Tekoäly varastonhallinnassa: täydellinen automaatio-opas
Laskeminen ratkaisee – päättymätön tarina: Toistuvat fyysiset varastolaskennat ovat varastonhallinnassa työläitä ja aikaa vieviä, mikä johtaa usein virheisiin ja tehottomuuteen varaston seurannassa.
Tietojen syöttäminen – viha-rakkaussuhde: Manuaalinen tietojen syöttäminen ja tilausten käsittely voivat olla alttiita virheille ja hitaita, mikä vaikuttaa varastonhallinnan toimintojen tarkkuuteen ja nopeuteen.
Ennustamisen fiasko: Historialliseen myyntitietoon tukeutuva kysynnän ennustaminen on reaktiivinen lähestymistapa, joka lisää varaston loppumisen ja ylivarastoinnin riskiä.
Varaston loppumisen aiheuttama stressisinfonia: Tehottomat varastokäytännöt johtavat varaston loppumiseen, mikä häiritsee toimintaa, aiheuttaa viivästyksiä ja tuottaa pettymyksiä asiakkaille.
Enemmän ei ole aina parempi: Heikkojen varastokäytäntöjen aiheuttama ylivarastointi kasvattaa varastointikustannuksia, sitoo pääomaa ja heikentää kannattavuutta.
Toistuvat fyysiset inventaariot. Manuaalinen tietojen syöttö ja tilausten käsittely. Historialliseen myyntidataan perustuva reaktiivinen kysynnän ennustaminen.
Nämä tehottomat käytännöt vaivaavat perinteistä varastonhallintaa. Tämä vanhentunut lähestymistapa johtaa varastopuutteisiin, ylivarastointiin ja muihin toiminnallisiin haasteisiin.
Pahimmillaan se voi romahduttaa koko yrityksen. Operatiivisen tehokkuuden asiantuntija Jon Naseath jakoi LinkedInissä tämän varoittavan tarinan, joka kannattaa ottaa huomioon:
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Jos käytät jo varastonhallintaohjelmistoa, olet jo päässyt hyvään alkuun. Teknologian avulla voit kuitenkin hyödyntää vielä paljon enemmän mahdollisuuksia.
Hyvä esimerkki tästä: tekoälyn käyttö varastonhallinnassa. Se voi muuttaa verkkokauppaliiketoimintaasi monin tavoin, joita tarkastelemme tässä blogikirjoituksessa perusteellisesti.
Mutta puhutaan ensin siitä, miten tekoäly päätyi osaksi varastonhallintaprosesseja ja mullisti ne.
Mikä rooli tekoälyllä on varastonhallinnassa?
Ensimmäiset yritykset sisällyttää koneoppimista varastojärjestelmiin olivat hankalia, alkeellisia ja vahvasti logistiikkapainotteisia.
Mutta 1980-luvun alkaessa Yhdysvaltain ilmavoimien varastonhallinta-avustaja (IMA) kehitti sääntöpohjaisia järjestelmiä, jotka käyttivät ennalta määritettyjä ”jos–niin”-sääntöjä varaosien ennustamiseen ja täydentämiseen.
Tekoäly ja koneoppiminen saivat vauhtia 2000-luvulla laskentatehon kasvaessa ja laitteiston tullessa helpommin saataville.
Tämä dataohjautuva aikakausi muutti toimitusketjun hallintaa (SCM) mahdollistamalla paremman ennustamisen ja älykkäämmän varastonhallinnan.
2010-luvulle tultaessa teollinen esineiden internet (IIoT) kehittyi yhdistäen laitteet—koneet, välineet, ajoneuvot ja tuotteet—internetiin yhdistettyihin antureihin.
IIoT:n data-analytiikka mahdollisti tämän jälkeen varaston reaaliaikaisen seurannan, laitteiden ennakoivan huollon ja optimaaliset toimitusreitit.
Teollisuus 4.0:n tekoäly ja automaatio hyödynsivät tätä datarikasta ympäristöä reagoivampien prosessien toteuttamiseen, kuten ostojen automaattiseen luomiseen suositun tuotteen varaston ollessa vähissä.
Tässä tekoälyyn perustuva varastonhallinta on nykyään. Teknologia on kehittynyt perusautomaatiosta ennakoivan analytiikan tehokkaaksi työkaluksi.
Saatko ennakoivia näkemyksiä, mutta varasto saapuu silti myöhässä? MEIO on puuttuva lenkki.
Varastonhallinnassa käytetyt keskeiset tekoälymenetelmät
Tarkennetaan asiaa—tekoäly ei ole yksi työkalu, vaan työkalupakki. Tässä ovat nykyisten varastonhallintajärjestelmien keskeiset menetelmät:
1. Koneoppiminen (ML)
Koneoppimismallit oppivat datastasi—ja kehittyvät ajan myötä älykkäämmiksi. Ne mahdollistavat kaiken kysynnän ennustamisesta poikkeamien havaitsemiseen.
- Ohjattu oppiminen sopii erinomaisesti historialliseen myyntidataan ja tulevan kysynnän ennustamiseen.
- Ohjaamaton oppiminen, kuten klusterointi, auttaa ryhmittelemään tuotteita tai toimittajia yhteisten ominaisuuksien perusteella (esim. myyntiaste, kate, kausiluonteisuus).
- Vahvistusoppiminen voi optimoida varastotasoja dynaamisesti testaamalla erilaisia strategioita ja mukautumalla reaaliajassa.
Käyttötapaus: DTC-brändi voi käyttää koneoppimista tunnistaakseen, että sen ihonhoitosetit myyvät parhaiten ei vuodenaikojen vaan sosiaalisen median kampanjoiden ajoituksen mukaan – sääntöpohjainen järjestelmä ei huomaisi tätä.
2. Ennakoiva analytiikka
Jokaisen älykkään täydennystyökalun ytimessä on ennakoiva analytiikka.
Nämä järjestelmät analysoivat aiempia trendejä ja ulkoisia signaaleja (kuten säätä, hakutrendejä ja markkinointikampanjoita) ennustaakseen tulevaa kysyntää.
- Ylittää yksinkertaisen ennustamisen huomioimalla ”entä jos” -skenaariot
- Auttaa mitoittamaan varaston oikein ennen merkittäviä tapahtumia (myyntejä, juhlapyhiä ja vaikuttajakampanjoita)
🧠 Asiantuntijavinkki:
Parhaissa järjestelmissä yhdistyvät ennakoiva ja ohjaava analytiikka – ne eivät ainoastaan kerro, mitä todennäköisesti tapahtuu, vaan myös, mitä sinun pitäisi tehdä seuraavaksi.
3. Varaston segmentointi (tekoälyllä tehostettu ABC-analyysi)
Perinteisessä ABC-analyysissä tuotteet luokitellaan A:sta C:hen myyntimäärän tai liikevaihto-osuuden perusteella. Tekoälypohjainen segmentointi menee pidemmälle:
- Monimuuttuja-analyysi. Tarkastelee tuotteen myyntinopeutta, katteita, toimitusaikoja ja kausivaihtelua.
- Dynaaminen segmentointi. Päivittää segmentit reaaliajassa kysynnän tai kustannusrakenteiden muutosten perusteella.
- Asiakaskeskeinen ryhmittely. Segmentoi varaston paitsi tuotteen suorituskyvyn myös asiakkaiden käyttäytymisen perusteella (esimerkiksi uusintaostot ja tilauksen arvo).
Tulos: Tarkemmat segmenttikohtaiset varastointi-, hinnoittelu- ja myynninedistämisstrategiat.
Tekoälyohjatun varastonhallinnan hyödyt
Nykyaikainen tekoäly voi nyt kattaa koko toimitusketjun ja vähentää tehottomuutta sekä varasto-ongelmia. Tämä voi johtaa seuraaviin hyötyihin:
Parempi tarkkuus ja vähemmän inhimillisiä virheitä
Tietojen syöttämiseen ja varaston seurantaan liittyvät virheet voivat vääristää käsitystäsi varastotasoista ja tuotantoaikatauluista.
Tekoälyä hyödyntävä varastonhallinta auttaa kehittämään tarkempaa kysynnän suunnittelua ja tarjoamaan yhdenmukaisen palvelutason myös vaihtelevan asiakaskysynnän keskellä.
Esimerkiksi: Hyvinvointibrändi Semaine Health saavutti 99.95% tilausten tarkkuusasteen otettuaan käyttöön Shipbobin tekoälyohjatun varastopaikkojen sijoittelun.
Pienemmät kustannukset
Tekoälyllä tehostetut varastonhallintajärjestelmät vievät automaation aivan uudelle tasolle koneoppimisen ja ennakoivan teknologian avulla.
Koska robotit eivät tarvitse taukoja, lomia tai sairauspoissaoloja, voit optimoida niiden tehokkuuden.
Ne toimivat virheettömästi ympäri vuorokauden, mikä merkitsee yrityksille parempaa tuottavuutta (53%) ja kustannussäästöjä (48%).
Parempi skaalautuvuus
Tekoäly voi käsitellä suuria ja monimuotoisia tietoaineistoja ilman lisäresursseja.
Sinun ei tarvitse palkata uutta henkilöstöä tai ottaa käyttöön uusia työkaluja tärkeiden tehtävien suorittamiseksi, kuten asiakaskysynnän ja toimittajien toiminnan ymmärtämiseksi.
Parempi asiakastyytyväisyys
Tekoälypohjaiset personointijärjestelmät analysoivat asiakkaiden käyttäytymismalleja ja ehdottavat sopivia tuotteita reaaliaikaisten varastotietojen perusteella.
Tämä herättää ostajien kiinnostuksen ja varmistaa samalla, että tuotteet ovat heti ostettavissa, mikä parantaa asiakaskokemusta kokonaisuutena.
Varastopuutteiden ja ylivarastoinnin minimointi
Tutkimuksessa todettiin tekoälyn potentiaali varastojen täydentämisen, varmuusvaraston optimoinnin ja tarkkojen toimitusennusteiden parantamisessa.
Tekoäly voi seurata reaaliajassa, mitkä tuotteet viedään hyllyiltä nopeasti ja mitkä jäävät niille liian pitkäksi aikaa. Tämä tarkkuus tarkoittaa, että ylimääräiseen varastoon ja menetettyihin myyntimahdollisuuksiin kuluu vähemmän rahaa.
Tietoon perustuva päätöksenteko
51 % yrityksistä ja 82 % kehittyviä teknologioita käyttävistä yrityksistä ilmoitti tekoälyn parantaneen päätöksentekoaan.
Varastonhallintaan käytettävä tekoäly minimoi riskit, jotka liittyvät vaistonvaraisiin päätöksiin hyödyntämällä dataan perustuvia näkemyksiä ja kehittyneitä algoritmeja.
8 tapaa hyödyntää tekoälyä varastonhallinnan optimointiin
Tekoäly tunnistaa datan malleja ja markkinatrendejä ja vie asian vielä pidemmälle ottamalla huomioon myös antamasi tiedot.
Tämä sopeutumiskyky on hyvä asia, sillä toimitusketjut eivät ole lineaarisia. Ajan myötä tämä palautesilmukka luo jatkuvasti älykkäämmän ja tehokkaamman järjestelmän.
Näin kehittyneen älykkyyden ansiosta tekoäly mahdollistaa kahdeksan tehokasta tapaa optimoida varastonhallintaa. Se voi auttaa:
1. Paranna kysynnän ennustamisen tarkkuutta
Myytäväksi tarvittavan tuotemäärän mahdollisimman tarkka arviointi on ratkaisevan tärkeää voittojen maksimoimiseksi. Excel ja ennustekaavat vievät kuitenkin vain tiettyyn pisteeseen.
Lopulta seinä tulee vastaan, erityisesti kun otetaan huomioon verkkokauppabrändien kasvuvauhti (ennustettu CAGR on 9,49 %). Joillakin verkkokauppabrändeillä ei ole edes vuosien historiatietoja, joihin nykyisten markkinoiden kehitystä voisi verrata.
Tilastollisten mallien on vaikea ottaa huomioon mitään muuta kuin lineaarisia suhteita. Ne eivät pysty ekstrapoloimaan malleja tuotteesta toiseen.
Nicolas Vandeput, toimitusketjujen datatieteilijä (lähde)
Ennakoiva tekoälyyn perustuva varastonhallinta mahdollistaa olennaisten tietojen huomioimisen, mukaan lukien historialliset ja reaaliaikaiset myyntiluvut sekä liiketoimintaan vaikuttavat tekijät , kuten kausivaihtelu, kilpailu, trendit ja asiakkaiden käyttäytymismallit.
Andrei Newman, luksuskotien kylpytuotteita myyvän Designer Home Spas -brändin toimitusjohtaja, voi vahvistaa sen tehokkuuden:
Paremman kysynnän ennustamisen ansiosta olemme minimoineet sekä varastopuutteet että ylivarastoinnin.
Emme enää tuhlaa rahaa myymättä jäävään ylimääräiseen varastoon tai yllättävän kysynnän täyttämiseksi tarvittavien pikatoimitusten korkeisiin kustannuksiin.
Tämä tehokkuus auttaa ylläpitämään tasaista kassavirtaa ja vähentää taloudellista hukkaa.
Kun tämä ominaisuus yhdistetään koneoppimiseen, datan rajoitukset muodostuvat pienemmäksi ongelmaksi.
Tästä on hyötyä silloin, kun käytettävissä ei ole riittävästi dataa, kuten ennustettaessa lähes vuoden markkinoilla olleen tuotteen lomakauden kysyntää.
Tekoälyyn perustuvassa kysynnän ennustamisessa voidaan käyttää skenaarioanalyysiä tulevan kysynnän arvioimiseen erilaisissa hypoteettisissa tilanteissa.
Sen avulla voidaan myös arvioida erilaisten ulkoisten tekijöiden, kuten taloudellisten olosuhteiden, vaikutusta.
2. Automatisoi varaston täydentäminen
Harvard Business Review totesi: varastopuutteet aiheuttavat asiakkaiden poistumista.
Verkkokaupassa asiakkaan poistuminen voi tapahtua yksinkertaisesti nappia painamalla.
Jotta näin ei tapahtuisi, sinun on pidettävä tuotteidesi optimaaliset uudelleentilauspisteet hallinnassa oikeiden varastomäärien, mukaan lukien varmuusvaraston, ylläpitämiseksi.
Se ei kuitenkaan ole monille verkkokauppabrändeille helppo tehtävä, koska tähän parametriin vaikuttavat tekijät vaihtelevat.
Tämän seurauksena 60 % maailmanlaajuisista verkko-ostajista ilmoitti kohdanneensa tuotteiden saatavuusongelmia.
AI-pohjainen varaston täydentäminen tarjoaa tehokkaan tavan hoitaa tämän liiketoimintasi osa-alueen. Tilaukset tehdään tarvittaessa, ei silloin, kun kalenteri niin määrää.
Kiinteiden uudelleentilauspisteiden sijaan prosessi toimii yhdessä kysynnän ennustamisen kanssa (aivan kuten JIT-varastonhallinta valmistuksessa).
AI-varastotyökalu Bucephalusin toimitusjohtajan Nick DeGiacomon mukaan:
Varaston täydentäminen on ennusteiden, kontekstin, simuloinnin ja jatkuvan oppimisen monimutkainen yhdistelmä.
Se ei edellytä ainoastaan erinomaisia ennusteita, vaan myös koko toimitusketjuekosysteemin syvällistä ymmärtämistä.
Huipputason ennusteet ovat perusta: ilman tarkkaa kysynnän ennustamista jopa kehittynein varaston täydentämisjärjestelmä horjuu.
Kehittyneet varaston täydentämisjärjestelmät analysoivat näiden tietojen perusteella ihanteelliset tilausmäärät ja uudelleentilauspisteet, muodostavat tilaukset ja välittävät ne toimittajille.
IBM raportoi, että tätä teknologiaa hyödyntävät yritykset saavuttavat tyypillisesti 40 %:n säästöt työvoimakustannuksissa ja 35 %:n vähennyksen varastossa.
3. Käytä reaaliaikaista varaston seurantaa
”Reaaliaikainen” on muotisana, jonka kaikki voivat hyväksyä, koska se tarkoittaa uusimpien tietojen saatavuutta jatkuvasti.
Kukapa ei haluaisi sitä tehdessään tärkeää liiketoimintapäätöstä?
Useimmat toimitusketjujen päätöksentekijät varmasti haluavat. Vuonna 2023 tehdyn kyselyn mukaan 77 % heistä uskoo, että reaaliaikainen näkyvyys varastoon on välttämätöntä.
Reaaliaikainen varaston seurantajärjestelmä—jonka tarjoavat varastonhallintatyökalut, kuten Cin7 Core ja Helcim—mahdollistaa sen seuraamisen, mitä varastoihin tai jakelukeskuksiin tulee ja mitä niistä lähtee, sekä jopa fyysisissä myymälöissä tapahtuvan seurannan, jos yritykselläsi on sellaisia.
Tällaisia alustoja käyttävien pk-yritysten kauppiaiden mukaan 91 % on samaa mieltä siitä, että ne tarjoavat kattavan reaaliaikaisen varastonhallinnan.
Kehittyneiden ERP-järjestelmien käyttö on tässä vaiheessa myös välttämätöntä. Perinteiset ERP-järjestelmät eivät kerää paljon toimitusketjun suunnitteluun ja varastopäivityksiin tarvittavista kriittisistä tiedoista.
DeGiacomo vertasi näitä järjestelmiä likaisen taustapeilin läpi katsomiseen, koska ne tarjoavat pirstaleista ja puutteellista tietoa. AI:n avulla voit luottaa multimodaalisiin malleihin, jotka käsittelevät ja ymmärtävät samanaikaisesti useita erilaisia syötetietoja.
”Toimitusketjuissa suuri osa viestinnästä ja suunnittelusta tapahtuu asiakirjoissa, tekstinä tai äänenä, kun taas tuotetiedot on koodattu valokuviin, arvosteluihin tai pitkiin jäsentymättömiin ominaisuusluetteloihin. Multimodaalisten mallien avulla voimme poimia nämä tiedot nopeasti ja helposti sekä ymmärtää niitä”, hän selitti.
Kun Precision Watches otti käyttöön älykkään ERP-järjestelmän ja RFID-teknologian verkkokaupan ja myymälöiden varastojen synkronoimiseksi Rolex-myynnin aikana, markkinointipäällikkö Sergey Taver kertoi:
Reaaliaikainen varastonäyttömme nosti konversioita 20 %, koska asiakkaat luottivat tuotteiden saatavuuteen. Tämä läpinäkyvyys vähentää ylimyyntiä ja lisää asiakkaiden luottamusta.
4. Optimoi varastoluokittelu
Hyllylle jäävät tuotteet. Hitaasti liikkuvat tuotteet. Zombi-tuotteet. Kutsuitpa niitä miksi tahansa, haluat nämä budjettisyöpöt pois tuotevalikoimastasi.
Varaston optimointi tarkoittaa keskittymistä menestyviin tuotteisiin.
ABC-analyysi on suosittu varastonhallintatekniikka, joka auttaa tässä prosessissa, ja se perustuu Pareton periaatteeseen (eli 80 % liikevaihdostasi tulee 20 %:sta tuotteistasi).
Siinä tuotteesi luokitellaan A:sta C:hen: A-luokkaan kuuluvat tuottoisimmat ja C-luokkaan vähiten tuottoisat tuotteet.
Monet varastonhallintatyökalut ja ERP-järjestelmät tarjoavat automaation, joka hoitaa tämän osuuden puolestasi – ja määrittää jopa sopivan palvelutason kullekin ryhmälle.
Tekoälyä hyödyntävä varastonhallinta vie tämän kuitenkin askeleen pidemmälle tarkastelemalla muutakin kuin sitä, miten kukin tuote tuottaa liikevaihtoa.
Tässä tutkimuksessa osoitettiin, että tekoälyn käyttö ABC-analyysissä mahdollistaa useiden kriteerien, kuten kustannustietojen, ostojen toimitusajan, tuotannon ja kriittisyyden, huomioimisen.
Tämä auttaa optimoimaan varastoa luokittelemalla tuotteet hienojakoisempien kriteerien perusteella.
Esimerkiksi Cin7 Omni -palvelun Inventoro voi luokitella tuotevalikoimia tuoteryhmän, varaston ja toimittajien mukaan.
Oletetaan, että hallinnoit suurta verkkokauppabrändiä, jolla on useita jakelukeskuksia.
Tekoäly voi analysoida kunkin varaston myyntiä, täydennysaikoja ja tuotteiden suosiota. Saatavilla olevien tietojen avulla voit tunnistaa tuotteen, joka myy verkossa yleisesti hitaasti mutta saattaa olla myyntimenestys tietyllä alueella.
5. Tehosta varastonhallintaa
Pk-yritysten verkkokauppojen varastointi ulkoistetaan usein 3PL-palveluntarjoajille. Voit siirtyä seuraavaan osioon, jos tämä koskee sinua.
Jos vähittäiskauppasi kuitenkin hallinnoi omaa varastoaan, minulla on sinulle hyviä uutisia. Tekoäly edistää varastonhallintaa monin eri tavoin.
Hardik Chawla, Amazonin SCOT-yksikön (Supply Chain Optimization Technology) vanhempi tuotepäällikkö, kertoi: ”Kuvankäsittely ja tekoäly parantavat vastaanottoprosessien ja operatiivisten työnkulkujen tehokkuutta.”
Tekoälyä hyödyntävä varastonhallinta optimoi ja parantaa seuraavia osa-alueita:
- Työvoiman hallinta. 37 % toimitusketjujen johtajista ilmoitti kärsivänsä suuresta tai erittäin vakavasta työvoimapulasta (kuljettajista ja varastotyöntekijöistä). Reaaliaikaisten tietojen avulla tekoäly voi jakaa tehtäviä työntekijöille nykyisen kysynnän, työntekijän sijainnin ja aiemman suoriutumisen perusteella.
- Dynaaminen hyllypaikkasuunnittelu. Tekoälyä hyödyntävät dynaamiset hyllypaikkasuunnittelutyökalut, kuten Lucas, simuloivat tilanteita selvittääkseen, olisiko tuotteelle parempi hyllypaikka, mikä parantaa varaston tilankäyttöä. Samankaltaisuuksien tunnistamisen kaltaiset ominaisuudet ovat erityisen hyödyllisiä ehkäisemään vältettävissä olevia virheitä, kuten keräilyvirheitä, joita samanlaisten tuotteiden sijoittaminen lähekkäin voi aiheuttaa.
- Keräilyn tehokkuus. Tekoälyä hyödyntävien autonomisten mobiilirobottien (AMR) kaltaiset innovaatiot voivat liikkua varaston lattialla huomattavan tarkasti. Samaan aikaan anturit ja RFID-tunnisteet hyödyntävät tekoälyä ja IoT:tä varastoliikkeiden seuraamiseen.
- Ennakoiva kunnossapito. Ennakoiva teknologia havaitsee mahdolliset ongelmat ennen kuin ne häiritsevät liiketoimintaa ja aiheuttavat taloudellista haittaa. Deloitte raportoi, että se voi johtaa jopa 20 % suurempaan tuottavuuteen, 15 % lyhyempiin seisokkeihin ja 5 %:n kustannussäästöihin uusissa laitteissa.
- Varaston seuranta. Tekoälyä hyödyntävät droonit, kuten Gather AI, voivat vähentää varastovirheitä keskimäärin 66 %. Nämä laitteet voivat lentää itsenäisesti ja ottaa kuvia varastosta. Tekoäly analysoi sitten nämä kuvat ja täsmäyttää ne WMS-tietoihin. Ne voivat myös paljastaa vajaakäytössä olevat varastotilat.
DeGiacomo tunnisti yhden keskeisistä syistä, joiden vuoksi tekoäly on välttämätöntä varastonhallinnassa—simulointi.
Tekoäly auttaa ”simuloimaan lukemattomia mahdollisia skenaarioita optimaalisten strategioiden tunnistamiseksi. Kehittyneillä simuloinneilla voidaan testata ja kehittää varaston layout-ratkaisuja, keräilystrategioita ja henkilöstömääriä ennen käyttöönottoa, mikä vähentää riskejä merkittävästi ja parantaa toiminnan tehokkuutta.”
6. Tehosta toimittajahallintaa
Yhdeksänkymmentäyksi prosenttia organisaatioista, jotka ovat hyödyntäneet tekoälyä toimitusketjun toimintojen parantamiseen, on saavuttanut myönteisiä vaikutuksia päätöksentekoon ja liiketoimintaan.
Tarkat kysyntäennusteet voivat auttaa parantamaan kumppanuuksia toimittajiesi kanssa.
Jos tiedät etukäteen, kuinka paljon tavaraa tarvitset lähitulevaisuudessa ja mille ajanjaksolle, olet vahvemmassa neuvotteluasemassa.
Tekoäly auttaa myös pysymään askeleen edellä analysoimalla tietoja ja havaitsemalla poikkeamat toimittajien toiminnassa, kuten toimitusaikojen vaihtelut.
Nämä tiedot muodostavat perustan lieventämistoimille.
Mutta tekoäly voi tehdä kulissien takana vielä enemmän. Nykyiset koneoppimisjärjestelmät voivat seurata ennakoivasti toimittajiin liittyviä riskejä analysoimalla seuraavia asioita:
- Toimitusten oikea-aikaisuus ja toimitusaikojen vaihtelut
- Täyttöasteen vaihtelu SKU:iden tai sijaintien välillä
- Kustannuspoikkeamat tai hintojen muuttuminen ajan mittaan
- Ulkoiset signaalit, kuten ESG-rikkomukset tai taloudellinen epävakaus
Scoutbee- ja Resilinc-työkalut voivat jopa skannata kolmansien osapuolten tietoja (esim. uutisraportteja, markkinahälytyksiä ja asiakasarvosteluja) tuodakseen esiin uusia toimittajiin liittyviä riskejä – ennen kuin ne häiritsevät toimitusten käsittelyä.
Tämä on hyödyllistä, sillä tutkimusten mukaan vain 26 % hankintajohtajista pystyi ennustamaan luottavaisesti toimitusketjunsa riskit.
Tekoälyn avulla tämä luku kasvaa – nopeasti.
Ja jos pahin tapahtuu ja ensisijainen toimittajasi pettää viime hetkellä, tekoäly voi nopeasti etsiä korvaavia toimittajia.
Harvard Business Reviewn mukaan esimerkiksi Scoutbee voi kerätä verkkosivustoilta tietoja ja luoda luettelon mahdollisista toimittajista sekä tarkistaa niiden talouden, asiakasarviot ja muut olennaiset tiedot.
Tekoälyn avulla toimitusketjutiimit voivat siirtyä reaktiivisesta ongelmanratkaisusta ennakoiviin, tietoon perustuviin toimittajakumppanuuksiin, jotka tukevat varaston kestävyyttä pitkällä aikavälillä.
7. Ota käyttöön dynaaminen hinnoittelu ja kampanjat
Dynaamisen hinnoittelun avulla voit muuttaa tuotteiden hintoja vastaamaan asiakkaiden nykyistä kysyntää, markkinaolosuhteita ja muita tekijöitä.
Se liittyy tekoälypohjaiseen kysynnän ennustamiseen, minkä ansiosta yritykset voivat säätää hintoja reaaliaikaisesti ennustettujen kysynnän vaihteluiden ja varastotasojen perusteella.
Kysynnän ennustamisesta dynaamiseen hinnoitteluun jokainen osa on linjassa asiakkaiden tarpeiden ennakoimiseksi ja täyttämiseksi. Tämä yhteenliittyneisyys varmistaa, että koko toimitusketju toimii yhtenäisesti ja tarjoaa parhaan mahdollisen asiakaskokemuksen.
Nick DeGiacomo, Bucephalusin toimitusjohtaja
Tämän strategian avulla voit houkutella 82 %:a yhdysvaltalaisista ostajista, jotka vertailevat mielellään hintoja verkossa, ja auttaa heitä löytämään parhaat mahdolliset tarjoukset.
Tuotekampanjoiden suunnittelussa tuotevalikoiman suorituskyvyn ja varaston reaaliaikaisen saatavuuden tuntemisesta on paljon hyötyä.
Tilauksesta valmistettavan seinätaiteen toimituspalveluyritys, merchOne, hyödyntää näitä tietoja suunnitellessaan verkkokauppakumppaneidensa kampanjoita.
Toimitusjohtaja Philipp Muehlbauer kertoi, että heidän reaaliaikaiset tuotantotietonsa auttavat ”soveltamaan alennuksia tai lisämaksuja kulloisenkin tuotantokapasiteetin ja -nopeuden mukaan sekä hallitsemaan odotuksia ja kuluttajien kysyntää.”
Tekoäly voi myös analysoida koko tietoaineistosi kampanjastrategioiden optimoimiseksi.
Vaikka et olisi aiemmin toteuttanut tiettyä kampanjaa, kuten ”osta yksi, saat toisen kaupan päälle” tuotteelle A, tekoäly voi oppia vastaavista kampanjoista, joita on toteutettu samankaltaisille tuotteille.
Koneoppiminen voi tunnistaa malleja ja soveltaa näitä arvokkaita oivalluksia tuotteeseen A, jotta voit itse nähdä, onko kyseessä sinulle kannattava ratkaisu.
8. Simuloi varastoskenaarioita epävarmuuteen varautumiseksi
Ollaan realistisia: toimitusketjut rikkoutuvat. Asiakkaat katoavat. Trendit nousevat hetkessä ja romahtavat nopeasti. Et voi ennustaa kaikkea, mutta voit simuloida sitä.
Skenaarioiden simuloinnissa tekoäly mallintaa ”mitä jos” -tilanteita ja testaa varastostrategiaasi niiden avulla ennen kuin sitoudut käyttämään oikeaa rahaa.
Puhumme esimerkiksi seuraavista tilanteista:
- Mitä jos päätoimittajasi on poissa käytöstä 10 päivän ajan?
- Mitä tapahtuu, jos kysyntä kaksinkertaistuu seuraavana Black Fridayna?
- Miten täytät tilaukset, jos toimitusviiveet koettelevat länsirannikkoa?
Arvaamisen tai vanhentuneisiin kysyntämalleihin turvautumisen sijaan tekoälypohjaiset simulaattorit, kuten SimWell, AnyLogic ja AIMMS, antavat sinun testata strategiasi kestävyyttä ja optimoida toimintasi seuraavilla osa-alueilla:
- Varaston jakaminen useiden varastojen kesken
- Varmuusvaraston tasot vaihtelevien toimitusaikojen aikana
- Hinnoittelustrategiat ylijäämän tai niukkuuden aikana
- Työvoima- ja paikkasuunnitelmat, jos volyymi kasvaa tai muuttuu
Nämä simulaatiot eivät ole staattisia laskentataulukoita. Ne ovat mukautuvia, dataohjautuvia malleja, jotka päivittyvät uusien olosuhteiden ilmetessä – talouden muutosten, toimitusviiveiden ja jopa TikTok-ilmiöiden mukaan.
Tekoälypohjaisen varastonhallinnan käyttöönoton haasteet
Riittääkö tekoälyn älykkyys viemään varastonhallintasi uudelle tasolle? Kyllä, jos otat sen käyttöön suunnitelmallisesti ja varaudut etukäteen ratkaisemaan sen rajoitteet, joita ovat:
Datan riippuvuus ja laatu
Supply Chain Divelle puhunut GS1:n innovaatioista vastaava johtaja Bob Czechowicz kertoi: ”Ellet voi luottaa siihen, että sinulla on laadukasta ja yhdenmukaista dataa, haasteiden ratkaiseminen on todennäköisesti vaikeaa.”
Tekoäly on vain niin älykäs kuin sille syötetty data.
Jos datasi on puutteellista, vanhentunutta tai yksinkertaisesti virheellistä, myös tekoälyn tuottamat tulokset kärsivät.
Datan puhdistaminen on ensimmäinen askel. Sinun on kuitenkin myös luotava ja ylläpidettävä standardoituja datakäytäntöjä virheiden minimoimiseksi ja datan korkean laadun säilyttämiseksi pitkällä aikavälillä.
Datan turvallisuus ja yksityisyys
80 % data-asiantuntijoista on samaa mieltä: tekoäly tekee datan turvallisuudesta haastavampaa.
Tukeutuminen tekoälypohjaiseen varastonhallintaohjelmistoon voi altistaa yrityksesi haavoittuvuuksille. 74 % kyberhyökkäyksistä voidaan jäljittää ohjelmistojen toimitusketjukumppaneihin.
Harkitse roolipohjaisten käyttöoikeuksien hallinnan (RBAC) käyttöä varastonhallintajärjestelmien käyttöoikeuksien rajoittamiseksi sekä varmista varmuuskopiot tietojen katoamisen tai vioittumisen varalta.
On myös tärkeää noudattaa tietosuojamääräyksiä, kuten yleistä tietosuoja-asetusta (GDPR) ja Kalifornian kuluttajien yksityisyyttä koskevaa lakia (CCPA), sillä nämä säädökset voivat auttaa suojaamaan tietojasi ja säilyttämään niiden laadun.
Alkuvaiheen kustannukset ja monimutkaisuus
AI:n käyttöönotto verkkokaupan varastonhallinnassa voi olla huomattava investointi. Kustannuksia aiheuttavat muun muassa:
- AI-ohjelmistojen tilaukset
- Integrointi olemassa oleviin järjestelmiin
- Käyttöönottoon ja ylläpitoon tarvittava henkilöstö
- Henkilöstön osaamisen kehittäminen
AI edellyttää asiantuntemusta riippumatta siitä, hankitaanko se organisaation sisältä vai ulkopuolelta. Siksi koulutetun tiimin hankkiminen ennen AI-järjestelmän käyttöönottoa auttaa välttämään tietojen virheellistä tulkintaa ja epäonnistuneita varastoennusteita.
Kustannukset eivät kuitenkaan ole ainoa este. Monissa verkkokauppojen operatiivisissa tiimeissä AI:n käyttöönotto törmää myös vanhoihin järjestelmiin, siiloutuneeseen dataan tai jäykkiin ERP-rakenteisiin, joita ei ole suunniteltu reaaliaikaista älykkyyttä varten.
Muita haasteita ovat:
- AI-työkalujen integrointi vanhoihin varasto- ja varastojärjestelmiin
- Sidosryhmien sitoutumisen saavuttaminen eri tiimeissä (operatiivinen toiminta, talous, markkinointi)
- AI-mallien ylläpito ja uudelleenkoulutus olosuhteiden muuttuessa
- Liiallisen riippuvuuden välttäminen mustiin laatikoihin perustuvista malleista, joiden toimintaa ei voida selittää
Kun tiimisi on valmis, luo vankka perusta laajentamiselle testaamalla ja hiomalla alkuperäisiä strategisia suunnitelmiasi.
Menestys AI:n avulla tapahtuvassa varastonhallinnassa ei riipu pelkästään teknologiasta – kyse on myös käyttöönottostrategiasta. Tärkeintä on aloittaa pienimuotoisesti pilottiprojektilla ja kehittää sitä sen pohjalta täysimittaiseksi tuotteeksi.
Hardik Chawla, Amazon SCOT:n vanhempi tuotepäällikkö – tekninen
Parhaat varastonhallintaohjelmistovalintamme
Varastonhallintajärjestelmät ottavat nopeasti käyttöön AI:n työkalujensa tehostamiseksi. Myös kolmansien osapuolten integraatioiden saatavuus laajenee.
Olemme kokeilleet ja testanneet eri alustoja auttaaksemme sinua löytämään vaihtoehdon, joka tarjoaa yrityksellesi parhaan vastineen rahalle.
Tutustu 30 parhaan varastonhallintatyökalun luetteloomme ja selvitä, mitkä niistä voivat auttaa sinua ottamaan AI:n tehokkaasti käyttöön:
Clicks on the links below may earn a commission, which supports our independent testing and review of software and services. Learn more about how we stay transparent.
Jos haluat erityisesti ratkaista älykkään tason täydennyksen haasteen, olemme arvioineet parhaat varastontäydennysohjelmistot, jotta varaston loppumisesta tulisi menneisyyttä:
Clicks on the links below may earn a commission, which supports our independent testing and review of software and services. Learn more about how we stay transparent.
AI:n tulevaisuus varastonhallinnassa
AI:n ominaisuudet kehittyvät jatkuvasti.
Reaaliaikaisen varastoseurannan ja kysynnän ennustamisen kehittyminen voi tehdä toimitusketjuista tulevaisuudessa ennustettavampia.
AI-pohjaiset alustat automatisoivat jatkossakin tehtäviä, jotka olivat aiemmin työläitä ja alttiita virheille, kuten tietojen jakamista ja lähetysten koordinointia.
Jos olet uraauurtavien teknologioiden ystävä, Chawlan mukaan lähitulevaisuudessa nähdään todennäköisesti seuraavia sovelluksia:
- Lohkoketjuun integroitu varaston seuranta: Tämä voisi mullistaa monimutkaisten toimitusketjujen varastonhallinnan ja varastotietojen todentamisen reaaliaikaisen, väärentämättömän seurannan avulla tuotannosta toimitukseen.
- Visuaalinen varastotarkastus: Tekoälypohjaisten kameroiden avulla varastohyllyjä voitaisiin skannata jatkuvasti, jolloin vastaanotossa havaitut vauriot, tuotteiden kunto ja varastossa olevat määrät voitaisiin tunnistaa.
- Varastoa koskevat kyselyt luonnollisella kielellä: Kuvittele varastotyöntekijöiden tai johtajien esittävän monimutkaisia varastoa koskevia kysymyksiä luonnollisella kielellä. ”Mikä on punaisten lenkkareiden nykyinen varastomäärä koossa 9, ja miten se vertautuu viime vuoden joulusesonkiin?” Suuret kielimallit (LLM:t) voisivat antaa yksityiskohtaisen ja asiayhteyden huomioivan vastauksen välittömästi.
Lopuksi
Täydet 94 % yrityksistä suunnitteli käyttävänsä tekoälyä toiminnoissaan vuonna 2024, ja hyvästä syystä. Käyttöönottoon liittyvistä haasteista huolimatta haitat eivät riitä kumoamaan hyötyjä.
Varastonhallinnan nykyaikaistaminen tasolle, jolla voit hyödyntää erinomaista näkyvyyttä varastotilanteeseen ja tehdä parempia päätöksiä, oli toimitusketjualalla ennen vain kaukainen haave – mutta nyt se on todellisuutta.
Jos tämän luettuasi olet innokkaampi ottamaan tekoälyn käyttöön verkkokauppatoiminnoissasi, tässä on muita liiketoimintasi osa-alueita, joilla voit hyödyntää sitä.
Jos etsit enemmän tekoälyyn pohjautuvaa varastonhallintatyökalua, olemme koonneet luettelon 20 parhaasta verkkokauppavaihtoehdosta sekä tarkistuslistan ominaisuuksista, joita kannattaa etsiä.
Jos harkitset tekoälyn käytön laajentamista varastonhallinnan ulkopuolelle, tutustu joihinkin parhaista vähittäiskaupan tekoälyratkaisuista, joita on saatavilla toimintojesi muille osa-alueille.
Jos etsit muita tapoja parantaa varastonhallintaasi, tässä on opas.
Verkkokaupan maailmassa asiat etenevät nopeasti, ja sinun on pysyttävä niiden mukana. Tilaa uutiskirjeemme, joka tarjoaa verkkokaupan johtajille viimeisimmät näkemykset alan johtavilta asiantuntijoilta.
Tekoälyn varastonhallinnan usein kysytyt kysymykset
Okei, olemme päässeet loppuun, mutta sinulla on yhä muutama kysymys. Jos arvasimme oikein, seuraavien vastausten pitäisi auttaa. (pidetään peukkuja)
Miten tekoäly parantaa varaston tarkkuutta ja vähentää varastopuutteita?
Tekoäly käyttää edistyneitä koneoppimisalgoritmeja valtavien tietomäärien käsittelyyn reaaliajassa.
Se analysoi useita tekijöitä, kuten aiempaa myyntiä, kausivaihteluita, toimittajien toimitusaikoja ja palvelutasoja määrittääkseen kunkin SKU:n optimaaliset uudelleentilauspisteet ja -määrät.
Parasta kaikessa on se, että se voi hyödyntää mukautuvaa oppimista ja simulointia ennustaakseen todennäköisimmät lopputulokset.
Voidaanko varastonhallinta automatisoida täysin tekoälyn avulla?
Tekoäly voi hoitaa suuren osan raskaasta työstä, mutta ihmisen intuitiota tarvitaan edelleen.
Toimittajasuhteiden hallinta, ehtojen neuvotteleminen ja eettinen päätöksenteko edellyttävät usein monimutkaista päättelyä, johon tekoäly ei pysty.
Lisäksi tekoälyllä on yhä rajoituksensa.
Esimerkiksi toimitusketjun data-analyytikko Anish Anand totesi, että erityisesti generatiivinen tekoäly voi tallentaa kohinaa todellisten kysyntäsignaalien sijaan ja tuottaa epätarkkoja ennusteita heikon datan laadun vuoksi.
Siksi koneellisen ja inhimillisen toiminnan yhdistelmä on edelleen paras ratkaisu.
Mikä on tekoälyn rooli toimitusketjun hallinnassa varastonhallinnan lisäksi?
Tutkijat odottavat tekoälyn käyttöönottoasteen kasvavan nopeasti toimitusketjuissa.
Tekoälyä hyödyntävän varastonhallinnan lisäksi yritykset voivat käyttää uusia teknologioita tehokkaiden pilvijärjestelmien suunnitteluun ja ylläpitoon. Tekoälypohjainen ennakoiva analytiikka auttaa minimoimaan käyttökatkoja tunnistamalla pilvi-infrastruktuurin mahdolliset haavoittuvuudet ennen niiden ilmenemistä.
Tämä ennakoiva valvonta on hyödyllistä myös riskienhallinnassa. Tekoälyalgoritmit analysoivat tapahtumatietoja löytääkseen malleja, jotka viittaavat petolliseen toimintaan, laitevikojen riskiin ja huoltotarpeisiin.
Myös logistiikka hyötyy tekoälypohjaisesta ennustamisesta. Koneoppimisen avulla logistiikkapalvelujen tarjoajat voivat saada ennennäkemättömän tarkkoja tietoja tulevasta kuljetuskysynnästä, mikä mahdollistaa ennakoivan päätöksenteon.
Data- ja tekoälyratkaisuarkkitehti Manuel Fontenla yrityksestä Ontruck AI Tech kertoi: “Mukauttamalla ja räätälöimällä teknologioita huolellisesti tavaraliikenteen tarjoajat voivat saada syvällisiä näkemyksiä kysyntämalleista. Tämä voi auttaa niitä ennustamaan kausittaista kysyntää huomattavan tarkasti ja mitoittamaan kalustonsa optimaalisesti kustannusten minimoimiseksi.”
