Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja w zarządzaniu łańcuchem dostaw
Sztuczna inteligencja podbija kolejne gałęzie przemysłu na całym świecie, handel detaliczny nie jest tu wyjątkiem. Według badań przeprowadzonych przez firmę Gartner, do 2025 roku 70% organizacji będzie miało wdrożoną architekturę opartą na sztucznej inteligencji. AI jest niezwykle cennym narzędziem, które może zostać wykorzystane przez detalistów. Wspomaga optymalizację procesów, pozwala uniknąć błędów, które mogłyby zostać popełnione przez człowieka, a także przewidzieć przyszłe możliwości lub wyzwania. Tym samym umożliwia rozwój firmy. W tym artykule omawiamy sposób, w jaki sztuczna inteligencja wpłynie na prognozowanie popytu w łańcuchu dostaw. Zapraszamy do lektury, z której dowiesz się, w jaki sposób algorytmy sztucznej inteligencji przyczyniają się do rozwoju przedsiębiorstw.Czym jest prognozowanie popytu w zarządzaniu łańcuchem dostaw?
Na przestrzeni ostatnich kilku lat zarządzanie łańcuchem dostaw stało się znacznie trudniejsze. Coraz dłuższe i coraz bardziej powiązane ze sobą fizyczne przepływy są odzwierciedleniem narastającego stopnia złożoności portfela produktów. Problemy ze stabilnością rynku, które zostały uwydatnione przez pandemię COVID-19 i wojnę na Ukrainie, zwiększyły zapotrzebowanie na zwinność i elastyczność. Z kolei wzmożona troska o wpływ łańcuchów dostaw na środowisko powoduje regionalizację i optymalizację przepływów. W rezultacie firmy i interesariusze zaczęli przywiązywać większą wagę do niezawodności łańcuchów dostaw na rynku podlegającym jeszcze szybszym zmianom.Dlaczego prognozowanie jest tak ważnym aspektem łańcucha dostaw?
Prognozowanie jest kluczowym elementem zarządzania dostawcami, pomocnym w szybkim realizowaniu zamówień, minimalizowaniu kosztów zapasów i planowaniu zmian cen. Na uwagę zasługuje kilka zasadniczych czynników, które pozwalają zrozumieć, dlaczego prognozowanie popytu jest tak ważnym elementem łańcucha dostaw:
- Procesy planowania i ustalania harmonogramów. Dzięki prognozowaniu proces planowania staje się znacznie bardziej precyzyjny. Uwzględniając przeszłe i bieżące zapotrzebowanie na produkty, łańcuch dostaw jest zawsze na odpowiednim, najbardziej opłacalnym poziomie.
- Sezonowe zmiany w popycie. Są one równie ważne i przynoszą ogromne korzyści wynikające z prognozowania popytu. Dzięki wiarygodnym danym wspierającym prognozy nie ma mowy o zgadywaniu.
- Przewidywanie popytu na produkty w nawet najbardziej specyficznych sytuacjach. Choć żadna firma nie jest w stanie przewidzieć przyszłości z całkowitą dokładnością, to opieranie się na wzorcach i podejmowanie świadomych decyzji na podstawie danych z przeszłości i teraźniejszości przybliży firmę do realizacji tego celu. Należy przy tym zawsze mieć na uwadze zadowolenie klienta.
- Usprawnienie wysyłki określonej liczby produktów bez zbędnych przestojów na linii wysyłkowej, a zatem bez ryzyka, że zamówienia nie dotrą do klientów na czas. Prognozowanie w łańcuchu dostaw na etapie wysyłki umożliwia dobranie odpowiedniej liczby pracowników odpowiedzialnych za pakowanie towarów. Dzięki temu można zapobiec brakom kadrowym potrzebnym do zapakowania tak dużej liczby przesyłek lub zatrudnieniu zbyt wielu pracowników, którzy nie są w danej chwili potrzebni. Prognozowanie pozwala uniknąć wysokich kosztów pracowniczych.
- Prognozowanie cen. Prognozowanie cen na etapie prognozowania popytu pozwala na przekazanie steru “w ręce” firmy. Dzięki temu możemy przewidzieć wpływ zmian cen na dany obszar łańcucha dostaw i odpowiednio się do tego przygotować.
- Przewidywanie zapotrzebowania klientów sprawi. Efektem będzie wzrost zaufania klienta wobec dostawcy. Wzmocnienie ogólnego wizerunku marki i pozytywnych doświadczeń użytkownika końcowego, a zamówienia o krótkim czasie realizacji będą dostarczone na czas.
Możliwości te przekładają się na redukcję zapasów. Nadwyżki stanowią zabezpieczenie na wypadek wzrostu popytu na dany produkt. Dzięki zaawansowanemu prognozowaniu takie rezerwy nie są już niezbędne.
Prognozowanie popytu w systemie just-in-time umożliwia składowanie produktów w magazynie przez możliwie najkrótszy czas. Dzięki temu koszt składowania jest mniejszy niż miałoby to miejsce w przypadku, gdyby artykuły zajmowały miejsce w magazynie przez dłuższy okres czasu. Takie działanie pozwala zwolnić miejsce w magazynie, oszczędza czas, a dzięki minimalizacji kosztów magazynowania wpływa na ostateczną cenę produktu. Cena ta staje się bardziej atrakcyjna dla klienta niż cena oferowana przez konkurencję.
Zarządzanie łańcuchem dostaw oparte na sztucznej inteligencji
Zarządzanie łańcuchem dostaw to skomplikowany proces, na który składa się wiele różnych zadań. Jednym z najważniejszych jest prognozowanie popytu na produkty. Prognozowanie popytu umożliwia firmom planowanie produkcji i działań marketingowych, dostosowanie stanów magazynowych i reagowanie na zmiany na rynku.
Przez ostatnie kilka lat sztuczna inteligencja była już wykorzystywana do prognozowania popytu w łańcuchach dostaw. Systemy zarządzania łańcuchem dostaw oparte na sztucznej inteligencji są w stanie prognozować popyt z większą dokładnością niż dotychczas robił to człowiek. Spowoduje to zmianę dynamiki tej dziedziny i może przyczynić się do powstania nowych miejsc pracy. Przed wyczerpaniem się stanu magazynowego można na czas zamówić nową dostawę za pomocą specjalnego systemu, automatyzując w ten sposób i integrując zapasy w czasie rzeczywistym w inteligentnym przedsiębiorstwie handlu detalicznego.
Amazon, jeden ze światowych gigantów handlu detalicznego, wykorzystuje już teraz sztuczną inteligencję w celu lepszej kontroli nad swoim łańcuchem dostaw. Dzięki darmowym wysyłkom i jednodniowym dostawom Amazon odmienił oblicze rynku e-commerce. Aktualnie firma pracuje nad systemem wykorzystującym sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe (ML), aby zautomatyzować procesy dostarczania towarów do magazynów za pomocą dronów.
Sztuczna inteligencja odmieni prognozowanie popytu w łańcuchu dostaw
Istotnie, sztuczna inteligencja już zmienia łańcuch dostaw. Wiemy w tej chwili, że oparte na SI rozwiązania w zakresie zarządzania łańcuchem dostaw są skutecznymi narzędziami pomagającymi firmom w rozwiązywaniu ich problemów. W rzeczywistości, począwszy od samego procesu zaopatrzenia aż po sprzedaż, zintegrowana strategia typu end-to-end jest w stanie sprostać możliwościom i ograniczeniom wszystkich działów biznesowych. Zdolność AI do analizowania ogromnych ilości danych, rozumienia relacji, zapewniania wglądu w procesy i pomagania w podejmowaniu lepszych decyzji czyni z niej narzędzie zmieniające reguły gry.
Jako technologia zdolna do samodoskonalenia się, sztuczna inteligencja stała się wyznacznikiem nowoczesności, a przede wszystkim rozwoju prowadzącego do wzrostu produktywności. Idzie za tym dynamiczny wzrost efektywności procesów stosowanych w handlu detalicznym.
Przyszłość handlu detalicznego tkwi w rozwiązaniach opartych na sztucznej inteligencji. Stosując w sklepach rozwiązania oparte na AI i uczeniu maszynowym, sprzedawcy mogą przekształcać swoje dane w nowe, ważne zasoby.
Efektem są lepsze doświadczenia zakupowe klientów, wynikające z usprawnienia procesu zakupowego, szybkiego dostępu do produktów, wysoce spersonalizowanych doświadczeń i udoskonalonego wyglądu sklepu. Sprzedawcy detaliczni natomiast zyskują dokładniejsze prognozy, większą wydajność zasobów, mniejszą ilość odpadów, niższe koszty i generalnie bardziej inteligentny biznes. Sztuczna inteligencja umożliwia racjonalne i oparte na danych zarządzanie poziomem zapasów.
Obecnie wiele firm chciałoby zastosować sztuczną inteligencję, aby zapewnić szybsze i dokładniejsze rozwiązania dla swoich działalności. Jednak maksymalne wykorzystanie tych rozwiązań nie jest jedynie kwestią technologii; firmy muszą również poczynić odpowiednie kroki organizacyjne, aby w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji.
Odkryj potencjał zaawansowanej analityki. Pobierz dokument, w którym dowiesz się jak zwiększyć wydajność swojego łańcucha dostaw. Sprawdź jak poprawić prognozowanie nawet o 40% dzięki AI i Machine Learning.