AI ændrer planlægningen af forsyningskæden, men ikke ved at erstatte mennesker. I denne session undersøger Halla, hvordan AI hjælper planlæggere med at navigere i stigende kompleksitet, behandle mere information og bruge mindre tid på gentagne opgaver. Få indsigt i, hvorfor fremtiden for lageroptimering handler om at kombinere intelligent teknologi med menneskelig ekspertise for at opbygge mere robuste og tilpasningsdygtige forsyningskæder
Indtast dine oplysninger for at se optagelsen on demand.
AI, der hjælper mennesker med at træffe bedre beslutninger
Kunstig intelligens transformerer forsyningskædestyring, men dens største værdi er ikke at træffe beslutninger for mennesker. Den hjælper dem med at træffe bedre beslutninger.
I denne session forklarer Halla, Head of Integrations hos AGR, hvordan AI kan hjælpe lager- og forsyningskædeteams med at håndtere voksende kompleksitet uden at tilføje mere arbejde. I takt med at forsyningskæder bliver mere dynamiske, og datamængderne fortsætter med at stige, har planlæggere brug for værktøjer, der hjælper dem med at behandle information, identificere det vigtigste og fokusere på de beslutninger, der skaber værdi.
I stedet for at love perfekte forudsigelser præsenterer Halla et praktisk syn på AI som et værktøj til at navigere i usikkerhed. Hun deler også, hvordan AGR har anvendt AI internt til at accelerere kundeonboarding, forenkle integrationer og levere værdi hurtigere – samtidig med at mennesker forbliver helt centrale i beslutningsprocessen.
Halla er Head of Integrations hos AGR, hvor hun leder udviklingen af skalerbare integrations- og automatiseringsløsninger, der hjælper kunder med at realisere værdi hurtigere. Med en baggrund i ingeniørvidenskab og Human-Centred AI brænder hun for at anvende AI på praktiske måder, der forenkler kompleksitet, accelererer innovation og understøtter bedre forretningsbeslutninger.
AI-drevet lageroptimering bruger machine-learning-modeller til at prognosticere efterspørgslen på SKU-niveau, opdage afvigelser i salgshistorikken og foreslå genopfyldningsordrer, som planlæggere kan godkende med ét klik. I AGR kører AI løbende på ERP-data for salg og lager og fremhæver kun de undtagelser, der kræver menneskelig opmærksomhed.
Automatisering udfører regler, som De allerede har defineret — for eksempel automatisk at oprette en indkøbsordre, når lageret når et genbestillingspunkt. AI forbedrer selve reglerne: Den lærer sæsonmønstre, kampagner og variation i leverandørers leveringstider ud fra historiske data og opdaterer prognoser og sikkerhedslager uden manuel finjustering.
De fleste AGR SaaS-kunder går i drift på 4–8 uger. Den standardiserede datamodel og de forbyggede ERP-connectors (Microsoft Dynamics 365 Business Central, NAV, SAP, NetSuite, Sage, IFS, Jeeves) fjerner det integrationsarbejde over flere måneder, som er typisk for ældre supply chain-værktøjer.
AGR har forbyggede, understøttede connectors til Microsoft Dynamics 365 Business Central, Dynamics NAV, SAP, NetSuite, Sage, Visma, IFS og Jeeves. Andre ERP-systemer forbindes via REST API eller flat-file-integration.
På tværs af AGR’s kundebase reducerer virksomheder typisk lagerbindingen med op til 11 % og mindsker udsolgte varer med op til 40 % inden for de første 12 måneder — baseret på AGR’s kundebenchmarkdata, 2025.
Ja. AGR bruges af 400+ virksomheder inden for engrosdistribution, special- og FMCG-detailhandel samt produktion med planlægning af råvarer og færdigvarer. Den samme prognose- og bestillingsmotor tilpasses hver branche via konfiguration, ikke kundespecifik kode.
Indtast dine oplysninger for at se optagelsen on demand.
Foretrækker De at tale med nogen? Book en demo
