Övervakning i realtid: AI hjälper företag i leveranskedjan att hålla ett vakande öga på leverantörernas prestanda, vilket säkerställer leveranser i tid och korrekta prognoser. Kostnadsbesparingar och förbättrad effektivitet: Genom att minimera produktspill, automatisera uppgifter och optimera rutter skapar AI radikala effektivitetsvinster i leveranskedjorna. Från prognoser till optimering av logistiknätverk – AI revolutionerar supply management och förbättrar kundservicen.
Prediktiv analys
Prediktiv analys innebär datautvinning och matematisk modellering för att förutse framtida trender och resultat. Det kan användas för att identifiera potentiella risker i leveranskedjan, så att du kan vidta proaktiva åtgärder för att minska dessa risker. Ett logistikföretag som hanterar tidskänsliga produkter kan till exempel använda prediktiv analys för att hitta de snabbaste rutterna för godstransporter, vilket minskar leveranstiderna och minimerar risken för förlorade eller skadade varor. Den här tekniken kan också bidra till att minska den tid som logistiker lägger på att analysera data, så att de kan fokusera på mer specialiserade uppgifter.
Regressionsanalys, till exempel, kan titta på aktuella och historiska data för att förutsäga hur en variabel påverkar en annan. Den prediktiva modellen kan sedan förutsäga vad som kommer att hända i framtiden baserat på samma mönster. Den här typen av analys används i allt från kliniska beslutsstödsystem till kreditvärdering. Den används också av kundorienterade företag för att förutse kundbortfall, så att de kan nå ut innan problemet eskalerar.
Automatiserad routning
Många processer i leveranskedjan kräver synlighet och anslutningsmöjligheter i realtid för att lyckas. Därför utnyttjar innovativa tekniker AI för att stärka logistiken från början till slut genom viktiga aktiviteter som planering, bokning och spårning av försändelser i ett nätverk av partner i leveranskedjan. Automatiserad routing leder kunderna till rätt handläggare i rätt kanal vid rätt tidpunkt baserat på deras specifika behov och förväntningar. Detta säkerställer att kundservicen är konsekvent och snabb samtidigt som viktiga resultatmått uppnås.
AI-automatisering minskar också datainmatningsbördan genom att digitalisera dokument som BOL, POD och kontrakt. Det gör att medarbetarna kan fokusera på mer kritiska uppgifter som kan få verksamheten att växa och förbättra kundupplevelsen. Med den här typen av teknik är listan över möjligheter nästan oändlig. Det är dock viktigt att förstå hur den befintliga verksamheten påverkas och fastställa nya KPI:er som är kopplade till traditionella mål på hög nivå. Detta kan hjälpa ditt företag att avgöra om AI är rätt lösning eller inte.
Automatiserad lagerhantering
AI är ett viktigt verktyg för att omvandla din leveranskedja till en som fungerar bättre, snabbare och mer tillförlitligt. Det hjälper till att jämna ut ojämnheterna och låter dina medarbetare fokusera på kritiskt tänkande snarare än tråkiga, manuella uppgifter.
RPA (robotic process automation) och IPA (intelligent process automation) möjliggör t.ex. lagerhanteringssystem som automatiserar de viktigaste lagerprocesserna, som att spåra lagret från produktion till leverans och hantera inköpsorder. Dessa verktyg ger också automatiska varningar om låga lagernivåer och ombeställningsrapporter, vilket kan hjälpa företag att undvika lagerbrist eller slösa pengar genom att hålla sig i ”guldlockzonen” av optimala lagernivåer.
När du väljer ett automatiserat lagersystem bör du analysera företagets specifika lagerbehov och processer. Tänk till exempel på hur många artiklar ditt företag hanterar och vilken typ av lagerutrymme det använder. Välj sedan ett programvarusystem som passar dessa krav. Tänk också på kostnaden för ett system. Om systemet sparar 10 till 20 personaltimmar varje vecka kan det vara värt investeringen.
Automatiserad kundservice
När det gäller att leverera värde till kunderna är förmågan att svara snabbt och ge personlig support avgörande. AI-lösningar gör det möjligt för företag att uppfylla detta löfte.
Verktygen minskar handläggningstiden och gör beslutsfattandet mer effektivt. De ger också supply chain-cheferna en överblick över marknadstrender, vädermönster och andra faktorer som kan påverka verksamheten. Genom att ha den här informationen nära till hands kan man undvika onödiga problem som saknade fakturor eller glömda betalningar som kan ha stor inverkan på leveransscheman och produktionsresultat.
Som med all ny teknik kräver implementeringen av AI i leveranskedjan en betydande initial investering. Men när en organisation har fastställt sin digitala beredskap och en plan för att integrera AI i sitt system kommer den att ha de verktyg den behöver för att börja uppnå långsiktiga effektivitetsvinster. Nyckeln är att börja i liten skala och skala upp efter behov. Detta är en mycket bättre strategi än att försöka bygga en anpassad AI-lösning från grunden eller att försöka integrera flera tredjepartsleverantörer samtidigt.
