Afmystificering af AI i supply chain management

Denne artikel opsummerer en detaljeret diskussion med Stephan Skovlund, partner hos Roima, PERITO IBP, fra vores S&OP MasterClass podcast episode “AI i supply chain: mere end bare buzzwords.” Vi afdækker AI's indvirkning i den virkelige verden og går bag om den umiddelbare begejstring for at komme ind til kernen af fordelene og de praktiske anvendelser i supply chain-planlægning.

Gennem Skovlunds eksempler og observationer fra det virkelige liv får vi et indblik i AI's vigtige rolle på området, fra smartere forsyningsplanlægning til skarpere prognoser for efterspørgslen.

For at forstå AI's rolle i planlægningen af forsyningskæder skal man først forstå de forskellige AI-teknologier, og hvordan de kan anvendes i moderne forsyningskæders kompleksitet.

AI handler i bund og grund om at få maskiner til at løse opgaver, som vi troede, at kun menneskehjerner kunne klare. Uanset om det handler om at knuse store datasæt for at forudsige næste måneds populære varer eller dechifrere naturlige forespørgsler om lagerniveauer, udmærker AI sig ved at behandle information hurtigt og give indsigt, som det typisk ville tage mennesker meget længere tid at finde ud af.

For fagfolk inden for supply chain giver det en række vigtige fordele, f.eks:

Forbedrede efterspørgselsprognoser med AI

Integrationen af machine learning-algoritmer i efterspørgselsprognoser repræsenterer et markant skifte fra traditionel analyse. Disse AI-modeller registrerer komplekse mønstre i data, som kan blive overset i manuelle processer.

Stephan Skovlund har med sin omfattende baggrund i supply chain og statistik konstateret: ”Machine learning-modeller er rigtig gode til at lave forudsigelser, fordi de arbejder med tal og genkender mønstre, som vi simpelthen ikke kan se. AI-algoritmer kan f.eks. analysere mønstre over dage, uger og måneder, mens traditionelle prognosemetoder er begrænset til en enkelt tidsramme. Hvis en vare viser gentagne mønstre hver uge eller måned, vil AI være meget mere effektiv end traditionelle metoder.”

AI's dybdegående analyse af forskellige datasæt giver en nuanceret forståelse af efterspørgslen på markedet. I dagens omskiftelige marked, hvor trends og forbrugeradfærd ændrer sig hurtigt, er denne forudsigelsesevne ikke bare gavnlig - den er afgørende. Forsyningskæderne er under pres og AI giver den indsigt, der er nødvendig for at være på forkant med udviklingen.

Samtidig giver AI's evne til at integrere og analysere realtidsdata fra forskellige kilder, herunder salgsinformationer og endda vejrprognoser, virksomheder indsigt til at justere lagerniveauer proaktivt.

Som Skovlund udtrykker det: "AI forudsiger ikke bare; den lærer og tilpasser sig og omdanner data fra den virkelige verden til bedre prognoser." AI's dynamiske egenskaber gør den til en hjørnesten i pålidelig efterspørgselsplanlægning. 

AI's rolle i tilpasset efterspørgselsplanlægning

AI's tilpasningsevne inden for efterspørgselsplanlægning er en af dens stærkeste egenskaber. Den kan korrigere prognoser med kort varsel og tage højde for forskellige faktorer som sæsonændringer, reklamekampagner og tendenser på de sociale medier.

”Det unikke ved AI i supply chain-planlægning er dens evne til hurtigt at reagere på ny information,” forklarer Skovlund.

Ved at bearbejde disse mange signaler kan AI hjælpe virksomheder med at være et skridt foran, når det gælder om at matche udbuddet med forbrugernes efterspørgsel og sikre, at lagerbeholdningen ikke kun er optimeret til sæsonen, men også til uventede stigninger eller fald i efterspørgslen.

”AI er kraftfuldt, men det kræver de rigtige data og det rette fokus. Start med at stille de relevante spørgsmål og sæt klare mål for dit AI-system.”

På den måde kan fagfolk inden for forsyningskæden udnytte AI's fulde potentiale til at forbedre deres efterspørgselsprognoser.

AI-drevet lageroptimering

Når det gælder lagerstyring, tilfører AI et niveau af raffinement, der fundamentalt ændrer, hvordan lagerbeholdninger styres.

Ved at analysere tidligere salgsdata, aktuelle markedstendenser og forudsigende analyser understøtter AI en mere informeret beslutningstagning i forhold til lagerbeholdningen.

"AI i lagerstyring er et skridt tættere på at have en krystalkugle, der giver dig indsigt i fremtidige krav," siger Skovlund og foreslår, at en proaktiv, AI-drevet tilgang til lagerstyring kan forhindre både for store lagerbeholdninger, som kan binde kapital og føre til spild, og for små lagerbeholdninger, som kan resultere i mistede salgsmuligheder og utilfredse kunder.

Effektiv lageroptimering betyder, at varerne er tilgængelige præcis, når og hvor der er brug for dem, hvilket øger kundetilfredsheden og -loyaliteten - en vigtig konkurrenceparameter på dagens marked.

Effektiv AI-logistik og bæredygtighed

På logistikområdet kan AI's strategiske applikation til ruteoptimering ændre den måde, som varer distribueres på.

AI-algoritmer kan kortlægge de mest effektive ruter ved at analysere trafikmønstre, køretøjers kapacitet og leveringsplaner. Det sikrer rettidige leverancer og maksimerer brændstofeffektiviteten, hvilket bliver stadig vigtigere, efterhånden som virksomhederne stræber efter at være bæredygtige.

”AI i logistik handler om smartere ruteplanlægning, ja, men det handler også om at bidrage til det større billede inden for bæredygtighed,” forklarer Skovlund.

”Når vi optimerer logistikken med AI, sparer vi omkostninger og reducerer vores CO2-aftryk. Det er en win-win-situation.”

Virksomheder, der anvender AI i deres logistik, kan forvente umiddelbare driftsmæssige fordele og langsigtede gevinster ved at bidrage til bæredygtighedsmål, et aspekt af erhvervslivet, der bliver mere og mere fremtrædende blandt både forbrugere og interessenter.

Virksomheder kan begynde at udnytte AI's styrke i deres supply chain-drift ved at tage disse praktiske skridt. Teknologien er klar og funktionsdygtig; det afgørende er gennemtænkt implementering og løbende styring for at realisere dens fulde potentiale.

Hvis du overvejer at implementere AI i din supply chain-planlægning, giver Skovlund råd om, hvor du skal starte - med håndgribelige og enkle udfordringer.

Efterhånden som diskussionerne om AI i forsyningskæden bevæger sig fra ’hvad nu hvis’ til ’hvordan’, spørger fagfolk ikke kun, om de skal indføre AI - de søger efter den bedste måde at starte på.

Skovlunds erfaring er, at det bedste udgangspunkt er at tage fat på de enkle forbedringer og begynde med en minimalistisk tilgang:

1. Find de mest oplagte muligheder for AI:

• Find de svage punkter: Se efter områder i din forsyningskæde, der er datatunge, kræver meget manuelt og gentagende arbejde og har stor indflydelse på bundlinjen (prognoser, sikkerhedslagre, datarensning, stamdataoptimering ... osv.)
• Evaluer din AI-parathed: Vurder kvaliteten og tilgængeligheden af dine data samt din eksisterende tekniske infrastruktur og knowhow.

2. Pilottest, før du skalerer:

• Vælg en målrettet anvendelse: Fokuser på et enkelt område, hvor virkningen kan ses med det samme, f.eks. prognoser for efterspørgsel eller lagerstyring. Begynd med at vælge lavrisikoområder, hvor fejl ikke er forretningskritiske, eller start i et ’sandkassemiljø’.
• Definer og mål succes: Sæt klare mål og metoder til at evaluere fremskridt og succes.

3. Start med det, du har:

• Brug tilgængelige data: Lav dine første AI-modeller med eksisterende data, før du kigger udad. Folk har en tendens til at tro, at data skal komme fra eksterne kilder. Men ofte er dine egne transaktionsdata rigeligt til at komme i gang.
• Rens dine data: Sørg for, at dine data er rensede så AI's analyser kan blive mere præcise.

4. Sammensæt gode teams:

• Skab teamwork: Sammensæt IT-, drifts- og forretningsteams med henblik på at skabe AI-projekter der passer til virksomhedens bredere mål. At indføre (og stole på resultaterne af) AI kræver ofte et større skifte i din virksomhedskultur, end du måske tror. Det betaler sig at inddrage interessenterne fra begyndelsen.
• Spred viden om AI: Hjælp dit team med at forstå AI's muligheder og begrænsninger, så de kan træffe bedre beslutninger.

5. Udvid på baggrund af sejre:

• Udvid din brug af AI gradvist: Efter succesfulde pilotprojekter kan du udvide AI-anvendelsen til andre områder i forsyningskæden og udnytte de erfaringer, du har gjort dig.
• Bliv ved med at forfine: Husk, at AI er iterativ; bliv ved med at justere dine modeller med nye data og viden.

Når du følger disse trin, kan du som supply chain-professionel indarbejde AI i dine aktiviteter og gøre udfordringer til innovation og forbedret effektivitet.

Ifølge Skovlund er det vigtigt at indføre AI med en strategisk tilgang - en tilgang, der lægger vægt på strategisk tilpasning, dataintegritet og teamwork.

Når vi ser fremad, står det klart, at AI ikke bare er et forbigående fænomen, men vil blive rygraden i fremtidens supply chain-innovation. Udviklingen af AI i supply chain-planlægning vil medføre endnu større fremskridt og muligheder.

Ifølge Skovlund forventes AI snart at flytte grænserne for evnen til at forudsige ved at inddrage live-data fra et stadigt mere forbundet landskab. Det betyder forsyningskæder, der reagerer og forudser, og som er klar til at imødegå forandringer og markedsændringer med imponerende præcision.  

AI's konstante udvikling vil sandsynligvis muliggøre tættere integration på tværs af alle forsyningskædens aspekter, fra indkøb til kundeservice, og skabe en sammenhængende drift, der øger effektiviteten og minimerer spild.

Budskabet til supply chain-eksperter er ikke til at tage fejl af: At indføre AI handler ikke om at følge med tiden - det handler om at gribe mulighederne for at omdefinere effektivitet, præcision og robusthed i dine aktiviteter.

Du kan høre mere om AI's transformative rolle i supply chain-planlægning direkte fra Stephan Skovlund, ved at se den komplette video af S&OP MasterClass-podcast-episoden "AI i supply chain: mere end bare buzzwords.”