Wejdź do dowolnego magazynu lub hurtowni na świecie, a to, na co w rzeczywistości Państwo patrzą, to zamrożona gotówka. Każda paleta nadmiernych zapasów to kapitał, którego nie można wykorzystać. Każdy brakujący towar to sprzedaż, którą stracili Państwo na rzecz konkurencji.
Przez dziesięciolecia zarządzanie łańcuchem dostaw było zgadywanką opartą na arkuszach kalkulacyjnych. Sprawdza się, co sprzedało się w zeszłym roku, bierze pod uwagę trochę intuicji i składa zamówienie zakupu. Następnie trzyma się kciuki. Jeśli zastanawiają się Państwo, jak wykorzystać AI w zarządzaniu łańcuchem dostaw, aby to naprawić, jesteście we właściwym miejscu.
Nie potrzebują Państwo doktoratu z zakresu data science. Nie potrzebują Państwo drogiej firmy doradczej. Wystarczy gotowość do tego, aby to dane, a nie obawy, kierowały Państwa decyzjami zakupowymi.
Oto przewodnik po tym, jak przy użyciu sztucznej inteligencji prowadzić maksymalnie zoptymalizowany — a jednocześnie niezwykle odporny — łańcuch dostaw.
Problem z łańcuchem dostaw w modelu "Just in Case"
Większość właścicieli firm opiera się na modelu zarządzania zapasami "Just in Case" (na wszelki wypadek). Ponieważ ludzkie prognozy są z natury niedoskonałe, kupujemy 20-procentowy bufor. Następnie menedżer łańcucha dostaw dodaje własny, 10-procentowy bufor. Nagle płacą Państwo za dodatkową powierzchnię magazynową, wyższe ubezpieczenie i przetrzymują zalegające zapasy, które ostatecznie zostaną mocno przecenione lub po prostu wyrzucone.
Gromadzenie nadmiernych zapasów to emocjonalna reakcja na słabe dane.
Kiedy nie ufają Państwo swoim prognozom, kupujecie więcej, aby czuć się bezpiecznie. Jednak na dzisiejszym rynku utrzymywanie nadmiernych zapasów to przestarzały koszt, który sztuczna inteligencja może całkowicie wyeliminować. Przewidując popyt z niezwykłą dokładnością, AI pozwala na przejście od modelu "Just in Case" do "Just in Time".
Przewodnik krok po kroku: Jak wykorzystać AI w operacjach łańcucha dostaw
Przeanalizujmy dokładnie, jak mogą Państwo rozpocząć wdrażanie tych rozwiązań już jutro, skupiając się na obszarze o największym wpływie: prognozowaniu popytu i kontroli zapasów.
Krok 1: Centralizacja danych (nudna, ale niezbędna część)
Sztuczna inteligencja nie jest magią; po prostu doskonale radzi sobie z rozpoznawaniem wzorców. Jednak aby rozpoznać wzorzec, potrzebuje surowych danych.
Zanim spojrzą Państwo na jakiekolwiek narzędzia AI, należy upewnić się, że dane dotyczące sprzedaży, bieżące poziomy zapasów i czasy realizacji zamówień przez dostawców znajdują się w jednym miejscu. Jeśli sprzedaż prowadzona jest w systemie Shopify, stany magazynowe w nieuporządkowanym arkuszu Excel, a czasy realizacji dostaw tkwią w czyjejś głowie – AI nie będzie w stanie Państwu pomóc.
Należy przenieść swoje dane do nowoczesnego systemu ERP (planowanie zasobów przedsiębiorstwa) lub zintegrowanego systemu zarządzania zapasami. Narzędzia takie jak Unleashed, Cin7 czy Linnworks to doskonały punkt wyjścia dla sektora MŚP.
Krok 2: Wdrożenie prognozowania popytu
To tutaj dzieje się prawdziwa magia. Człowiek analizuje sprzedaż z zeszłego listopada, aby przewidzieć sprzedaż w tym listopadzie. AI bierze pod uwagę sprzedaż z poprzedniego listopada, a do tego analizuje aktualne trendy w mediach społecznościowych, nadchodzące zjawiska pogodowe, regionalne wskaźniki gospodarcze oraz dynamikę ruchu na stronie internetowej.
Jeśli prowadzą Państwo mniejszą firmę (poniżej £5M/$6M przychodu), nie potrzebują Państwo do tego dedykowanego oprogramowania. Można dosłownie wyeksportować dane sprzedażowe z ostatnich 24 miesięcy (wcześniej usuwając dane osobowe klientów), przesłać plik CSV do ChatGPT Plus lub narzędzia Advanced Data Analysis od Claude i wprowadzić następujące polecenie:
"Oto moje dane o sprzedaży z ostatnich dwóch lat. Wciel się w rolę analityka łańcucha dostaw. Zidentyfikuj sezonowość, trendy produktowe i przygotuj konkretną prognozę ponownych zamówień na następne 90 dni, zakładając 14-dniowy czas realizacji przez dostawcę."
Wyniki będą prawdopodobnie znacznie dokładniejsze niż Państwa obecny arkusz kalkulacyjny. Jeśli są Państwo producentem, taki poziom precyzji oznacza, że produkujecie tylko to, co faktycznie zostanie sprzedane. Dokładne informacje na temat tego, ile marnotrawstwa można dzięki temu wyeliminować, znajdują się w naszym przewodniku po oszczędnościach w produkcyjnym łańcuchu dostaw.
Krok 3: Automatyzacja dynamicznych zapasów bezpieczeństwa
Zapas bezpieczeństwa to Państwa bufor awaryjny. Historycznie, firmy ustalały statyczną regułę: "Zawsze utrzymuj 50 sztuk Produktu X w rezerwie".
AI zamienia to w dynamiczny zapas bezpieczeństwa. Jeśli sztuczna inteligencja zauważy, że dostawca Produktu X doświadcza obecnie opóźnień w wysyłce w swoim regionie, automatycznie zwiększy zalecenie dotyczące zapasu bezpieczeństwa. Kiedy problemy logistyczne dostawcy zostaną rozwiązane, system ponownie obniży to zalecenie.
W przypadku marek konsumenckich zarządzających setkami lub tysiącami jednostek SKU, ręczne aktualizowanie tych danych jest niemożliwe. Głębiej analizujemy finansowe skutki tej automatyzacji w naszym przewodniku po logistyce detalicznej.
Krok 4: Optymalizacja tras i logistyki
Kiedy wiedzą już Państwo, czego i kiedy potrzebują, trzeba to przetransportować.
Koszty frachtu to ogromna pozycja w budżecie. Narzędzia logistyczne oparte na AI w ciągu kilku sekund analizują setki stawek przewoźników, tras wysyłek i okien dostaw, aby znaleźć najbardziej opłacalny sposób transportu towarów. Nie szukają one jedynie najtańszej stawki; obliczają najtańszą opcję, która nadal pozwoli na dotrzymanie terminu dostawy.
To czysta redukcja kosztów. Nie zmieniają Państwo swojego produktu; po prostu używają sztucznej inteligencji, aby przestać przepłacać pośrednikom zajmującym się jego transportem. Zapraszamy do zapoznania się z naszym zestawieniem dotyczącym transportu i logistyki, aby zobaczyć dokładne liczby pokazujące, ile można na tym zaoszczędzić.
Stos technologiczny: Jakie narzędzia faktycznie działają?
Nie muszą Państwo budować dedykowanego algorytmu od podstaw. Rynek jest pełen gotowych do użycia narzędzi AI do łańcucha dostaw, w zależności od wielkości firmy:
- Rozwiązania bezkosztowe: ChatGPT Plus lub Claude. Doskonałe do przesyłania surowych plików CSV z danymi o sprzedaży w celu analizy trendów i podstawowego prognozowania.
- Rozwiązania dla średnich firm: Platformy takie jak Peak.ai czy Invent Analytics. Integrują się one z Państwa obecnymi danymi i specjalizują się w prognozowaniu popytu oraz optymalizacji zapasów za pomocą AI. Zwracają się w postaci niższych kosztów magazynowania w ciągu kilku miesięcy.
- Wbudowane opcje: Jeśli korzystają Państwo z platform takich jak Shopify Plus, NetSuite, a nawet nowoczesnych wersji QuickBooks Commerce, warto sprawdzić swoje panele administracyjne. Systemy te agresywnie wdrażają funkcje prognozowania oparte na AI, których wielu właścicieli po prostu jeszcze nie aktywowało.
Zmiana psychologiczna
Prowadzenie "odchudzonego" łańcucha dostaw jest z początku przerażające. Kiedy po raz pierwszy zaufają Państwo sztucznej inteligencji, która mówi: "Nie zamawiaj jeszcze towaru, nie będziesz go potrzebować przez kolejne 12 dni", ludzki instynkt będzie podpowiadał, by mimo wszystko złożyć zamówienie.
Oto moja rada: Proszę zacząć od małych kroków.
Wybrać jedną linię produktów. Wybrać kategorię, która zamraża dużo gotówki, ale charakteryzuje się stosunkowo stabilnym popytem. Przez 60 dni prowadzić swoje tradycyjne, ludzkie prognozy równolegle z prognozami AI. Następnie sprawdzić, kto był bliżej prawdy i kto pozwoliłby zaoszczędzić więcej pieniędzy.
Każdy £, którego nie wydają Państwo na powierzchnię magazynową lub zalegający towar, to kapitał, który można przeznaczyć na pozyskanie klientów, rozwój produktu lub po prostu zachować jako zysk.
Państwa łańcuch dostaw nie powinien być przechowalnią obaw i lęków. Niech AI zajmie się matematyką, a Państwo na nowo uwolnią płynność swojej gotówki.