Optimizacija skladiščnih zalog z AI
Nemoteno delujoča dobavna veriga se začne v učinkovitem skladišču. Od distribucije inventarja do sortiranja imajo skladišča strateško vlogo. Zato je nujno, da se izognemo ozkim grlom in zagotovimo učinkovito delovanje skladišča.
Jean-Baptiste Clouard, izvršni direktor priPretočnost, inovativna rešitev za načrtovanje in optimizacijo dobavne verige, ki temelji na umetni inteligenci, razkriva, kako učinkovito uporabiti umetno inteligenco za optimizacijo skladiščnih procesov, ter poudarja prednosti izvajanja teh procesov za podjetja.
Napovedovanje
Vsako leto se milijarde funtov izgubijo zaradi pomanjkanja ali prevelikih zalog v fazi proizvodnje in distribucije. Ohranjanje optimalne ravni zalog je bistveno za preprečevanje pomanjkanja in dragih prevelikih zalog, vendar je iskanje tega ravnovesja izziv.
Rešitve za samoučenje, ki temeljijo na AI, lahko nastavijo najnižje in najvišje meje, ki pomagajo preprečiti prevelike zaloge in pomanjkanje. Namesto da bi si ves čas prizadevali za "pravilno" količino zalog, algoritmi nenehno preračunavajo te najnižje in najvišje ravni na podlagi zgodovine porabe in vzorcev prodaje, da zagotovijo, da so priporočene ravni zalog posodobljene. Opozorila v realnem času je mogoče nastaviti tako, da vnaprej označijo morebitne presežne zaloge ali primanjkljaje, tako da je mogoče ukrepati za rešitev tega, preden postane večja težava.
Uporaba samoučečega sistema prav tako zmanjša možnost človeške napake pri izračunu teh najnižjih/najvišjih ravni in izloči ročno delo iz procesa – odpravlja potrebo po tem, da bi nekdo drobil številke. To vodi do učinkovitega načrtovanja zalog, ki zagotavlja natančnejši pretok artiklov v skladišče in iz njega.
Vidnost informacij
AI se lahko uporablja za obdelavo velikih količin informacij v kratkem času, zaradi česar so podatki lažje zgoščeni in dostopni. Te podatke je nato mogoče vnesti v sistem, ki povezuje vse strani v dobavni verigi in omogoča skupno rabo istih informacij od konca do konca. Trenutna dobavna veriga temelji na tem, da vsaka stran deluje neodvisno, vendar uporaba programske opreme za centralizacijo informacij pomeni, da imajo vsi uporabniki pregled nad naročili. To spodbuja enoten pristop k upravljanju zalog.
Z vpogledom v procese in naročila nižje v dobavni verigi lahko skladišča postanejo bolj odzivna na motnje in lahko prilagodijo svoje zaloge na podlagi informacij v realnem času o tem, koliko zalog se uporablja v nadaljevanju. Shranjevanje podatkov in informacij v centraliziranem sistemu prav tako odpravlja potrebo po zagotavljanju rednih posodobitev preostale dobavne verige, kar vodi k večji odzivnosti na tveganja in izboljšanemu načrtovanju ukrepov ob nepredvidljivih dogodkih.
Načrtovanje skladišča
Popoln vpogled v naročila, ki prihajajo v skladišče in iz njega, je ključnega pomena za zagotavljanje učinkovitosti in natančnosti pri izpolnjevanju teh naročil. Programsko opremo z umetno inteligenco je mogoče uporabiti za avtomatizacijo teh naročil, tako da jih postavite na en portal, ki olajša upravljanje dohodnih pošiljk dobaviteljev in odhodnih pošiljk strank ter za preverjanje, ali so izpolnjene operativne omejitve, kot sta najmanjša količina naročila in poln tovornjak.
Postopek naročanja je mogoče poenostaviti z avtomatizacijo, kar vodi k večji učinkovitosti pri načrtovanju skladišča, saj so na voljo posodobljene informacije o naročilu – ki se nadalje nenehno posodabljajo z uporabo umetne inteligence in zmanjšujejo potrebo po ročnem posodabljanju.
Učinkovito skladišče je sestavni del dobavne verige in podpira nemoteno potovanje izdelka od sestavnih delov do kupca, zato je bistvenega pomena zagotoviti, da so procesi vzpostavljeni za pomoč pri učinkovitosti in zmanjšanju nestanovitnosti.
Uporaba sistema AI lahko hitro in natančno reši težave v skladišču, hkrati pa poenostavi procese in okrepi komunikacijo. Algoritmi lahko avtomatizirajo in usklajujejo naročila, centralizirajo informacije in natančno napovedujejo, da zagotovijo učinkovite ravni zalog – vsi procesi, ki bi se tradicionalno izvajali ročno. Uporaba umetne inteligence in optimizacije vodi do povečane natančnosti in hitrosti naročil, izboljšanja časov cikla in uporabniške izkušnje.
