Как использовать ИИ для интеллектуального управления запасами

Шокирующая сумма капитала в настоящее время связана с запасами. Наряду с дебиторской и кредиторской задолженностью товарно-материальные запасы составляют 1,1 триллиона долларов наличными, что эквивалентно 7 процентам валового внутреннего продукта Соединенных Штатов. К счастью, искусственный интеллект (ИИ) может помочь получить доступ к этим деньгам.

Действительно, Индустрия 4.0 меняет то, как мы работаем по всей цепочке поставок. Используя искусственный интеллект, датчики и технологию Интернета вещей (IoT), можно создать интеллектуальный распределительный центр, управляемый данными. Например, связывая системы планирования ресурсов предприятия (ERP) с данными о потребительских тенденциях, технология искусственного интеллекта может автоматически заказывать правильное количество сырья для выполнения заказов, сокращая отходы и увеличивая прибыль.

Поскольку сложная сеть распространения открыта для преимуществ ИИ, цепочка поставок может иметь большую экономическую выгоду, чем любое другое применение ИИ в производстве. Используя эту технологию, дистрибьюторам больше не нужно будет прогнозировать спрос на продукты на основе предположений, а вместо этого они будут объединять наборы данных, чтобы делать точные прогнозы о будущем, что позволит им принимать обоснованные бизнес-решения.

Эффективность инвентаризации

Понимая будущий спрос, ИИ также может помочь в прогнозировании спроса ваших поставщиков на основе предыдущих заказов. Это означает, что можно принимать важные решения по оптимизации уровня запасов. Например, если ИИ сообщит дистрибьютору, что многие другие дистрибьюторы захотят такое же оборудование через 12 месяцев, вы наверняка выйдете из очереди и сделаете заказ гораздо раньше.

Стоимость проданных товаров

Почему это важно, если уровни запасов не оптимизированы? Ну, это связано с эффективностью уровня запасов. Себестоимость проданных товаров (COGS) снизится, поскольку вы не понесете затрат на хранение запасов сверх их использования. В 2015 году затраты на затоваривание составили 470 миллиардов долларов, в то время как дефицит стоил 630 миллиардов долларов во всем мире. Освобождение денежных средств и места для хранения создает потенциал для экономии.

Время выполнения

Поскольку Индустрия 4.0 позволяет вашей цепочке поставок быстрее управлять различными заказами, время выполнения заказов для клиентов сокращается. Однако это каждый раз увеличивает необходимость своевременной доставки. Чтобы решить эту проблему, ИИ позволяет выявлять пробелы в ваших запасах, пока не стало слишком поздно, и поддерживать долгосрочные отношения с клиентами, основанные на доверии и надежности.

Применение этих методов к теоретическому примеру может дать представление о финансовых преимуществах, которые может получить ИИ. Представьте себе робота-дистрибьютора под названием Робо-боты. Робо-боты были застигнуты врасплох из-за недавней нехватки компонентов для производства их машин, что привело к огромным неожиданным срокам поставки для поставщиков.

Спрос на роботов растет с каждым годом, так же как и объемы заказов на их основные компоненты. Причиной задержки роботов-ботов была борьба поставщика за поставку гармонических приводов, подшипников и шарико-винтовых пар для использования в своих роботах.

Если бы Робо-боты использовали программное обеспечение ИИ, все могло бы быть иначе. ИИ может анализировать такие данные, как спрос на роботов, предложение подшипников и шариковые винты, намного быстрее, чем это мог бы сделать человек. Затем он может сопоставить эти данные с собственной историей заказов, запасами и цифрами компании, чтобы указать, что у компании заранее заканчиваются компоненты.

Интересно, что эту технологию также можно использовать для определения растущих рынков. В этом случае он может отличить растущий рынок роботов для чистых помещений. Согласно имеющейся информации, робо-боты могут принять решение заказать некоторых из своих обычных роботов с дополнительными приспособлениями для чистых помещений. Внезапно застойный рост выручки Робоботов кажется намного более благоприятным.

Конечно, Робо-боты - теоретическая компания с теоретическими обстоятельствами, но идея остается той же. Интеллектуальное управление запасами имеет огромный потенциал для улучшения прибылей и убытков компании.

AI открывает перспективы не только для машиностроителей, но и для торговых посредников и дистрибьюторов промышленного оборудования. Рассмотрим в качестве примера распределитель серводвигателя. Компания имеет регулярный заказ у поставщика серводвигателей, получая оптовые заказы каждый квартал. Год спустя дистрибьютор обнаруживает, что спрос на эти двигатели не соответствовал ожиданиям, и на складе образовался запас серводвигателей, занимающий ценные складские помещения и наличные.

Чтобы избежать этого, дистрибьютор может внедрить программное обеспечение для распространения ИИ для отслеживания запасов, рыночных тенденций, продаж и спроса по всей цепочке поставок. Если бы спроса не было, дистрибьютор мог бы принять более обоснованное решение, прежде чем сотрудничать с поставщиком серводвигателя.

Использование ИИ для управления запасами может помочь вам избежать ошибочных решений, а также предоставить информацию для новых инвестиций. Однако это улучшение не произойдет в одночасье. Успех этой технологии во многом будет зависеть от высокой степени детализации данных. Гранулярность используется для характеристики масштаба или уровня детализации набора данных, от которых сильно зависит ИИ. Чем выше уровень детализации, тем выше уровень детализации данных.

Независимо от того, входит ли внедрение ИИ в ваши ближайшие планы или нет, рекомендуется обеспечить эффективный сбор и хранение данных. В конце концов, если мы хотим развязать 1,1 триллиона долларов, которые в настоящее время связаны с запасами, ИИ может дать ответ.

Об авторе

Джонатан Уилкинс, директор по маркетингу Автоматизация ЕС , поставщик устаревших промышленных запчастей. Свяжитесь с Джонатаном по электронной почте [email protected] .