Minska mystiken kring AI i supply chain management

Den här artikeln sammanfattar en detaljerad diskussion med Stephan Skovlund, partner på Roima, PERITO IBP, från vårt S&OP MasterClass-poddavsnitt "AI i supply chain: mer än bara modeord". Vi avslöjar AI:s verkliga påverkan, bortom den första buzzen för att komma till kärnan av dess fördelar och dess praktiska tillämpningar inom supply chain-planering.

Utifrån Skovlunds verkliga exempel och observationer får vi en inblick i AI:s roll på marknaden, från smartare supply planning till mer exakta prognoser för efterfrågan.

För att förstå AI:s roll i supply chain-planeringen måste man först förstå de olika AI-teknikerna och hur de kan tillämpas på komplexiteten i dagens försörjningskedjor.

I grund och botten handlar AI om att få datorer att ta sig an uppgifter som vi trodde att bara mänskliga hjärnor kunde hantera. Oavsett om det handlar om att bearbeta stora datamängder för att förutsäga nästa månads hetaste artiklar eller att tolka förfrågningar på naturligt språk om lagernivåer, är AI utmärkt på att bearbeta information snabbt och ge insikter som det vanligtvis skulle ta människor mycket längre tid att ta reda på.

För de som arbetar med försörjningskedjan bidrar detta till flera viktiga fördelar, t.ex:

Bättre efterfrågeprognoser med AI

Integreringen av maskininlärningsalgoritmer i efterfrågeprognoser är en tydlig utveckling mot konventionell analys. Dessa AI-modeller upptäcker komplexa datamönster som manuella processer kan ha missat.

Stephan Skovlund, med sin omfattande bakgrund inom supply chain och statistik, har konstaterat att "maskininlärningsmodeller är duktiga på prognoser och förutsägelser eftersom de arbetar med siffror och känner igen mönster som vi inte kan se. AI-algoritmer kan till exempel analysera mönster över dagar, veckor och månader, medan konventionella prognosmetoder är begränsade till en enda tidsram. Om en viss artikel uppvisar upprepande mönster varje vecka eller månad är AI mycket mer effektivt än konventionella metoder."

AI:s djupdykning i olika dataset möjliggör en nyanserad förståelse av marknadens efterfrågan. Med tanke på dagens volatila marknad, där trender och konsumentbeteenden snabbt förändras, är denna förutsägbara förmåga inte bara fördelaktig - den är avgörande. Försörjningskedjorna måste hänga med i svängarna och AI bidrar med den flexibilitet man behöver för att vara steget före.

AI:s förmåga att integrera och analysera realtidsdata från olika källor, inklusive information från POS och till och med väderprognoser, ger dessutom företagen den insikt som krävs för att justera lagernivåerna proaktivt.

Som Skovlund säger: "AI förutser inte bara, den lär sig och anpassar sig och förvandlar verkliga data till smartare prognoser." AI:s dynamiska karaktär gör den till en hörnsten för en robust behovsplanering.

AI:s roll i en adaptiv efterfrågeplanering

AI:s anpassningsförmåga inom efterfrågeplanering är en av dess mest kraftfulla egenskaper. AI kan omkalibrera prognoser snabbare genom att ta hänsyn till olika påverkansfaktorer som säsongsförändringar, reklamkampanjer och trender i sociala medier.

"Det som är unikt med AI inom supply chain planning är dess förmåga att snabbt anpassa sig till ny information", förklarar Skovlund.

Med sin förmåga att bearbeta en mängd olika information kan AI hjälpa företag att ligga steget före när det gäller att matcha utbudet med konsumenternas efterfrågan och se till att lagernivåerna är optimerade inte bara för säsongen utan även för oväntade toppar eller nedgångar i efterfrågan.

"AI är mäktigt, men det kräver rätt data och rätt fokus. Börja med att ställa de rätta frågorna och sätt upp tydliga mål för ditt AI-system."

På så sätt kan supply chain-ansvariga använda AI:s fulla kapacitet för att optimera sina efterfrågeprognoser.

AI-driven lageroptimering

När det gäller lagerhantering tillför AI ett nytänkande som i grunden förändrar hur lagernivåerna hanteras.

Genom att analysera tidigare försäljningsdata, aktuella marknadstrender och prediktiv analys bidrar AI till ett mer välgrundat beslutsfattande när det gäller lagerhållning.

"AI inom lagerhantering är ett steg närmare att ha en kristallkula som ger dig insikter om framtida efterfrågan", säger Skovlund och menar att en proaktiv, AI-driven strategi för lagerstyrning kan förhindra både överskottslager, som kan binda kapital och leda till svinn, och lagerbrist, som kan resultera i uteblivna säljmöjligheter och missnöjda kunder.

En effektiv lageroptimering innebär att varorna finns tillgängliga exakt när och var de behövs, vilket främjar kundnöjdhet och kundlojalitet - en viktig konkurrensfaktor på dagens marknad.

AI-driven lageroptimering

När det gäller lagerhantering ger AI en ökad sofistikeringsgrad som i grunden förändrar hur lagernivåerna hanteras.

Genom att analysera tidigare försäljningsdata, aktuella marknadstrender och prediktiv analys bidrar AI till ett mer välgrundat beslutsfattande när det gäller lagerhållning.

"AI inom lagerhantering är som att ha en kristallkula som ger dig insikter om framtida krav", säger Skovlund och menar att en proaktiv, AI-driven strategi för lagerstyrning kan förhindra både överskottslager, som kan binda kapital och leda till svinn, och otillräckliga lager, som kan leda till uteblivna försäljningsmöjligheter och missnöjda kunder.

Effektiv lageroptimering innebär att varorna finns tillgängliga exakt när och var de behövs, vilket leder till nöjdare och mer lojala kunder - en viktig konkurrensfaktor på dagens marknad.

Hållbar och effektiv AI-logistik

AI:s strategiska tillämpning för ruttoptimering inom logistik förändrar hur varor distribueras.

AI-algoritmer kan kartlägga de mest effektiva rutterna genom att analysera trafikmönster, fordonskapacitet och leveransplaner. Detta säkerställer leveranser i rätt tid och maximerar bränsleförbrukningen, som blir allt viktigare i takt med att företag strävar efter hållbarhet.

"AI inom logistik handlar om smartare ruttplanering, ja, men det handlar också om att bidra till den övergripande hållbarhetsaspekten", förklarar Skovlund.

"När vi optimerar logistiken med AI sparar vi kostnader och minskar vårt koldioxidavtryck. Det är ett win-win-scenario."

Företag som använder AI i sin logistik kan förvänta sig omedelbara operativa fördelar och långsiktiga vinster genom att bidra till hållbarhetsmål, en aspekt av verksamheten som får allt större betydelse bland både konsumenter och intressenter.

Företag kan börja använda AI:s funktioner i sin supply chain-verksamhet genom att vidta dessa praktiska åtgärder. Teknologin är redo och kapabel; det som behövs är en genomtänkt implementering och löpande förvaltning för att tillvarata dess fulla potential.

Om du överväger att implementera AI i din planering av försörjningskedjan ger Skovlund råd om var du ska börja - med konkreta och enkla problem.

När diskussionerna om AI i leveranskedjan går från "vad händer om" till "hur gör man", frågar yrkesverksamma inte bara om de ska införa AI - de letar efter det bästa sättet att börja.

Enligt Skovlunds erfarenhet är den enklaste startpunkten att ta tag i de enkla förbättringarna och börja med ett minimalistiskt tankesätt:

1) Hitta de mest uppenbara möjligheterna för AI:

• Hitta de svaga punkterna: Leta efter områden i din leveranskedja som är datatunga, kräver mycket manuellt och repetitivt arbete och har stor inverkan på slutresultatet (prognos, säkerhetslager, datarensning, optimering av masterdata..., etc.).
• Utvärdera din AI-beredskap: Inventera kvaliteten och tillgängligheten på er data, samt er befintliga tekniska infrastruktur och kompetens.

2) Pilottesta innan du skalar upp:

• Välj en riktad tillämpning: Fokusera på ett enda område där effekten kan bli omedelbar, t.ex. efterfrågeprognoser eller lagerhantering. Välj till att börja med lågriskområden där felen inte är affärskritiska, eller testa i en " sandbox-miljö".
• Definiera och mät framgång: Sätt upp tydliga mål och mätetal för att mäta framsteg och framgång.

3) Börja utifrån vad du har:

• Använd tillgängliga data: Lär upp dina första AI-modeller med befintlig data innan du tittar externt. Vi tenderar att tro att data ska komma från externa källor. Ofta räcker det dock med dina egna data för att komma igång.
• Städa din data: Se till att din data är ordnad för att öka noggrannheten i AI:s insikter.

4) Bilda team som samarbetar:

• Uppmuntra teamarbete: Samla IT-, drift- och verksamhetsteam för att anpassa AI-projekt till bredare företagsmål. Att introducera (och lita på resultaten av) AI kräver ofta en större förändring av företagskulturen än du kanske tror. Att involvera stakeholders från början kommer att löna sig senare.
• Sprid kunskap om AI: Hjälp ditt team att förstå AI:s kapacitet och begränsningar för bättre beslutsfattande.

5) Expandera baserat på framgångar:

• Öka AI-användningen gradvis: Efter lyckade pilotprojekt kan du utvidga AI-tillämpningarna till andra områden i försörjningskedjan och tillämpa de lärdomar du dragit.
• Fortsätt att förfina: Kom ihåg att AI är iterativt; fortsätt att finjustera dina modeller med färsk data och nya insikter.

Genom att följa dessa steg kan du som arbetar med supply chain väva in AI i din verksamhet och förändra tidigare utmaningar till innovation och förbättrad effektivitet.

Enligt Skovlund är det viktigt att använda AI med ett strategiskt tillvägagångssätt - ett tillvägagångssätt som betonar strategisk anpassning, dataintegritet och teamwork.

När vi blickar framåt står det klart att AI inte bara är en tillfällig modefluga utan kommer att bli en grundpelare i framtida innovation inom supply chain. Utvecklingen av AI inom supply chain-planering kommer att leda till ännu större framsteg och möjligheter.

Enligt Skovlund förväntas AI snart kunna tänja på gränserna för prediktiva förmågor och integrera live-data från ett allt mer uppkopplat samhälle. Detta innebär försörjningskedjor som både är reaktiva och förutseende, redo att hantera störningar och marknadsförändringar med imponerande exakthet.

AI:s pågående utveckling kommer sannolikt att möjliggöra en djupare integration av alla aspekter av försörjningskedjan, från inköp till kundservice, vilket skapar en sammanhängande verksamhet som ökar effektiviteten och minimerar spill.

För experter på supply chain är budskapet entydigt: att använda AI handlar inte om att hänga med i svängarna - det handlar om att ta vara på möjligheterna att omdefiniera effektivitet, precision och flexibilitet i din verksamhet.

För att höra mer om AI:s omvälvande roll inom supply chain-planering direkt från Stephan Skovlund, se videon av S&OP MasterClass podcast-avsnitt " AI i supply chain: mer än bara modeord."