AI gebruiken voor intelligent voorraadbeheer

Een schokkende hoeveelheid kapitaal zit momenteel vast in de inventaris. Samen met debiteuren en crediteuren vertegenwoordigt de voorraad $ 1,1 biljoen in contanten - wat overeenkomt met 7 procent van het bruto binnenlands product van de Verenigde Staten. Gelukkig heeft kunstmatige intelligentie (AI) het potentieel om toegang te krijgen tot dit geld.

Industrie 4.0 verandert inderdaad de manier waarop we in de toeleveringsketen werken. Met behulp van AI, sensoren en internet of things (IoT) technologie kan een slim en datagedreven distributiecentrum worden ontwikkeld. Door bijvoorbeeld enterprise resource planning (ERP)-systemen te vergelijken met gegevens over consumententrends, kan AI-technologie automatisch de juiste hoeveelheid grondstoffen bestellen om bestellingen uit te voeren, waardoor verspilling wordt verminderd en de winst wordt vergroot.

Aangezien het complexe distributienetwerk wordt opengesteld voor de voordelen van AI, zou de toeleveringsketen een groter economisch voordeel kunnen hebben dan enige andere toepassing van AI in de productie. Met behulp van deze technologie hoeven distributeurs de vraag naar producten niet langer te voorspellen door middel van giswerk, maar zullen ze in plaats daarvan datasets samenvoegen om nauwkeurige voorspellingen over de toekomst te doen, waardoor ze goed geïnformeerde zakelijke beslissingen kunnen nemen.

Efficiëntie op voorraadniveau

Met inzicht in de toekomstige vraag kan AI ook helpen bij het voorspellen van de vraag van je leveranciers op basis van eerdere bestellingen. Hierdoor kunnen cruciale beslissingen worden genomen om de voorraadniveaus te optimaliseren. Als AI bijvoorbeeld een distributeur laat weten dat veel andere distributeurs over 12 maanden dezelfde apparatuur willen hebben, zou u zeker voorrang krijgen en een voorsprong nemen door deze veel eerder te bestellen.

Kosten van verkochte goederen

Waarom maakt het uit als de voorraadniveaus niet zijn geoptimaliseerd? Welnu, het heeft te maken met de efficiëntie van het voorraadniveau. Uw kosten van verkochte goederen (COGS) zullen dalen omdat u geen kosten maakt voor het aanhouden van voorraad buiten het gebruik ervan. In 2015 waren de kosten van overbevoorrading $ 470 miljard, terwijl onderbezetting wereldwijd $ 630 miljard kostte. Door contant geld en opslagruimte vrij te maken, ontstaan ​​besparingen.

Doorlooptijden

Aangezien Industrie 4.0 uw toeleveringsketen in staat stelt om verschillende bestellingen sneller te beheren, zullen de doorlooptijden voor klanten korter worden. Dit verhoogt echter de druk om elke keer op tijd te leveren. Om dit te verlichten, stelt AI u in staat hiaten in uw voorraad op te sporen voordat het te laat is en langdurige klantrelaties te onderhouden die zijn gebaseerd op vertrouwen en betrouwbaarheid.

Door deze praktijken toe te passen op een theoretisch voorbeeld, kan inzicht worden verkregen in de financiële voordelen die AI kan behalen. Stel je een robotdistributeur voor die Robo-bots heet. Robo-bots werd verrast door een recent tekort aan componenten voor de fabricage van zijn machines, wat leidde tot enorme onverwachte doorlooptijden van zijn leveranciers.

Naarmate de vraag naar robots elk jaar groeit, neemt ook het ordervolume van hun essentiële componenten toe. De oorzaak van de vertraging van Robo-bots was de strijd van de leverancier om harmonische aandrijvingen, lagers en kogelomloopspillen te vinden voor gebruik in zijn robots.

Als Robo-bots AI-software hadden gebruikt, had het anders kunnen zijn. AI kan gegevens zoals robotvraag, lageraanbod en kogelomloopspindel veel sneller doorzoeken dan een mens mogelijk zou kunnen. Vervolgens zou het deze gegevens kunnen vergelijken met de eigen bestelgeschiedenis, inventaris en cijfers van het bedrijf om aan te geven dat het bedrijf op voorhand geen onderdelen meer had.

Interessant is dat deze technologie ook kan worden gebruikt om groeiende markten te identificeren. In dit geval zou het een groeiende markt voor cleanroomrobots kunnen onderscheiden. Volgens het inzicht zouden de Robo-bots de beslissing kunnen nemen om enkele van zijn gebruikelijke robots te bestellen met extra cleanroom-aanpassingen. Plots lijkt de stagnerende omzetgroei van Robo-bots veel welvarender.

Natuurlijk is Robo-bots een theoretisch bedrijf met theoretische omstandigheden, maar de boodschap blijft hetzelfde. Intelligent voorraadbeheer heeft een enorm potentieel voor het verbeteren van de bedrijfsresultaten en het bedrijfsresultaat.

AI is niet alleen veelbelovend voor machinebouwers, maar ook voor wederverkopers en distributeurs van industriële apparatuur. Neem als voorbeeld een servomotorverdeler. Het bedrijf heeft een vaste bestelling bij een leverancier van servomotoren en krijgt elk kwartaal een bulkbestelling. Een jaar later ontdekt de distributeur dat de vraag naar deze motoren niet was zoals verwacht, en er is een voorraad servomotoren gevormd in het magazijn, die waardevolle opslagruimte en geld in beslag nemen.

Om dit te voorkomen, zou de distributeur AI-distributiesoftware kunnen implementeren om voorraad, markttrends, verkoop en vraag in de hele toeleveringsketen te volgen. Als de vraag er niet was, zou de distributeur een beter geïnformeerde beslissing kunnen nemen voordat hij samenwerkt met de leverancier van de servomotor.

Het gebruik van AI voor voorraadbeheer kan u helpen slechte beslissingen te voorkomen en informatie te verstrekken voor nieuwe investeringen. Deze verbetering zal echter niet van de ene op de andere dag plaatsvinden. Het succes van deze technologie zal sterk afhangen van hoge gegevensgranulariteit. Granulariteit wordt gebruikt om de schaal of het detailniveau te karakteriseren in een set gegevens, waarvan AI sterk afhankelijk is. Hoe groter de granulariteit, hoe dieper het detailniveau van de gegevens.

Of AI-implementatie nu in uw aanstaande plannen is of niet, het is een goed idee om ervoor te zorgen dat uw gegevensverzameling en -opslag effectief zijn. Als we uiteindelijk de $ 1,1 biljoen die momenteel in voorraad zit, willen losmaken, kan AI het antwoord bieden.

Over de auteur

Jonathan Wilkins is de marketingdirecteur voor EU-automatisering , een verouderde leverancier van industriële onderdelen. Neem contact op met Jonathan via e-mail op [email protected] .