Lépjen be a világ bármelyik raktárába, és amit valójában látni fog, az lekötött készpénz. Minden raklapnyi túlkészlet olyan tőke, amelyet nem tud felhasználni. Minden készlethiányos termék egy olyan eladás, amelyet elveszített egy versenytárssal szemben.
Az ellátási lánc menedzsment évtizedekig egy táblázatokon játszott találgatós játék volt. Megnézi, mit adott el tavaly, belevisz egy kis megérzést, és lead egy beszerzési rendelést. Aztán drukkol, hogy minden jól menjen. Ha azon tűnődik, hogyan alkalmazza a mesterséges intelligenciát az ellátási lánc kezelésében ennek orvoslására, akkor a legjobb helyen jár.
Nincs szüksége PhD fokozatra adattudományból. Nincs szüksége egy drága vállalati tanácsadó cégre. Csak hajlandóságra van szüksége ahhoz, hogy a szorongás helyett az adatok irányítsák a beszerzési döntéseit.
Íme a forgatókönyv egy veszélyesen karcsúsított – mégis hihetetlenül ellenálló – ellátási lánc mesterséges intelligencia segítségével történő működtetéséhez.
A „Mindenesetre” (Just in Case) ellátási lánc problémája
A legtöbb cégtulajdonos a „Mindenesetre” készletmodell szerint működik. Mivel az emberi előrejelzés eredendően hibás, 20%-os tartalékot vásárolunk. Aztán az ellátási lánc menedzsere hozzáadja a saját 10%-os tartalékát. Hirtelen extra raktárterületért, magasabb biztosításért fizet, és olyan holt készleteken ül, amelyeket végül jelentős árengedménnyel adnak el, vagy egyenesen kidobják.
A túlkészletezés érzelmi reakció a hiányos adatokra.
Ha nem bízik az előrejelzéseiben, többet vásárol, hogy biztonságban érezze magát. A mai piacon azonban a felesleges készletek tartása olyan elavult költség, amelyet a mesterséges intelligencia teljes mértékben kiküszöbölhet. A kereslet félelmetes pontosságú előrejelzésével az MI lehetővé teszi, hogy a „Mindenesetre” modellről az „Éppen időben” (Just in Time) modellre térjen át.
Lépésről lépésre szóló útmutató a mesterséges intelligencia alkalmazásához az ellátási lánc műveleteiben
Bontsuk le pontosan, hogyan kezdheti meg ennek bevezetését már holnap, a legnagyobb hatású területre összpontosítva: a kereslet-előrejelzésre és a készletellenőrzésre.
1. lépés: Adatok központosítása (Az unalmas, de elengedhetetlen rész)
A mesterséges intelligencia nem varázslat; csupán nagyon jó a mintafelismerésben. De a minta felismeréséhez szüksége van a nyersanyagokra.
Mielőtt bármilyen MI-eszközt megvizsgálna, gondoskodnia kell arról, hogy az értékesítési adatok, az aktuális készletszintek és a beszállítói átfutási idők egy helyen legyenek. Ha az értékesítései a Shopify-ban vannak, a készlete egy rendetlen Excel-táblázatban található, a beszállítói átfutási idők pedig valakinek a fejében, az MI nem tud segíteni Önnek.
Vigye át adatait egy modern ERP-be (vállalatirányítási rendszer) vagy egy egységes készletkezelő rendszerbe. Az olyan eszközök, mint az Unleashed, a Cin7 vagy a Linnworks kiváló kiindulópontot jelentenek a kkv-k számára.
2. lépés: Vezesse be a kereslet-előrejelzést
Itt történik a varázslat. Egy ember megnézi a tavaly novemberi eladásokat, hogy megjósolja az idei novemberi eladásokat. Az MI megnézi a tavaly novemberi eladásokat, valamint az aktuális közösségi média trendeket, a közelgő időjárási mintákat, a regionális gazdasági mutatókat és a weboldal forgalmának sebességét.
Ha Ön egy kisebb vállalkozás (£5M/$6M alatti bevétellel), ehhez még testreszabott szoftverre sincs szüksége. Szó szerint exportálhatja az elmúlt 24 hónap értékesítési adatait (előtte távolítsa el a vásárlók személyes adatait), feltöltheti a CSV-fájlt a ChatGPT Plus vagy a Claude Advanced Data Analysis felületére, és a következőt kérheti:
"Itt vannak az elmúlt két év értékesítési adatai. Viselkedjen ellátási lánc elemzőként. Azonosítsa a szezonalitást, a terméktrendeket, és adjon egy konkrét újrarendelési előrejelzést a következő 90 napra, feltételezve egy 14 napos beszállítói átfutási időt."
Az eredmények valószínűleg pontosabbak lesznek, mint a jelenlegi táblázata. Ha Ön gyártó, ez a szintű pontosság azt jelenti, hogy csak azt állítja elő, amit ténylegesen el is fog adni. Pontosan láthatja, mennyi pazarlást szüntethet meg ezzel a gyártási ellátási lánc megtakarítási útmutatónkban.
3. lépés: Dinamikus biztonsági készlet automatizálása
A biztonsági készlet az Ön vészhelyzeti tartaléka. Történelmileg a vállalkozások egy statikus szabályt állítottak fel: „Mindig tartsunk 50 darabot az X termékből tartalékban.”
A mesterséges intelligencia ezt dinamikus biztonsági készletté alakítja. Ha az MI észleli, hogy az X termék beszállítója jelenleg szállítási késedelmeket tapasztal a régiójában, automatikusan megnöveli a biztonsági készletre vonatkozó ajánlást. Amikor a beszállító logisztikája helyreáll, az ajánlást újra lecsökkenti.
A több száz vagy ezer cikkszámot (SKU) kezelő, közvetlenül a fogyasztókat kiszolgáló márkák esetében ennek a manuális frissítése egyszerűen lehetetlen. Ennek automatizálásának pénzügyi hatásairól mélyebben is írunk a kiskereskedelmi logisztikai útmutatónkban.
4. lépés: Útvonal- és logisztikai optimalizálás
Amint tudja, hogy mire van szüksége, és mikor van rá szüksége, azt mozgatnia is kell.
A fuvardíjak hatalmas tételt jelentenek a költségvetésben. A mesterséges intelligencia által vezérelt logisztikai eszközök másodpercek alatt több száz fuvarozói díjat, szállítási útvonalat és szállítási ablakot elemeznek, hogy megtalálják a legköltséghatékonyabb módot az áruk mozgatására. Nem csupán a legolcsóbb díjat veszik figyelembe; kiszámítják azt a legolcsóbb díjat, amellyel még mindig betartható a szállítási határidő.
Ez tiszta költségcsökkentés. Nem változtatja meg a termékét; csupán a mesterséges intelligenciát használja arra, hogy ne fizessen többet a szállítást végző közvetítőknek. Vessen egy pillantást a szállítási és logisztikai bontásunkra, hogy pontos számokat lásson arról, mennyit takaríthat meg ezen a területen.
A technológiai paletta: Milyen eszközök működnek a gyakorlatban?
Nincs szüksége egyedi algoritmus építésére. A piac tele van azonnal használható (plug-and-play) MI alapú ellátási lánc eszközökkel a vállalat méretétől függően:
- A nulla költségű kezdő megoldás: ChatGPT Plus vagy Claude. Kiválóan alkalmas az értékesítési adatok nyers CSV-fájljainak feltöltésére, valamint trendelemzés és alapvető előrejelzés kérésére.
- A középkategóriás szereplők: Olyan platformok, mint a Peak.ai vagy az Invent Analytics. Ezek a meglévő adatokra épülnek, és kifejezetten a mesterséges intelligencia által vezérelt kereslet-előrejelzést és készletoptimalizálást kezelik. Csökkentik a tartási költségeket, így hónapokon belül visszahozzák az árukat.
- A beépített lehetőségek: Ha olyan platformokat használ, mint a Shopify Plus, a NetSuite, vagy akár a QuickBooks Commerce modern verziói, ellenőrizze az irányítópultokat. Ezek a rendszerek agresszíven vezetik be az MI előrejelzési funkciókat, amelyeket sok cégtulajdonos egyszerűen még be sem kapcsolt.
A pszichológiai váltás
Egy karcsúsított ellátási lánc működtetése eleinte ijesztő. Amikor először bízik meg egy MI-ben, amely azt mondja: „Még ne rendeljen több készletet, további 12 napig nincs rá szüksége”, az emberi ösztönei azt fogják diktálni, hogy csak azért is rendelje meg.
Íme a tanácsom: Kezdje kicsiben.
Válasszon ki egyetlen termékvonalat. Válasszon egy olyan kategóriát, amely sok készpénzt köt le, de a kereslete viszonylag stabil. Futtassa a hagyományos emberi előrejelzést az MI előrejelzésével párhuzamosan 60 napig. Nézze meg, melyik áll közelebb a valósághoz. Nézze meg, melyik takarított volna meg Önnek több pénzt.
Minden egyes £, amelyet nem raktárterületre vagy holt készletekre költ el, egy olyan £, amelyet ügyfélszerzésre, termékfejlesztésre fordíthat, vagy egyszerűen elkönyvelheti nyereségként.
Az ellátási lánca nem lehet a szorongásainak a tárolója. Hagyja, hogy a mesterséges intelligencia végezze el a számításokat, és indítsa újra a pénzáramlását.