6 tillämpningar av artificiell intelligens i din leveranskedja

Företag måste överväga sin supply chain managements framtid och de möjligheter som artificiell intelligens ger på denna arena. De har också ansvaret för att införliva innovation i produktdesign, skapande och leverera detsamma till kunder, effektivt, genom att integrera artificiell intelligens i deras supply chain management system.

Artificiell intelligens hjälper företag genom att automatisera, utöka och förbättra kundupplevelsen och beslutsprocesser. På så sätt förbättras produktiviteten i distributionskedjan och skapar en bättre produkt av högre värde för företag att verka.

Supply Chain Management

Supply chain management (SCM) inkluderar logistik, lagerhantering och lagring. Dessa är de synliga delarna av SCM, eftersom de involverar transport av material samt lagring av dem för framtida användning. Supply chain management tillåter företag och divisioner att samordna sina långsiktiga planer, kontrollera det dagliga flödet av leverantörers material upp och ner i försörjningskedjan.

Artificiell intelligens

Artificiell intelligens gör det möjligt för maskiner att lära sig och utföra åtgärder baserat på erfarenhet eller data som infogats i deras system snarare än att vara processorienterade som för människor.

Som introducerat och klassificerat av Gartners analytiker, Noha Tahomy, är artificiell intelligens kategoriserad enligt följande:

  • Förstoring – Artificiell intelligens (AI) som hjälper människor med deras dagliga uppgifter som virtuella assistenter, dataanalys och mjukvarulösningar, blir mer populärt. Sådan AI minskar mänskliga fördomsfel och ger lösningar på problem.
  • Automatisering – Artificiell intelligens-maskiner som arbetar autonomt utan mänsklig inblandning; som robotar som utför viktiga processsteg i tillverkningsanläggningar, faller under denna kategori.

Tillämpningen av artificiell intelligens i Supply Chain Management-relaterade uppgifter har stor potential för att öka både, översta och nedersta radens värde för en organisation.

Artificiell intelligens i Supply Chain Management

Artificiell intelligens förändrar branschen för supply chain management genom att identifiera och eliminera djupt rotade ineffektiviteter och osäkerheter. Det driver insyn i alla aspekter av försörjningskedjan med metoder som människor inte kan efterlikna i stor skala.

AI omvandlar komplexa processer för hantering av försörjningskedjan för företag och gör dem mer effektiva, vilket frigör tid som spenderas på vardagliga uppgifter så att de kan engagera sig i strategiska åtgärder.

Zap Inventory är en SaaS-baserad lösning som samlar beställnings-, frakt- och lagerhanteringsfunktioner i en automatiserad plattform. Det underlättar uppfyllelse av beställningar i flera kanaler och alla back-end-processer samtidigt som du spårar ditt lager i realtid. Zap Inventory erbjuder också sömlös integration med ledande marknadsplatser. Boka en demo idag för att lära dig mer.

Här är sex sätt där artificiell intelligens kan hjälpa ett företags olika Supply Chain Management-funktioner:

1. Artificiell intelligens vid operativ upphandling

Att effektivisera inköpsrelaterade uppgifter genom automatisering och förbättring av Chabots kapacitet kräver tillgång till robusta, intelligenta datamängder som kommer att vara tillgängliga som en ram eller referenspunkt för robotar. En chatbot kan också användas för dagliga uppgifter, som:

  • Prata med leverantörer under triviala samtal
  • Lägga in köpförfrågningar
  • Ställa in och skicka efterlevnadsmaterial vid behov
  • Ta emot fakturor och betalningar från leverantörer tillsammans med arkivering av olika dokument
  • Undersök och svara på interna frågor om inköpsfunktioner

2. Maskininlärning för försörjningskedjeplanering

Planering av försörjningskedjor har varit en avgörande aktivitet i affärsvärlden, men den är ännu viktigare idag eftersom företag behöver konkreta planer för att förbli konkurrenskraftiga. Med kraftfulla arbetsverktyg och intelligent teknik för att bygga dessa planer kan du vara säker på att ditt företag kommer att ha en fördel gentemot andra företag. Maskininlärningsalgoritmen kan revolutionera hur vi planerar lagerbehov med dess förmåga att förutsäga framtida behov innan de inträffar eller vilka typer av varor som kan sälja bra baserat på kundernas preferenser. Maskininlärning kan revolutionera smidighet och optimering av leveranskedjan.

Supply chain management-proffs har makten att skapa optimerade scenarier för optimal leverans av varor baserat på stora datamängder. Med maskininlärningsteknik kan de ställa in parametrar för att säkerställa framgång, vilket minskar mänsklig insats eller intervention.

3. Maskininlärning för lagerhantering

Framgången för alla företags leveranskedja beror på hur väl de hanterar sitt lager. I takt med att efterfrågan på varor fortsätter att öka, ökar också vikten av planering av försörjningskedjan. Det är viktigt att se till att det finns tillräckligt med produkter och lager tillgängligt hela tiden. En prognosmotor med maskininlärning fortsätter bara att titta framåt med olika algoritmer beroende på om du vill ha mer detaljerad information om dagliga försäljningstrender, och på så sätt optimera lagerhanteringssystemet.

Machine Learning har revolutionerat hur företag lagrar sitt lager. Med självanpassande prognoser kan lager planera för framtida behov och ligga steget före de ständigt föränderliga marknadstrenderna, vilket ger en oändlig loop som ständigt uppdaterar och uppgraderar sig själv med smartare information varje dag.

Upptäck ett bättre sätt att hantera ditt lager med Zap Inventory. Hantera allt på ett ställe, eller använd det på flera platser och organisera på språng. Starta din kostnadsfria provperiod idag!

4. Autonoma fordon för logistik och frakt

Framväxten av artificiell intelligens inom logistik och sjöfart är ingen hemlighet. Det har blivit en samlingspunkt för uppmärksamhet inom supply chain management, eftersom det hjälper till att minska ledtiderna med snabbare transporter som minskar kostnaderna samtidigt som det är miljövänliga ansträngningar för att göra dessa verksamheter mer effektiva, vilket bland annat påverkar både arbetsfrekvensen; om autonoma fordon utvecklades med den potential som vissa affärsanalytiker har föreställt sig, skulle inverkan på logistikoptimering bli astronomisk.

5. NLP för datarensning och byggande av datarobusthet

Natural Language Processing (NLP) är en artificiell intelligens och maskininlärningsteknik som överbryggar språkbarriären mellan länder. NPL kan användas för att bygga stora uppsättningar data om leverantörer med lite information på grund av deras bristande läskunnighet. De potentiella fördelarna med denna utveckling inkluderar effektivisering av revisionsprocedurer på grund av ökad tillgänglighet genom lätt dechiffrerbara datauppsättningar; också kan det till och med tillåta företag att få tillgång till oavbrutet förnybara energikällor.

6. Enkelt att välja leverantör och SRM

Med fler och fler företag som tvingas överväga hållbarhet i försörjningskedjan, CSR, eller till och med bara grundläggande etik när de gör sin verksamhet; leverantörsval har blivit en kritisk aspekt. Riskhantering är nyckeln för att säkerställa att du inte gör några kostsamma misstag. Men tänk om det alltid fanns någon till hands som visste hur man bäst skyddar sig under varje interaktion med dessa leverantörer?

Framtiden för leverantörsval är nu intelligentare än någonsin. Insamling av leverantörsdata har blivit ett verktyg för framgång, med maskininlärning och begripliga algoritmer för att skapa en aktiv process som hjälper företaget att fatta välgrundade beslut om vem de arbetar nära från dag ett – allt samtidigt som det är lättillgängligt för människor.

Fördelar och utmaningar med AI i SCM

FördelarUtmaningar Informerat beslutsfattande Fel problem Ökad effektivitetFelberäkningar för ROI av AIC Kundnöjdhet Brist på data Skalningsorganisation Organisationsförändringar

När det kommer till användning av artificiell intelligens i supply chain management är frågan inte längre "varför?" utan snarare "när" och "hur". I takt med att tekniken förbättras, antalet datapunkter ökar och affärsbehoven förändras, vet man inte vad företag kan åstadkomma med detta spännande nya verktyg.


Lagerhantering
  1. Bokföring
  2. Affärsstrategi
  3. Företag
  4. Kundrelationshantering
  5. finansiera
  6. Lagerhantering
  7. Privatekonomi
  8. investera
  9. Företagsfinansiering
  10. budget
  11. Besparingar
  12. försäkring
  13. skuld
  14. avgå