AI endrer forsyningskjedeplanlegging, men ikke ved å erstatte mennesker. I denne sesjonen utforsker Halla hvordan AI hjelper planleggere med å navigere i økende kompleksitet, behandle mer informasjon og bruke mindre tid på repeterende oppgaver. Oppdag hvorfor fremtiden for lageroptimalisering handler om å kombinere intelligent teknologi med menneskelig ekspertise for å bygge mer robuste, tilpasningsdyktige forsyningskjeder
Skriv inn dine detaljer for å se opptaket på forespørsel.
KI som hjelper mennesker med å ta bedre beslutninger
Kunstig intelligens transformerer forsyningskjedestyring, men dens største verdi er ikke å ta beslutninger for mennesker. Den hjelper dem med å ta bedre beslutninger.
I denne sesjonen forklarer Halla, Head of Integrations hos AGR, hvordan AI kan hjelpe lager- og forsyningskjedeteam med å håndtere økende kompleksitet uten å legge til mer arbeid. Ettersom forsyningskjeder blir mer dynamiske og datamengdene fortsetter å øke, trenger planleggere verktøy som hjelper dem med å behandle informasjon, identifisere hva som er viktig, og fokusere på beslutningene som skaper verdi.
I stedet for å love perfekte prediksjoner, presenterer Halla et praktisk syn på AI som et verktøy for å navigere i usikkerhet. Hun deler også hvordan AGR har anvendt AI internt for å akselerere kundeonboarding, forenkle integrasjoner og levere raskere verdi, samtidig som mennesker holdes i sentrum av beslutningsprosessen.
Halla er Head of Integrations hos AGR, hvor hun leder utviklingen av skalerbare integrasjons- og automatiseringsløsninger som hjelper kunder med å realisere verdi raskere. Med bakgrunn innen ingeniørfag og menneskesentrert AI, brenner hun for å anvende AI på praktiske måter som forenkler kompleksitet, akselererer innovasjon og støtter bedre forretningsbeslutninger.
AI-drevet lageroptimalisering bruker maskinlæringsmodeller for å prognostisere etterspørsel på SKU-nivå, oppdage avvik i salgshistorikk og foreslå etterfyllingsordrer som planleggere kan godkjenne med ett klikk. I AGR kjører AI kontinuerlig på ERP-salgs- og lagerdata og viser kun unntak som krever menneskelig oppmerksomhet.
Automatisering utfører regler du allerede har definert – for eksempel automatisk generering av en innkjøpsordre når lagerbeholdningen når et bestillingspunkt. AI forbedrer selve reglene: den lærer sesongvariasjoner, kampanjer og variasjoner i leverandørens ledetider fra historiske data og oppdaterer prognoser og sikkerhetslager uten manuell justering.
De fleste AGR SaaS-kunder er i drift innen 4–8 uker. Den standardiserte datamodellen og forhåndsbygde ERP-koblingene (Microsoft Dynamics 365 Business Central, NAV, SAP, NetSuite, Sage, IFS, Jeeves) eliminerer det flerårige integrasjonsarbeidet som er typisk for eldre forsyningskjedeverktøy.
AGR har forhåndsbygde, støttede koblinger for Microsoft Dynamics 365 Business Central, Dynamics NAV, SAP, NetSuite, Sage, Visma, IFS og Jeeves. Andre ERP-systemer kobles til via REST API eller flatfilintegrasjon.
På tvers av AGRs kundebase reduserer selskaper typisk lagerbeholdningen med opptil 11 % og kutter utsolgtsituasjoner med opptil 40 % innen de første 12 månedene – basert på AGRs kundebenchmarkdata, 2025.
Ja. AGR brukes av over 400 selskaper innen engrosdistribusjon, spesial- og FMCG-detaljhandel, og produksjon med planlegging av råvarer og ferdigvarer. Den samme prognose- og bestillingsmotoren tilpasses hver vertikal via konfigurasjon, ikke tilpasset kode.
Skriv inn dine detaljer for å se opptaket på forespørsel.
Foretrekker du å snakke med noen? Be om en demo
