Key Takeaways
Liczenie ma znaczenie — historia, która nigdy się nie kończy: Cykliczne fizyczne liczenie zapasów w zarządzaniu zapasami jest żmudne i czasochłonne, często prowadząc do błędów i nieefektywności w monitorowaniu stanów magazynowych.
Wprowadzanie danych — relacja miłości i nienawiści: Ręczne wprowadzanie danych i przetwarzanie zamówień może być podatne na błędy i powolne, co wpływa na dokładność i szybkość procesów zarządzania zapasami.
Fiasko prognozowania: Opieranie prognozowania popytu na historycznych danych sprzedażowych jest podejściem reaktywnym, przyczyniającym się do problemów z brakiem zapasów i nadmiernym zatowarowaniem.
Symfonia stresu związanego z brakami magazynowymi: Nieefektywne praktyki zarządzania zapasami prowadzą do braków magazynowych, które zakłócają działalność, powodując opóźnienia i rozczarowanie klientów.
Więcej nie zawsze znaczy lepiej: Nadmierne zatowarowanie wynikające ze złych praktyk zarządzania zapasami prowadzi do wzrostu kosztów utrzymania zapasów, zamrażania kapitału i spadku rentowności.
Powtarzające się inwentaryzacje fizyczne. Ręczne wprowadzanie danych i przetwarzanie zamówień. Reaktywne prognozowanie popytu na podstawie historycznych danych sprzedażowych.
Te nieefektywne praktyki nękają tradycyjne zarządzanie zapasami. To przestarzałe podejście prowadzi do braków magazynowych, nadmiernego zatowarowania i innych problemów operacyjnych.
W najgorszym przypadku może doprowadzić do upadku całej firmy. Specjalista ds. efektywności operacyjnej Jon Naseath udostępnił na LinkedIn tę historię ku przestrodze, którą warto wziąć pod uwagę:
Jeśli już korzystasz z oprogramowania do zarządzania zapasami, jesteś już na dobrej drodze. Technologia oferuje jednak jeszcze ogromny potencjał, który możesz wykorzystać.
Dobrym przykładem jest: wykorzystanie AI do zarządzania zapasami. Może ono przekształcić Twój biznes e-commerce na wiele sposobów, które szczegółowo omówimy w tym wpisie na blogu.
Na razie porozmawiajmy jednak o tym, jak AI trafiła do procesów zarządzania zapasami i zrewolucjonizowała je.
Jaką rolę odgrywa AI w zarządzaniu zapasami?
Pierwsze próby włączenia uczenia maszynowego do systemów zarządzania zapasami były nieporęczne, podstawowe i w dużej mierze logistyczne.
Jednak gdy nadeszły lata 80., asystent zarządzania zapasami Sił Powietrznych Stanów Zjednoczonych (IMA) opracował systemy oparte na regułach, które wykorzystywały predefiniowane reguły „jeśli–to” do prognozowania zapotrzebowania na części zamienne i uzupełniania zapasów.
AI i uczenie maszynowe zyskały na znaczeniu w latach 2000., gdy wzrosła moc obliczeniowa, a sprzęt stał się bardziej dostępny.
Ta epoka oparta na danych przekształciła zarządzanie łańcuchem dostaw (SCM), umożliwiając dokładniejsze prognozowanie i inteligentniejsze zarządzanie zapasami.
W latach 2010. pojawił się Przemysłowy Internet Rzeczy (IIoT), łączący urządzenia — maszyny, sprzęt, pojazdy i produkty — z czujnikami połączonymi z Internetem.
Nauka o danych IIoT umożliwiła następnie śledzenie zapasów w czasie rzeczywistym, predykcyjne utrzymanie sprzętu i wyznaczanie optymalnych tras dostaw.
Sztuczna inteligencja i automatyzacja Przemysłu 4.0 wykorzystywały to bogate w dane środowisko do napędzania bardziej responsywnych procesów, takich jak automatyczne generowanie zakupów, gdy popularny produkt zaczyna się kończyć.
Na tym etapie znajduje się dziś AI w zarządzaniu zapasami. Technologia przeszła drogę od podstawowej automatyzacji do potężnego narzędzia analityki predykcyjnej.
Najważniejsze metody AI stosowane w zarządzaniu zapasami
Przejdźmy do konkretów — AI nie jest pojedynczym narzędziem, lecz całym zestawem narzędzi. Oto najważniejsze metody, które napędzają współczesne systemy zarządzania zapasami:
1. Uczenie maszynowe (ML)
Modele uczenia maszynowego uczą się na podstawie Twoich danych, a z czasem stają się coraz inteligentniejsze. Napędzają wszystko — od prognozowania popytu po wykrywanie anomalii.
- Uczenie nadzorowane doskonale sprawdza się w przypadku historycznych danych sprzedażowych i prognozowania przyszłego popytu.
- Uczenie nienadzorowane, na przykład klasteryzacja, pomaga grupować produkty lub dostawców na podstawie wspólnych cech (np. wskaźnika sprzedaży, marży czy sezonowości).
- Uczenie przez wzmacnianie może dynamicznie optymalizować poziomy zapasów poprzez testowanie różnych strategii i dostosowywanie ich w czasie rzeczywistym.
Przypadek użycia: Marka DTC może wykorzystać ML do ustalenia, że jej zestawy kosmetyków do pielęgnacji skóry sprzedają się najlepiej nie w zależności od pory roku, lecz od terminów kampanii w mediach społecznościowych — czego system oparty na regułach by nie wykrył.
2. Analityka predykcyjna
Sercem każdego inteligentnego narzędzia do uzupełniania zapasów jest analityka predykcyjna.
Systemy te analizują wcześniejsze trendy i sygnały zewnętrzne (takie jak pogoda, trendy wyszukiwania i kampanie marketingowe), aby prognozować przyszły popyt.
- Wykracza poza proste prognozowanie, uwzględniając scenariusze „co by było, gdyby”
- Pomaga odpowiednio dostosować poziom zapasów przed ważnymi wydarzeniami (wyprzedażami, świętami, kampaniami influencerów)
3. Segmentacja zapasów (wspomagana przez AI analiza ABC)
Tradycyjna analiza ABC szereguje produkty od A do C na podstawie wielkości sprzedaży lub udziału w przychodach. Segmentacja oparta na AI idzie o krok dalej:
- Analiza wielowymiarowa. Uwzględnia tempo sprzedaży produktów, marże, czas realizacji dostaw i sezonowość.
- Dynamiczna segmentacja. Aktualizuje się w czasie rzeczywistym na podstawie zmian popytu lub struktur kosztów.
- Grupowanie skoncentrowane na kliencie. Segmentuje zapasy nie tylko według wyników produktów, ale także zachowań klientów (np. ponownych zakupów i wartości subskrypcji).
Rezultat: Precyzyjniejsze strategie zatowarowania, ustalania cen i promocji dla poszczególnych segmentów.
Korzyści z zarządzania zapasami opartego na AI
Nowoczesna AI może obecnie obejmować cały łańcuch dostaw, ograniczając nieefektywność i problemy z zapasami. Może to prowadzić do:
Have an account? Log In
Większej dokładności i ograniczenia błędów ludzkich
Błędy wprowadzania danych i śledzenia zapasów mogą zniekształcać obraz poziomu zapasów i harmonogramów produkcji.
Zarządzanie zapasami oparte na AI pomaga opracować dokładniejsze plany popytu i zapewnić stały poziom obsługi nawet w obliczu zmiennego popytu klientów.
Na przykład: Marka wellness Semaine Health osiągnęła 99.95% dokładności realizacji zamówień po wdrożeniu opartego na AI rozmieszczania zapasów firmy Shipbob.
Niższych kosztów
Systemy zarządzania zapasami wspomagane przez AI przenoszą automatyzację na zupełnie nowy poziom dzięki uczeniu maszynowemu i technologii predykcyjnej.
Ponieważ roboty nie potrzebują przerw, urlopów ani zwolnień chorobowych, można zoptymalizować ich wydajność.
Działają bezbłędnie przez całą dobę, co przekłada się na wyższą produktywność (53%) i oszczędności kosztów (48%) dla firm.
Większej skalowalności
AI może przetwarzać duże i zróżnicowane zbiory danych bez konieczności angażowania dodatkowych zasobów.
Nie musisz zatrudniać nowych pracowników ani wdrażać nowych narzędzi, aby realizować ważne zadania, takie jak analiza popytu klientów i zachowań dostawców.
Wyższego zadowolenia klientów
Systemy personalizacji opartej na AI analizują wzorce zachowań klientów, aby sugerować odpowiednie produkty na podstawie danych o zapasach w czasie rzeczywistym.
Wzbudza to zainteresowanie kupujących, a jednocześnie zapewnia gotowość produktów do natychmiastowego zakupu, poprawiając ogólne doświadczenie klienta.
Minimalizacja braków magazynowych i nadmiernych zapasów
Badanie wykazało potencjał AI w zakresie usprawnienia uzupełniania zapasów, optymalizacji zapasów bezpieczeństwa i dokładnego przewidywania dostaw.
AI może monitorować w czasie rzeczywistym, które produkty znikają z półek w błyskawicznym tempie, a które zalegają na nich zbyt długo. Ta precyzja oznacza mniej zmarnowanych pieniędzy na nadmierne zapasy i mniej utraconych możliwości sprzedaży.
Podejmowanie decyzji w oparciu o dane
51% firm i 82% firm korzystających z nowych technologii poinformowało, że AI usprawniła podejmowanie przez nie decyzji.
AI do zarządzania zapasami minimalizuje ryzyko związane z decyzjami podejmowanymi intuicyjnie, wykorzystując wnioski płynące z danych i zaawansowane algorytmy.
8 sposobów wykorzystania AI do optymalizacji zarządzania zapasami
AI rozpoznaje wzorce danych i trendy rynkowe, a następnie idzie o krok dalej, uwzględniając również wprowadzane przez Ciebie dane.
Ta zdolność do adaptacji jest korzystna, ponieważ łańcuchy dostaw nie są liniowe. Z czasem ta pętla sprzężenia zwrotnego tworzy coraz inteligentniejszy i wydajniejszy system.
Dzięki tak zaawansowanej inteligencji AI umożliwia osiem skutecznych sposobów na optymalizację zarządzania zapasami. Może pomóc w:
1. Zwiększeniu dokładności prognozowania popytu
Utrzymywanie liczby jednostek produktu możliwie najlepiej dopasowanej do sprzedaży ma kluczowe znaczenie dla maksymalizacji zysków. Jednak Excel i formuły prognostyczne mogą zapewnić tylko ograniczone wsparcie.
W końcu natrafisz na ograniczenia, zwłaszcza w obliczu tempa rozwoju marek e-commerce (prognozowany CAGR wynosi 9,49%). Niektóre marki e-commerce nie mają nawet wieloletniej historii, którą można by zestawić z kierunkiem rozwoju obecnego rynku.
Modele statystyczne mają trudności z uchwyceniem czegokolwiek poza zależnościami liniowymi. Nie potrafią ekstrapolować wzorców z jednego produktu na drugi.
Nicolas Vandeput, analityk danych łańcucha dostaw (źródło)
Predykcyjne zarządzanie zapasami z wykorzystaniem AI pozwala uwzględnić istotne dane, w tym historyczne i bieżące dane dotyczące sprzedaży, a także czynniki biznesowe takie jak sezonowość, konkurencja, trendy i wzorce zachowań klientów.
Andrei Newman, dyrektor generalny marki luksusowych domowych spa Designer Home Spas, może potwierdzić jej skuteczność:
Dzięki dokładniejszemu prognozowaniu popytu ograniczyliśmy zarówno braki magazynowe, jak i nadmierne zapasy.
Nie marnujemy już pieniędzy na nadmierne zapasy, które pozostają niesprzedane, ani na wysokie koszty pilnych zamówień realizowanych w celu zaspokojenia nieoczekiwanego popytu.
Ta efektywność pomaga utrzymać stabilny przepływ środków pieniężnych i ogranicza straty finansowe.
Połączenie tej funkcji z uczeniem maszynowym sprawia, że ograniczenia dotyczące danych stają się mniej problematyczne.
Jest to szczególnie przydatne, gdy nie masz wystarczającej ilości danych, na przykład podczas prognozowania świątecznego popytu na produkt, który jest dostępny na rynku od niespełna roku.
Prognozowanie popytu oparte na AI może wykorzystywać analizę scenariuszową do szacowania przyszłego popytu w różnych hipotetycznych sytuacjach.
Możesz również użyć go do oceny wpływu różnych czynników zewnętrznych, takich jak sytuacja gospodarcza.
2. Automatyzacji uzupełniania zapasów
Harvard Business Review stwierdził: braki magazynowe powodują odejście klientów.
W e-commerce odejście klienta może nastąpić tak łatwo, jak naciśnięcie przycisku.
Aby temu zapobiec, musisz dokładnie monitorować optymalne punkty ponownego zamawiania swojego asortymentu, aby utrzymywać właściwe ilości zapasów, w tym zapas bezpieczeństwa.
Jednak dla wielu marek internetowych nie jest to łatwe zadanie, ponieważ czynniki wpływające na ten parametr są różne.
W rezultacie 60% klientów internetowych na całym świecie zgłosiło problemy z niedostępnością produktów.
Uzupełnianie zapasów za pomocą AI zapewnia skuteczny sposób zarządzania tym obszarem działalności. Zamówienia są składane wtedy, gdy jest to potrzebne, a nie wtedy, gdy wskazuje to kalendarz.
Zamiast ustalonych punktów ponownego zamawiania proces ten ściśle wiąże się z prognozowaniem popytu (podobnie jak zarządzanie zapasami JIT w produkcji).
Jak twierdzi Nick DeGiacomo, dyrektor generalny narzędzia AI do zarządzania zapasami Bucephalus:
Uzupełnianie zapasów to złożone połączenie prognozowania, kontekstu, symulacji i ciągłego uczenia się.
Wymaga nie tylko doskonałych prognoz, lecz także dogłębnego zrozumienia całego ekosystemu łańcucha dostaw.
Prognozy najwyższej jakości stanowią fundament — bez dokładnego prognozowania popytu nawet najbardziej zaawansowany system uzupełniania zapasów zawiedzie.
Zaawansowane systemy uzupełniania zapasów analizują optymalne ilości zamówień i punkty ponownego zamawiania na podstawie tych informacji, generują zamówienia i przekazują je dostawcom.
IBM poinformował, że firmy korzystające z tej technologii zazwyczaj odnotowują 40% oszczędności na pracy i 35% redukcję zapasów.
3. Korzystaj ze śledzenia zapasów w czasie rzeczywistym
„Czas rzeczywisty” to modne określenie, które wszyscy możemy poprzeć, ponieważ oznacza stały dostęp do najnowszych danych.
Kto nie chciałby tego podczas podejmowania ważnej decyzji biznesowej?
Większość osób odpowiedzialnych za decyzje dotyczące łańcucha dostaw zdecydowanie tego chce. Badanie z 2023 roku wykazało, że 77% z nich uważa widoczność zapasów w czasie rzeczywistym za konieczność.
System śledzenia zapasów w czasie rzeczywistym — oferowany przez narzędzia do zarządzania zapasami, takie jak Cin7 Core i Helcim — pozwala śledzić, co trafia do magazynów lub centrów dystrybucyjnych i co je opuszcza, a nawet monitorować sklepy stacjonarne (jeśli je posiadasz).
Według sprzedawców z sektora MŚP korzystających z takich platform 91% zgadza się, że zapewniają one kompleksową kontrolę zapasów w czasie rzeczywistym.
Korzystanie z zaawansowanych systemów ERP jest również na tym etapie koniecznością. Tradycyjne systemy ERP nie gromadzą wielu kluczowych informacji potrzebnych do planowania łańcucha dostaw i aktualizacji zapasów.
DeGiacomo porównał te systemy do patrzenia przez brudne lusterko wsteczne, ponieważ dostarczają one fragmentarycznych i niepełnych danych. Dzięki AI można polegać na modelach multimodalnych do jednoczesnego przetwarzania i rozumienia wielu rodzajów danych wejściowych.
„W świecie łańcucha dostaw ogromna część komunikacji i planowania odbywa się w dokumentach, tekście lub nagraniach audio, podczas gdy informacje o produktach są zakodowane na zdjęciach, w recenzjach lub długich, nieustrukturyzowanych listach cech. Modele multimodalne pozwalają nam szybko i łatwo wyodrębniać te informacje oraz nadawać im sens” — wyjaśnił.
Po tym, jak firma Precision Watches wdrożyła inteligentny system ERP i technologię RFID w celu synchronizacji zapasów internetowych i sklepowych podczas wyprzedaży zegarków Rolex, kierownik ds. marketingu Sergey Taver powiedział:
Wyświetlanie zapasów w czasie rzeczywistym zwiększyło konwersję o 20%, ponieważ klienci ufali informacjom o dostępności. Ta przejrzystość ogranicza nadmierną sprzedaż i zwiększa zaufanie klientów.
4. Zoptymalizuj kategoryzację zapasów
Produkty zalegające. Produkty wolno rotujące. Produkty zombie. Niezależnie od tego, jak je nazywasz, chcesz usunąć te pożerające budżet pozycje ze swojego asortymentu.
Optymalizacja zapasów oznacza skupienie się na produktach, które dobrze się sprzedają.
Analiza ABC to popularna technika zarządzania zapasami, która pomaga w tym procesie i opiera się na zasadzie Pareta (czyli na założeniu, że 80% przychodów pochodzi z 20% produktów).
Porządkuje produkty od A do C — A oznacza produkty najbardziej dochodowe, a C najmniej dochodowe.
Wiele narzędzi do zarządzania zapasami i systemów ERP oferuje automatyzację, która zajmuje się tym za Ciebie — nawet ustalając odpowiedni poziom obsługi dla każdej grupy.
Jednak zarządzanie zapasami za pomocą AI idzie o krok dalej, analizując nie tylko to, jak każdy produkt generuje przychody.
To badanie wykazało, że zastosowanie AI w analizie ABC pozwala uwzględnić wiele kryteriów, takich jak informacje o kosztach, czas realizacji zakupu, produkcja i krytyczność.
Pomaga to optymalizować zapasy poprzez klasyfikowanie produktów na podstawie bardziej szczegółowych kryteriów.
Na przykład Inventoro firmy Cin7 Omni może klasyfikować asortyment według kategorii produktów, magazynów i dostawców.
Załóżmy, że zarządzasz dużą marką e-commerce z wieloma centrami dystrybucji.
AI może analizować sprzedaż, czas uzupełniania zapasów i popularność produktów w każdym magazynie. Dzięki dostępnym informacjom możesz zidentyfikować produkt, który ogólnie sprzedaje się wolno w internecie, ale może być bestsellerem w konkretnym regionie.
5. Usprawnij zarządzanie magazynem
Magazynowanie w e-commerce dla małych i średnich firm często wiąże się ze zlecaniem usług firmom 3PL. Jeśli dotyczy to Twojej firmy, możesz przejść do następnej sekcji.
Jeśli jednak Twoja firma handlowa zarządza własnym magazynem — mam dla Ciebie dobre wieści. Sztuczna inteligencja usprawnia zarządzanie magazynem na wiele sposobów.
Hardik Chawla, starszy menedżer produktu w Amazon SCOT (Technologia optymalizacji łańcucha dostaw), powiedział: „Przetwarzanie obrazów i sztuczna inteligencja zwiększają wydajność procesów przyjmowania towarów i przepływów pracy operacyjnej.”
Zarządzanie magazynem za pomocą AI optymalizuje i usprawnia:
- Zarządzanie personelem. 37% liderów łańcucha dostaw zgłosiło występowanie dużych lub bardzo dużych niedoborów pracowników (kierowców i magazynierów). Dzięki danym w czasie rzeczywistym AI może przydzielać zadania pracownikom na podstawie bieżącego zapotrzebowania, lokalizacji pracownika i jego wcześniejszych wyników.
- Dynamiczne rozmieszczanie. Narzędzia do dynamicznego rozmieszczania oparte na AI, takie jak Lucas, symulują różne scenariusze, aby sprawdzić, czy dla danego produktu istnieje lepsze miejsce, usprawniając układ magazynu. Funkcje takie jak wykrywanie podobieństw są szczególnie przydatne w zapobieganiu możliwym do uniknięcia błędom, takim jak pomyłki podczas kompletacji spowodowane umieszczaniem podobnych produktów obok siebie.
- Efektywność kompletacji. Innowacje takie jak autonomiczne roboty mobilne (AMR) oparte na AI mogą poruszać się po powierzchni magazynu z niezwykłą dokładnością. Tymczasem czujniki i znaczniki RFID wykorzystują AI i IoT do monitorowania przemieszczania zapasów.
- Konserwacja predykcyjna. Technologia predykcyjna wykrywa potencjalne problemy, zanim zakłócą działalność firmy i spowodują straty finansowe. Firma Deloitte poinformowała, że może ona przynieść wzrost produktywności nawet o 20%, skrócenie przestojów o 15% oraz oszczędności w kosztach nowego sprzętu na poziomie 5%.
- Monitorowanie zapasów. Wyposażone w AI drony, takie jak Gather AI, mogą zmniejszyć liczbę błędów w ewidencji zapasów średnio o 66%. Urządzenia te mogą samodzielnie latać i robić zdjęcia zapasów. Następnie AI analizuje te obrazy i uzgadnia je z danymi WMS. Mogą one również ujawniać niewykorzystaną przestrzeń magazynową.
DeGiacomo wskazał jeden z kluczowych powodów, dla których AI jest niezbędna w zarządzaniu magazynem — symulacja.
AI pomaga „symulować niezliczone potencjalne scenariusze w celu identyfikacji optymalnych strategii. Zaawansowane symulacje mogą testować i udoskonalać układ magazynu, strategie kompletacji oraz poziom zatrudnienia przed wdrożeniem, znacznie ograniczając ryzyko i zwiększając efektywność operacyjną”.
6. Usprawnij zarządzanie dostawcami
Dziewięćdziesiąt jeden procent organizacji, które wykorzystały AI do usprawnienia działań w łańcuchu dostaw, odnotowało pozytywny wpływ na podejmowanie decyzji i działalność operacyjną.
Dokładne prognozy popytu mogą przyczynić się do poprawy współpracy z dostawcami.
Jeśli z wyprzedzeniem wiesz, ile towaru będzie potrzebne w dającej się przewidzieć przyszłości i w jakim okresie, będziesz mieć silniejszą pozycję negocjacyjną.
AI pomaga również wyprzedzać wydarzenia, analizując dane w celu odnotowania wszelkich nieprawidłowości w zachowaniu dostawców, takich jak nieregularne terminy dostaw.
Informacje te stanowią podstawę do działań zaradczych.
Jednak AI może robić znacznie więcej w tle. Dzisiejsze systemy uczenia maszynowego mogą proaktywnie monitorować ryzyko związane z dostawcami, analizując:
- Terminowość dostaw i wahania czasu realizacji
- Zmienność wskaźnika realizacji zamówień w poszczególnych SKU lub lokalizacjach
- Anomalie kosztowe lub zmiany cen w czasie
- Sygnały zewnętrzne, takie jak naruszenia zasad ESG lub niestabilność finansowa
Narzędzia takie jak Scoutbee i Resilinc mogą nawet skanować dane stron trzecich (np. doniesienia prasowe, alerty rynkowe, opinie klientów), aby ujawniać pojawiające się zagrożenia związane z dostawcami — zanim zakłócą one operacje realizacji zamówień.
To świetna wiadomość, ponieważ badania pokazują, że tylko 26% dyrektorów ds. zakupów potrafiło z przekonaniem prognozować ryzyko w swojej bazie dostawców.
Dzięki AI odsetek ten szybko rośnie.
A jeśli dojdzie do najgorszego i główny dostawca zawiedzie w ostatniej chwili, AI może błyskawicznie zidentyfikować dostawców zastępczych.
Według Harvard Business Review narzędzia takie jak Scoutbee mogą skanować strony internetowe w celu utworzenia listy potencjalnych dostawców, sprawdzając ich sytuację finansową, oceny klientów i inne istotne informacje.
AI umożliwia zespołom odpowiedzialnym za łańcuch dostaw przejście od reaktywnego rozwiązywania problemów do proaktywnych, opartych na danych relacji z dostawcami, które wspierają długoterminową odporność zapasów.
7. Wprowadź dynamiczne ceny i promocje
Dynamiczne ustalanie cen pozwala modyfikować ceny produktów tak, aby odpowiadały bieżącemu popytowi klientów, warunkom rynkowym i innym czynnikom.
Łączy się ono z prognozowaniem popytu opartym na AI, umożliwiając firmom dokonywanie korekt cen w czasie rzeczywistym na podstawie przewidywanych wahań popytu i poziomu zapasów.
Od prognozowania popytu po dynamiczne ustalanie cen — każdy element jest dostosowany do przewidywania i zaspokajania potrzeb klientów. Ta wzajemna zależność gwarantuje, że cały łańcuch dostaw działa spójnie, aby zapewnić klientom najlepsze możliwe doświadczenia.
Nick DeGiacomo, dyrektor generalny Bucephalus
Dzięki tej strategii możesz przyciągnąć 82% amerykańskich klientów, którzy lubią porównywać ceny online, umożliwiając im znalezienie najlepszych możliwych ofert.
Jeśli chodzi o planowanie promocji produktów, znajomość wyników sprzedaży całego asortymentu i dostępności zapasów w czasie rzeczywistym przynosi wiele korzyści.
Firma realizująca zamówienia na ścienne dekoracje drukowane na żądanie, merchOne, wykorzystuje te informacje podczas konfigurowania promocji dla swoich partnerów e-commerce.
Dyrektor generalny Philipp Muehlbauer podzielił się informacją, że dane dotyczące produkcji na żywo pomagają „stosować rabaty lub dopłaty w zależności od bieżących możliwości produkcyjnych i szybkości realizacji, aby zarządzać oczekiwaniami oraz popytem konsumentów”.
AI może również przeanalizować cały zestaw danych, aby zoptymalizować strategie promocyjne.
Nawet jeśli wcześniej nie wdrożono konkretnej promocji, takiej jak „kup jeden, drugi otrzymaj gratis” na produkt A, AI może uczyć się na podstawie podobnych promocji przeprowadzonych dla podobnych produktów.
Uczenie maszynowe może identyfikować wzorce i stosować te cenne spostrzeżenia do produktu A, aby można było samodzielnie ocenić, czy jest to opłacalne rozwiązanie.
8. Symuluj scenariusze zapasów, aby planować na wypadek niepewności
Spójrzmy prawdzie w oczy: łańcuchy dostaw ulegają zakłóceniom. Klienci znikają bez słowa. Trendy gwałtownie rosną, a następnie załamują się. Nie da się przewidzieć wszystkiego — ale można to zasymulować.
Symulacja scenariuszy wykorzystuje AI do modelowania sytuacji typu „co by było, gdyby” i testowania strategii zarządzania zapasami — zanim zaangażujesz rzeczywiste środki.
Mowa tu o sytuacjach takich jak:
- Co się stanie, jeśli główny dostawca przestanie działać na 10 dni?
- Co się stanie, jeśli popyt podwoi się w następny Czarny Piątek?
- Jak zrealizujesz zamówienia jeśli opóźnienia w dostawach dotkną zachodniego wybrzeża?
Zamiast zgadywać lub polegać na nieaktualnych modelach popytu, symulatory oparte na AI, takie jak SimWell, AnyLogic i AIMMS, pozwalają testować odporność strategii i optymalizować reakcje w zakresie:
- alokacji zapasów w wielu magazynach
- Poziomów zapasu bezpieczeństwa przy zmiennych czasach realizacji dostaw
- Strategii cenowych w okresach nadwyżki lub niedoboru
- Planów zatrudnienia i rozmieszczenia towarów w przypadku wzrostu lub zmian wolumenu
Te symulacje nie są statycznymi arkuszami kalkulacyjnymi. Są to adaptacyjne modele oparte na danych, które aktualizują się wraz z pojawianiem się nowych warunków — zmianami gospodarczymi, opóźnieniami w dostawach, a nawet viralowością na TikToku.
Wyzwania związane z wdrażaniem AI do zarządzania zapasami
Czy możliwości AI wystarczą, aby podnieść poziom zarządzania zapasami? Tak, jeśli wdrożysz je zgodnie z planem i zawczasu przygotujesz się na ograniczenia, do których należą:
Zależność od danych i ich jakość
W rozmowie z Supply Chain Dive Bob Czechowicz, starszy dyrektor ds. innowacji w GS1, powiedział: „Jeśli nie możesz mieć pewności, że posiadasz wysokiej jakości i spójne dane, prawdopodobnie będziesz mieć trudności z rozwiązywaniem problemów”.
AI jest tak inteligentna, jak dane, które jej dostarczasz.
Jeśli dane są niekompletne, nieaktualne lub po prostu błędne, ucierpią na tym również wyniki AI.
Czyszczenie danych to pierwszy krok. Konieczne będzie jednak również ustanowienie i utrzymywanie ustandaryzowanych praktyk dotyczących danych, aby minimalizować błędy i zachować wysoką jakość danych w dłuższej perspektywie.
Bezpieczeństwo i prywatność danych
80% ekspertów ds. danych zgadza się: AI sprawia, że bezpieczeństwo danych staje się większym wyzwaniem.
Poleganie na oprogramowaniu do zarządzania zapasami opartym na AI może narazić firmę na luki w zabezpieczeniach. 74% cyberataków można prześledzić do partnerów w łańcuchu dostaw oprogramowania.
Rozważ zastosowanie kontroli dostępu opartej na rolach (RBAC), aby ograniczyć dostęp do systemów zarządzania zapasami, oraz zabezpiecz kopie zapasowe na wypadek utraty lub uszkodzenia danych.
Ważne jest również przestrzeganie przepisów dotyczących ochrony danych, takich jak ogólne rozporządzenie o ochronie danych (GDPR) i kalifornijska ustawa o ochronie prywatności konsumentów (CCPA), ponieważ te ramy prawne mogą pomóc chronić dane i utrzymywać ich jakość.
More Articles
Początkowy koszt i złożoność
Wdrożenie AI do zarządzania zapasami w handlu elektronicznym może wymagać znacznych nakładów. Wśród wydatków znajdują się:
- Subskrypcje oprogramowania AI
- Integracja z istniejącymi systemami
- Zasoby ludzkie potrzebne do wdrożenia i utrzymania
- Szkolenia pracowników podnoszące ich kompetencje
AI wymaga specjalistycznej wiedzy, niezależnie od tego, czy jest ona dostępna wewnętrznie, czy zapewniana przez podmiot zewnętrzny. Dlatego przed wdrożeniem dowolnego systemu AI warto mieć przeszkolony zespół, aby uniknąć błędnej interpretacji danych i nieprawidłowego prognozowania zapasów.
Jednak koszt nie jest jedyną przeszkodą. W przypadku wielu zespołów operacyjnych e-commerce wdrożenie AI napotyka również starsze systemy, dane rozproszone w silosach lub sztywne struktury ERP, które nie zostały zaprojektowane z myślą o analizie danych w czasie rzeczywistym.
Inne wyzwania obejmują:
- Integrację narzędzi AI ze starszymi systemami zarządzania zapasami i magazynem
- Uzyskanie poparcia interesariuszy we wszystkich zespołach (operacyjnym, finansowym i marketingowym)
- Utrzymywanie i ponowne trenowanie modeli AI w miarę zmiany warunków
- Unikanie nadmiernego polegania na modelach typu czarna skrzynka , którym brakuje wyjaśnialności
Gdy Twój zespół będzie już gotowy, stwórz solidną podstawę do skalowania, testując i dopracowując początkowe plany strategiczne.
Sukces AI w zarządzaniu zapasami nie zależy wyłącznie od technologii – chodzi również o strategię wdrożenia. Kluczem jest rozpoczęcie od małego projektu pilotażowego, a następnie stopniowe rozwijanie go, aby stworzyć w pełni funkcjonalny produkt.
Hardik Chawla, starszy menedżer produktu – dział techniczny w Amazon SCOT
Nasze najlepsze propozycje oprogramowania do zarządzania zapasami
Systemy zarządzania zapasami szybko wdrażają AI, aby udoskonalać swoje narzędzia. Rozszerza się również dostępność integracji z rozwiązaniami zewnętrznych dostawców.
Przetestowaliśmy różne platformy, aby pomóc Ci znaleźć rozwiązanie oferujące najlepszą wartość dla Twojej firmy.
Zapoznaj się z naszą listą 30 najlepszych narzędzi do zarządzania zapasami i sprawdź, które z nich pomogą Ci skutecznie wdrożyć AI:
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.
Jeśli natomiast chcesz skupić się konkretnie na kwestii wyjątkowo inteligentnego uzupełniania zapasów, przejrzeliśmy najlepsze oprogramowanie do uzupełniania zapasów, dzięki któremu braki magazynowe mogą odejść w przeszłość:
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.
Przyszłość AI w zarządzaniu zapasami
Możliwości AI będą się stale zwiększać.
Udoskonalone śledzenie zapasów w czasie rzeczywistym i prognozowanie popytu mogą w przyszłości przyczynić się do powstania bardziej przewidywalnych łańcuchów dostaw.
Platformy oparte na AI będą nadal automatyzować zadania, które niegdyś były pracochłonne i podatne na błędy, w tym udostępnianie danych i koordynację wysyłek.
Jeśli jesteś fanem przełomowych technologii, Chawla powiedział, że w niezbyt odległej przyszłości prawdopodobnie zobaczymy następujące zastosowania:
- Śledzenie zapasów zintegrowane z łańcuchem bloków: Może to zrewolucjonizować sposób zarządzania zapasami i ich weryfikacji w złożonych łańcuchach dostaw dzięki śledzeniu w czasie rzeczywistym, odpornemu na manipulacje, od produkcji po dostawę.
- Wizualny audyt zapasów: Dzięki kamerom wykorzystującym sztuczną inteligencję półki magazynowe mogłyby być stale skanowane w celu identyfikowania wad przy odbiorze, stanu produktów oraz ilości zapasów.
- Zapytania o zapasy w języku naturalnym: Wyobraź sobie pracowników magazynu lub kadrę kierowniczą zadających złożone pytania dotyczące zapasów w języku naturalnym. „Jaki jest obecny poziom naszych zapasów czerwonych sneakersów w rozmiarze 9 i jak wypada on w porównaniu z ubiegłorocznym sezonem świątecznym?” Duże modele językowe (LLM) mogłyby natychmiast udzielać szczegółowych, kontekstowych odpowiedzi.
Przemyślenia końcowe
W 2024 roku aż 94% firm planowało wykorzystywać sztuczną inteligencję w swojej działalności, i to z dobrego powodu. Pomimo wyzwań związanych z jej wdrażaniem, wady nie przewyższają korzyści.
Modernizacja zarządzania zapasami do poziomu, na którym można cieszyć się doskonałą widocznością zapasów i podejmować lepsze decyzje, była niegdyś mrzonką w branży łańcucha dostaw — dziś jest jednak rzeczywistością.
Jeśli po przeczytaniu tego tekstu jeszcze bardziej zainteresowało Cię wdrożenie sztucznej inteligencji w działalności e-commerce, oto inne obszary Twojej firmy, w których możesz ją zastosować.
Jeśli szukasz narzędzia do zarządzania zapasami opartego w większym stopniu na sztucznej inteligencji, przygotowaliśmy listę 20 najlepszych rozwiązań e-commerce oraz listę kontrolną funkcji, których warto szukać.
Jeśli rozważasz wykorzystanie sztucznej inteligencji także poza zarządzaniem zapasami, zapoznaj się z niektórymi z najlepszych rozwiązań AI dla handlu detalicznego dostępnych w innych obszarach Twojej działalności.
Jeśli szukasz innych sposobów na usprawnienie zarządzania zapasami, oto poradnik.
W świecie e-commerce wszystko dzieje się szybko, a Ty musisz za tym nadążać. Zapisz się do naszego newslettera z najnowszymi spostrzeżeniami dla menedżerów e-commerce od czołowych ekspertów w branży e-commerce.
Najczęściej zadawane pytania dotyczące zarządzania zapasami za pomocą AI
Dobrze, dotarliśmy do końca, ale wciąż masz kilka pytań. Jeśli dobrze odgadliśmy, poniższe odpowiedzi powinny je wyjaśnić. (mamy nadzieję)
W jaki sposób AI poprawia dokładność zarządzania zapasami i ogranicza braki magazynowe?
AI wykorzystuje zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego do przetwarzania ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym.
Analizuje wiele czynników, takich jak historyczna sprzedaż, trendy sezonowe, czasy realizacji dostaw przez dostawców oraz poziomy obsługi, aby określić optymalne punkty i ilości ponownego zamawiania dla każdego SKU.
Co najważniejsze, może wykorzystywać uczenie adaptacyjne i symulacje do przewidywania najbardziej prawdopodobnych wyników.
Czy zarządzanie zapasami można w pełni zautomatyzować za pomocą AI?
AI może wykonać wiele ciężkiej pracy, ale nadal wymaga ludzkiej intuicji.
Zarządzanie relacjami z dostawcami, negocjowanie warunków i podejmowanie etycznych decyzji często wymaga złożonego rozumowania, którego AI nie posiada.
Ponadto AI nadal ma swoje ograniczenia.
Na przykład naukowiec zajmujący się danymi w łańcuchu dostaw, Anish Anand, zauważył, że generatywna AI może w szczególności wychwytywać zakłócenia zamiast rzeczywistych sygnałów popytu i dostarczać niedokładne prognozy z powodu niskiej jakości danych.
Dlatego nadal najlepszym rozwiązaniem jest połączenie interwencji maszyn i człowieka.
Jaka jest rola AI w zarządzaniu łańcuchem dostaw poza zarządzaniem zapasami?
Badacze oczekują gwałtownego wzrostu wykorzystania AI w całych łańcuchach dostaw.
Poza zarządzaniem zapasami za pomocą AI firmy mogą wykorzystywać nowe technologie do projektowania i utrzymywania wysokowydajnych systemów chmurowych. Analityka predykcyjna oparta na AI pomaga ograniczać przestoje, identyfikując potencjalne luki w infrastrukturze chmurowej, zanim się pojawią.
To proaktywne monitorowanie jest również przydatne w zarządzaniu ryzykiem. Algorytmy AI analizują dane transakcyjne w celu wykrywania wzorców wskazujących na działania oszukańcze, awarie sprzętu i wymagania dotyczące konserwacji.
Logistyka również korzysta z prognozowania opartego na AI. Wykorzystując uczenie maszynowe, dostawcy usług logistycznych mogą uzyskać bezprecedensowy wgląd w przyszły popyt na transport, co umożliwia proaktywne podejmowanie decyzji.
Architekt rozwiązań ds. danych i AI Manuel Fontenla z firmy Ontruck AI Tech podzielił się następującą opinią: „Dzięki starannemu dostosowywaniu i personalizowaniu technologii dostawcy transportu towarowego mogą uzyskać dogłębny wgląd we wzorce popytu. Umożliwia im to przewidywanie popytu sezonowego z niezwykłą dokładnością i optymalne dostosowanie wielkości flot w celu minimalizacji kosztów”.