AI/ML untuk membina Rangkaian Bekalan Pintar

An Rangkaian Bekalan Pintar menyepadukan data, automasi dan teknologi analisis lanjutan untuk membawa kecekapan dan mengurangkan kos ke bahagian rantaian bekalan yang berlainan. Ia boleh menjadi sumber kelebihan strategik kepada organisasi dengan meningkatkan pengalaman pelanggan. Ia biasanya disokong oleh gabungan pengoptimuman dan teknologi AI/ML. Kami meneroka lima kes penggunaan yang memetakannya kepada lima elemen pengurusan rantaian bekalan: Rancang → Sumber → Buat → Hantar → Logistik Terbalik.

1. Penderiaan permintaan jangka pendek (Pelan): Pengurusan inventori ialah aktiviti rantaian bekalan yang kritikal. Modal kerja dan kos penyimpanan terikat pada tahap inventori, yang seterusnya, bergantung pada ramalan permintaan yang tepat antara faktor lain. Tahap ketepatan ramalan yang tinggi membantu mengurangkan kos inventori dan kehabisan stok dengan memacu pengeluaran kuantiti produk yang betul di lokasi yang betul pada masa yang sesuai. Ini membantu mengoptimumkan inventori dalam gudang mengurangkan tahap stok keselamatan, dengan itu mengurangkan kos, sambil mengelakkan kehabisan stok yang boleh membawa kepada kerugian perniagaan dan hasil jangka panjang. Aplikasi yang didayakan AI boleh mengenal pasti corak dalam pesanan pelanggan dan mengaitkan penunjuk utama tertentu dengan permintaan jangka pendek agar lebih tepat daripada kaedah tradisional. Dengan maklumat pesanan masa nyata, kami boleh mengautomasikan ramalan permintaan untuk bulan semasa dan seterusnya yang dimuat semula secara berkala.

2. Pembahagian pembekal (Sumber): Organisasi besar mungkin mempunyai ratusan atau ribuan pembekal yang membentuk bahagian penting dalam rantaian bekalan mereka. Bahan mentah yang berbeza dalam kuantiti yang berbeza diperoleh daripada pembekal. Untuk mengurangkan kos perolehan sambil meningkatkan kebolehpercayaan bekalan, adalah berguna untuk menggunakan strategi yang berbeza kepada pembekal yang berbeza. Mengelompokkan pembekal kepada beberapa kumpulan utama akan memberi manfaat dalam hal ini memandangkan bilangan pembekal yang besar. Pembahagian jenis ini akan membolehkan rundingan kontrak yang disasarkan mengenai harga bahan mentah, volum dan masa bekalan untuk mengoptimumkan perbelanjaan. Aplikasi yang didayakan AI boleh membahagikan pembekal berdasarkan ciri seperti volum, harga, hubungan strategik, kebolehpercayaan untuk membolehkan pakar penyumberan mengguna pakai strategi perolehan yang serupa untuk pembekal dalam kelompok. Segmen ini boleh dimuat semula pada setiap bulan atau suku tahunan untuk mengambil kira perubahan pembekal.

3. Ramalan kegagalan peralatan (Buat): Masa henti yang tidak dirancang disebabkan oleh kegagalan kebolehpercayaan adalah perkara biasa dalam operasi pembuatan. Ini cenderung untuk menekankan kedudukan inventori produk dan boleh menyebabkan kelewatan dalam pemenuhan pelanggan. Meramalkan masa henti sedemikian mungkin berlaku boleh membantu kemudahan sama ada mengambil tindakan untuk mengurangkan risiko kegagalan peralatan atau menyediakan lebih awal dengan membina inventori untuk mengambil kira masa henti. Ramalan dan tindakan pengurangan akibat ini boleh membantu mengelakkan kehabisan stok dan kehilangan pendapatan serta memacu pelaburan dalam pilihan penyelenggaraan pencegahan untuk mengelakkan pembaikan yang mahal. Aplikasi yang didayakan AI boleh mengaitkan kegagalan peralatan dengan ukuran utama (seperti daya pemprosesan, tekanan, suhu dll.) selama beberapa hari atau minggu yang membawa kepada kegagalan peralatan yang tidak dirancang dan memberikan cerapan tentang masa kegagalan. Bergantung pada butiran ukuran, aplikasi boleh dijalankan setiap hari atau setiap beberapa hari untuk menilai risiko kegagalan.

4. Ramalan masa penghantaran (Penghantaran): Penghantaran tepat pada masa kepada pelanggan ialah metrik utama untuk mengukur prestasi rantaian bekalan yang secara langsung memberi kesan kepada pengalaman pelanggan. Organisasi mengukur metrik ini dan secara aktif cuba memperbaikinya berdasarkan arah aliran kelewatan sejarah. Keupayaan meramalkan masa penghantaran dengan tepat boleh membantu menyampaikan produk kepada pelanggan pada masa yang diminta, dengan itu mengelakkan pengalaman pelanggan yang lemah dan kehilangan perniagaan akibatnya dan mengelakkan penalti dan caj lain akibat penghantaran lewat. Aplikasi yang didayakan AI boleh digunakan untuk meramalkan masa penghantaran berdasarkan hari dan masa mula, musim, pembawa, sumber dan destinasi antara atribut lain. Ramalan sedemikian untuk setiap penghantaran akan membolehkan pelanggan sentiasa dimaklumkan dan meningkatkan pengalaman dan pengekalan pelanggan. Tambahan pula, ini memberikan peluang untuk mengoptimumkan laluan dan memilih pembawa yang berprestasi lebih baik.

5. Ramalan pulangan pelanggan (Logistik Songsang): Peratusan jualan dipulangkan oleh pelanggan atas pelbagai sebab termasuk tidak memenuhi spesifikasi kualiti atau kelewatan dalam penghantaran. Untuk menyediakan penghantaran pemulangan, penyimpanan dan pemprosesan, syarikat perlu mempunyai anggaran yang tepat bagi jumlah produk yang datang semula. Ini akan membantu dalam mengurangkan kos penyimpanan dan pemprosesan. Aplikasi yang didayakan AI boleh memberikan jumlah agregat pulangan sebagai fungsi penghantaran pelanggan beberapa minggu lalu. Ramalan ini boleh dikemas kini setiap minggu.