-modeller lär sig själva över tid genom att analysera trender och upptäcka avvikelser och erbjuda prediktiva insikter.

Genom att använda regelbundet insamlad data märker den mönster och föreslår åtgärder. Detta kan inkludera att utarbeta kortare lagerplockningsrutter, förutsäga kommande fel i era lagerautomationer vilket kan förhindra haverier eller spåra paket över hela leveranskedjans resa för att optimera rutten.

Maskininlärning kan också lyfta fram områden för förbättringar som en människa kan missa eller ta längre tid på sig att identifiera. På så vis kan ni hantera potentiella problem innan de uppstår och minska risken för framtida problem.

Fördelarna med AI och machine learning i supply chain management

Intelligent, autonom lagerteknik har redan en positiv effekt inom global supply chain management. Du kan läsa mer om lagerautomation och teknik i vår tidigare artikel, där vi diskuterar röstteknik, radiofrekvensidentifiering, automatiserade vägledda fordon och robotar.

Vi listar nedan några av fördelar med att applicera AI och machine learning i sin försörjningskedja.

Artificiell intelligens förbättrar lagerhantering

Lagerhanteringsteam har den svåra uppgiften att beräkna sunda lagernivåer för att möta efterfrågan utan att bygga upp för stora överlager.

Med hjälp av algoritmer kan AI tillhandahålla bättre kvalitetsdata och analyser för att ge en fullständig överblick över ditt lager. Med möjligheten att testa olika scenarier kan AI och ML även ge information om de optimala lagernivåerna för att möta efterfrågan.

Eftersom analysen utförs dagligen kommer du att kunna se var din strategi behöver förändras för att snabbt svara på föränderliga omvärldshändelser eller marknadspåverkan. Dessutom kan denna teknik processa enorma mängder historisk data för att lära av misstag. Och anpassa prognoser så att misstagen inte görs om igen.

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

Artificiell intelligens ger bättre efterfrågeprognoser

Noggranna efterfrågeprognoser är avgörande för bra lagerhållning och lageroptimering. Mer exakta prognoser hjälper till att ställa in optimala lagernivåer och minskar lagringskostnaderna samtidigt som lagertillgängligheten förbättras.

Maskininlärningsmodeller använder inte bara försäljningsinformation för att identifiera dolda mönster i historisk efterfrågedata. De analyserar externa faktorer, vilket innebär att de kan upptäcka nya problem och risker i försörjningskedjan innan de hunnit orsaka problem för verksamheten.

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

Machine learning utnyttjar resurser bättre

Tidigare manuella, pappersbaserade processer är otroligt tidskrävande och har stor risk för mänskliga handhavande fel. Att automatisera dessa processer kommer att spara in tidsödslande administrativ tid och minska kostnader. Det kommer också att ge dina inköpare och lagerplanerare mer tid att fokusera på strategiska aktiviteter.

Du kan träna upp ML-modeller för att hjälpa till att identifiera möjliga områden av ineffektivitet och dålig resursförbrukning. Du kan sedan använda rekommendationer för att skapa en mer flexibel miljö för att hantera störningar effektivt.

Programvaror med AI och ML baserade tekniker kan minska operatörens fel och bearbetningstider, vilket ökar effektiviteten och produktiviteten. Till exempel, genom att beräkna antalet pallar som behöver flyttas och den efterföljande utrustning och arbetskraft som krävs, kan anpassa processer och förbereda arbetsinsatser för att säkerställa optimal effektivitet i lagret.

Machine learning ger effektivare lagerhantering

Maskininlärning kan förändra lagerhantering. Ett effektivare lager kan minska omkostnader och lyfta fram förbättringsmöjligheter.

Till exempel kan maskinlärda datorer packa försändelser och organisera produkter. De kan skanna och rapportera försändelser till lagret och hålla en korrekt koll på ditt lager. Att kombinera teknik med mänskliga operatörer kommer att påskynda monotona och tidskrävande aktiviteter, vilket ger mer tid för uppgifter som är mer lämpade för människor att utföra.

Maskininlärning kan också automatisera kontroller för defekter eller skador i lagerutrustning eller till och med lager. Detta minskar risken för att utrustning går sönder eller att ni skickar felaktiga varor till kunder.

Att integrera maskiner i lagerprocesser kan också förbättra lagersäkerheten. Att använda AI-robotar för att köra farliga maskiner och lagra inventarier på svåråtkomliga platser minskar risken för olyckor. Om en olycka inträffar, minskar risken för mänsklig skada avsevärt.

Bättre leverantörshantering med AI och ML

Eventuella störningar i en leverantörs försörjningskedja kommer att påverka din förmåga att möta efterfrågan. Att effektivt hantera ordervillkor och ledtider för en bättre leverantörshantering är avgörande för att säkra en tillförlitlig och kostnadseffektiv lagerförsörjning.

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.

Machine learning ger förbättrad kundservice

Maskininlärningstekniker kan förbättra försörjningskedjans synlighet och hjälpa företag att följa beställningar från beställning till leverans. Realtidsdata möjliggör en bättre kundupplevelse, eftersom du kan tillhandahålla mer exakt leveransinformation.

Medan kunder fortfarande behöver mänsklig interaktion, kan maskininlärning stödja kundtjänstteamet. Till exempel kan supportchattar på webbplatser hitta snabba svar och föreslå rätt hjälplinje om det behövs.

Mjukvara för lageroptimering

Mjukvaror för lageroptimering som EazyStock kan ansluta till affärssystem och lagerhanteringssystem. Ett lageroptimeringsystem hjälper dig att prognostisera med bättre noggrannhet, lagerhålla rätt artiklar och optimera inköp.

EazyStock automatiserar dagliga lagerberäkningar, inklusive beställningspunkter, orderkvantiteter och säkerhetslagernivåer. Det ger optimerade orderförslag som återkopplas till ditt affärssystem redo för inköp.

Med EazyStock kan du klassificera lagerartiklar, ställa in dynamiska lagerpolicyer och justera lagernivåer baserat på flera variabler, inklusive prognoser, efterfrågeprofiler och ledtider för leverantörer.

EazyStocks avancerade statistiska algoritmer genererar korrekta efterfrågeprognoser genom att ta hänsyn till trender, kampanjer, säsongsvariationer och produktlivscykler.

Boka en demo för att lära dig mer om hur EazyStock kan hjälpa dig att fatta välgrundade inköpsbeslut.