Optimalizace skladových zásob pomocí AI

Hladce fungující dodavatelský řetězec začíná v efektivním skladu. Od distribuce zásob až po třídění hrají sklady strategickou roli. Proto je nezbytné vyhnout se úzkým místům a zajistit efektivní provoz skladu.

Jean-Baptiste Clouard, CEO ve společnostiPlynulost, inovativní řešení pro plánování a optimalizaci dodavatelského řetězce založené na AI, sdílí, jak efektivně používat AI k optimalizaci skladových procesů, a zároveň zdůrazňuje výhody implementace těchto procesů pro podniky.

Prognózování

Každý rok se ztratí miliardy liber v důsledku nedostatků nebo nadměrných zásob ve fázi výroby a distribuce. Udržování optimální úrovně zásob je nezbytné, abychom se vyhnuli nedostatkům a nákladným nadměrným zásobám, ale nalezení této rovnováhy je problém.

Samoučící se řešení založená na umělé inteligenci mohou stanovit minimální a maximální hranice, které pomohou vyhnout se přeplnění zásob a nedostatku. Místo toho, aby se vždy snažily o „správné“ množství zásob, algoritmy neustále přepočítávají tyto minimální a maximální úrovně na základě historie spotřeby a vzorců prodeje, aby zajistily, že doporučené úrovně zásob zůstanou aktuální. Výstrahy v reálném čase lze nastavit tak, aby předem upozornily na potenciální nadměrné zásoby nebo nedostatek, aby bylo možné podniknout kroky k vyřešení tohoto problému dříve, než se stane větším problémem.

Používání samoučícího se systému také snižuje možnost lidské chyby při výpočtu těchto minimálních/maximálních úrovní a odstraňuje ruční práci z procesu – odstraňuje potřebu, aby někdo čísla drtil. To vede k efektivnímu plánování zásob, které zajišťuje přesnější tok položek do a ze skladu.

Viditelnost informací

Umělou inteligenci lze použít ke zpracování velkého množství informací v krátkém čase, což vede ke snadnějšímu zhuštění a dostupnosti dat. Tato data lze následně zadávat do systému, který propojuje všechny strany v dodavatelském řetězci a umožňuje sdílení stejných informací od začátku do konce. Současný dodavatelský řetězec je založen na tom, že každá strana jedná nezávisle, ale používání softwaru k centralizaci informací znamená, že všichni uživatelé mají přehled o objednávkách. To podporuje jednotný přístup k řízení zásob.

Díky přehledu o procesech a objednávkách dále v dodavatelském řetězci mohou sklady lépe reagovat na výpadky a mohou upravovat své zásoby na základě informací v reálném čase z toho, kolik zásob se na lince spotřebuje. Ukládání dat a informací v centralizovaném systému také eliminuje potřebu poskytovat pravidelné aktualizace zbytku dodavatelského řetězce, což vede k větší citlivosti na rizika a lepšímu plánování pro nepředvídané události.

Plánování skladu

Plný přehled o objednávkách přicházejících ze skladu a ze skladu je zásadní pro zajištění efektivity a přesnosti při plnění těchto objednávek. Software AI lze použít k automatizaci těchto objednávek, jejich umístění do jednoho portálu, který usnadňuje správu příchozích dodavatelských zásilek a odchozích zákaznických zásilek a k ověření, zda jsou splněna provozní omezení, jako je minimální množství objednávky a plné vytížení nákladního vozu.

Proces objednávek lze zefektivnit pomocí automatizace, což vede k větší efektivitě plánování skladu, protože jsou k dispozici aktuální informace o objednávkách – které jsou dále průběžně aktualizovány pomocí AI a snižují potřebu ruční aktualizace.

Efektivní sklad je nedílnou součástí dodavatelského řetězce a podporuje hladkou cestu produktu od součástí až k zákazníkovi, takže je nezbytné zajistit, aby byly zavedeny procesy, které napomáhají efektivitě a snižují nestálost.

Použití systému AI může rychle a přesně vyřešit problémy ve skladu a zároveň zjednodušit procesy a posílit komunikaci. Algoritmy mohou automatizovat a koordinovat objednávky, centralizovat informace a přesně předpovídat, aby zajistily efektivní stav zásob – všechny procesy, které by se tradičně prováděly ručně. Využití umělé inteligence a optimalizace vede ke zvýšení přesnosti a rychlosti v objednávkách, zkracuje dobu cyklu a zákaznickou zkušenost.