Optimiziranje skladišnih zaliha pomoću umjetne inteligencije
Nesmetan opskrbni lanac počinje u učinkovitom skladištu. Od distribucije inventara do sortiranja, skladišta imaju stratešku ulogu. Zato je bitno izbjeći uska grla i osigurati da skladište radi učinkovito.
Jean-Baptiste Clouard, izvršni direktor uProtočnost, inovativno rješenje za planiranje i optimizaciju opskrbnog lanca temeljeno na umjetnoj inteligenciji, govori o tome kako učinkovito koristiti AI za optimizaciju skladišnih procesa, kao i naglašavajući prednosti implementacije ovih procesa za tvrtke.
Predviđanje
Svake godine izgube se milijarde funti kao rezultat nestašica ili prevelikih zaliha u fazi proizvodnje i distribucije. Održavanje optimalne razine zaliha ključno je za izbjegavanje nestašica i skupih viška zaliha, ali pronalaženje te ravnoteže je izazov.
Rješenja za samoučenje temeljena na umjetnoj inteligenciji mogu postaviti minimalne i maksimalne granice koje pomažu u izbjegavanju prevelikih zaliha i nestašica. Umjesto ciljanja na 'ispravnu' količinu zaliha u svakom trenutku, algoritmi kontinuirano ponovno izračunavaju ove minimalne i maksimalne razine na temelju povijesti potrošnje i obrazaca prodaje kako bi osigurali da preporučene razine zaliha ostanu ažurne. Upozorenja u stvarnom vremenu mogu se postaviti tako da unaprijed označe potencijalne prevelike zalihe ili nestašice kako bi se moglo poduzeti radnje da se to riješi prije nego što postane veći problem.
Korištenje samoučećeg sustava također smanjuje mogućnost ljudske pogreške u izračunavanju ovih minimalnih/maksimalnih razina i izbacuje ručni rad iz procesa – uklanjajući potrebu da netko drobi brojke. To dovodi do učinkovitog planiranja zaliha koje osigurava točniji protok artikala ui iz skladišta.
Vidljivost informacija
AI se može koristiti za obradu velikih količina informacija u kratkom vremenu, što dovodi do lakšeg sažetja podataka i lakšeg pristupa. Ti se podaci zatim mogu unijeti u sustav koji povezuje sve strane u opskrbnom lancu, omogućujući dijeljenje istih informacija od kraja do kraja. Trenutačni opskrbni lanac temelji se na tome da svaka strana djeluje neovisno, ali korištenje softvera za centraliziranje informacija znači da svi korisnici imaju uvid u narudžbe. To potiče jedinstveni pristup upravljanju zalihama.
Imajući uvid u procese i narudžbe niže niz opskrbni lanac, skladišta mogu postati osjetljivija na poremećaje i mogu prilagoditi svoje zalihe na temelju informacija u stvarnom vremenu o tome koliko se zaliha koristi niz liniju. Pohranjivanje podataka i informacija u centraliziranom sustavu također eliminira potrebu za pružanjem redovitih ažuriranja ostatku opskrbnog lanca, što dovodi do boljeg odgovora na rizik i poboljšanog planiranja za nepredviđene situacije.
Planiranje skladišta
Potpuna vidljivost narudžbi koje dolaze i izlaze iz skladišta ključna je za osiguranje učinkovitosti i točnosti u ispunjavanju ovih narudžbi. Softver AI može se koristiti za automatizaciju ovih narudžbi, stavljajući ih na jedan portal koji olakšava upravljanje dolaznim pošiljkama dobavljača i odlaznim pošiljkama kupaca, te za provjeru zadovoljenja operativnih ograničenja kao što su minimalna količina narudžbe i puni teret kamiona.
Proces narudžbe može se pojednostaviti korištenjem automatizacije, što dovodi do veće učinkovitosti u planiranju skladišta budući da su pri ruci ažurne informacije o narudžbi – koje se dalje kontinuirano ažuriraju pomoću umjetne inteligencije i smanjuju potrebu za ručnim ažuriranjem.
Učinkovito skladište sastavni je dio opskrbnog lanca, podržavajući glatko putovanje proizvoda od sastavnih dijelova sve do kupca, stoga je bitno osigurati da su procesi uspostavljeni kako bi se pospješila učinkovitost i smanjila volatilnost.
Korištenje AI sustava može brzo i točno riješiti probleme u skladištu uz pojednostavljenje procesa i jačanje komunikacije. Algoritmi mogu automatizirati i koordinirati narudžbe, centralizirati informacije i točno predvidjeti kako bi se osigurale učinkovite razine zaliha – svi procesi koji bi se tradicionalno izvodili ručno. Korištenje umjetne inteligencije i optimizacije dovodi do povećane točnosti i brzine narudžbi, poboljšanja vremena ciklusa i korisničkog iskustva.
