Управление запасами на основе ИИ: баланс между машиной и человеком
Эффективное управление цепочкой поставок играет ключевую роль в деятельности любого розничного или оптового продавца. В условиях меняющегося поведения потребителей и агрессивной конкуренции бизнес должен быстро адаптировать свои стратегии, чтобы оставаться прибыльным. На эволюцию управления цепочками поставок значительное влияние оказали достижения в области соврменный ИТ технологий. Поскольку компании все больше полагаются на искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) для оптимизации операций, возникает важный вопрос: как можно эффективно сбалансировать возможности автоматизации, способности ИИ и человеческих усилий?
Текущие вызовы в области управления цепочками поставок и товарными запасами
Розничные и оптовые компании сталкиваются с огромным количеством проблем, когда речь заходит об управлении товарными запасами. Некоторые из наиболее актуальных проблем включают:
-
Нестабильность спроса. Колебания покупательского спроса могут привести к перетарке склада или дефициту товара, что влечет за собой потерю продаж или избыточные запасы.
-
Нарушение цепочки поставок. Такие события, как стихийные бедствия, забастовки или геополитические проблемы, могут прервать поток товаров, что приведет к задержкам и увеличению расходов.
-
Перегрузка данными. Огромный объем данных, генерируемых в цепочке поставок, может оказаться непомерно большим, что затрудняет извлечение полезных сведений.
-
Сложные сети. По мере расширения бизнеса в глобальном масштабе управление сложной сетью поставщиков, дистрибьюторов и логистических партнеров становится все более трудной задачей.
Использование цифровых технологий для оптимизации планирования цепи поставок
Для решения вышеуказанных проблем компании используют цифровые инновации. В частности, ИИ и машинное обучение способны произвести революцию в управлении цепочками поставок и управлении запасами за счет обеспечения предиктивной аналитики и автоматизации рутинных задач.
-
Прогнозирование спроса с помощью ИИ. Алгоритмы ИИ могут анализировать исторические данные о продажах, тенденции рынка и даже внешние факторы, такие как погода, чтобы с высокой точностью предсказать будущий спрос. Это помогает компаниям оптимизировать уровень запасов и сократить отходы.
-
Оптимизация товарных запасов. Модели МО помогают определить оптимальный уровень запасов в разных местах, принимая во внимание время выполнения заказа, стоимость хранения и структуру спроса.
-
Автоматизированное пополнение запасов. Системы искусственного интеллекта могут запускать автоматические заказы на пополнение запасов на основе уровня запасов в реальном времени, снижая риск возникновения дефицита и высвобождая персонал для решения более стратегических задач.
-
Управление рисками в цепочке поставок. ИИ может отслеживать цепочку поставок на предмет потенциальных сбоев и предлагать альтернативные стратегии поиска поставщиков для снижения рисков.
Все вопросы о решениях для прогнозирования спроса и системах автозаказа задавайте нашим консультантам: пишите на почту [email protected] или заполняйте форму заказа обратного звонка по ссылке.
-
Принятие решений на основе данных. Алгоритмы ИИ могут анализировать огромные массивы данных, выявляя закономерности и тенденции, которые человек может не заметить, что способствует принятию взвешенных решений.
-
Предиктивная аналитика. Компании могут использовать предиктивную аналитику на основе ИИ для повышения точности прогнозирования спроса, что позволяет им проактивно реагировать на изменения рынка.
Ознакомьтесь с кейсом и узнайте, как ведущий молдавский ритейлер Linella использовал инструменты искусственного интеллекта и цифровую трансформацию, чтобы повысить точность прогнозирования спроса до 95%.
Технологии ИИ и машинного обучения для целей прогнозирования спроса и оптимизация запасов
Несколько технологий ИИ и МО активно используются для повышения точности прогнозирования спроса и оптимизации запасов:
-
Нейронные сети: они могут изучать сложные закономерности в данных, что делает их идеальными для прогнозирования спроса, когда в игре участвует множество переменных.
-
Обучение с подкреплением: этот подход можно использовать для разработки политики управления запасами, которая со временем адаптируется к изменяющимся условиям.
-
Анализ временных рядов: алгоритмы MО, специализирующиеся на данных временных рядов, позволяют прогнозировать будущий спрос на основе исторических тенденций и сезонности.
-
Предиктивное моделирование: эти модели используют исторические данные и различные факторы, такие как экономические показатели и социальные тенденции, для прогнозирования будущего спроса, тем самым улучшая управление запасами.
-
Алгоритмы машинного обучения: такие методы, как регрессионный анализ, анализ временных рядов и кластеризация, могут помочь ритейлерам выявить тенденции и оптимизировать уровень запасов с учетом волатильности рынка.
Компания Bidfood's сэкономила 6 млн фунтов стерлингов и сократила количество списаний на 60% благодаря внедрению автоматизированного решения по оптимизации товарных запасов.
Роль моделей естественного (NLP) языка для предиктивной аналитики цепочки поставок
Модели обработки естественного языка (NLP) — еще один инструмент, который может помочь в анализе данных о цепочке поставок и запасах. Обрабатывая неструктурированные данные из электронных писем, отчетов и социальных сетей, NLP позволяет выявить те моменты, которые могут быть упущены при использовании традиционных методов анализа данных. Например, NLP можно использовать для:
-
Определения настроения: анализ отзывов клиентов для определения настроения по отношению к продуктам, что может помочь в прогнозировании спроса.
-
Выявления тенденций: отслеживание отраслевых новостей и тенденций, которые могут повлиять на работу цепочки поставок.
-
Автоматизации отчетности: генерация сводок на естественном языке о работе цепочки поставок для заинтересованных сторон.
-
Оптимизации коммуникаций: NLP позволяет автоматизировать анализ электронных писем и отчетов, обобщая ключевые моменты и выводы, относящиеся к производительности цепочки поставок.
-
Улучшения интерпретации данных: преобразуя неструктурированные данные в структурированные форматы, NLP позволяет пользователям извлекать действенные идеи из различных источников.
Компания Carrefour France приступила к реализации стратегической инициативы по модернизации своей цепочки поставок путем внедрения предиктивной аналитики цепочки поставок и автоматизированных решений по планированию запасов.
Баланс между автоматизацией и человеческой экспертизой
Хотя ИИ и автоматизация дают значительные преимущества, они не являются панацеей. Человеческий фактор по-прежнему важен по нескольким причинам:
-
Понимание контекста. Люди могут лучше понять контекст, лежащий в основе данных, и принимать решения с учетом нюансов, которые ИИ, возможно, не сможет воспроизвести.
-
Творческое решение проблем. Люди умеют мыслить нестандартно и придумывать инновационные решения сложных проблем.
-
Управление взаимоотношениями. Построение и поддержание отношений с поставщиками и партнерами — задача, которая часто требует человеческого участия.
Ключ к успешному внедрению ИИ в управление цепочками поставок — использовать его как инструмент, дополняющий, а не заменяющий человеческий опыт. Например, ИИ может решать задачи, связанные с большими объемами данных, в то время как человек сосредоточится на стратегии, переговорах и управлении взаимоотношениями.
Хотите узнать больше подробностей о том, как ведущие ритейлеры решают задачи массового промо? Прослушайте наш последний вебинар, посвященный теме «Планирование промо-акций нового поколения». Обратите внимание: язык вебинара английский.
Реальные примеры баланса между человеком и ИИ
Многие торговые компании уже успешно интегрировали ИИ в свою деятельность, при этом не забывая о человеческом вкладе. Давайте рассмотрим некоторые примеры:
-
Amazon. Известная своим сложным использованием искусственного интеллекта в прогнозировании спроса и управлении запасами, Amazon также имеет большую команду экспертов по цепочкам поставок, которые работают вместе с технологиями для оптимизации операций.
-
Walmart. Walmart использует ИИ для совершенствования цепочки поставок, но при этом уделяет большое внимание человеческим инициативам, например, усилиям по обеспечению устойчивого развития, которые требуют человеческих суждений и творческого подхода.
IRCG внедряет инновации в процессе цифровой трансформации, чтобы создать эффективный ассортимент для повышения вовлеченности покупателей. Смотрите наш вебинар об инновационном инструменте на основе искусственного интеллекта для сквозного анализа категорий и оптимизации ассортимента. Обратите внимание язык вебинара английский.
-
Unilever. Компания использует ИИ для прогнозирования спроса и управления запасами, но при этом полагается на человеческий опыт, чтобы ориентироваться в сложностях глобальных цепочек поставок и культурных нюансах.
-
Zara. Компания, занимающаяся розничной торговлей модной одеждой, использует ИИ для прогнозирования спроса, используя данные о продажах в режиме реального времени и отзывы покупателей для корректировки уровня запасов. В дополнение к ИИ компания полагается на человеческую интуицию и понимание моды, обеспечивая соответствие дизайнерских решений и коллекций предпочтениям покупателей.
-
Procter & Gamble (P&G). P&G использует аналитику на основе ИИ для управления запасами и прогнозирования спроса, а также содержит специальную команду по цепочке поставок, которая активно отслеживает тенденции рынка и адаптирует стратегии. Такое сотрудничество обеспечивает оперативное реагирование цепочки поставок, способное эффективно удовлетворять потребности клиентов.
-
Costco. Ритейлер внедряет искусственный интеллект в оптимизацию товарных запасов, используя предиктивную аналитику для управления уровнем запасов. Вместе с тем компания содержит команды квалифицированных специалистов, которые анализируют данные и принимают стратегические решения относительно ассортимента товаров и отношений с поставщиками, обеспечивая сочетание технологий и человеческой интуиции.
В заключение следует отметить, что интеграция ИИ и МО в цепочку поставок и управление запасами предлагает розничным и оптовым компаниям мощный инструмент для решения стоящих перед ними задач. Однако наиболее эффективным подходом является установление баланса: использование ИИ для решения задач, основанных на данных, и привлечение человеческого опыта для принятия стратегических решений и управления взаимоотношениями. Поскольку отрасль продолжает развиваться, компании, которые овладеют этим балансом, будут иметь все шансы преуспеть в конкурентной борьбе.
Хотите получить быстрые и реальные преимущества в вашей цепочке поставок? Свяжитесь с нами по адресу [email protected], и мы рассмотрим ваш случай!
