ИИ в управлении запасами превосходит традиционное управление запасами. От прогнозной аналитики до прогнозирования спроса, автоматизированного пополнения, смягчения избыточного запаса и запасов ИИ эффективно трансформирует управление запасами. В этом блоге объясняется роль ИИ в управлении запасами, включая преимущества, варианты использования, проблемы, решения и то, как он революционизирует бизнес-ландшафт в будущем. Это позволит вам расширить свои ноу-хау и внедрить ИИ для повышенного роста бизнеса!

Управление запасами ИИ включает в себя использование ИИ для автоматизации и оптимизации процессов управления запасами. Управление запасами включает в себя контроль и контроль уровней запасов компании. Управление запасами ИИ гарантирует, что все продукты находятся в нужном месте для обеспечения удобной работы цепочки поставок. 

ИИ применяет аналитику данных, машинное обучение и прогнозный анализ, тем самым оптимизируя управление запасами, такое как прогнозирование спроса, управление поставщиками и автоматическое пополнение. Прямо от Amazon «Kiva Robots» и «Eden» Walmart до системы Zara «POS (точечная продажа)», все они способствуют высоко адаптированному и безупречному управлению запасами. 

Помимо вышесказанного, Sephora, L’Oréal и Coca-Cola используют управление запасами ИИ для удовлетворения потребностей и предпочтений клиентов.

Используя возможности управления запасами искусственного интеллекта, предприятия могут разблокировать следующий уровень эффективности, точности и гибкости по всей цепочке поставок. Этот блог проведет вас через подробное исследование роли ИИ в управлении запасами. Изучите и внедрите его для повышения прибыльности вашего бизнеса.

Что такое управление запасами ИИ?

Управление запасами ИИ — это практика использования ИИ для автоматизации и оптимизации управления запасами. Он использует машинное обучение (ML), анализ данных и прогнозную аналитику и улучшает управление запасами, трансформируя традиционный способ управления запасами. От прогнозирования спроса до управления поставщиками и пополнения запасов ИИ имеет тенденцию революционизировать полное управление запасами. 

Используя искусственный интеллект в управлении запасами, предприятия эффективно поддерживают соответствующее количество товаров, удовлетворяя требования клиентов в режиме реального времени. Это уменьшает избыточные запасы и запасы и поддерживает согласованность спроса и предложения, тем самым минимизируя затраты на хранение и максимизируя прибыльность бизнеса.

ИИ в управлении запасами: статистика и факты

С $7,38 млрд в 2024 году до $9,6 млрд в 2025 году ИИ в управлении запасами испытал значительный рост при совокупных годовых темпах роста (CAGR) 30,1%. Ожидается, что рынок значительно вырастет, достигнув $27,23 млрд в 2029 году, при CAGR 29,8%.

Как работает ИИ в управлении запасами?

ИИ использует передовые алгоритмы и методы машинного обучения и анализирует большие наборы данных для прогнозирования спроса. Вопреки традиционным методам, зависящим от ручного ввода и анализа, программное обеспечение управления запасами ИИ обрабатывает данные с более высокой скоростью и масштабом. Используя эти данные, они обнаруживают тенденции и закономерности для бизнеса.

Решения по управлению запасами с поддержкой ИИ тщательно изучают исторические данные о продажах, поведение клиентов, тенденции рынка и многие другие соответствующие факторы для измерения и выявления идей для прогнозирования будущего. Прогнозный анализ позволяет предприятиям лучше понимать требования клиентов в режиме реального времени, оптимизацию запасов и предвидеть изменения спроса в будущем.

ИИ для управления запасами постоянно учится и адаптируется, масштабируясь с течением времени. Благодаря циклам обратной связи и постоянному анализу данных они совершенствуют алгоритмы и модели, чтобы отразить развивающуюся маркетинговую динамику и бизнес-сценарии. Адаптивная способность позволяет предприятиям оставаться гибкими и отзывчивыми, чтобы эффективно адаптироваться к конкурентному бизнес-ландшафту.

Использование случаев ИИ в управлении запасами

ИИ используется в управлении запасами для различных задач, таких как прогнозирование спроса, отслеживание запасов в режиме реального времени, оптимизация запасов, автоматизированное переупорядочение и т. Д. ИИ также помогает организациям с обнаружением аномалий, управлением поставщиками и складскими операциями. Вот список вариантов использования ИИ в управлении запасами и как они влияют на прибыль и рост бизнеса:

1. Прогнозирование спроса

Управление запасами искусственного интеллекта помогает предприятиям динамически реагировать на колебания рынка соответственно. Алгоритмы ИИ анализируют тенденции рынка, исторические данные о продажах и дополнительные факторы для прогнозирования будущего спроса с оптимальной точностью. Это известно как прогнозирование спроса и позволяет предприятиям поддерживать уровни запасов, ограничивая риск избыточного запасов и запасов.

Например, ИИ в управлении запасами может легко обнаружить внезапный всплеск спроса на конкретный продукт и автоматически инициировать пополнение заказа. Он обеспечивает отличное равновесие уровня запасов, минимизируя затраты и максимизируя прибыльность.

2. Видимость в реальном времени

Используя мощность датчиков RFID и IoT, видимость запасов в режиме реального времени, оповещения о запасах на основе ИИ, автоматизированные системы хранения и поиска (ASRS) и многое другое, искусственный интеллект обеспечивает видимость в режиме реального времени в местах инвентаризации.

Сети IoT, состоящие из физических объектов, таких как инвентарные элементы, встроенные в датчики, программное обеспечение и сетевое подключение, позволяют увеличить пул сбора и обмена данными. ИИ помогает предприятиям анализировать широкий спектр данных и извлекать интенсивные идеи для обеспечения мониторинга и обслуживания уровней запасов в режиме реального времени.

3. Обнаружение аномалий

ИИ в управлении запасами использует машины для выявления аномалий, таких как расхождения в запасах, неожиданные колебания спроса или сбои в цепочке поставок. Алгоритмы машинного обучения обрабатывают большое количество наборов данных в реальном времени от датчиков IoT и исторических тенденций и обнаруживают необычные закономерности, вызывая предупреждения и предотвращая ошибки инвентаризации.

Такой уровень компетентности в области обнаружения аномалий позволяет предприятиям быстро реагировать на потенциальные проблемы, сохраняя целостность и эффективность работы на всех уровнях запасов.

4. Классификация запасов

Используя датчики, управление запасами ИИ может классифицировать продукты на основе их веса, температуры, местоположения, движений и многих других, обеспечивая эффективное расположение продуктов по всему инвентарю. Этот уровень детальной автоматизации упрощает организацию и управление разнообразными запасами.

Когда элементы в инвентаре классифицируются и хорошо организованы, предприятия могут оптимизировать хранение, оптимизировать процедуры поиска и обеспечить обоснованное принятие решений для пополнения запасов и распределения.

5.Сценарий моделирования

Моделирование сценариев на основе ИИ позволяет предприятиям моделировать различные рыночные сценарии и тщательно изучать их влияние на различные уровни запасов. Эта способность позволяет организациям готовиться к колебаниям рыночного спроса и разрабатывать гибкие стратегии для запасов, которые могут быстро адаптироваться к постоянно меняющимся требованиям и условиям рынка.

6. Управление возвратом

Анализируя возвращенные продукты, выявляя закономерности и предвидя нормы доходности, управление запасами ИИ ускоряет процессы управления доходностью. Он автоматизирует процессы путем категоризации доходности, оптимизации пополнения запасов и выявления проблем, связанных с качеством.

Сама процедура позволяет улучшить процесс принятия решений, минимизировать расходы, связанные с возвратом, и повысить удовлетворенность клиентов за счет эффективного и эффективного управления обратной логистикой.

7. Управление поставщиками

Инструменты анализа данных ИИ позволяют проводить интенсивный анализ показателей эффективности поставщиков. Эти инструменты эффективны при оценке таких факторов, как время доставки, цены качества и многое другое.

Используя идеи, основанные на искусственном интеллекте, предприятия используют стратегическую координацию с поставщиками, чтобы убедиться, что у них есть нужное количество запасов в нужное время. Эффективное управление поставщиками помогает оптимизировать процесс закупок, сократить время выполнения заказов и обойти избыточные запасы и запасы для прибыльности бизнеса.

8. Автоматическое пополнение

При непрерывном мониторинге и сборе данных в реальном времени с точки зрения уровней запасов управление запасами ИИ обеспечивает автоматическое пополнение. Он выполняет мониторинг уровней запасов в реальном времени и автоматически запускает заказы, когда запасы падают ниже установленных порогов.

Он оптимизирует процессы пополнения, смягчая риски как перепроизводства, так и перепроизводства. Кроме того, помогает организациям обеспечить эффективную доступность продукции без чрезмерных затрат на инвентаризацию для оптимизированной рентабельности и роста бизнеса.

9. Операция по складу

Используя компетенции датчиков, работающих на ИИ, например, RFID и IoT-устройств, ИИ собирает данные в реальном времени и оптимизирует складские операции, такие как дизайн макета, процесс выполнения и т. Д. ИИ оптимизирует макеты складов, улучшает распределение ресурсов и автоматизирует такие задачи, как стеллаж поддонов и обработка материалов.

Алгоритмы ИИ, как правило, анализируют данные о тенденциях спроса, размерах продуктов и показателях оборота, чтобы рекомендовать наиболее эффективную возможность хранения. Он обеспечивает видимость складских операций и уровней запасов в режиме реального времени, что позволяет принимать активные решения.

Эффективная работа склада помогает ускорить рабочие процессы и минимизировать время выполнения и эксплуатационные расходы, обеспечивая общую функциональность, работу и повышение рентабельности.

Читайте также: Руководство по масштабируемой системе управления складом

Преимущества ИИ в управлении запасами

ИИ в управлении запасами обеспечивает широкий спектр преимуществ для бизнеса. Эти преимущества включают в себя видимость в реальном времени, прогнозирование спроса, оптимизацию уровней запасов, снижение эксплуатационных расходов и повышение рентабельности. Вот основные преимущества ИИ в управлении запасами:

1. Управление запасами в реальном времени и видимость

ИИ в управлении запасами эффективно отслеживает и контролирует запасы в нескольких местах в режиме реального времени. Он делает это, используя датчики, устройства IoT, алгоритмы и анализ данных. Постоянный мониторинг запасов приносит мгновенные данные об уровнях запасов и местоположениях, ускоряя обновления, повышая точность и способствуя кристально чистой видимости в цепочке поставок. 

Это помогает предприятиям оптимизировать уровни запасов при необходимости, минимизировать отходы, тем самым повышая удовлетворенность клиентов, поскольку они имеют достаточную доступность продукта.

Например, на складах отслеживание продуктов с помощью ИИ в режиме реального времени отслеживает движение продукта, обеспечивает пополнение оповещений и уменьшает ручные проверки. В предприятиях электронной коммерции программные системы с поддержкой ИИ интегрируются с платформами и обновляют уровни запасов при обработке заказа. Он обходится без задержек, вызванных зависимостью. 

2. Анализ тенденций и прогнозирование спроса

Машинное обучение, подмножество ИИ, оптимизирует прогнозирование спроса путем оценки больших наборов данных, таких как исторические продажи, поведение клиентов, тенденции рынка и внешние факторы, например, экономические сдвиги и погодные условия.

Это позволяет организациям активно корректировать уровни запасов и графики производства и ограничивать риски избыточных запасов или запасов. Такой уровень точного прогнозирования обеспечивает эффективное использование ресурсов и точное удовлетворение спроса клиентов.

3. Автоматическое пополнение запасов

Использование таких технологий, как радиочастотная идентификация (RFID), сканирование штрих-кода и инструменты на базе ИИ IoT, мониторинг уровней запасов в режиме реального времени и автоматические вызовы переупорядочений, когда кажется, что запасы падают ниже заранее определенных порогов. 

Он упрощает процесс пополнения, ограничивает ручные вмешательства, уменьшает человеческие ошибки и обеспечивает постоянную оптимизацию уровней запасов, что приводит к экономии затрат и повышению рентабельности.

Розничные бизнес-операции могут быть лучшими примерами, когда системы запускают пополнение заказов, когда данные о продажах указывают на низкий запас. 

4. Снижение затрат на хранение запасов и отходов

Приписанный прогнозированию спроса и обоснованному принятию решений, ИИ помогает компаниям удерживать только необходимые запасы на основе фактических моделей спроса и минимизировать избыточные запасы, сводя к минимуму хранение, страхование и отходы.

Когда предприятия владеют только существенным количеством акций, они более способны сокращать отходы и сокращать операционные расходы и риск стоковых запасов. Более того, он также выявляет медленно движущиеся продукты и предпринимает корректирующие действия.

5. Умные складские операции

Системы управления складом (WMS) со встроенным ИИ, робототехникой на основе ИИ, компьютерным зрением и глубоким обучением оптимизируют макет склада и улучшают стратегии сбора и упаковки. Роботы ИИ перемещаются по складам, оптимизируют маршруты выбора продуктов и автоматизируют процессы отслеживания запасов и выполнения заказов. 

Эти системы анализируют более широкие наборы данных, связанные с тенденциями спроса, размерами продуктов и показателями текучести кадров, чтобы рекомендовать эффективные конфигурации хранения и сократить время хранения. Кроме того, ИИ повышает безопасность на интеллектуальных складах с использованием датчиков для мониторинга опасностей и предупреждения сотрудников об опасных веществах.

6. точность заказа и более быстрое выполнение

ИИ в управлении запасами повышает точность заказов с помощью различных мер, таких как автоматизация процессов и проверка информации о заказах, перекрестная ссылка на доступность продукта и детали для обнаружения любой потенциальной ошибки до ее возникновения. Он также ускоряет выполнение заказов с помощью различных автоматизаций задач, таких как отслеживание запасов, сбор заказов и доставка. 

Кроме того, он использует данные в режиме реального времени для определения приоритетов заказов и оптимизации маршрутов отбора, что приводит к более быстрой обработке заказов, точной доставке с меньшим количеством ошибок и повышению удовлетворенности клиентов и эффективности.

7. Управление взаимоотношениями с поставщиками (SRM)

ИИ обеспечивает отличное управление отношениями с поставщиками путем оценки тенденций рынка и данных о производительности поставщиков, таких как качество, сроки поставки и цены. 

Это позволяет компаниям заранее определять риски и возможности, выбирать надежных поставщиков, договариваться о лучших условиях и обеспечивать своевременную доставку продукции с точностью.

8. Динамические стратегии ценообразования

Динамическое ценообразование является одним из значительных преимуществ ИИ в управлении запасами. ИИ позволяет предприятиям изменять цены в режиме реального времени на основе рыночных тенденций, сезонных колебаний, фактического спроса и даже индивидуального поведения клиентов. 

Благодаря этому организации могут предотвратить завышение или занижение цен для получения максимальной прибыли и конкурентного преимущества.

9. Прогнозное обслуживание оборудования

ИИ в управлении запасами оценивает данные от датчиков на машинах и механизмах, тем самым предвидя и предотвращая сбои оборудования.

Это приводит к ограничению простоев, максимизации доступности запасных частей и увеличению срока службы оборудования, что приводит к общему повышению производительности с меньшими расходами.

Примеры применения ИИ в реальном мире в управлении запасами 

От прогнозной аналитики до плавных операций на уровнях запасов, ИИ играет большую роль в управлении запасами. Многие известные бренды, такие как Amazon, Walmart, Coca-Cola, L'Oreal и Zara, используют компетенции ИИ для эффективного управления запасами. Ниже приведены несколько лучших примеров ИИ в приложениях управления запасами, их реальном использовании и как они влияют на рост бизнеса!

1. Amazon «Kiva Robots»

• Используйте чехлы: Amazon использует искусственно интеллектуальных роботов для автоматизации нескольких задач в центрах выполнения, таких как сортировка, сбор и транспортировка продуктов.Эти роботы, оснащенные машинным обучением, позволяют Amazon вычислять самый быстрый маршрут для сбора и доставки продуктов и ускорять рабочий процесс с минимальными человеческими ошибками.
• Польза: Эти роботы, как правило, работают в координации с алгоритмами искусственного интеллекта, ускоряя выполнение заказов, минимизируя человеческие ошибки и оптимизируя пространство на складе.
• Результат: Роботы с искусственным интеллектом позволяют Amazon обрабатывать миллионы продуктов в любой момент времени, с высокоэффективным контролем запасов и оптимизированным временем доставки.

2.«Эдем» Walmart 

• Используйте Кейс: Один из крупнейших мировых ритейлеров, Walmart, использует искусственный интеллект для оптимизации управления запасами посредством эффективного прогнозирования спроса. Он использует алгоритмы машинного обучения для анализа исторических данных, сезонных тенденций и внешних факторов, таких как погода и рекламные акции, для прогнозирования спроса на продукцию в конкретных магазинах.
• Польза: Искусственный интеллект в управлении запасами позволяет Walmart эффективно управлять уровнями запасов и смягчать отходы, вызванные затовариванием, а также обходить запасы.Эти системы динамически вносят коррективы в показатели пополнения на основе данных в режиме реального времени.
• Результат: Управление запасами, основанное на ИИ, помогает Walmart обеспечить надлежащую доступность продуктов в режиме реального времени, снижая затраты, улучшая удовлетворенность клиентов и, следовательно, общую прибыльность бизнеса.

 3. Система фристайла Coca-Cola (ранее известная как автомат для торговли фристайлом)

• Используйте Кейс: Coca-Cola внедряет модели прогнозирования спроса на искусственный интеллект, позволяющие прогнозировать региональные потребности в продукции. Она использует ИИ для оптимизации управления складом путем выявления закономерностей в движении продукции и определения лучших стратегий хранения.
• Польза: С помощью самой системы Coca-Cola корректирует уровни запасов на нескольких уровнях в различных распределительных центрах, обходя сценарии истощения запасов и перенакопления.
• Результат: Coca-Cola обеспечивает эффективную складскую деятельность и лучшее соответствие запасов фактическому спросу клиентов. Таким образом, это может уменьшить отходы и повысить общую эффективность в цепочке поставок.

4.Интеллектуальная система пополнения Sephora

• Используйте Кейс: Глобальный ритейлер красоты Sephora использует искусственный интеллект в системе управления запасами для анализа данных о продажах и прогнозирования потребностей в продуктах в своих магазинах и онлайн-платформах. Инструменты ИИ помогают регулировать уровни запасов в соответствии с такими факторами, как поведение клиентов, тенденции и сезонные сдвиги, оптимизируя уровни запасов.
• Польза: Искусственный интеллект в управлении запасами приносит пользу Sephora, адаптируя стратегии пополнения запасов и обеспечивая хранение определенных продуктов в определенных местах в зависимости от спроса.
• Результат: Используя программное обеспечение для управления запасами с поддержкой ИИ, Sephora способна сократить отходы и повысить качество обслуживания клиентов, сохраняя правильные продукты доступными, когда клиенты требуют их.

5. Система «POS (точка продажи)» Zara

• Используйте Кейс: Глобальный модный ритейлер Zara использует ИИ для отслеживания уровней запасов в режиме реального времени в своих более широких сетях магазинов. Используя RFID (радиочастотная идентификация) и системы, управляемые ИИ, он отслеживает тенденции спроса и движение продуктов в магазинах, складах и распределительных центрах.
• Польза: Интеграция ИИ в управление запасами позволяет Zara пополнять запасы и передавать запасы среди магазинов по требованию, вневременно. Кроме того, это помогает в точных прогнозах запасов, минимизируя запасы и избыточные запасы для повышения рентабельности.
• Результат: Zara, используя системы на базе искусственного интеллекта, способна обеспечить доступность предметов, востребованных в магазине, обойти потери продаж и повысить удовлетворенность клиентов.

6. L’Oréal’s «Supply Chain 4.0»

• Используйте Кейс: L’Oréal использует модели искусственного интеллекта и машинного обучения для управления запасами. Алгоритмы ИИ анализируют глобальные модели спроса, производственные циклы и логистические факторы для прогнозирования запасов в нескольких местах.
• Польза: Система автоматизирует пополнение запасов и графики производства и позволяет L’Oreal сократить избыточные запасы запасов, запасы, а также транспортные расходы.
• Результат: L’Oreal, внедряя систему управления запасами на основе ИИ, может значительно снизить затраты и удовлетворить требования клиентов с оптимизированной точностью.

Проблемы и решения интеграции ИИ в управлении запасами

Интеграция ИИ в управление запасами дает много преимуществ; однако, это также приносит некоторые проблемы. Первоначальные инвестиции, проблемы с данными, сопротивление изменениям, проблемы безопасности, поиск правильных талантов и многое другое могут быть проблемами, с которыми вы должны иметь решения. Вот некоторые перспективные проблемы, с которыми вы можете столкнуться при интеграции ИИ в управление запасами, и их решения, которые помогут вам облегчить хлопоты:

1.Первоначальные инвестиции

Внедрение ИИ для управления запасами сопряжено с некоторыми первоначальными расходами. Они включают приобретение и интеграцию программного обеспечения, оборудования, инфраструктуры и расходы на обучение сотрудников.

Решение: Предприятия должны начать с масштабируемых инструментов ИИ или облачных решений, которые минимизируют капитальные затраты. Кроме того, постепенное внедрение и сосредоточение внимания на областях с высокой отдачей в первую очередь обеспечивают лучшую рентабельность инвестиций.

2. Сложность осуществления

Поскольку для этого требуется значительное количество времени и ресурсов, интеграция ИИ в управление запасами, вероятно, будет сложной. Системы ИИ могут быть сложными для развертывания, особенно в среде с устаревшей инфраструктурой. Это может включать в себя капитальный ремонт существующих рабочих процессов и обучение сотрудников.

Решение: Организации должны сотрудничать с опытными партнерами по разработке ИИ и использовать модульные платформы ИИ, которые плавно интегрируются. Кроме того, начиная с пилотных проектов, может быть правильным подходом для упрощения внедрения и постепенного масштабирования по департаментам.

3. Вопросы данных

Управление запасами на основе ИИ опирается на высококачественные данные для получения точных результатов.В случае, если данные не точны или неполны, они могут генерировать ошибочные, неполные или устаревшие прогнозы.

Решение: Предприятия должны инвестировать в процессы очистки, нормализации и интеграции данных. Внедрение централизованных методов управления данными и использование ИИ пригодятся для выявления и исправления аномалий данных.

4 Интеграция с существующей системой

Интеграция систем на базе ИИ с устаревшими системами, такими как ERP. Управление цепочками поставокустаревшие системы точек продаж, как правило, становятся все более сложными и дорогими. Несоответствующие форматы данных и несовместимые программные системы могут вызвать сбои.

Решение: Организации должны использовать API и промежуточное ПО для бесшовной интеграции. Они должны выбрать решения ИИ, разработанные с гибкостью для работы вместе с существующими платформами без необходимости полного пересмотра системы.

5.Сопротивление переменам

Сотрудники могут быть устойчивы к системе управления запасами, основанной на ИИ. Это, скорее всего, приведет к плохому принятию и использованию.

Решение: Организация должна четко информировать о преимуществах и привлекать персонал на ранних этапах перехода. Кроме того, они должны обеспечить соответствующую подготовку и поддержку для облегчения принятия и укрепления доверия к инструментам ИИ.

6. Чрезмерная зависимость от автоматизации

Хотя автоматизация является одним из ключевых преимуществ ИИ в управлении запасами, чрезмерная зависимость от нее может привести к минимизации человеческого надзора. В этом случае ошибки, допущенные системами ИИ, с большей вероятностью останутся незамеченными, когда будет недостаточно ручного вмешательства или своевременной проверки.

Решение: Предприятия должны придерживаться подхода, основанного на принципе «человек в кругу». Они должны улучшать процесс принятия решений, а не полностью его заменять. Постоянная проверка автоматизированных выходов и предоставление возможности ручного переопределения при необходимости будет полезным.

7. Проблемы безопасности и соблюдения

Системы на базе ИИ нуждаются в доступе к конфиденциальным бизнес-данным, включая транзакции продаж, уровни запасов и важную информацию о клиентах. Отсутствие безопасности может привести к уязвимости против кибератак, что приведет к утечкам данных и огромным финансовым потерям.

Решение: Организации должны внедрять надежные протоколы кибербезопасности и обеспечивать соблюдение законов о защите данных, таких как GDPR. Кроме того, они должны рассмотреть возможность использования зашифрованной передачи данных и контроля доступа на основе ролей для защиты информации.

8.Приобретение талантов и обучение

Интеграция ИИ требует квалифицированных специалистов в области науки о данных, машинного обучения и системной интеграции.

Решение: Предприятия должны инвестировать в повышение квалификации нынешних сотрудников. В случае отсутствия талантов они могут Наймите разработчиков AI Чтобы работа выполнялась с совершенством.

Отрасли, использующие ИИ для эффективного управления запасами

Предприятия из нескольких отраслей, таких как продукты питания и напитки, здравоохранение, производство, розничная торговля и многие другие, используют возможности управления запасами ИИ. Вот несколько примеров отраслей, использующих ИИ для управления своими запасами:  

Еда и напитки

Предприятия, занимающиеся производством продуктов питания и напитков, используют ИИ для отслеживания скоропортящихся товаров, минимизации отходов и обеспечения надлежащей доступности свежих запасов. Рестораны могут использовать ИИ для анализа исторических данных о продажах и внесения корректировок в меню на основе популярных продуктов и тенденций рынка.

Здоровье и фармацевтика

Предприятия в здравоохранении и фармацевтической промышленности используют ИИ для управления запасами, что позволяет им эффективно управлять медицинскими поставками и оборудованием. Это помогает им сократить дефицит и улучшить уход за пациентами. Производители лекарств и аптеки используют ИИ для управления сложными запасами и поддержания соблюдения правил при управлении сроками истечения срока действия лекарств.

Производство

Производители используют потенциал ИИ для планирования производства на основе прогнозов спроса и требуемых уровней запасов. ИИ в производстве ИИ помогает производителям поддерживать бережливый уровень запасов, сводя к минимуму затраты на перевозку и отходы для повышения рентабельности. 

Оптовая торговля и распределение

Оптовики используют ИИ для управления запасами, что помогает им оптимизировать запасы в разных местах. Они используют ИИ различными способами, такими как прогнозирование спроса, отслеживание запасов в режиме реального времени и многое другое, для повышения эффективности, минимизации затрат и оптимизации уровней запасов.

Розничная торговля

Розничные торговцы используют технологии ИИ, такие как компьютерное зрение, для управления сезонным спросом, оптимизации уровней запасов и повышения общего опыта клиентов за счет эффективного отслеживания запасов и управления складом.

Строительство

Строительные компании используют программное обеспечение для управления запасами ИИ, чтобы предвидеть спрос на необходимые строительные материалы на основе исторических данных, внешних факторов и сроков проекта для оптимизации закупок без задержек.

Будущие тенденции ИИ в управлении запасами

В будущем ИИ изменит управление запасами, выведя его далеко за рамки сегодняшней автоматизации и прогнозной аналитики. Бизнес-ландшафт будет характеризоваться гиперсвязанными, автономными и адаптивными системами, способными повысить эффективность, устойчивость и стратегическое преимущество в глобальных цепочках поставок. Вот как!

Гиперточный прогноз спроса

ИИ будет использовать различные источники данных, такие как рыночные тенденции, продажи в реальном времени, погода, социальные настроения и экономические показатели, тем самым прогнозируя спрос с беспрецедентной точностью. Кроме того, модели машинного обучения часто самоулучшаются, ограничивая избыточный запас и запасы и обеспечивая стратегии инвентаризации «точно в срок» даже для сложных глобальных операций.

Полностью автономные цепочки поставок

Системы управления запасами на основе ИИ будут автоматически управлять запасами в рамках закупок, складирования, распределения и т. Д. Это позволит принимать решения в режиме реального времени с помощью смягченного вмешательства человека. Эти системы будут динамически корректировать заказы, управлять поставщиками и перераспределять запасы в соответствии с живыми данными и прогнозными моделями, обеспечивая оптимальные уровни запасов в цепочках поставок.

Оптимизация в реальном времени, многодомная

ИИ будет координировать инвентаризацию на складах и каналах продаж, обеспечивая автоматизированную балансировку запасов на основе местного спроса, времени транзита и затрат. Это приведет к минимизации ненужных переводов и транспортных расходов при одновременном расширении доступности продукта для повышения прибыльности бизнеса.

Автоматизированные физические операции

Компьютерное зрение и робототехника, интегрированные с ИИ, будут обрабатывать физические инвентарные счета, подбор и пополнение на скоростях и уровнях точности, которые недостижимы для людей. Это поможет предприятиям мгновенно собирать и согласовывать данные инвентаризации, обеспечивая видимость в реальном времени по всей цепочке поставок.

AI-управляемые отходы и снижение затрат

Передовая аналитика на основе ИИ позволит минимизировать отходы, выявляя медленно движущиеся или устаревшие акции на ранней стадии и рекомендуя динамическое ценообразование или перераспределение. Это будет способствовать огромному сокращению затрат на хранение запасов, поскольку ИИ обеспечивает поддержание только необходимых запасов. Система освободит капитал и повысит прибыльность бизнеса.

Упреждающее управление рисками

ИИ в управлении запасами будет предвидеть сбои, такие как географические задержки, шоки спроса или задержки поставщиков. Это поможет автономной корректировке стратегий запасов для ограничения рисков, обеспечения непрерывности, устойчивости и прибыльности в цепочках поставок.

Выберите MindInventory для будущей защиты вашей системы с ИИ

MindInventory ориентирован на клиента Компания AI DevelopmentБипедай, Наватех и многие другие являются одними из высококачественных программных решений, которые мы создали для бизнеса.

Бипедай При реализации клиент испытал исключительный результат, который заключается в увеличении эффективности предотвращения препятствий на 75%, уменьшении стресса, связанного с навигацией, на 60% и повышении удовлетворенности пользователей, когда дело доходит до инструкций GPS.

Navatech является Чат-бот AI для строительстваПри реализации нашего решения Novatech испытала 71% улучшение осведомленности о безопасности на площадке, 59% сокращение опасных событий и 56% улучшение в сотрудничестве в работе.

Вышеупомянутые проекты - это лишь взгляд; однако мы работали над различными проектами на основе ИИ для предприятий всех размеров и областей. Наши разработчики ИИ владеют опытом в области ИИ, компьютерного зрения, глубокого обучения, автоматизации роботизированных процессов и многих других.

Если вам также необходимо в будущем защитить свою систему инвентаризации с помощью ИИ, мы можем быть подходящим местом для того же. Да, мы предлагаем комплексные услуги по разработке ИИ для создания лучших программных решений по управлению запасами ИИ, с легкостью удовлетворяя ваши комплексные потребности бизнеса.

FAQs об ИИ в управлении запасами