Quản lý hàng tồn kho hiệu quả có thể là một tài sản vô giá đối với bất kỳ tổ chức nào.

Với hệ thống quản lý phù hợp, doanh nghiệp có thể cải thiện khả năng hiển thị hàng tồn kho, tối ưu hóa chuỗi cung ứng của mình và điều chỉnh tình trạng thiếu hụt.

Ngày càng có nhiều doanh nghiệp sử dụng AI để làm cho hệ thống quản lý hàng tồn kho của họ thậm chí còn hiệu quả hơn. Đây là cách một thuật toán AI có thể tạo ra một hệ thống quản lý hàng tồn kho cực kỳ hiệu quả.

Tại sao Quản lý khoảng không quảng cáo lại trở nên quan trọng như vậy

Hiện tại, hầu hết các doanh nghiệp đang phải đối mặt với nhiều cuộc khủng hoảng chuỗi cung ứng lớn - như tắc nghẽn cảng và thiếu tài xế xe tải ở Mỹ Các chuyên gia dự đoán rằng nhiều cuộc khủng hoảng này có khả năng vẫn là một vấn đề trong tương lai.

Đồng thời, khi các doanh nghiệp trở nên hiệu quả hơn, kỳ vọng của người tiêu dùng đang tăng lên. Khách hàng đã mong đợi thời gian giao hàng ngắn hơn và giao hàng nhanh hơn cho tất cả các đơn đặt hàng

Do đó, quản lý hàng tồn kho có thể là một thách thức. Các doanh nghiệp vừa phải đối mặt với một chuỗi cung ứng không thể đoán trước vừa phải nâng cao kỳ vọng của người tiêu dùng.

Sự chính xác trong quản lý hàng tồn kho đã trở nên quan trọng và các công cụ dự đoán có khả năng dự báo hiệu quả các điều kiện thị trường là cần thiết nếu doanh nghiệp muốn lập kế hoạch cho tình trạng thiếu hụt, chậm trễ và các thách thức khác.

Sử dụng AI để xây dựng hệ thống quản lý hàng tồn kho tốt hơn

AI có thể cải thiện quản lý chuỗi cung ứng theo một số cách riêng biệt.

Các doanh nghiệp có quyền truy cập vào lượng lớn thông tin về chuỗi cung ứng và hàng tồn kho, nhưng việc phân tích thông tin này có thể khó khăn do khối lượng của nó.

Trí tuệ nhân tạo là một công cụ mạnh mẽ để sàng lọc một lượng lớn dữ liệu và khám phá những thông tin chi tiết mà các phương pháp phân tích dữ liệu khác không nắm bắt được. Với hệ thống quản lý hàng tồn kho bằng AI, các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa việc quản lý hàng tồn kho và tận dụng tối đa các nguồn dữ liệu hàng tồn kho mới.

Dự báo hoàn thành và quản lý hàng tồn kho

Thông thường, một trong những những thách thức lớn nhất về quản lý hàng tồn kho mà một doanh nghiệp phải đối mặt là dự báo hoàn thành chính xác. Dự đoán nhu cầu có thể đặc biệt khó khăn, đặc biệt khi các lực lượng thị trường như lạm phát hoặc thất nghiệp khiến niềm tin của người tiêu dùng dao động.

Khoa học dữ liệu được hỗ trợ bởi AI có thể là một công cụ thiết yếu cho các doanh nghiệp cần dự báo hiệu suất tốt hơn. Với AI, các doanh nghiệp có thể phân tích cả quy trình thực hiện của riêng họ và dữ liệu hành vi của khách hàng. 'Khả năng phân tích của AI có thể cải thiện việc ra quyết định dài hạn bằng cách dự đoán hiệu quả hơn cách hành vi và nhu cầu của khách hàng sẽ thay đổi trong quá trình hàng tháng và hàng năm.

Một số công cụ AI có khả năng phân tích dữ liệu này trong thời gian thực, khi nó được thu thập, cho phép các doanh nghiệp sử dụng công nghệ sản xuất thông minh, ví dụ, để điều chỉnh quy trình sản xuất liên tục dựa trên sự thay đổi nhu cầu của khách hàng.

Các công cụ tương tự cũng có thể giúp các doanh nghiệp hợp lý hóa việc quản lý kho hàng. Sử dụng công cụ AI, họ có thể ước tính số lượng hàng dự trữ cần có trong thời gian thực để đáp ứng mức độ thay đổi của nhu cầu.

AI trong quản lý kho và thiết kế lưu trữ

Quản lý kho hiệu quả thường là một thách thức nghiêm trọng. Tuy nhiên, khi chi phí lưu kho ngày càng đắt đỏ, việc quản lý kho hàng hiệu quả trở nên quan trọng hơn nhiều.

Một nhà kho có thể sử dụng nhiều hệ thống lưu trữ khác nhau, bao gồm giá đỡ tĩnh thông thường, gác lửng, giá kệ pallet và giá đỡ thùng carton.

Trong một số trường hợp, một nhà kho có thể sử dụng nhiều loại của cùng một hệ thống để đạt hiệu quả tối đa. Ví dụ: một nhà kho có thể sử dụng hỗn hợp hệ thống băng chuyền dọc và ngang cung cấp sự kết hợp giữa việc sử dụng hiệu quả không gian và khả năng tiếp cận cho những người chọn địa điểm.

Tối ưu hóa một hệ thống lưu trữ phức tạp như thế này có thể là một thách thức - ngay cả khi doanh nghiệp có dữ liệu tốt về hoạt động kho hàng, như thông tin từ trình theo dõi tài sản cho phép người quản lý hình dung cách hàng hóa đang chảy qua kho.

Với AI, các nhà quản lý kho hàng có thể trích xuất thông tin chi tiết tốt hơn về hoạt động của nhà kho, có khả năng giúp họ xác định các tắc nghẽn trong quy trình hoặc các quyết định bố trí có thể đang kìm hãm cơ sở. Trong các trường hợp khác, AI có thể được sử dụng để trực tiếp tự động hóa các tác vụ nhất định, như lên lịch cho nhân viên và phân chia sản phẩm.

Một số doanh nghiệp cũng sử dụng công nghệ sản xuất thông minh để cải thiện khả năng bảo trì dự đoán đối với các thiết bị quan trọng của nhà máy, bao gồm cả băng tải và hệ thống lưu trữ.

Bằng cách theo dõi hoạt động và sức khỏe của thiết bị này thông qua các thiết bị kết nối internet, các kỹ thuật viên có thể biết ngay khi máy bắt đầu hỏng hóc hoặc cần bảo trì khẩn cấp.

Mặc dù chưa phổ biến nhưng cũng có các công cụ bố trí kho AI mới nổi mà các doanh nghiệp có thể sử dụng để tái tạo lại toàn bộ cơ sở vật chất nhằm sử dụng tối đa không gian hoặc lưu lượng giao thông hiệu quả hơn.

Các công cụ thiết kế AI này có thể sử dụng dữ liệu bố trí từ các kho hiện có để đề xuất các bố trí tiềm năng cho các kho mới, cũng như các đề xuất về công nghệ lưu trữ, hệ thống xử lý vật liệu, chiến lược phân bổ kho và chính sách chọn hàng của cơ sở mới.

Đánh giá bố cục được hỗ trợ bởi AI cũng có thể giúp một doanh nghiệp làm cho bố cục hiện có của họ tối ưu hơn. Ví dụ: một thuật toán có thể phát hiện các mẫu sàn hoặc bố cục lưu trữ có thể gây tắc nghẽn và di chuyển công nhân không hiệu quả, sau đó đề xuất các bố cục thay thế sẽ hợp lý hóa quy trình công việc của trang web.

Các chiến lược thiết kế bố cục theo hướng dữ liệu có thể giúp tạo ra nhiều kho hiệu quả hơn, đáp ứng hoặc dự đoán tốt hơn nhu cầu tổng thể của doanh nghiệp. Đối với các công ty đang mở rộng khả năng lưu trữ, những công cụ này có thể là vô giá.

AI để ước tính thời gian giao hàng

Các doanh nghiệp cũng có thể sử dụng AI để ước tính chính xác hơn thời gian giao hàng cho khách hàng.

Dự đoán thời gian giao hàng có thể là một thách thức - một doanh nghiệp sẽ cần sử dụng thông tin như số lượng và vị trí của hàng tồn kho có sẵn để hứa hẹn, phương thức vận chuyển có sẵn và khoảng cách đến khách hàng từ nhà kho để xác định thời gian hoàn thành đơn đặt hàng.

Các doanh nghiệp cũng có thể cần phải cân đối chi phí so với thời gian giao hàng để cung cấp hàng hóa cho khách hàng một cách hiệu quả trong khi vẫn tiết kiệm được hoạt động thực hiện.

Việc không dự đoán được thời gian giao hàng có thể khiến việc lên lịch giao hàng một cách hiệu quả khó khăn hơn và làm hỏng mối quan hệ của doanh nghiệp với khách hàng.

Với AI, một doanh nghiệp có thể phân tích hiệu quả hơn thông tin có sẵn về tình trạng còn hàng và thời gian vận chuyển. Phân tích tốt hơn có thể giúp họ cung cấp thời gian giao hàng ước tính chính xác hơn cho khách hàng. Các công ty như Amazon đã phát triển Dự đoán thời gian giao hàng của AI giải pháp cho khách hàng trong ngành logistics.

Theo Amazon, các giải pháp này đã giúp khách hàng AWS cải thiện độ chính xác của các dự đoán giao hàng lên 74% và giảm số lượng trung tâm cuộc gọi xuống 40%, vì ngày càng ít khách hàng gọi bộ phận hỗ trợ để hỏi về vị trí đặt hàng của họ.

Sử dụng AI để Tối ưu hóa Quản lý Khoảng không quảng cáo

Để quản lý một thị trường đang thay đổi và sự gián đoạn chuỗi cung ứng đang diễn ra, việc quản lý hàng tồn kho hiệu quả sẽ là cần thiết.

Với trí tuệ nhân tạo, các doanh nghiệp có thể quản lý hàng tồn kho và hoạt động thực hiện hiệu quả hơn. AI có thể tận dụng cả lịch sử
dữ liệu cal và thời gian thực để chuyển đổi các quy trình như quản lý hàng tồn kho, quản lý kho hàng và phân phối sản phẩm.

Trên thực tế, các doanh nghiệp như Amazon đã và đang sử dụng quản lý hàng tồn kho do AI điều khiển để hợp lý hóa hoạt động và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

Giới thiệu về tác giả

Emily Newton, Tổng biên tập, Tạp chí Cách mạng

Emily Newton là Tổng biên tập Tạp chí Cách mạng. Cô ấy có hơn bốn năm kinh nghiệm bao gồm các câu chuyện về kho bãi, hậu cần và phân phối