AI / maskinlæring i Supply Chain Management

By

juni 15, 2022
2 min read
Utforsk den transformative effekten av kunstig intelligens og maskinlæring på effektiviteten i forsyningskjeden.

In this article

Et raskt voksende område innen forsyningskjedeindustrien er bruken av AI og maskinlæring. Tross alt er det viktigste aspektet ved Supply Chain Management å kunne forutsi fremtidig etterspørsel nøyaktig, da det gir bedrifter et konkurransefortrinn og forbedrer deres årlige inntekter.

Med både forhandlere og grossister som blir utfordret av den økende skalaen, kompleksiteten og mangfoldet av tilgjengelige data, ser maskinlæring ut til å være den beste veien fremover når det kommer til planlegging og prognoser. Maskinlæring er en informatikkdisiplin der algoritmer «lærer» fra datasett i stedet for å følge forhåndsprogrammerte instruksjoner. Dette betyr at algoritmene bygger og avgrenser modeller basert på eksisterende data for å lage prediksjoner om ulike utfall.

De siste årene har vi sett en enorm økning i forbrukernes tilstedeværelse på nettet, og de etterlater sine digitale fotavtrykk over hele internett – uvurderlige tilleggsdata for å analysere og beregne salgstrender. Muligheten til å bruke AI og maskinlæring for å utnytte disse dataene kan gi forhandlere og grossister et stort konkurransefortrinn. Ifølge McKinsey «Den gode nyheten er at AI-baserte løsninger er tilgjengelige og tilgjengelige for å hjelpe bedrifter med å oppnå ytelse på neste nivå innen forsyningskjedestyring. Løsningsfunksjoner inkluderer etterspørselsprognosemodeller, ende-til-ende-åpenhet, integrert forretningsplanlegging, dynamisk planleggingsoptimalisering og automatisering av den fysiske flyten – som alle bygger på prediksjonsmodeller og korrelasjonsanalyse for bedre å forstå årsaker og virkninger i forsyningskjeder.» Med vår AGR-løsning kan du også oppnå dette neste nivået i forsyningskjeden din.

Maskinlæring kan brukes på S&OP på en rekke måter. Vi i AGR tror at denne teknologien kan være ekstremt gunstig for våre kunder, så vi jobber hardt for å holde tritt med ny teknologisk utvikling og inkorporere dem i vår lageroptimaliseringsløsning. Disse nye utviklingene har potensial til å gjøre kundenes jobb mye enklere ved å gi verdifull innsikt og forslag, samt informere dem om årsakene og beregningene bak dem. Maskinlæring og AI vil hjelpe kundene våre med å få et bedre helhetsbilde av produktet sitt og forbedre effektiviteten i lagerstyringen.

For å lære mer om løsningen vår og hvordan maskinlæring kan være til nytte for din virksomhet, vennligst kontakt oss.

Related Posts
mai 22, 2025
6 min read
Små leverandørproblemer kan føre til alt fra forsinkede leveranser til unøyaktige bestillinger, og de kan utvikle seg til store forstyrrelser i forsyningskjeden. I dette innlegget går vi gjennom de fem nøkkeltallene som alle forsyningskjedeteam bør følge med på for å evaluere og forbedre leverandørens ytelse. Enten du administrerer dusinvis av leverandører eller akkurat har begynt å formalisere gjennomgangene, vil denne veiledningen hjelpe deg med å omdanne data til bedre beslutninger - og sterkere leverandørrelasjoner.

By

mai 12, 2025
5 min read
Mange forsyningskjedeteam er avhengige av spredte regneark og e-poster for å spore leverandørinformasjon, noe som fører til utdaterte ledetider og tapte muligheter. Denne bloggen utforsker hvordan fragmenterte leverandørdata forstyrrer planleggingen, skaper ineffektivitet og gjør det vanskeligere å administrere leverandørrelasjoner. Den viser hvordan sentralisering av sporing av leverandørytelse - spesielt når det gjelder ledetider - kan forvandle den daglige driften fra reaktiv til strategisk. I tillegg tilbyr vi en gratis sjekkliste for leverandørdata som hjelper teamene med å komme i gang med de riktige dataene på ett sted.

By

april 10, 2025
5 min read
Bærekraft i leverandørkjeden handler ikke bare om å være grønn - det handler om å redusere sløsing i alle former: tid, plass, penger og produkter. Årsaken til mye av sløsingen? Manglende eller unøyaktige lager- og leverandørkjededata. Når dataene er sentraliserte og pålitelige, kan bedriftene lage mer nøyaktige prognoser, automatisere smartere beslutninger og unngå kostbare feil. Resultatet er en mer effektiv, robust og bærekraftig drift - en drift som er bygget for langsiktig vekst.

By