Hur AI i Supply Chain ger ditt företag värde

Ledare i försörjningskedjan vill få ett bättre grepp om sin planering av försörjningskedjan. Och vilket bättre sätt att börja än artificiell intelligens (AI)?

Under de senaste åren med modeord har vi sett många skinande nya verktyg skapa spänning – och förvirring – kring potentialen hos AI. Tekniker designas från grunden för att använda AI-kapacitet för att förbättra prognoser och avslöja insikter snabbare än någon människa skulle kunna. Och även ChatGPT gör det enkelt för vem som helst att skapa innehåll – även kompletta artiklar och vitböcker – för att svara på praktiskt taget alla frågor som människor kan tänka sig.

När det gäller planering av försörjningskedjan kan det vara svårt att tro att dessa nuvarande funktioner kan ge något verkligt värde. Men det lägger grunden för ett nytt paradigm som kan minska 70 % av veckoplaneringstiden, 15 %–30 % färre prognosfel och imponerande förbättrade inventeringsresultat.

Från vetenskapsprojekt till försörjningskedja

Enligt GartnerAI förväntas genomsyra varje teknikdriven innovation och varje strategiskt beslut under det kommande året. Och AI:s beslutsfattande precision och snabbhet kunde inte komma vid en bättre tidpunkt för försörjningskedjeplanerare.

För att hålla jämna steg med nuvarande marknadsdynamik måste planerare modernisera sina traditionella strategier för leveranskedjan med prognoser som tar hänsyn till marknadssignaler och efterfrågedrivkrafter som skiftar snabbare och oftare.

Genom att till exempel integrera kundernas beteende i realtid, ekonomiska förändringar, miljöförändringar och pågående geopolitiska händelser i prognoser kan företag förutsäga och anpassa sig till utvecklande scenarier med mer smidighet. AI-aktiverad analys fyller kritiska luckor som är inneboende i konventionella modeller och adresserar basefterfrågan, reklamlyft, orsaksprognoser och användarinsikter i en enhetlig lösning – vilket avsevärt förbättrar prognosnoggrannheten.

Artificiell intelligens har många andra värdefulla tillämpningar i leveranskedjan, inklusive:

• Kontinuerlig förbättring genom realtidssynlighet, handlingsbar affärsintelligens och automatiserad dataanalys
• Förbättrad övervakningsprecision av ordertillgänglighet och realtidsstatus
• Tidig varning uppströms förseningar för att utlösa beredskapsplanering eller alternativa inköp
• Snabbare identifiering av minskande produktpopularitet och livslängdscykler genom analys på lagernivå
• Optimerade prisstrategier med jämförelseanalys av produktpriser, kostnader för leveranskedjan och vinstmarginaler för detaljhandeln
• Finjusterad efterfrågan, påfyllning och utbudsplanering genom analys av råvarupriser och vädermönster

Även om listan över potentiella förbättringar är omfattande, är det en betydande utmaning för de flesta organisationer i leveranskedjan att få data från många interna och externa källor för att utnyttja AI på ett meningsfullt sätt. Och när uppgifterna väl har samlats in kräver den ofta en viss rensning och standardisering.

Hur AI mognar förmågan att planera försörjningskedjan

Konvergensen av ökad datatillgänglighet och tekniska framsteg gör nu rätt dags att anamma en AI-driven försörjningskedja. Lyckligtvis finns flera funktioner tillgängliga idag för att automatisera processer i försörjningskedjan och förstärka ditt försörjningskedjeteams beslutsfattande.

Val av optimerad prognosalgoritm hjälper till att säkerställa att prognosnoggrannheten optimeras under en produkts livscykel. Den blandar automatiskt flera algoritmer när ny data läggs till i efterfrågehistorik och jämför noggrannheten för varje prognostiserat objekt med alla tillgängliga prognosalgoritmer, vilket slutligen väljer vilken grupp av algoritmer som minimerar prognosfel.

Begär justering av extremvärden upptäcker automatiskt onormala efterfrågehistorikdatapunkter och tillhandahåller en mekanism för att fixa eller förklara extremvärdena. Detta eliminerar den tid och ansträngning som efterfrågeplaneraren behöver för att manuellt identifiera och redogöra för avvikelser på grund av lagerutbud, konkurrenters kampanjprogram, oplanerade avbrott eller icke-upprepade händelser. Att åtgärda dessa "dåliga data" hjälper till att förbättra prognosnoggrannheten genom att säkerställa att data som används av modellerna är så rena som möjligt.

Efterfrågeavkänning från ostrukturerad data utnyttjar mönsterigenkänning och bearbetning av naturligt språk för att läsa och analysera big data för att känna igen komplexa relationer och ge datainsikter. Förmågan håller jämna steg med varje förändring i konsumenternas preferenser och beteende genom att automatiskt analysera terabyte av ostrukturerad data på några minuter för att fastställa köparens sentiment och snabbt förutsäga en inverkan på efterfrågan på kort och lång sikt.

Probabilistiska efterfråge- och utbudssimuleringar förstå variationen i efterfrågan och utbudskapacitet på rekordnivå. I motsats till enstaka prognoser bygger dessa funktioner en rad möjliga efterfråge- och utbudsprognoser och skapar randomiserade prognoser, som används i n-nivåer, utbudsbegränsade digitala tvillingsimuleringar för att förutsäga leveranskedjans motståndskraft. Genom att införliva intäkts- och vinstdata på produktnivå i dessa simuleringar av Monte Carlo-typ kan planerare bedöma riskerna med att uppfylla volymetriska och finansiella mål.

Automatisk datarensning och parameterpopulation känner igen ofullständiga eller felaktiga data i försörjningskedjan och tillämpar antingen automatiskt korrekt data eller varnar lämplig datahanterare att vidta korrigerande åtgärder. Avancerade lösningar som automatiskt rensar data och fyller i försörjningskedjans parametrar säkerställer att aktuell och korrekt data finns tillgänglig för planering av försörjningskedjan.

Ökning av scenarieval använder avancerade kognitiva förmågor för att utveckla nya insikter och förstärka en planerares förmåga att fatta snabba, välinformerade beslut. Den söker självständigt efter de bästa lösningarna för störningar och möjligheter och kan ge planeraren de bästa alternativen för att påskynda beslutsfattandet.

Produktens livscykelprofiloptimering förbättrar prognosnoggrannheten på objektnivå genom attributbaserade modelleringstekniker för att skapa efterfrågeprofiler, tilldela dem till nya artiklar, kontinuerligt utvärdera deras noggrannhet och revidera dem. Den lär sig av tidigare produktintroduktioner för att optimera profilens form och volym för nya produktlanseringar.

Där framförhållning möter lyhördhet

Att ta till sig AI i försörjningskedjan effektiviserar inte bara processer. Det öppnar upp ett rike av möjligheter – från ständiga förbättringar genom automatiserad dataanalys till finjusterad efterfrågeplanering och motståndskraftiga simuleringar. Och i takt med att AI mognar blir dess potential att omforma supply chain-landskapet allt mer påtaglig, vilket lovar en framtid med oöverträffad effektivitet och framsynthet.

Hos Logility är denna tidpunkt i planeringen av försörjningskedjan inte bara ett tekniskt framsteg utan också en avgörande möjlighet för ledarna i försörjningskedjan. Förbättrade AI-funktioner ger team i allt högre grad möjlighet att lösa problem omedelbart med realtidsvarningar och omedelbara insikter, intelligent poängsättning och ekonomisk prioritering och de bästa inventeringspolicyerna för varje SKU.

Vill du veta mer? Ta reda på hur Logility är DemandAI+ lösning kan hjälpa din leveranskedja att fokusera på de mest kritiska möjligheterna, i slutändan sänka kostnaderna, optimera lager och tillhandahålla anmärkningsvärda servicenivåer.