AI-lagerstyring: Komplett guide til automatisering

Gjentatte fysiske opptellinger. Manuell dataregistrering og ordrebehandling. Reaktiv etterspørselsprognostisering ved bruk av historiske salgsdata.

Disse ineffektive praksisene plager tradisjonell lagerstyring. Denne utdaterte tilnærmingen fører til utsolgte varer, overfylte lagre og andre operasjonelle utfordringer.

I verste fall kan det velte en hel virksomhet.  Spesialist på operasjonell effektivitet Jon Naseath delte denne advarende historien på LinkedIn, som du bør merke deg:

Hvis du allerede bruker lagerstyringsprogramvare, har du allerede fått en god start. Men det finnes fortsatt et enormt potensial du kan utnytte ved hjelp av teknologi. 

Et godt eksempel: Bruk av AI til lagerstyring. Dette kan forvandle netthandelsvirksomheten din på mange måter, noe vi skal utforske grundig i dette blogginnlegget.

Men først skal vi se på hvordan AI fant veien inn i lagerstyringsprosessene og revolusjonerte dem.

Hvilken rolle spiller AI i lagerstyring?

De første forsøkene på å integrere maskinlæring i lagersystemer var tungvinte, grunnleggende og sterkt logistikkorienterte.

Men da 1980-tallet kom, utviklet det amerikanske flyvåpenets assistent for lagerstyring (IMA) regelbaserte systemer som brukte forhåndsdefinerte «hvis–så»-regler for prognostisering og etterfylling av reservedeler. 

AI og maskinlæring fikk økt gjennomslag på 2000-tallet etter hvert som datakraften økte og maskinvare ble mer tilgjengelig. 

Denne datadrevne epoken forvandlet forsyningskjedeledelse (SCM) gjennom bedre prognoser og smartere lagerstyring.

På 2010-tallet vokste det industrielle tingenes internett (IIoT) frem og koblet sammen enheter – maskiner, utstyr, kjøretøy og produkter – med sensorer knyttet til internett.

Datavitenskap for IIoT muliggjorde deretter sporing av lagerbeholdning i sanntid, prediktivt vedlikehold av utstyr og optimale leveringsruter. 

Industri 4.0, kunstig intelligens og automatisering utnyttet dette datarike miljøet til å skape mer responsive prosesser, for eksempel ved å generere innkjøp automatisk når en populær vare begynner å bli utsolgt.

Det er her AI-lagerstyring står i dag.  Teknologien har utviklet seg fra grunnleggende automatisering til en kraftpakke for prediktiv analyse.

Sentrale AI-metoder som brukes i lagerstyring

La oss bli konkrete – AI er ikke ett enkelt verktøy, men en verktøykasse. Her er de sentrale metodene som driver moderne lagerstyringssystemer i dag:

1. Maskinlæring (ML)

Maskinlæringsmodeller lærer av dataene dine – og blir smartere over tid. De driver alt fra etterspørselsprognoser til avviksdeteksjon.

• Overvåket læring er utmerket for historiske salgsdata og for å forutsi fremtidig etterspørsel.
• Ikke-overvåket læring, som klyngedannelse, hjelper deg med å gruppere produkter eller leverandører basert på felles egenskaper (for eksempel utsalgsgrad, margin og sesongvariasjon).
• Forsterkende læring kan optimalisere lagernivåene dynamisk ved å teste ulike strategier og justere dem i sanntid.

Brukstilfelle: Et DTC-merke kan bruke ML til å identifisere at hudpleiesettene deres selger best, ikke etter sesong, men basert på tidspunktet for kampanjer i sosiale medier – noe et regelbasert system ville gått glipp av.

2. Prediktiv analyse

Prediktiv analyse står sentralt i alle verktøy for smart varepåfylling.

Disse systemene analyserer tidligere trender og eksterne signaler (som vær, søketrender og markedsføringskampanjer) for å beregne fremtidig etterspørsel.

• Går lenger enn enkel prognostisering ved å ta høyde for «hva om»-scenarioer
• Bidrar til å dimensjonere lagerbeholdningen riktig før store begivenheter (salg, høytider og influencer-kampanjer)

3. Lagersegmentering (AI-forsterket ABC-analyse)

Tradisjonell ABC-analyse rangerer produkter fra A til C basert på salgsvolum eller bidrag til omsetningen. AI-drevet segmentering går lenger:

• Multivariat analyse. Ser på produktenes salgstakt, marginer, leveringstider og sesongvariasjoner.
• Dynamisk segmentering. Oppdateres i sanntid basert på endringer i etterspørsel eller kostnadsstrukturer.
• Kundesentrert klynging. Segmenterer lagerbeholdningen ikke bare etter produktytelse, men også etter kundeatferd (for eksempel gjentatte kjøp og abonnementsverdi).

Resultat: Mer presise strategier for lagerføring, prissetting og kampanjer for hvert segment.

Fordeler med AI-drevet lagerstyring

Moderne AI kan nå brukes på tvers av hele forsyningskjeden for å redusere ineffektivitet og lagerproblemer. Dette kan føre til:

Bedre nøyaktighet og færre menneskelige feil

Feil i dataregistrering og lageroppfølging kan gi et skjevt bilde av lagernivåer og produksjonsplaner. 

AI-drevet lagerstyring bidrar til mer presis etterspørselsplanlegging og jevn servicekvalitet, selv når kundeetterspørselen varierer.

For eksempel: Velværemerket Semaine Health oppnådde en 99.95% nøyaktighet i ordrebehandlingen etter å ha tatt i bruk Shipbob s AI-drevne lagerplassering.

Reduserte kostnader

AI-forsterkede lagerstyringssystemer tar automatisering til et helt nytt nivå med maskinlæring og prediktiv teknologi.

Siden roboter ikke trenger pauser, ferier eller sykedager, kan du optimalisere effektiviteten deres. 

De arbeider feilfritt døgnet rundt, noe som gir høyere produktivitet (53%) og kostnadsbesparelser (48%) for virksomheter. 

Forbedret skalerbarhet

AI kan behandle store og varierte datasett uten behov for ekstra ressurser.  

Du trenger ikke å ansette flere medarbeidere eller ta i bruk nye verktøy for å utføre viktige oppgaver, som å forstå kundeetterspørsel og leverandøratferd.

Økt kundetilfredshet

Systemer for AI-drevet personalisering analyserer mønstre i kundeatferd for å foreslå relevante produkter basert på lagerdata i sanntid.

Dette skaper interesse hos kundene samtidig som det sikrer at produktene er klare for umiddelbare kjøp, og forbedrer kundeopplevelsen som helhet. 

Minimering av utsolgte varer og overfylte lagre

En studie påpekte AIs potensial til å forbedre lagerpåfylling, optimalisering av sikkerhetslager og nøyaktige leveringsprognoser.  

AI kan overvåke hva som forsvinner raskt fra hyllene dine, og hva som blir liggende for lenge, i sanntid. Denne presisjonen betyr færre bortkastede kroner på overflødige lagervarer og færre tapte salgsmuligheter. 

Datadrevet beslutningstaking

51 % av virksomhetene og 82 % av dem som bruker fremvoksende teknologier, rapporterte at AI forbedret beslutningstakingen deres. 

AI for lagerstyring minimerer risikoene forbundet med magefølelsesbaserte beslutninger ved å utnytte datainnsikt og avanserte algoritmer. 

8 måter du kan bruke AI til optimalisering av lagerstyringen

AI gjenkjenner datamønstre og markedstrender, og tar det et skritt videre ved å ta hensyn til innspillene dine. 

Denne evnen til å tilpasse seg er en god ting, fordi forsyningskjeder ikke er lineære.  Over tid skaper denne tilbakemeldingssløyfen et stadig smartere og mer effektivt system. 

Med slik avansert intelligens muliggjør AI sju effektive måter å optimalisere lagerstyringen på. Det kan hjelpe deg med å:

1. Forbedre nøyaktigheten i etterspørselsprognosene

Det er avgjørende for å maksimere fortjenesten å ha et antall enheter på lager som ligger så nær salget som mulig. Men Excel og prognoseformler kan bare ta deg et stykke på vei. 

Før eller siden møter du en vegg, særlig med den veksttakten nettbutikkmerker har (forventet årlig sammensatt vekstrate er 9,49 %). Noen nettbutikkmerker har ikke engang flere års historikk som kan sammenlignes med utviklingen i dagens marked.

Statistiske modeller sliter med å fange opp annet enn lineære sammenhenger. De kan ikke ekstrapolere mønstre fra ett produkt til et annet.

Nicolas Vandeput, dataforsker innen forsyningskjeder (kilde)

Prediktiv AI for lagerstyring lar deg ta hensyn til relevante data, inkludert historiske salgsdata og salgstall i sanntid, samt forretningsdrivere som sesongvariasjoner, konkurranse, trender og mønstre i kundeatferd. 

Andrei Newman, administrerende direktør i luksusmerket for hjemmespa Designer Home Spas, kan bekrefte hvor effektivt dette er:

Med bedre etterspørselsprognoser har vi minimert både utsolgte varer og overfylte lagre.

Vi kaster ikke lenger bort penger på overflødige lagervarer som blir liggende usolgt, eller på de høye kostnadene ved hastebestillinger for å møte uventet etterspørsel.

Denne effektiviteten bidrar til å opprettholde en jevn kontantstrøm og reduserer økonomisk sløsing.

Kombinerer du denne funksjonen med maskinlæring, blir databegrensninger et mindre problem. 

Dette er nyttig når du ikke har nok data å jobbe med, for eksempel når du skal forutsi etterspørselen i høytiden etter et produkt som bare har vært på markedet i nesten ett år. 

AI-drevne etterspørselsprognoser kan bruke scenarioanalyse til å anslå fremtidig etterspørsel i en rekke hypotetiske situasjoner.

Du kan også bruke det til å vurdere effekten av ulike eksterne faktorer, som økonomiske forhold.

2. Automatisere lagerpåfylling

Harvard Business Review slo fast: utsolgte varer fører til at kundene forsvinner. 

I netthandel er det like enkelt å miste en kunde som å trykke på en knapp.  

For å unngå dette må du ha kontroll på varenes optimale bestillingspunkter for å opprettholde riktige lagerbeholdninger, inkludert sikkerhetslager. 

Men dette er ikke enkelt for mange nettbaserte merkevarer, fordi faktorene som påvirker denne parameteren varierer.  

Som et resultat oppga 60 % av verdens netthandlere at de hadde opplevd problemer med at produkter ikke var tilgjengelige.

AI-drevet lagerpåfylling gir en effektiv måte å håndtere denne delen av virksomheten på. Bestillinger legges inn når det er nødvendig, ikke når kalenderen tilsier det. 

I stedet for å ha faste bestillingspunkter går prosessen hånd i hånd med etterspørselsprognoser (akkurat som JIT-lagerstyring i produksjon). 

Ifølge Nick DeGiacomo, administrerende direktør i AI-lagerverktøyet Bucephalus:

Lagerpåfylling er et komplekst samspill mellom prediksjon, kontekst, simulering og kontinuerlig læring.

Det krever ikke bare fremragende prognoser, men også en dyp forståelse av hele forsyningskjedeøkosystemet.

Prognoser i toppklasse er grunnlaget. Uten nøyaktige etterspørselsprognoser vil selv det mest sofistikerte systemet for lagerpåfylling svikte.

Avanserte systemer for lagerpåfylling analyserer ideelle bestillingsmengder og bestillingspunkter basert på denne informasjonen, genererer bestillingene og sender dem til leverandørene.  

IBM rapporterte at selskaper som benytter denne teknologien, vanligvis opplever 40 % besparelse på arbeidskraft og 35 % reduksjon i lagerbeholdningen.

3. Bruk sanntidssporing av lagerbeholdningen

«Sanntid» er et moteord vi alle kan stille oss bak, fordi det betyr å ha tilgang til de nyeste dataene til enhver tid. 

Hvem ville vel ikke ønsket det når de skal ta en viktig forretningsbeslutning?

De fleste beslutningstakere i forsyningskjeden gjør absolutt det. En undersøkelse fra 2023 viste at 77 % av dem mener at sanntidssynlighet i lagerbeholdningen er nødvendig.

Et system for sporing av lagerbeholdning i sanntid – som tilbys av verktøy for lagerstyring som Cin7 Core og Helcim – lar deg spore hva som kommer inn og går ut av lagre eller distribusjonssentre, og også fysiske butikker (hvis du har det). 

Ifølge små og mellomstore handelsaktører som bruker slike plattformer, er 91 %  enige i at de gir omfattende kontroll over lagerbeholdningen i sanntid.

Det er også nødvendig å bruke avanserte ERP-systemer på dette tidspunktet. Tradisjonelle ERP-systemer fanger ikke opp mye av den kritiske informasjonen som trengs for planlegging av forsyningskjeden og oppdatering av lagerbeholdningen. 

DeGiacomo sammenlignet disse systemene med å se gjennom et skittent bakspeil, fordi de gir fragmenterte og ufullstendige data. Med AI kan du benytte multimodale modeller til å behandle og forstå flere typer inndata samtidig.

 «I forsyningskjedeverdenen foregår så mye av kommunikasjonen og planleggingen i dokumenter, tekst eller lyd, mens produktinformasjon er kodet i bilder, anmeldelser eller lange, ustrukturerte funksjonslister. Multimodale modeller gjør det mulig for oss å raskt og enkelt hente ut denne informasjonen og forstå den», forklarte han.

Etter at Precision Watches implementerte et intelligent ERP-system og RFID-teknologi for å synkronisere nettbaserte lagerbeholdninger og lagerbeholdninger i butikk under et Rolex-salg, delte markedssjef Sergey Taver følgende: 

Sanntidsvisningen av lagerbeholdningen økte konverteringene våre med 20 % fordi kundene stolte på tilgjengeligheten. Denne åpenheten reduserer oversalg og øker kundenes tillit.

4. Optimaliser lagerkategoriseringen

Stagnante produkter. Produkter som selger sakte. Zombieprodukter. Uansett hva du kaller dem, vil du ha disse budsjettspiserne ut av produktsortimentet ditt. 

Lageroptimalisering betyr å fokusere på varer som selger godt. 

ABC-analysen er en populær teknikk for lagerstyring som hjelper i denne prosessen, og den er basert på Pareto-prinsippet (nemlig at 80 % av inntektene dine kommer fra 20 % av produktene dine). 

Den lister produktene dine fra A til C – der A er de mest lønnsomme og C de minst lønnsomme. 

Mange verktøy for lagerstyring og ERP-systemer tilbyr automatisering som håndterer denne delen for deg – og setter til og med riktig servicenivå for hver gruppe.  

AI-lagerstyring tar det imidlertid et steg videre ved å se utover hvordan hver enkelt vare genererer inntekter. 

Denne studien viste at bruk av AI i ABC-analysen gjør det mulig å ta hensyn til flere kriterier, som kostnadsinformasjon, innkjøpsledetid, produksjon og kritikalitet.   

Dette bidrar til å optimalisere lageret ved å klassifisere produkter basert på mer nyanserte kriterier. 

For eksempel kan Inventoro fra Cin7 Omni klassifisere produktsortimenter etter produktkategori, lager og leverandører. 

La oss si at du driver en stor netthandelsmerkevare med flere distribusjonssentre. 

AI kan analysere salg, påfyllingstider og varenes popularitet på hvert lager.  Med den tilgjengelige informasjonen kan du identifisere et produkt som generelt selger sakte på nettet, men som kan være en bestselger i en bestemt region. 

5. Forbedre lagerstyringen 

Lagerdrift for SMB-netthandel innebærer ofte bruk av 3PL-leverandører. Du kan hoppe videre til neste del hvis dette gjelder deg.  

Men hvis detaljhandelsvirksomheten din driver sitt eget lager – vel, da har jeg gode nyheter til deg. Kunstig intelligens videreutvikler lagerstyringen på mer enn én måte. 

Hardik Chawla, senior produktsjef hos Amazon, SCOT (teknologi for optimalisering av forsyningskjeden), uttalte: «Bildebehandling og kunstig intelligens forbedrer effektiviteten i mottaksprosesser og operasjonelle arbeidsflyter.» 

AI-lagerstyring optimaliserer og forbedrer:

• Bemanningsstyring. 37 % av lederne i forsyningskjeden oppga at de opplevde stor eller ekstrem mangel på arbeidskraft (sjåfører og lagerarbeidere). Med sanntidsdata kan AI tildele oppgaver til arbeidere basert på aktuell etterspørsel, arbeidernes plassering og tidligere resultater.

• Dynamisk plassering. AI-drevne verktøy for dynamisk plassering, som Lucas, simulerer scenarioer for å se om det finnes en bedre plassering for et produkt, og forbedrer dermed lageroppsettet. Funksjoner som likhetsgjenkjenning er spesielt nyttige for å forhindre feil som kan unngås, for eksempel plukkfeil som skyldes at lignende varer plasseres nær hverandre.

• Plukkeeffektivitet. Innovasjoner som AI-drevne autonome mobile roboter (AMR-er) kan bevege seg over lagergulv med imponerende nøyaktighet.  Samtidig bruker sensorer og RFID-brikker AI og IoT for å holde oversikt over lagerbevegelsene. 

• Prediktivt vedlikehold. Prediktiv teknologi oppdager potensielle problemer før de forstyrrer virksomheten og forårsaker økonomisk skade. Deloitte rapporterte at det kan føre til opptil 20 % høyere produktivitet, 15 % mindre nedetid og 5 % kostnadsbesparelser på nytt utstyr.

• Lagerovervåking. AI-drevne droner, som Gather AI, kan redusere lagerfeil med gjennomsnittlig 66 %. Disse enhetene kan fly av seg selv og ta bilder av lagerbeholdningen. AI trer deretter inn for å analysere disse bildene og avstemme dem mot WMS-data.  De kan også avdekke underutnyttet lagerplass.

DeGiacomo identifiserte en av hovedgrunnene til at AI er avgjørende i lagerstyring—simulering.  

AI bidrar til å «simulere utallige mulige scenarioer for å identifisere optimale strategier. Avanserte simuleringer kan teste og forbedre lageroppsett, plukkstrategier og bemanningsnivåer før implementering, noe som reduserer risikoen dramatisk og øker driftseffektiviteten.»

6. Effektiviser leverandørstyringen

Nittini prosent av organisasjonene som har tatt i bruk AI for å forbedre aktiviteter i forsyningskjeden, har oppnådd positive effekter på beslutningstaking og forretningsdrift.  

Nøyaktige etterspørselsprognoser kan legge grunnlaget for bedre samarbeid med leverandørene dine. 

Hvis du på forhånd vet hvor mye varer du vil trenge i overskuelig fremtid, og over hvilken periode, vil du ha en sterkere forhandlingsposisjon. 

AI hjelper deg også med å ligge i forkant ved å analysere data for å avdekke uregelmessigheter i leverandørenes atferd, for eksempel ujevne leveringstider.

Denne informasjonen gir et grunnlag for risikoreduserende tiltak. 

Men AI kan gjøre mer i bakgrunnen. Dagens maskinlæringssystemer kan proaktivt overvåke leverandørrisiko ved å analysere:

• Leveringspresisjon og variasjoner i leveringstid
• Variasjoner i leveringsgrad på tvers av SKU-er eller lokasjoner
• Kostnadsavvik eller prisendringer over tid
• Eksterne signaler som ESG-brudd eller økonomisk ustabilitet

Verktøy som Scoutbee og Resilinc kan til og med skanne tredjepartsdata (f.eks. nyhetsrapporter, markedsvarsler og kundeanmeldelser) for å avdekke nye leverandørrisikoer—før de forstyrrer ordrebehandlingen din.

Dette er gode nyheter, fordi forskning viser at bare 26 % av innkjøpssjefene med sikkerhet kunne forutsi risikoer i leverandørbasene sine.

Med AI er dette tallet på vei opp—raskt.

Og hvis det verste skulle skje og hovedleverandøren din svikter i siste liten, kan AI raskt finne alternative leverandører.

Ifølge Harvard Business Review kan verktøy som Scoutbee skanne nettsteder for å lage en liste over potensielle leverandører, og kontrollere økonomien deres, kundevurderinger og annen relevant informasjon. 

AI gjør det mulig for forsyningskjedeteam å gå fra reaktiv problemløsning til proaktive, datadrevne leverandørpartnerskap som støtter langsiktig lagerrobusthet.

7. Innfør dynamisk prissetting og kampanjer

Dynamisk prissetting lar deg endre produktprisene slik at de samsvarer med aktuell kundeetterspørsel, markedsforhold og andre faktorer. 

Dette henger sammen med AI-drevet etterspørselsprognostisering, som gjør det mulig for virksomheter å justere prisene i sanntid basert på forventede endringer i etterspørsel og lagernivåer.

Fra etterspørselsprognostisering til dynamisk prissetting er hvert element tilpasset for å forutse og møte kundenes behov. Denne sammenkoblingen sikrer at hele forsyningskjeden beveger seg i takt for å levere en best mulig kundeopplevelse.

Nick DeGiacomo, administrerende direktør i Bucephalus

Med denne strategien kan du tiltrekke deg 82 % av amerikanske kunder som liker å sammenligne priser på nettet, slik at de kan finne de best mulige tilbudene.

Når det gjelder planlegging av produktkampanjer, har det mange fordeler å kjenne til resultatene for produktporteføljen din og lagerbeholdningen i sanntid. 

Selskap for levering av veggkunst etter behov, merchOne, bruker denne informasjonen når de setter opp kampanjer for sine e-handelspartnere.

Administrerende direktør Philipp Muehlbauer fortalte at deres direkte produksjonsdata hjelper dem «med å gi rabatter eller pristillegg avhengig av den nåværende produksjonskapasiteten og hastigheten, for å styre forventninger og etterspørsel fra forbrukerne.»

AI kan også analysere hele datasettet ditt for å optimalisere kampanjestrategier. 

Selv om du ikke tidligere har gjennomført en spesifikk kampanje, som «kjøp én, få én» på produkt A, kan AI lære av lignende kampanjer som er gjennomført for lignende produkter. 

Maskinlæring kan identifisere mønstre og bruke denne verdifulle innsikten på produkt A, slik at du selv kan se om det er lønnsomt for deg.

8. Simuler lagerscenarier for å planlegge for usikkerhet

La oss være ærlige: Forsyningskjeder bryter sammen. Kunder forsvinner. Trender skyter i været og stuper. Du kan ikke forutsi alt – men du kan simulere det.

Scenariosimulering bruker AI til å modellere «hva om»-situasjoner og teste lagerstrategien din mot dem – før du binder opp faktiske penger.

Vi snakker om ting som:

• Hva om hovedleverandøren din går ut av drift i 10 dager?
• Hva skjer hvis etterspørselen dobles neste Black Friday?
• Hvordan skal du oppfylle bestillinger hvis fraktforsinkelser rammer vestkysten?

I stedet for å gjette eller stole på utdaterte etterspørselsmodeller lar AI-drevne simulatorer som SimWell, AnyLogic og AIMMS deg stressteste strategien din og optimalisere responsen på tvers av:

• Lagerfordeling på tvers av flere lagre
• Sikkerhetslagernivåer ved varierende leveringstider
• Prisstrategier ved overskudd eller knapphet
• Bemannings- og plasseringsplaner hvis volumet øker kraftig eller endrer seg

Disse simuleringene er ikke statiske regneark. De er tilpasningsdyktige, datadrevne modeller som oppdateres når nye forhold oppstår – økonomiske endringer, fraktforsinkelser og til og med viral spredning på TikTok.

Utfordringer ved implementering av AI-lagerstyring

Er AI-kraften nok til å løfte lagerstyringen din? Ja, hvis du implementerer den i henhold til planen og forbereder deg på å håndtere begrensningene, som er:

Avhengighet av data og datakvalitet

I en samtale med Supply Chain Dive uttalte Bob Czechowicz, senior direktør for innovasjon hos GS1: «Med mindre du kan være trygg på at du har data av høy kvalitet og med jevn kvalitet, vil du sannsynligvis få problemer med å løse utfordringer.»

AI er bare så intelligent som dataene den får. 

Hvis dataene dine er ufullstendige, utdaterte eller direkte feil, blir også resultatet fra AI dårligere.

Å rydde opp i dataene dine er det første steget. Men du må også etablere og opprettholde standardiserte datapraksiser for å minimere feil og bevare data av høy kvalitet på lang sikt. 

Datasikkerhet og personvern 

80 % av dataeksperter er enige: AI gjør datasikkerhet mer utfordrende. 

Bruk av programvare for AI-lagerstyring kan utsette selskapet ditt for sårbarheter.  74 % av cyberangrep kan spores tilbake til partnere i programvareforsyningskjeden.  

Vurder å bruke rollebaserte tilgangskontroller (RBAC) for å begrense tilgangen til lagerstyringssystemer og sikre sikkerhetskopier i tilfelle datatap eller korrupsjon.

Det er også viktig å følge personvernregler som General Data Protection Regulation (GDPR) og California Consumer Privacy Act (CCPA), siden disse rammeverkene kan hjelpe deg med å beskytte dataene dine og opprettholde kvaliteten på dem.

Innledende kostnader og kompleksitet

Implementering av AI for lagerstyring for netthandel kan være en betydelig investering. Utgiftene omfatter blant annet:

• Abonnementer på AI-programvare
• Integrasjon med eksisterende systemer
• Arbeidskraft for implementering og vedlikehold
• Opplæring av ansatte

AI krever ekspertise, enten internt eller fra eksterne leverandører. Derfor er det nyttig å ha et opplært team før man tar i bruk et AI-system, slik at man unngår å feiltolke data og gjøre lagerprognosene mindre treffsikre.

Men kostnadene er ikke den eneste hindringen. For mange driftsteam innen netthandel kommer innføringen av AI også i konflikt med eldre systemer, isolerte data eller rigide ERP-strukturer som ikke ble utviklet for sanntidsintelligens.

Andre utfordringer omfatter:

• Integrering av AI-verktøy med eldre lager- og lagersystemer
• Å få støtte fra interessenter på tvers av team (drift, økonomi, markedsføring)
• Vedlikehold og ny opplæring av AI-modeller etter hvert som forholdene utvikler seg
• Å unngå overdreven avhengighet av svartboksmodeller som mangler forklarbarhet

Når teamet er klart, bør dere skape et solid grunnlag for oppskalering ved å teste og finjustere de første strategiske planene.

Suksess med AI innen lagerstyring handler ikke bare om teknologien – det handler om implementeringsstrategien. Det viktigste er å starte forsiktig med et pilotprosjekt og deretter videreutvikle løsningen for å bygge et fullverdig produkt.

Hardik Chawla, senior produktleder – teknisk hos Amazon SCOT

Våre beste valg av programvare for lagerstyring

Systemer for lagerstyring tar raskt i bruk AI for å forbedre verktøyene sine. Tilgjengeligheten av integrasjoner fra tredjeparter er også økende. 

Vi har prøvd og testet ulike plattformer for å hjelpe deg med å finne en som gir best verdi for virksomheten din.  

Se listen vår over de 30 beste verktøyene for lagerstyring for å finne ut hvilke som kan hjelpe deg med å implementere AI effektivt:

Og hvis du spesifikt ønsker å løse utfordringen med påfylling på geninivå, har vi gjennomgått den beste programvaren for lagerpåfylling for å gjøre tomme lagerhyller til et minne fra fortiden:

Fremtiden for AI innen lagerstyring

AIs muligheter kommer bare til å bli bedre.

Forbedret sporing av lagerbeholdning i sanntid og etterspørselsprognoser kan bidra til mer forutsigbare forsyningskjeder i fremtiden. 

AI-drevne plattformer vil fortsette å automatisere oppgaver som tidligere var tidkrevende og utsatt for feil, blant annet datadeling og koordinering av forsendelser.

Hvis du er tilhenger av banebrytende teknologi, sa Chawla at vi sannsynligvis vil se følgende bruksområder i en ikke altfor fjern fremtid:

• Lagerstyring integrert med blokkjede: Dette kan revolusjonere hvordan vi administrerer og verifiserer lagerbeholdning på tvers av komplekse forsyningskjeder gjennom sporing i sanntid som ikke kan manipuleres, fra produksjon til levering.
• Visuell lagerrevisjon: Ved hjelp av AI-drevne kameraer kan lagerhyller skannes kontinuerlig, slik at mottaksfeil, produktenes tilstand og antall på lager identifiseres. 
• Lagerforespørsler på naturlig språk: Se for deg lagerarbeidere eller ledere som stiller komplekse spørsmål om lagerbeholdningen på naturlig språk.  «Hva er det nåværende lagerantallet vårt av røde joggesko i størrelse 9, og hvordan sammenlignes det med fjorårets høytidssesong?» Store språkmodeller (LLM-er) kan gi et detaljert og kontekstuelt svar umiddelbart.

Avsluttende tanker

Hele 94 % av selskapene planla å bruke AI i virksomheten i 2024, og med god grunn. Til tross for utfordringene knyttet til implementeringen er ulempene ikke nok til å veie opp for fordelene.  

Å modernisere lagerstyringen til et punkt der du kan dra nytte av bedre oversikt over lagerbeholdningen og ta bedre beslutninger, var en gang en uoppnåelig drøm i forsyningskjedeindustrien – men nå er det en realitet.

Hvis du etter å ha lest dette har blitt mer ivrig etter å ta i bruk AI i netthandelsvirksomheten din, kan du se nærmere på andre deler av virksomheten der du kan implementere dette. 

For deg som ser etter et mer AI-drevet verktøy for lagerstyring, har vi samlet en liste over de 20 beste alternativene for netthandel og en sjekkliste over hvilke funksjoner du bør se etter.

Hvis du vurderer å utvide bruken av AI utover lagerstyring, kan du utforske noen av de beste AI-løsningene for detaljhandel som er tilgjengelige på andre områder av virksomheten.

Hvis du ser etter andre måter å forbedre lagerstyringen på, finner du en veiledning her.

I netthandelens verden går ting raskt, og du må holde tritt med utviklingen. Abonner på nyhetsbrevet vårt for å få de nyeste innsiktene for netthandelsledere fra ledende eksperter innen netthandel.