Управління запасами на основі ШІ: баланс між машиною і людиною
Ефективне управління ланцюгом поставок відіграє ключову роль у діяльності будь-якого роздрібного або гуртового продавця. В умовах мінливої поведінки споживачів і агресивної конкуренції бізнес повинен швидко адаптувати свої стратегії, щоб залишатися прибутковим. На еволюцію управління ланцюгами поставок значний вплив справили досягнення в галузі сучасних ІТ технологій. Оскільки компанії дедалі більше покладаються на штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання (МН) для оптимізації операцій, постає важливе питання: як можна ефективно збалансувати можливості автоматизації, здібності ШІ та людських зусиль?
Поточні виклики в галузі управління ланцюгами поставок і товарними запасами
Роздрібні та гуртові компанії стикаються з величезною кількістю проблем, коли мова заходить про управління товарними запасами. Деякі з найбільш актуальних проблем включають:
-
Нестабільність попиту. Коливання купівельного попиту можуть призвести до перетарки складу або дефіциту товару, що тягне за собою втрату продажів або надлишкові запаси.
-
Порушення ланцюга поставок. Такі події, як стихійні лиха, страйки або геополітичні проблеми, можуть перервати потік товарів, що призведе до затримок і збільшення витрат.
-
Перевантаження даними. Величезний обсяг даних, що генеруються в ланцюзі поставок, може виявитися надмірно великим, що ускладнює вилучення корисних відомостей.
-
Складні мережі. У міру розширення бізнесу в глобальному масштабі управління складною мережею постачальників, дистриб'юторів і логістичних партнерів стає дедалі важчим завданням.
Використання цифрових технологій для оптимізації планування ланцюга поставок
Для розв'язання вищевказаних проблем компанії використовують цифрові інновації. Зокрема, ШІ та машинне навчання здатні здійснити революцію в управлінні ланцюгами поставок і управлінні запасами завдяки забезпеченню предиктивної аналітики та автоматизації рутинних завдань.
-
Прогнозування попиту за допомогою ШІ. Алгоритми ШІ можуть аналізувати історичні дані про продажі, тенденції ринку і навіть зовнішні чинники, такі як погода, щоб з високою точністю передбачити майбутній попит. Це допомагає компаніям оптимізувати рівень запасів і скоротити відходи.
-
Оптимізація товарних запасів. Моделі МН допомагають визначити оптимальний рівень запасів у різних місцях, беручи до уваги час виконання замовлення, вартість зберігання і структуру попиту.
-
Автоматизоване поповнення запасів. Системи штучного інтелекту можуть запускати автоматичні замовлення на поповнення запасів на основі рівня запасів у реальному часі, знижуючи ризик виникнення дефіциту і вивільняючи персонал для вирішення більш стратегічних завдань.
-
Управління ризиками в ланцюзі поставок. ШІ може відстежувати ланцюг поставок на предмет потенційних збоїв і пропонувати альтернативні стратегії пошуку постачальників для зниження ризиків.
Всі питання про рішення для прогнозування попиту та системи автозамовлення ставте нашим консультантам: пишіть на пошту [email protected] або заповнюйте форму замовлення зворотного дзвінка за посиланням.
-
Ухвалення рішень на основі даних. Алгоритми ШІ можуть аналізувати величезні масиви даних, виявляючи закономірності та тенденції, які людина може не помітити, що сприяє ухваленню зважених рішень.
-
Предиктивна аналітика. Компанії можуть використовувати предиктивну аналітику на основі ШІ для підвищення точності прогнозування попиту, що дає їм змогу проактивно реагувати на зміни ринку.
Ознайомтеся з кейсом і дізнайтеся, як провідний молдавський ритейлер Linella використовував інструменти штучного інтелекту і цифрову трансформацію, щоб підвищити точність прогнозування попиту до 95%.
Технології ШІ та машинного навчання для цілей прогнозування попиту та оптимізація запасів
Кілька технологій ШІ та МН активно використовуються для підвищення точності прогнозування попиту та оптимізації запасів:
-
Нейронні мережі: вони можуть вивчати складні закономірності в даних, що робить їх ідеальними для прогнозування попиту, коли в грі бере участь безліч змінних.
-
Навчання з підкріпленням: цей підхід можна використовувати для розробки політики управління запасами, яка з часом адаптується до мінливих умов.
-
Аналіз часових рядів: алгоритми МН, що спеціалізуються на даних часових рядів, дають змогу прогнозувати майбутній попит на основі історичних тенденцій і сезонності.
-
Предиктивне моделювання: ці моделі використовують історичні дані та різноманітні фактори, такі як економічні показники та соціальні тенденції, для прогнозування майбутнього попиту.
-
Алгоритми машинного навчання: такі методи, як регресійний аналіз, аналіз часових рядів і кластеризація, можуть допомогти ритейлерам виявити тенденції та оптимізувати рівень запасів з урахуванням волатильності ринку.
Компанія Bidfood's заощадила 6 млн фунтів стерлінгів і скоротила кількість списань на 60% завдяки впровадженню автоматизованого рішення з оптимізації товарних запасів.
Роль моделей природної (NLP) мови для предиктивної аналітики ланцюга поставок
Моделі обробки природної мови (NLP) - ще один інструмент, який може допомогти в аналізі даних про ланцюг поставок і запаси. Обробляючи неструктуровані дані з електронних листів, звітів і соціальних мереж, NLP дає змогу виявити ті моменти, які можуть бути упущені під час використання традиційних методів аналізу даних. Наприклад, NLP можна використовувати для:
-
Визначення настрою: аналіз відгуків клієнтів для визначення настрою щодо продуктів, що може допомогти в прогнозуванні попиту.
-
Виявлення тенденцій: відстеження галузевих новин і тенденцій, які можуть вплинути на роботу ланцюга поставок.
-
Автоматизації звітності: генерація зведень природною мовою про роботу ланцюга поставок для зацікавлених сторін.
-
Оптимізації комунікацій: NLP дає змогу автоматизувати аналіз електронних листів і звітів, узагальнюючи ключові моменти та висновки, що стосуються продуктивності ланцюга поставок.
-
Поліпшення інтерпретації даних: перетворюючи неструктуровані дані в структуровані формати, NLP дає змогу користувачам витягувати дієві ідеї з різних джерел.
Компанія Carrefour France розпочала реалізацію стратегічної ініціативи з модернізації свого ланцюга поставок шляхом впровадження інтелектуальної аналітики ланцюга поставок і автоматизованих рішень з планування запасів.
Баланс між автоматизацією та людською експертизою
Хоча ШІ та автоматизація дають значні переваги, вони не є панацеєю. Людський фактор, як і раніше, важливий з кількох причин:
-
Розуміння контексту. Люди можуть краще зрозуміти контекст, що лежить в основі даних, і ухвалювати рішення з урахуванням нюансів, які ШІ, можливо, не зможе відтворити.
-
Творче розв'язання проблем. Люди вміють мислити нестандартно і придумувати інноваційні розв'язання складних проблем.
-
Управління взаємовідносинами. Побудова та підтримання стосунків з постачальниками й партнерами — завдання, яке часто вимагає людської участі.
Ключ до успішного впровадження ШІ в управління ланцюгами поставок — використовувати його як інструмент, що доповнює, а не замінює людський досвід.
Наприклад, ШІ може вирішувати завдання, пов'язані з великими обсягами даних, тоді як людина зосередиться на стратегії, переговорах і управлінні взаємовідносинами.
Хочете дізнатися більше подробиць про те, як провідні ритейлери вирішують завдання масового промо? Прослухайте наш останній вебінар, присвячений темі «Планування промоакцій нового покоління». Зверніть увагу мова вебінару англійська.
Реальні приклади балансу між людиною і ШІ
Багато торгових компаній уже успішно інтегрували ШІ у свою діяльність, водночас не забуваючи про людський внесок. Розгляньмо деякі приклади:
-
Amazon. Відома своїм складним використанням штучного інтелекту в прогнозуванні попиту та управлінні запасами, компанія Amazon також має велику команду експертів з ланцюгів поставок, які працюють разом з технологіями для оптимізації операцій.
-
Walmart. Walmart використовує ШІ для вдосконалення ланцюга поставок, але при цьому приділяє велику увагу людським ініціативам, наприклад, зусиллям із забезпечення сталого розвитку, що вимагають людських суджень і творчого підходу.
IRCG впроваджує інновації в процесі цифрової трансформації, щоб створити ефективний асортимент для підвищення залученості покупців. Дивіться наш вебінар про інноваційний інструмент на основі штучного інтелекту для наскрізного аналізу категорій та оптимізації асортименту. Зверніть увагу мова вебінару англійська.
-
Unilever. Компанія використовує ШІ для прогнозування попиту та управління запасами, але при цьому покладається на людський досвід, щоб орієнтуватися в складнощах глобальних ланцюгів поставок і культурних нюансах.
-
Zara. Компанія, що займається роздрібною торгівлею модним одягом, застосовує ШІ для прогнозування попиту, використовуючи дані про продажі в режимі реального часу та відгуки покупців для коригування рівня запасів. На додаток до ШІ компанія покладається на людську інтуїцію і розуміння моди, забезпечуючи відповідність дизайнерських рішень і колекцій уподобанням покупців.
-
Procter & Gamble (P&G). P&G використовує аналітику на основі ШІ для управління запасами та прогнозування попиту, а також містить спеціальну команду з ланцюга поставок, що активно відстежує тенденції ринку та адаптує стратегії. Така співпраця забезпечує оперативне реагування ланцюга поставок, здатне ефективно задовольняти потреби клієнтів.
-
Costco. Ритейлер впроваджує штучний інтелект в оптимізацію товарних запасів, використовуючи предиктивну аналітику для управління рівнем запасів. Водночас компанія утримує команди кваліфікованих спеціалістів, які аналізують дані та ухвалюють стратегічні рішення щодо асортименту товарів і стосунків із постачальниками, забезпечуючи поєднання технологій та людської інтуїції.
Насамкінець слід зазначити, що інтеграція ШІ та МН в ланцюг поставок і управління запасами пропонує роздрібним і гуртовим компаніям потужний інструмент для виконання завдань, які стоять перед ними. Однак найефективнішим підходом є встановлення балансу: використання ШІ для розв'язання завдань, заснованих на даних, і залучення людського досвіду для ухвалення стратегічних рішень і управління взаємовідносинами. Оскільки галузь продовжує розвиватися, компанії, які опанують цей баланс, матимуть усі шанси досягти успіху в конкурентній боротьбі.
Хочете отримати швидкі та реальні переваги у вашому ланцюгу поставок? Зв'яжіться з нами за адресою [email protected], і ми розглянемо ваш випадок!
