Hoe AI in de supply chain waarde toevoegt aan uw bedrijf

Leiders in de supply chain willen meer grip krijgen op hun supply chain-planning. En wat is een betere manier om te beginnen dan kunstmatige intelligentie (AI)?

De afgelopen paar jaar vol met buzzwords hebben we gezien dat veel glimmende nieuwe tools voor opwinding (en verwarring) hebben gezorgd rond het potentieel van AI. Technologieën worden van de grond af aan ontworpen om AI-mogelijkheden te gebruiken om voorspellingen te verbeteren en inzichten sneller te onthullen dan welk mens dan ook. En zelfs ChatGPT maakt het voor iedereen gemakkelijk om inhoud te creëren – zelfs complete artikelen en whitepapers – om vrijwel elke vraag te beantwoorden die mensen maar kunnen bedenken.

Als het gaat om de planning van de toeleveringsketen, is het misschien moeilijk te geloven dat deze huidige mogelijkheden enige echte waarde kunnen opleveren. Maar het legt de basis voor een nieuw paradigma dat de wekelijkse planningstijd met 70% zou kunnen verkorten, 15% tot 30% minder voorspellingsfouten zou kunnen veroorzaken en de voorraadresultaten op indrukwekkende wijze zou kunnen verbeteren.

Van wetenschappelijk project tot supply chain enabler

Think GartnerVerwacht wordt dat AI het komende jaar elke technologiegedreven innovatie en elke strategische beslissing zal doordringen. En de nauwkeurigheid en snelheid van AI bij het nemen van beslissingen kunnen niet op een beter moment komen voor supply chain planners.

Om gelijke tred te houden met de huidige marktdynamiek moeten planners hun traditionele supply chain-strategieën moderniseren met prognoses die rekening houden met marktsignalen en vraagfactoren die sneller en vaker veranderen.

Door bijvoorbeeld realtime klantgedrag, economische veranderingen, veranderingen in het milieu en voortdurende geopolitieke gebeurtenissen in voorspellingen te integreren, kunnen bedrijven met meer flexibiliteit voorspellen en zich aanpassen aan evoluerende scenario's. Op AI gebaseerde analyses vullen kritieke hiaten op die inherent zijn aan conventionele modellen, door in te spelen op de basisvraag, promotietoename, causale prognoses en gebruikersinzichten binnen een uniforme oplossing, waardoor de nauwkeurigheid van prognoses aanzienlijk wordt verbeterd.

Kunstmatige intelligentie kent nog vele andere waardevolle toepassingen in de toeleveringsketen, waaronder:

• Continue verbetering door realtime zichtbaarheid, bruikbare bedrijfsinformatie en geautomatiseerde gegevensanalyse
• Verbeterde bewakingsprecisie van de beschikbaarheid van bestellingen en de realtime status
• Vroege waarschuwing van vertragingen stroomopwaarts die noodplanning of alternatieve inkoop in gang zetten
• Snellere identificatie van afnemende productpopulariteit en eindelevensduurcycli door middel van analyse op voorraadniveau
• Geoptimaliseerde prijsstrategieën met vergelijkende analyse van productprijzen, supply chain-kosten en retailwinstmarges
• Verfijnde vraag-, bevoorradings- en aanbodplanning door analyse van grondstoffenprijzen en weerpatronen

Hoewel de lijst met potentiële verbeteringen uitgebreid is, is het verkrijgen van gegevens uit talloze interne en externe bronnen om AI op zinvolle wijze te benutten een aanzienlijke uitdaging voor de meeste supply chain-organisaties. En eenmaal verzameld, vereisen de gegevens vaak enige opschoning en standaardisatie.

Hoe AI de mogelijkheden voor supply chain-planning volwassener maakt

De convergentie van de toegenomen beschikbaarheid van gegevens en technologische vooruitgang maakt nu het juiste Het is tijd om een ​​door AI aangedreven toeleveringsketen te omarmen. Gelukkig zijn er tegenwoordig verschillende mogelijkheden beschikbaar om supply chain-processen te automatiseren en de besluitvorming van uw supply chain-team te vergroten.

Geoptimaliseerde selectie van voorspellingsalgoritmen helpt ervoor te zorgen dat de nauwkeurigheid van de prognoses wordt geoptimaliseerd gedurende de levenscyclus van een product. Het combineert automatisch meerdere algoritmen wanneer nieuwe gegevens worden toegevoegd aan de vraaggeschiedenis en vergelijkt de nauwkeurigheid van elk voorspeld item met elk beschikbaar prognosealgoritme, waarbij uiteindelijk wordt gekozen welke groep algoritmen de voorspellingsfout minimaliseert.

Aanpassing van de vraaguitschieter detecteert automatisch afwijkende gegevenspunten uit de vraaggeschiedenis en biedt een mechanisme om de uitschieters te corrigeren of te verklaren. Dit elimineert de tijd en moeite die de vraagplanner nodig heeft om afwijkingen als gevolg van voorraadtekorten, promotieprogramma's van concurrenten, ongeplande verstoringen of niet-herhalende gebeurtenissen handmatig te identificeren en te verwerken. Het aanpakken van deze ‘slechte gegevens’ helpt de nauwkeurigheid van de voorspellingen te verbeteren door ervoor te zorgen dat de gegevens die door de modellen worden gebruikt zo schoon mogelijk zijn.

Vraagdetectie vanuit ongestructureerde data maakt gebruik van patroonherkenning en natuurlijke taalverwerking om big data te lezen en analyseren om complexe relaties te herkennen en data-inzichten te verschaffen. De mogelijkheid houdt gelijke tred met elke verschuiving in de voorkeuren en het gedrag van de consument door binnen enkele minuten automatisch terabytes aan ongestructureerde gegevens te analyseren om het sentiment van de koper te bepalen en snel de impact op de vraag op de korte en lange termijn te voorspellen.

Probabilistische vraag- en aanbodsimulaties inzicht krijgen in de variabiliteit in vraag- en aanbodcapaciteit op recordniveau. In tegenstelling tot voorspellingen met één waarde bouwen deze mogelijkheden een reeks mogelijke vraag- en aanbodvoorspellingen op en creëren ze gerandomiseerde voorspellingen, die worden gebruikt in n-tiered, aanbodbeperkte digitale tweelingsimulaties om de veerkracht van de toeleveringsketen te voorspellen. Door omzet- en winstgegevens op productniveau op te nemen in deze Monte Carlo-achtige simulaties kunnen planners de risico's inschatten die gepaard gaan met het behalen van volumetrische en financiële doelstellingen.

Automatische gegevensopschoning en parameterpopulatie herkent onvolledige of onnauwkeurige supply chain-gegevens en past automatisch de juiste gegevens toe of waarschuwt de juiste gegevensmanager om corrigerende maatregelen te nemen. Geavanceerde oplossingen die gegevens automatisch opschonen en supply chain-parameters invullen, zorgen ervoor dat tijdige en nauwkeurige gegevens beschikbaar zijn voor supply chain-planningsactiviteiten.

Vergroting van scenarioselectie maakt gebruik van geavanceerde cognitieve mogelijkheden om nieuwe inzichten te ontwikkelen en het vermogen van een planner om snelle, goed geïnformeerde beslissingen te nemen te vergroten. Het zoekt autonoom naar de beste oplossingen voor verstoringen en kansen en kan de planner voorzien van de beste alternatieven om de besluitvorming te versnellen.

Optimalisatie van het productlevenscyclusprofiel verbetert de nauwkeurigheid van de prognoses op artikelniveau door middel van op attributen gebaseerde modelleringstechnieken voor het creëren van vraagprofielen, het toewijzen ervan aan nieuwe artikelen, het voortdurend beoordelen van de nauwkeurigheid ervan en het herzien ervan. Het leert van eerdere productintroducties om de profielvorm en het volume te optimaliseren voor nieuwe productlanceringen.

Waar vooruitziendheid en reactievermogen samenkomen

Het omarmen van AI in supply chain-operaties stroomlijnt niet alleen processen. Het ontsluit een scala aan mogelijkheden – van continue verbetering via geautomatiseerde data-analyse tot verfijnde vraagplanning en veerkrachtige simulaties. En naarmate AI volwassener wordt, wordt het potentieel ervan om het supply chain-landschap opnieuw vorm te geven steeds tastbaarder, wat een toekomst belooft van ongeëvenaarde efficiëntie en vooruitziendheid.

Bij Logility is dit moment in de planning van de supply chain niet alleen een technologische vooruitgang, maar ook een cruciale kans voor leiders in de supply chain. Verbeterde AI-mogelijkheden stellen teams steeds meer in staat om problemen onmiddellijk op te lossen met realtime waarschuwingen en directe inzichten, intelligente scores en economische prioriteiten, en het beste voorraadbeleid voor elke SKU.

Wilt u meer weten? Ontdek hoe Logility werkt VraagAI+ oplossing kan uw supply chain-organisatie helpen zich te concentreren op de meest kritieke kansen, waardoor uiteindelijk de kosten worden verlaagd, de voorraad wordt geoptimaliseerd en opmerkelijke serviceniveaus worden geboden.