Yapay zeka ile ambar envanterlerini optimize etme

Sorunsuz çalışan bir tedarik zinciri verimli bir depoda başlar. Envanter dağıtımından sıralamaya kadar, ambarlar stratejik bir rol oynar. Bu nedenle, darboğazlardan kaçınmak ve deponun verimli çalışmasını sağlamak çok önemlidir.

Jean-Baptiste Clouard, CEOakıcılıkYapay zeka tabanlı yenilikçi bir tedarik zinciri planlama ve optimizasyon çözümü olan , depo süreçlerini optimize etmek için yapay zekanın nasıl etkin bir şekilde kullanılacağını paylaşıyor ve bu süreçleri işletmeler için uygulamanın faydalarını vurguluyor.

tahmin

Üretim ve dağıtım aşamasındaki eksiklikler veya fazla stoklar nedeniyle her yıl milyarlarca sterlin kaybediliyor. Eksiklikleri ve maliyetli fazla stokları önlemek için optimum bir stok seviyesini korumak çok önemlidir, ancak bu dengeyi bulmak zordur.

Yapay zeka tabanlı kendi kendine öğrenme çözümleri, aşırı stok ve eksiklikleri önlemeye yardımcı olan minimum ve maksimum sınırlar belirleyebilir. Algoritmalar, her zaman 'doğru' bir stok miktarını hedeflemek yerine, önerilen stok seviyelerinin güncel kalmasını sağlamak için tüketim geçmişine ve satış modellerine dayalı olarak bu minimum ve maksimum seviyeleri sürekli olarak yeniden hesaplar. Potansiyel fazla stokları veya eksiklikleri önceden işaretlemek için gerçek zamanlı uyarılar ayarlanabilir, böylece daha büyük bir sorun haline gelmeden önce bunu çözmek için harekete geçilebilir.

Kendi kendine öğrenen bir sistem kullanmak, bu minimum/maksimum seviyelerin hesaplanmasındaki insan hatası olasılığını da azaltır ve manuel işi süreçten çıkarır - birisinin sayıları çözmesi ihtiyacını ortadan kaldırır. Bu, bir ambarın içinde ve dışında daha doğru bir ürün akışı sağlayan verimli envanter planlamasına yol açar.

Bilgi görünürlüğü

AI, büyük miktarda bilgiyi kısa sürede işlemek için kullanılabilir, bu da verilerin daha kolay yoğunlaştırılmasına ve erişilebilir olmasına yol açar. Bu veriler daha sonra tedarik zincirindeki tüm tarafları birbirine bağlayan ve aynı bilgilerin uçtan uca paylaşılmasını sağlayan bir sisteme girilebilir. Mevcut tedarik zinciri, her bir tarafın bağımsız hareket etmesine dayanmaktadır, ancak bilgileri merkezileştirmek için yazılım kullanmak, tüm kullanıcıların siparişleri görebileceği anlamına gelir. Bu, envanter yönetimine birleşik bir yaklaşımı teşvik eder.

Tedarik zincirinin daha ilerisindeki süreçler ve siparişler hakkında görünürlük sağlayarak, ambarlar aksamaya karşı daha reaktif hale gelebilir ve hatta ne kadar stok kullanıldığına ilişkin gerçek zamanlı bilgilere dayalı olarak stoklarını ayarlayabilir. Verilerin ve bilgilerin merkezi bir sistemde saklanması, tedarik zincirinin geri kalanına düzenli güncellemeler sağlama ihtiyacını da ortadan kaldırarak, riske karşı daha fazla yanıt verme ve geliştirilmiş acil durum planlamasına yol açar.

depo planlaması

Bir depoya giren ve çıkan siparişler hakkında tam görünürlüğe sahip olmak, bu siparişleri yerine getirirken verimlilik ve doğruluk sağlamak için çok önemlidir. AI yazılımı, bu siparişleri otomatikleştirmek, gelen tedarikçi gönderilerini ve giden müşteri gönderilerini yönetmeyi kolaylaştıran tek bir portala koymak ve minimum sipariş miktarı ve tam kamyon yükü gibi operasyonel kısıtlamaların karşılandığını doğrulamak için kullanılabilir.

Sipariş süreci, otomasyon kullanılarak kolaylaştırılabilir ve bu da, yapay zeka kullanılarak sürekli olarak güncellenen ve manuel olarak güncelleme ihtiyacını azaltan güncel sipariş bilgilerinin elinizin altında olması nedeniyle ambar planlamasında daha fazla verimliliğe yol açar.

Verimli bir depo, bileşen parçalarından müşteriye kadar sorunsuz bir ürün yolculuğunu destekleyen tedarik zincirinin ayrılmaz bir parçasıdır, bu nedenle verimliliğe yardımcı olmak ve oynaklığı azaltmak için süreçlerin yerinde olmasını sağlamak çok önemlidir.

Bir AI sistemi kullanmak, süreçleri basitleştirirken ve iletişimi güçlendirirken depodaki sorunları hızlı ve doğru bir şekilde çözebilir. Algoritmalar, siparişleri otomatikleştirip koordine edebilir, bilgileri merkezileştirebilir ve verimli stok seviyeleri sağlamak için doğru tahminler yapabilir - geleneksel olarak tüm süreçler manuel olarak yürütülür. Yapay zeka ve optimizasyonun kullanılması, siparişlerde doğruluğun ve hızın artmasına, döngü sürelerinin ve müşteri deneyiminin iyileştirilmesine yol açar.