Сергей Федоров, директор по закупкам торгово-производственной компании
Вы когда-нибудь задумывались, как ваши любимые товары попадают к вам в руки? Как они производятся, хранятся, транспортируются и доставляются? Как компании определяют, сколько и когда им нужно заказывать товары у поставщиков? Как они выбирают самых надежных и выгодных поставщиков? Как они минимизируют свои расходы и риски, связанные с запасами и логистикой? На все эти вопросы есть один ответ: управление запасами и цепочками поставок.
Управление запасами и цепочками поставок
Управление запасами и цепочками поставок — это процесс планирования, контроля и оптимизации потока товаров от источника до потребителя.
Как ни крути, это важная и сложная задача, которая требует учета множества факторов, таких как спрос, предложение, цены, конкуренция, сезонность, неопределенность и т.д. А допущенные ошибки в управлении запасами могут привести к серьезным последствиям, таким как избыток или нехватка товаров, потеря клиентов, увеличение издержек, снижение прибыли и даже банкротство.
На наше счастье, современные технологии, особенно искусственный интеллект (ИИ), могут уже в ближайшем будущем значительно улучшить управление запасами и цепочками поставок на предприятиях, делая его более эффективным, экономичным и надежным.
ИИ — это способность машин выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как обучение, рассуждение, принятие решений и творчество.
Применение искусственного интеллекта
Чем же может помочь ИИ предприятиям в управлении запасами и цепочками поставок? Разберем несколько аспектов:
- Анализ данных о запасах и спросе. Он может собирать и анализировать большие объемы данных об истории запасов и продаж, а также о текущих и будущих тенденциях рынка. Это позволяет компаниям получать более точную и своевременную информацию о своих товарах, клиентах и конкурентах, а также выявлять скрытые закономерности и возможности.
- Моделирование спроса и прогнозирование потребностей в запасах. ИИ может использовать различные методы машинного обучения, такие как нейронные сети, регрессия, классификация и кластеризация, для создания математических моделей спроса на товары, основанных на анализе данных. Эти модели могут учитывать различные переменные, такие как сезонность, погода, праздники, акции, реклама и т.д. Он может также прогнозировать будущие потребности в запасах, используя методы, такие как экстраполяция, сглаживание, скользящее среднее и т.д.
Это помогает компаниям определить оптимальный уровень запасов, который соответствует спросу, но не превышает его, чтобы избежать излишних издержек на хранение и утилизацию. - Оптимизация уровня запасов для снижения издержек. Он может помочь компаниям решать, когда, сколько и какие товары заказывать у поставщиков, чтобы минимизировать общие издержки на запасы. Для этого ИИ может использовать различные методы оптимизации, такие как линейное программирование, динамическое программирование, генетические алгоритмы и т.д.
Эти методы позволяют найти наилучшее решение, учитывая ограничения, такие как бюджет, время, емкость, качество и т.д. Он может также учитывать неопределенность и риски, связанные с изменениями спроса, цен, наличия товаров и т.д., и применять стратегии, такие как безопасный запас, точка заказа, экономический размер партии и т.д., чтобы снизить вероятность возникновения проблем с запасами. - Оценка поставщиков и планирование цепочек поставок с помощью машинного обучения. Он может помочь компаниям выбирать самых подходящих и выгодных поставщиков для своих товаров, а также планировать оптимальные маршруты и сроки доставки. Для этого ИИ может использовать различные методы машинного обучения, такие как ранжирование, кластеризация, рекомендательные системы и т.д.
Эти методы позволяют оценивать поставщиков по различным критериям, таким как цена, качество, надежность, гибкость, репутация и т.д., и ранжировать их по степени предпочтительности. ИИ может также использовать методы, такие как оптимизация маршрутов, анализ сетей, теория игр и т.д., чтобы планировать наиболее эффективные и экономичные цепочки поставок, учитывая различные факторы, такие как расстояние, время, стоимость, доступность, спрос и т.д. - Повышение эффективности логистики и снижение рисков. ИИ может помочь компаниям улучшить процесс транспортировки и доставки товаров, а также предотвратить или уменьшить потери и повреждения товаров. Для этого он может использовать различные технологии, такие как интернет вещей, блокчейн, беспилотные транспортные средства, дроны, роботы и т.д.
Эти технологии позволяют отслеживать и контролировать состояние и местоположение товаров в реальном времени, а также автоматизировать и ускорить процессы погрузки, разгрузки, складирования и доставки. ИИ может также использовать методы, такие как анализ рисков, обнаружение аномалий, обработка естественного языка и т.д., чтобы предупреждать или уменьшать потери и повреждения товаров, связанные с кражами, мошенничеством, авариями, стихийными бедствиями и т.д. Эти методы позволяют идентифицировать и оценивать потенциальные угрозы и уязвимости, а также принимать меры по их устранению или смягчению.
Подведем итоги
В заключение, можно сказать, что ИИ уже в ближайшем будущем станет мощным инструментом для улучшения управления запасами, который может помочь компаниям повысить свою конкурентоспособность, прибыльность и устойчивость. Он сможет анализировать и прогнозировать спрос и предложение, оптимизировать уровень запасов и издержки, оценивать и выбирать поставщиков, планировать и контролировать цепочки поставок, повышать эффективность логистики и снижать риски.
В нашем же будущем, ИИ сможет развиваться и применяться в новых областях, таких как умные склады, автономные транспортные средства, блокчейн-платформы и т.д., чтобы создавать еще более интеллектуальные и инновационные системы управления запасами и логистикой.
А в настоящее время всем нам необходимо адаптироваться к этим трансформациям, изучать потенциал ИИ и строить стратегию развития бизнеса.
Если статья понравилась — ставьте лайк и подписывайтесь на канал, чтобы не пропустить другие истории и полезные материалы из мира цифровизации бизнеса.
Контакты:
Telegram-канал
Адрес для связи с заказчиками и партнерами: erp.lab@1cbit.ru 📬
Вы можете написать нам по любым вопросам тематики этого канала, и мы будем рады оказать вам помощь и содействие!