Stopite v katero koli skladišče na svetu in to, kar dejansko vidite, je ujet kapital. Vsaka paleta prekomerne zaloge predstavlja sredstva, ki jih ne morete uporabiti. Vsak razprodan artikel pomeni prodajo, ki ste jo prepustili konkurentu.
Desetletja je bilo upravljanje dobavne verige le ugibanje s pomočjo preglednic. Pogledate, kaj ste prodali lani, upoštevate malo občutka in oddate naročilo. Nato držite pesti. Če se sprašujete, kako uporabiti umetno inteligenco v dobavni verigi, da bi to popravili, ste na pravem mestu.
Ne potrebujete doktorata iz podatkovne znanosti. Ne potrebujete dragega podjetniškega svetovalnega podjetja. Potrebujete le pripravljenost, da vaše nabavne odločitve vodijo podatki, ne pa strah.
Tukaj je priročnik za vodenje izjemno vitke – a neverjetno odporne – dobavne verige z uporabo umetne inteligence.
Težava z modelom dobavne verige "za vsak slučaj" (Just in Case)
Večina lastnikov podjetij uporablja model zalog "za vsak slučaj". Ker so človeške napovedi po svoji naravi pomanjkljive, kupimo 20-odstotno varnostno rezervo. Nato vodja dobavne verige doda še svojih 10 % rezerve. Nenadoma plačujete za dodaten skladiščni prostor, višje zavarovanje in sedite na mrtvi zalogi, ki bo sčasoma močno znižana ali celo zavržena.
Kopičenje zalog je čustven odziv na slabe podatke.
Ko ne zaupate svojim napovedim, kupite več, da bi se počutili varne. Toda na današnjem trgu je vzdrževanje presežnih zalog zastarel strošek, ki ga lahko umetna inteligenca v celoti odpravi. Z izjemno natančnim napovedovanjem povpraševanja vam umetna inteligenca omogoča prehod od modela "za vsak slučaj" k modelu "ravno pravočasno" (Just in Time).
Vodnik po korakih o tem, kako uporabiti umetno inteligenco v operacijah dobavne verige
Razčlenimo, kako lahko natančno to začnete izvajati že jutri, pri čemer se osredotočimo na področje z največjim učinkom: napovedovanje povpraševanja in nadzor zalog.
1. korak: Centralizirajte svoje podatke (dolgočasen, a nujen del)
Umetna inteligenca ni čarovnija; le zelo dobra je pri prepoznavanju vzorcev. Toda za prepoznavanje vzorcev potrebuje surovine.
Preden sploh pomislite na orodja umetne inteligence, morate zagotoviti, da so vaši podatki o prodaji, trenutne ravni zalog in dobavni roki dobaviteljev zbrani na enem mestu. Če je vaša prodaja v platformi Shopify, so vaše zaloge v neurejeni Excelovi preglednici, dobavni roki pa le v nečiji glavi, vam umetna inteligenca ne more pomagati.
Vnesite svoje podatke v sodoben sistem ERP (načrtovanje virov podjetja) ali v enoten sistem za upravljanje zalog. Orodja, kot so Unleashed, Cin7 ali Linnworks, so odlična izhodišča za mala in srednja podjetja.
2. korak: Uvedite napovedovanje povpraševanja
Tukaj se zgodi čarovnija. Človek pogleda prodajo lanskega novembra, da bi napovedal prodajo letošnjega novembra. Umetna inteligenca pa analizira prodajo lanskega novembra, zraven pa upošteva še trenutne trende na družbenih omrežjih, prihajajoče vremenske vzorce, regionalne gospodarske kazalnike in hitrosti prometa na spletnem mestu.
Če ste manjše podjetje (z manj kot £5M/$6M prihodkov), za to niti ne potrebujete programske opreme po meri. Svoje podatke o prodaji za zadnjih 24 mesecev lahko preprosto izvozite (pred tem seveda odstranite osebne podatke strank), naložite datoteko CSV v ChatGPT Plus ali napredno analizo podatkov v orodju Claude in mu zastavite naslednji poziv:
"Tukaj so moji podatki o prodaji za zadnji dve leti. Deluj kot analitik dobavne verige. Prepoznaj sezonskost, trende izdelkov in mi podaj specifično napoved za ponovna naročila za naslednjih 90 dni, pri čemer predpostavljaj 14-dnevni dobavni rok."
Rezultati bodo verjetno natančnejši od vaše trenutne preglednice. Če ste proizvajalec, takšna raven natančnosti pomeni, da izdelate le tisto, kar boste dejansko prodali. Koliko odpada s tem zmanjšate, si lahko natančno ogledate v našem vodniku za prihranke v proizvodni dobavni verigi.
3. korak: Avtomatizirajte dinamično varnostno zalogo
Varnostna zaloga je vaša rezerva v sili. V preteklosti so podjetja določala statično pravilo: "Vedno imej na zalogi 50 enot izdelka X."
Umetna inteligenca to spremeni v dinamično varnostno zalogo. Če umetna inteligenca opazi, da se vaš dobavitelj izdelka X trenutno sooča z zamudami pri pošiljanju v svoji regiji, bo samodejno povečala priporočilo glede varnostne zaloge. Ko se dobaviteljeva logistika uredi, znova zniža priporočeno raven.
Za blagovne znamke, usmerjene k potrošnikom, ki upravljajo na stotine ali tisoče različnih izdelkov (SKU), je ročno posodabljanje tega nemogoče. V našem vodniku po maloprodajni logistiki se poglobimo v finančni vpliv tovrstne avtomatizacije.
4. korak: Optimizacija poti in logistike
Ko veste, kaj potrebujete in kdaj to potrebujete, morate to tudi prepeljati.
Stroški prevoza predstavljajo obsežno proračunsko postavko. Logistična orodja, ki jih poganja umetna inteligenca, v nekaj sekundah analizirajo na stotine prevozniških tarif, ladijskih poti in časovnih oken za dostavo, da poiščejo stroškovno najučinkovitejši način za prevoz vašega blaga. Pri tem ne iščejo zgolj najcenejše tarife, temveč izračunajo najcenejšo tarifo, ki bo še vedno ustrezala vašemu roku dostave.
To je čisto znižanje stroškov. Ne spreminjate svojega izdelka; umetno inteligenco uporabljate le zato, da nehate preplačevati posrednike pri njegovem prevozu. Oglejte si našo analizo prometa in logistike, kjer so navedene natančne številke o tem, koliko lahko prihranite na tem področju.
Tehnološki nabor: Katera orodja dejansko delujejo?
Ni vam treba razvijati algoritma po meri. Trg je poln orodij umetne inteligence za dobavne verige, ki so pripravljena za takojšnjo uporabo (plug-and-play), odvisno od velikosti vašega podjetja:
- Začetna rešitev brez stroškov: ChatGPT Plus ali Claude. Odlična rešitev za nalaganje surovih CSV datotek s podatki o prodaji in postavljanje vprašanj za analizo trendov ter osnovno napovedovanje.
- Igralci srednjega trga: Platforme, kot sta Peak.ai ali Invent Analytics. Te se povežejo z vašimi obstoječimi podatki in posebej obravnavajo napovedovanje povpraševanja ter optimizacijo zalog z umetno inteligenco. Poplačajo se z nižjimi stroški skladiščenja v le nekaj mesecih.
- Vgrajene možnosti: Če uporabljate platforme, kot so Shopify Plus, NetSuite ali celo sodobne različice QuickBooks Commerce, preverite svoje nadzorne plošče. Pospešeno namreč uvajajo funkcije napovedovanja z umetno inteligenco, ki jih mnogi lastniki preprosto še niso vklopili.
Psihološki premik
Vodenje vitke dobavne verige je na začetku zastrašujoče. Ko prvič zaupate umetni inteligenci, ki vam reče: "Ne naročaj še dodatne zaloge, potreboval jo boš šele čez 12 dni," bo vaš človeški instinkt kričal, da jo vseeno naročite.
Moj nasvet je naslednji: Začnite z majhnimi koraki.
Izberite eno linijo izdelkov. Izberite kategorijo, ki veže veliko kapitala, vendar ima relativno stabilno povpraševanje. Naslednjih 60 dni izvajajte vašo tradicionalno človeško napoved vzporedno z napovedjo umetne inteligence. Poglejte, katera je bila natančnejša. Preverite, katera bi vam prihranila več denarja.
Vsak funt, ki ga ne porabite za skladiščni prostor ali mrtvo zalogo, je funt, ki ga lahko namenite pridobivanju strank, razvoju izdelkov ali pa ga preprosto pospravite kot dobiček.
Vaša dobavna veriga ne sme postati skladišče za vaše strahove. Prepustite umetni inteligenci izračune in poskrbite, da bo vaš denar znova krožil.