Lagerhantering med AI: Komplett automatiseringsguide

Om du redan använder programvara för lagerhantering har du redan fått en bra start. Men det finns fortfarande så mycket potential att utnyttja med teknik. 

Ett exempel: Att använda AI för lagerhantering. Det kan förändra din e-handelsverksamhet på många sätt, vilket vi kommer att utforska ingående i detta blogginlägg.

Men just nu ska vi tala om hur AI tog sig in i lagerhanteringsprocesserna och revolutionerade dem.

Vilken roll spelar AI i lagerhantering?

Tidiga försök att integrera maskininlärning i lagersystem var omständliga, grundläggande och starkt logistikorienterade.

Men när 1980-talet började utvecklade det amerikanska flygvapnets assistent för lagerhantering (IMA) regelbaserade system som använde fördefinierade ”om-så”-regler för prognostisering och påfyllning av reservdelar. 

AI och maskininlärning fick ökad betydelse under 2000-talet i takt med att datorkraften ökade och hårdvara blev mer tillgänglig. 

Denna datadrivna era förändrade hanteringen av leveranskedjan (SCM) genom bättre prognoser och smartare lagerstyrning.

Under 2010-talet växte industriella sakernas internet (IIoT) fram, vilket kopplade samman enheter—maskiner, utrustning, fordon och produkter—med sensorer anslutna till internet.

Datavetenskap för IIoT möjliggjorde sedan lageruppföljning i realtid, prediktivt underhåll av utrustning och optimala leveransrutter. 

Industri 4.0, artificiell intelligens och automatisering utnyttjade denna datarika miljö för att skapa mer responsiva processer, till exempel genom att automatiskt skapa inköp när en populär artikel börjar ta slut.

Det är här AI-baserad lagerhantering befinner sig i dag.  Tekniken har utvecklats från grundläggande automatisering till ett kraftfullt verktyg för prediktiv analys.

Centrala AI-metoder som används inom lagerhantering

Låt oss bli specifika—AI är inte ett enda verktyg, utan en verktygslåda. Här är de centrala metoder som driver dagens moderna system för lagerhantering:

1. Maskininlärning (ML)

Maskininlärningsmodeller lär sig av dina data—och blir sedan smartare med tiden. De driver allt från efterfrågeprognostisering till avvikelsedetektering.

• Övervakad inlärning passar utmärkt för historiska försäljningsdata och prognostisering av framtida efterfrågan.
• Oövervakad inlärning, exempelvis klustring, hjälper dig att gruppera produkter eller leverantörer utifrån gemensamma egenskaper (t.ex. genomförsäljningsgrad, marginal och säsongsvariationer).
• Förstärkningsinlärning kan dynamiskt optimera lagernivåerna genom att testa olika strategier och justera dem i realtid.

Användningsfall: Ett DTC-varumärke kan använda ML för att identifiera att dess hudvårdsset säljer bäst inte utifrån säsong, utan utifrån tidpunkten för kampanjer i sociala medier – något som ett regelbaserat system skulle missa.

2. Prediktiv analys

I hjärtat av alla smarta verktyg för påfyllning finns prediktiv analys.

Dessa system analyserar tidigare trender och externa signaler (som väder, söktrender och marknadsföringskampanjer) för att prognostisera framtida efterfrågan.

• Går längre än enkel prognostisering genom att ta hänsyn till ”tänk om”-scenarier
• Hjälper till att dimensionera lagret rätt inför större händelser (rea, högtider och influencer-kampanjer)

3. Lagersegmentering (AI-förstärkt ABC-analys)

Traditionell ABC-analys rangordnar produkter från A till C baserat på försäljningsvolym eller intäktsbidrag. AI-driven segmentering går längre:

• Multivariat analys. Tar hänsyn till produkternas försäljningstakt, marginaler, ledtider och säsongsvariationer.
• Dynamisk segmentering. Uppdateras i realtid baserat på förändringar i efterfrågan eller kostnadsstrukturer.
• Kundcentrerad klustring. Segmenterar lagret inte bara utifrån produkternas resultat, utan även utifrån kundbeteende (t.ex. återkommande köp och prenumerationsvärde).

Resultat: Mer precisa strategier för lagerhållning, prissättning och kampanjer per segment.

Fördelar med AI-driven lagerhantering

Modern AI kan nu påverka hela leveranskedjan, vilket minskar ineffektivitet och lagerproblem. Detta kan leda till:

Get Free Access

Sign up and stay in the loop with fresh content, podcasts, how-to guides, tool reviews, and product exclusives.

Get Free Access

Have an account? Log In

Ökad precision och minskade mänskliga fel

Fel vid datainmatning och lageruppföljning kan ge en missvisande bild av lagernivåer och produktionsscheman. 

AI-driven lagerhantering hjälper till att utveckla mer precisa efterfrågeplaner och leverera jämna servicenivåer även när kundernas efterfrågan varierar.

Till exempel: Wellness-varumärket Semaine Health uppnådde en orderprecision på 99,95 % efter att ha implementerat Shipbobs AI-drivna lagerplacering.

Minskade kostnader

AI-förstärkta lagerhanteringssystem tar automatisering till en helt annan nivå med maskininlärning och prediktiv teknik.

Eftersom robotar inte behöver raster, semester eller sjukdagar kan du optimera deras effektivitet. 

De arbetar felfritt dygnet runt, vilket leder till högre produktivitet (53 %) och kostnadsbesparingar (48 %) för företag. 

Förbättrad skalbarhet

AI kan bearbeta stora och varierade datamängder utan att ytterligare resurser krävs.  

Du behöver inte anställa ny personal eller skaffa nya verktyg för att utföra viktiga uppgifter, som att förstå kundernas efterfrågan och leverantörernas beteende.

Ökad kundnöjdhet

System för AI-driven personalisering analyserar mönster i kundernas beteende för att föreslå relevanta produkter baserat på lagerdata i realtid.

Det väcker kundernas intresse samtidigt som det säkerställer att produkterna är redo för omedelbart köp, vilket förbättrar kundupplevelsen som helhet. 

Minimering av slutsålda varor och överlager

En studie noterade AI:s potential att förbättra lagerpåfyllning, optimera säkerhetslager och göra exakta leveransprognoser.  

AI kan övervaka vad som säljer slut snabbt i dina hyllor och vad som blir stående för länge i realtid. Denna precision innebär färre bortkastade pengar på överskottslager och färre missade försäljningsmöjligheter. 

Datadrivet beslutsfattande

51 % av företagen och 82 % av dem som använder ny teknik uppgav att AI förbättrade deras beslutsfattande. 

AI för lagerhantering minimerar riskerna som är förknippade med magkänslostyrda beslut genom att utnyttja datainsikter och avancerade algoritmer. 

8 sätt att använda AI för optimering av lagerhanteringen

AI känner igen datamönster och marknadstrender och tar det ett steg längre genom att ta hänsyn till dina indata. 

Denna anpassningsförmåga är bra eftersom leveranskedjor inte är linjära.  Med tiden skapar denna återkopplingsslinga ett allt smartare och effektivare system. 

Med sådan avancerad intelligens möjliggör AI åtta effektiva sätt att optimera lagerhanteringen. Det kan hjälpa till att:

1. Förbättra precisionen i efterfrågeprognoser

Att lagerföra så nära det antal produktenheter som faktiskt säljs som möjligt är avgörande för att maximera vinsten. Men Excel och prognosformler kan bara ta dig en bit på vägen. 

Förr eller senare stöter du på en begränsning, särskilt med den takt som e-handelsvarumärken växer i (den förutspådda CAGR ligger på 9.49%). Vissa e-handelsvarumärken har inte ens flera års historik att jämföra med den nuvarande marknadens utveckling.

Statistiska modeller har svårt att fånga något annat än linjära samband. De kan inte extrapolera mönster från en produkt till en annan.

Nicolas Vandeput, dataforskare inom leveranskedjor (Källa)

Prediktiv AI för lagerhantering gör det möjligt att ta hänsyn till relevanta data, inklusive historiska och försäljningssiffror i realtid, samt affärsdrivare som säsongsvariationer, konkurrens, trender och mönster i kundbeteenden. 

Andrei Newman, vd för det lyxiga hemspavarumärket Designer Home Spas, kan intyga dess effektivitet:

Med bättre efterfrågeprognoser har vi minimerat både slutsålda varor och överlager.

Vi slösar inte längre pengar på överskottslager som blir osålda eller på de höga kostnaderna för expressbeställningar för att möta oväntad efterfrågan.

Denna effektivitet hjälper till att upprätthålla ett stabilt kassaflöde och minskar ekonomiskt slöseri.

Kombinera denna funktion med maskininlärning, så blir databegränsningar ett mindre problem. 

Detta är praktiskt när du inte har tillräckligt med data att arbeta med, till exempel när du ska förutsäga efterfrågan under helgerna på en produkt som bara har funnits på marknaden i nästan ett år. 

AI-baserad efterfrågeprognostisering kan använda scenarioanalys för att uppskatta framtida efterfrågan i en mängd hypotetiska situationer.

Du kan också använda den för att bedöma effekten av olika externa faktorer, till exempel ekonomiska förhållanden.

2. Automatisera lagerpåfyllningen

Harvard Business Review slog fast: slutsålda varor får kunderna att gå därifrån. 

Inom e-handeln är det lika enkelt att kunderna går därifrån som att trycka på en knapp.  

För att detta inte ska hända måste du ha koll på ditt sortiments optimala beställningspunkter för att upprätthålla korrekta lagernivåer, inklusive säkerhetslager. 

Men det är ingen enkel uppgift för många onlinevarumärken, eftersom faktorerna som påverkar denna parameter varierar.  

Som ett resultat uppgav 60 % av världens onlineshoppare att de hade stött på problem med att produkter inte var tillgängliga.

AI-baserad lagerpåfyllnad ger ett effektivt sätt att hantera denna del av verksamheten. Beställningar läggs när det behövs, inte när kalendern säger att det är dags. 

I stället för fasta beställningspunkter går processen hand i hand med efterfrågeprognoser (precis som JIT-lagerhantering inom tillverkningsindustrin). 

Enligt Nick DeGiacomo, vd för AI-lagerverktyget Bucephalus:

Lagerpåfyllnad är ett komplext samspel mellan förutsägelser, kontext, simulering och kontinuerligt lärande.

Det kräver inte bara utmärkta prognoser, utan även en djup förståelse av hela ekosystemet för leveranskedjan.

Prognoser i toppklass utgör grunden. Utan korrekta efterfrågeprognoser kommer även det mest sofistikerade systemet för lagerpåfyllnad att svikta.

Avancerade system för lagerpåfyllnad analyserar ideala beställningskvantiteter och beställningspunkter baserat på denna information, skapar beställningarna och skickar dem till leverantörerna.  

IBM rapporterade att företag som använder denna teknik vanligtvis upplever 40 % arbetsbesparingar och 35 % lagerreduktion.

3. Använd lageruppföljning i realtid

”Realtid” är ett modeord som vi alla kan ställa oss bakom, eftersom det innebär att alltid ha tillgång till de senaste uppgifterna. 

Vem skulle inte vilja ha det när man fattar ett viktigt affärsbeslut?

De flesta beslutsfattare inom leveranskedjan vill definitivt det. En undersökning från 2023 visade att 77 % av dem anser att lageröverblick i realtid är nödvändigt.

Ett system för lageruppföljning i realtid—som erbjuds av lagerhanteringsverktyg som Cin7 Core och Helcim—låter dig följa vad som kommer in i och lämnar lager eller distributionscentraler, samt fysiska butiker (om du har sådana). 

Enligt små och medelstora företag som använder sådana plattformar instämmer 91 %  i att de ger heltäckande lagerkontroll i realtid.

Att använda avancerade ERP-system är också nödvändigt i detta skede. Traditionella ERP-system fångar inte upp mycket av den kritiska information som behövs för planering av leveranskedjan och lageruppdateringar. 

DeGiacomo jämförde dessa system med att titta genom en smutsig backspegel, eftersom de tillhandahåller fragmenterade och ofullständiga uppgifter. Med AI kan du förlita dig på multimodala modeller för att bearbeta och förstå flera typer av indata samtidigt.

 ”Inom leveranskedjan sker så mycket av kommunikationen och planeringen i dokument, text eller ljud, medan produktinformationen är kodad i foton, recensioner eller långa ostrukturerade funktionslistor. Multimodala modeller gör det möjligt för oss att snabbt och enkelt extrahera denna information och förstå den”, förklarade han.

Efter att Precision Watches implementerat ett intelligent ERP-system och RFID-teknik för att synkronisera sina online- och butiksinventarier under en Rolex-försäljning, berättade marknadschefen Sergey Taver: 

Vår lagerdisplay i realtid ökade konverteringarna med 20 %, eftersom kunderna litade på att produkterna var tillgängliga. Denna transparens minskar överförsäljning och ökar kundernas förtroende.

4. Optimera lagerkategoriseringen

Vilande produkter. Trögrörliga produkter. Zombieprodukter. Oavsett vad du kallar dem vill du få bort dessa budgetslukare från din produktportfölj. 

Lageroptimering innebär att fokusera på vinnande varor. 

ABC-analysen är en populär teknik för lagerstyrning som hjälper till med denna process, och den bygger på Paretoprincipen (det vill säga att 80 % av dina intäkter kommer från 20 % av dina produkter). 

Den listar dina produkter från A till C – där A är de mest lönsamma och C de minst lönsamma. 

Många verktyg för lagerstyrning och ERP-system erbjuder automatisering som hanterar denna del åt dig – och till och med anger lämplig servicenivå för varje grupp.  

AI-baserad lagerstyrning tar det dock ett steg längre genom att se bortom hur varje artikel genererar intäkter. 

Denna studie visade att användningen av AI i ABC-analysen gör det möjligt att ta hänsyn till flera kriterier, såsom kostnadsinformation, inköpets ledtid, produktion och kritikalitet.   

Detta bidrar till att optimera lagret genom att klassificera produkter utifrån mer nyanserade kriterier. 

Exempelvis kan Cin7 Omnis Inventoro klassificera produktportföljer efter produktkategori, lager och leverantörer. 

Anta att du driver ett stort e-handelsvarumärke med flera distributionscentraler. 

AI kan analysera försäljning, påfyllnadstider och artiklarnas popularitet i varje lager.  Med den tillgängliga informationen kan du identifiera en produkt som generellt säljer långsamt online men som kan vara en bästsäljare i en viss region. 

5. Förbättra lagerhanteringen 

Lagerhållning inom SMB-e-handel innebär ofta att man anlitar 3PL-företag. Du kan hoppa till nästa avsnitt om detta gäller dig.  

Men om ditt detaljhandelsföretag hanterar sitt eget lager – då har jag goda nyheter för dig. Artificiell intelligens förbättrar lagerhanteringen på fler än ett sätt. 

Hardik Chawla, senior produktchef på Amazon, SCOT (Teknik för optimering av leveranskedjan), berättade: ”Bildbehandling och artificiell intelligens förbättrar effektiviteten i mottagningsprocesser och operativa arbetsflöden.” 

AI-baserad lagerhantering optimerar och förbättrar:

• Personalhantering. 37 % av ledarna inom leveranskedjan uppgav att de upplevde stor eller extrem personalbrist (bland förare och lagerarbetare). Med realtidsdata kan AI tilldela uppgifter till arbetare baserat på aktuell efterfrågan, arbetarnas position och tidigare resultat.

• Dynamisk lagerplacering. AI-drivna verktyg för dynamisk lagerplacering, som Lucas, simulerar scenarier för att se om det finns en bättre plats för en produkt, vilket förbättrar lagerlayouten. Funktioner som likhetsidentifiering är särskilt användbara för att förhindra undvikbara misstag, till exempel plockfel som orsakas av att liknande artiklar placeras nära varandra.

• Plockeffektivitet. Innovationer som AI-drivna autonoma mobila robotar (AMR:er) kan röra sig över lagergolv med anmärkningsvärd precision.  Samtidigt använder sensorer och RFID-taggar AI och IoT för att hålla koll på lagerrörelser. 

• Förutsägande underhåll. Förutsägande teknik upptäcker potentiella problem innan de stör verksamheten och orsakar ekonomisk skada. Deloitte rapporterade att det kan leda till upp till 20 % högre produktivitet, 15 % mindre driftstopp och 5 % kostnadsbesparingar på ny utrustning.

• Lagerövervakning. AI-drivna drönare, som Gather AI, kan minska lagerfel med i genomsnitt 66 %. Dessa enheter kan flyga på egen hand och fotografera lagret. AI träder sedan in för att analysera bilderna och stämma av dem mot WMS-data.  De kan också avslöja underutnyttjade lagerytor.

DeGiacomo identifierade en av de viktigaste anledningarna till att AI är avgörande inom lagerhantering—simulering.  

AI hjälper till att ”simulera otaliga möjliga scenarier för att identifiera optimala strategier. Avancerade simuleringar kan testa och förfina lagerlayout, plockstrategier och bemanningsnivåer innan implementering, vilket dramatiskt minskar riskerna och ökar den operativa effektiviteten.”

6. Effektivisera leverantörshanteringen

Nittioen procent av organisationerna som har utnyttjat AI för att förbättra aktiviteter i leveranskedjan har sett positiva effekter på beslutsfattandet och verksamheten.  

Exakta efterfrågeprognoser kan bana väg för förbättrade partnerskap med dina leverantörer. 

Om du i förväg vet hur mycket varor du kommer att behöva inom den närmaste framtiden och under vilken period, har du ett bättre förhandlingsläge. 

AI hjälper dig också att ligga steget före genom att analysera data för att upptäcka oregelbundenheter i leverantörernas beteende, exempelvis inkonsekventa leveranstider.

Denna information utgör en grund för riskreducering. 

Men AI kan göra mer i bakgrunden. Dagens maskininlärningssystem kan proaktivt övervaka leverantörsrisker genom att analysera:

• Leveransprecision och variationer i ledtider
• Variationer i leveransgrad mellan SKU:er eller platser
• Kostnadsavvikelser eller prisförändringar över tid
• Externa signaler som ESG-överträdelser eller ekonomisk instabilitet

Verktyg som Scoutbee och Resilinc kan till och med genomsöka data från tredje part (t.ex. nyhetsrapporter, marknadsvarningar och kundrecensioner) för att upptäcka framväxande leverantörsrisker—innan de stör din orderhantering.

Detta är positivt eftersom forskning visar att endast 26 % av inköpscheferna med säkerhet kunde förutse risker inom sina leverantörsbaser.

Med AI ökar den siffran—snabbt.

Och om det värsta inträffar och din huvudleverantör sviker i sista minuten kan AI snabbt identifiera ersättande leverantörer.

Enligt Harvard Business Review kan verktyg som Scoutbee genomsöka webbplatser för att skapa en lista över potentiella leverantörer och kontrollera deras ekonomi, kundbetyg och annan relevant information. 

AI gör det möjligt för leveranskedjeteam att gå från reaktiv problemlösning till proaktiva, datadrivna leverantörspartnerskap som stöder långsiktig lagerresiliens.

7. Inför dynamisk prissättning och kampanjer

Med dynamisk prissättning kan du justera produktpriserna så att de motsvarar aktuell kundefterfrågan, marknadsförhållanden och andra faktorer. 

Det hänger samman med AI-drivna efterfrågeprognoser och gör det möjligt för företag att justera priserna i realtid baserat på förutsedda variationer i efterfrågan och lagernivåer.

Från efterfrågeprognoser till dynamisk prissättning är varje del anpassad för att förutse och tillgodose kundernas behov. Denna sammankoppling säkerställer att hela leveranskedjan rör sig i takt för att leverera bästa möjliga kundupplevelse.

Nick DeGiacomo, vd för Bucephalus

Med denna strategi kan du locka 82 % av amerikanska konsumenter som tycker om att jämföra priser online, så att de kan hitta bästa möjliga erbjudanden.

När det gäller planering av produktkampanjer finns det många fördelar med att känna till hur din produktportfölj presterar och vilka lagervolymer som är tillgängliga i realtid. 

Företaget merchOne, som hanterar produktion på begäran av väggkonst, använder denna information när de utformar kampanjer för sina e-handelspartner.

VD:n Philipp Muehlbauer berättade att deras produktionsdata i realtid hjälper dem ”att tillämpa rabatter eller pristillägg beroende på den aktuella produktionskapaciteten och hastigheten, för att hantera förväntningar och konsumentefterfrågan”.

AI kan också analysera hela din datamängd för att optimera kampanjstrategier. 

Även om du inte tidigare har genomfört en specifik kampanj, som ”köp en, få en” på produkt A, kan AI lära sig av liknande kampanjer som genomförts för liknande produkter. 

Maskininlärning kan identifiera mönster och tillämpa dessa värdefulla insikter på produkt A, så att du själv kan se om det är ett lönsamt beslut för dig.

8. Simulera lagerscenarier för att planera för osäkerhet

Låt oss vara realistiska: leveranskedjor bryter samman. Kunder försvinner. Trender skjuter i höjden och störtdyker. Du kan inte förutse allt – men du kan simulera det.

Scenariosimulering använder AI för att modellera ”tänk om”-situationer och testa din lagerstrategi mot dem – innan du satsar riktiga pengar.

Vi pratar om saker som:

• Vad händer om din huvudleverantör blir otillgänglig i 10 dagar?
• Vad händer om efterfrågan fördubblas nästa Black Friday?
• Hur ska du hantera beställningar om leveransförseningar drabbar västkusten?

I stället för att gissa eller förlita dig på föråldrade efterfrågemodeller låter AI-drivna simulatorer som SimWell, AnyLogic och AIMMS dig stresstesta din strategi och optimera dina åtgärder inom:

• Lagerfördelning mellan flera lagerlokaler
• Säkerhetslagernivåer vid varierande ledtider
• Prisstrategier under överskott eller brist
• Bemannings- och lagerplaceringsplaner om volymen ökar kraftigt eller förändras

Dessa simuleringar är inte statiska kalkylblad. De är adaptiva, datadrivna modeller som uppdateras när nya förhållanden uppstår – ekonomiska förändringar, leveransförseningar och till och med viral spridning på TikTok.

Utmaningar med att implementera AI-baserad lagerhantering

Är AI:s kapacitet tillräcklig för att förbättra din lagerhantering? Ja, om du implementerar den enligt plan och förbereder dig i förväg för att hantera dess begränsningar, som är:

Beroende av data och datakvalitet

I en intervju med Supply Chain Dive berättade Bob Czechowicz, senior innovationschef på GS1, ”Om du inte kan känna dig trygg med att du har data av hög kvalitet och som är konsekvent, kommer du förmodligen att få svårt att lösa utmaningar.”

AI är bara så smart som den data den matas med. 

Om dina data är ofullständiga, inaktuella eller helt enkelt felaktiga blir även AI:s resultat bristfälliga.

Att rensa dina data är det första steget. Men du behöver också införa och upprätthålla standardiserade datapraxis för att minimera fel och bibehålla hög datakvalitet på lång sikt. 

Datasäkerhet och integritet 

80 % av dataexperterna är överens: AI gör datasäkerheten mer utmanande. 

Att förlita sig på programvara för AI-baserad lagerhantering kan utsätta ditt företag för sårbarheter.  74 % av cyberattackerna kan spåras tillbaka till partner i programvarans leveranskedja.  

Överväg att använda rollbaserad åtkomstkontroll (RBAC) för att begränsa åtkomsten till lagerhanteringssystem och säkra säkerhetskopior i händelse av dataförlust eller datakorruption.

Det är också viktigt att följa dataskyddsregler som den allmänna dataskyddsförordningen (GDPR) och Kaliforniens lag om konsumentintegritet (CCPA), eftersom dessa regelverk kan hjälpa dig att skydda dina data och bibehålla deras kvalitet.

Initial kostnad och komplexitet

Implementering av AI för lagerhantering inom e-handeln kan vara en betydande investering. Bland kostnaderna finns:

• Abonnemang på AI-programvara
• Integration med befintliga system
• Personalresurser för implementering och underhåll
• Utbildning för att höja personalens kompetens

AI kräver expertis, oavsett om den finns internt eller anlitas externt. Därför är det bra att ha ett utbildat team innan något AI-system tas i bruk, för att undvika feltolkning av data och misslyckade lagerprognoser.

Men kostnaden är inte det enda hindret. För många driftteam inom e-handeln krockar AI-implementeringen också med äldre system, isolerade data eller stela ERP-strukturer som inte byggdes för realtidsintelligens.

Andra utmaningar är:

• Integration av AI-verktyg med äldre lager- och lagersystem
• Att få med sig berörda intressenter i hela organisationen (drift, ekonomi, marknadsföring)
• Underhåll och omskolning av AI-modeller när förutsättningarna förändras
• Att undvika överdrivet beroende av svartlåde-modeller som saknar förklarbarhet

När teamet är redo skapar du en stabil grund för uppskalning genom att testa och finslipa dina inledande strategiska planer.

Framgång med AI inom lagerhantering handlar inte bara om tekniken – det handlar om implementeringsstrategin. Det viktiga är att börja försiktigt med ett pilotprojekt och sedan vidareutveckla det för att bygga en komplett produkt.

Hardik Chawla, senior produktchef – teknisk vid Amazon SCOT

Våra bästa val av lagerhanteringsprogramvara

Lagerhanteringssystem börjar snabbt införa AI för att förbättra sina verktyg. Tillgången till integrationer från tredje part ökar också. 

Vi har provat och testat olika plattformar för att hjälpa dig hitta en som erbjuder det bästa värdet för ditt företag.  

Se vår lista över de 30 främsta verktygen för lagerhantering för att se vilka som kan hjälpa dig att implementera AI effektivt:

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.

1. 1. Linnworks — Bäst för automatisering och arbetsflöden
2. 2. MRPeasy — Bäst för produktionsplanering hos små tillverkare
3. 3. KORONA POS — Bäst för lagerhantering på flera platser
4. 4. Helcim — Bäst för säker kortbetalning utan avgifter
5. 5. Katana — Bästa allt-i-ett-systemet för tillverkning
6. 6. Ordoro — Bäst för lagersynkronisering i realtid
7. 7. Acumatica — Bäst för arbetsflöden över flera moduler
8. 8. Zoho Inventory — Bästa kostnadsfria alternativet för små försändare
9. 9. Finale Inventory — Bäst för hantering av flera lager
10. 10. Infoplus — Bäst för rapporteringsfunktioner

Och om du specifikt vill ta itu med frågan om påfyllnad på geninivå har vi granskat de främsta programvarorna för lagerpåfyllnad för att göra slutförsäljningar till ett minne blott:

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.

1. 1. LineNow — Bäst för arbetsflöden för inköpsorder hos små och medelstora företag
2. 2. Leafio — Bäst för dagligvaruhandel
3. 3. Zoho Inventory — Bäst för Zoho-integrationer
4. 4. Finale Inventory — Bäst för säljare i flera försäljningskanaler
5. 5. Fishbowl Inventory — Bäst för QuickBooks-användare
6. 6. Unleashed — Bäst för distributörer
7. 7. Manhattan Active — Bäst för globala företag
8. 8. Katana Cloud Inventory — Bäst för tillverkare
9. 9. Prediko — Bäst för e-handelsvarumärken
10. 10. Streamline — Bäst för små företag

Framtiden för AI inom lagerhantering

AI:s funktioner kommer bara att bli bättre.

Förbättrad lagerövervakning i realtid och efterfrågeprognoser kan i framtiden skapa mer förutsägbara leveranskedjor. 

AI-drivna plattformar kommer att fortsätta automatisera uppgifter som tidigare var tidskrävande och felbenägna, inklusive datadelning och samordning av leveranser.

Om du gillar banbrytande teknik sade Chawla att vi sannolikt kommer att få se följande tillämpningar inom en inte alltför avlägsen framtid:

• Blockchainintegrerad lageruppföljning: Detta skulle kunna revolutionera hur vi hanterar och verifierar lager i komplexa leveranskedjor genom spårning i realtid som inte kan manipuleras, från produktion till leverans.
• Visuell lagerrevision: Med hjälp av AI-drivna kameror skulle lagerhyllor kunna skannas kontinuerligt för att identifiera mottagna defekter, produkternas skick och lagersaldon. 
• Lagerfrågor på naturligt språk: Föreställ dig lagerarbetare eller chefer som ställer komplexa lagerfrågor på naturligt språk.  ”Vilken är vår nuvarande lagernivå för röda sneakers i storlek 9, och hur står den sig jämfört med julhandeln förra året?” Stora språkmodeller (LLM) skulle kunna ge ett detaljerat, kontextualiserat svar direkt.

Avslutande tankar

Hela 94 % av företagen planerade att använda AI i sin verksamhet under 2024, och av goda skäl. Trots utmaningarna förknippade med implementeringen är nackdelarna inte tillräckliga för att väga tyngre än fördelarna.  

Att modernisera lagerhanteringen till den punkt där du kan få överlägsen lageröverblick och fatta bättre beslut var en gång en ouppnåelig dröm inom leveranskedjebranschen – men nu är det verklighet.

Om du efter att ha läst detta har blivit mer intresserad av att införa AI i din e-handelsverksamhet finns här andra delar av verksamheten där du kan implementera detta.

För dig som letar efter ett mer AI-drivet verktyg för lagerhantering har vi sammanställt en lista över de 20 bästa alternativen för e-handel och en checklista över vilka funktioner du bör leta efter.

Om du överväger att utöka användningen av AI bortom lagerhantering kan du utforska några av de bästa AI-lösningarna för detaljhandeln som finns tillgängliga inom andra delar av verksamheten.

Om du letar efter andra sätt att förbättra din lagerhantering finns här en guide.

I e-handelns värld går allt snabbt, och du måste hålla jämna steg. Prenumerera på vårt nyhetsbrev med de senaste insikterna för e-handelsansvariga från ledande experter inom e-handel.

Vanliga frågor om AI-baserad lagerhantering

Okej, vi har nått slutet, men du har fortfarande några frågor. Om vi gissade rätt bör följande besvara dem. (håller tummarna)

Hur förbättrar AI lagerprecisionen och minskar risken för slutförsäljning?

AI använder avancerade maskininlärningsalgoritmer för att gå igenom enorma mängder data i realtid.

Genom att analysera flera faktorer, såsom historisk försäljning, säsongstrender, leverantörernas ledtider och servicenivåer, fastställer AI optimala beställningspunkter och beställningskvantiteter för varje SKU.

Bäst av allt är att AI kan använda adaptiv inlärning och simulering för att förutsäga de mest sannolika resultaten.

Kan lagerhantering automatiseras helt med AI?

AI kan göra mycket av det tunga arbetet, ja, men kräver fortfarande mänsklig intuition.

Att hantera leverantörsrelationer, förhandla om villkor och fatta etiska beslut kräver ofta komplexa resonemang som AI saknar.

Dessutom har AI fortfarande sina begränsningar.

Dataforskaren inom leveranskedjan Anish Anand noterade till exempel att generativ AI i synnerhet kan fånga upp brus i stället för verkliga efterfrågesignaler och ge felaktiga prognoser på grund av dålig datakvalitet.

Därför är en kombination av maskinell och mänsklig medverkan fortfarande bäst.

Vilken roll spelar AI inom hantering av leveranskedjan utöver lagerhantering?

Forskare förväntar sig att användningen av AI kommer att öka kraftigt i hela leveranskedjan.

Utöver AI-baserad lagerhantering kan företag använda framväxande teknik för att utforma och underhålla högpresterande molnsystem. AI-drivna prediktiva analyser bidrar till att minimera driftstopp genom att identifiera möjliga sårbarheter i molninfrastrukturen innan de uppstår.

Denna proaktiva övervakning är också användbar inom riskhantering. AI-algoritmer analyserar transaktionsdata för att hitta mönster som tyder på bedräglig aktivitet, utrustningsfel och underhållsbehov.

Logistiken drar också nytta av AI-drivna prognoser. Med hjälp av maskininlärning kan logistikleverantörer få oöverträffad insikt i framtida transportefterfrågan, vilket möjliggör proaktiva beslut.

Data & AI-lösningsarkitekten Manuel Fontenla från Ontruck AI Tech delade med sig av följande: ”Genom att noggrant anpassa och skräddarsy teknik kan transportleverantörer få djupa insikter i efterfrågemönster. Detta kan göra det möjligt för dem att förutsäga säsongsbunden efterfrågan med anmärkningsvärd precision och dimensionera sina fordonsflottor optimalt för att minimera kostnaderna.”