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
mars 20, 2025
4 min read
Enten du er ny innen logistikk eller en veteran, er sikkerhetslager et viktig konsept som mange kan bli forvirret over. Som en enkel forklaring er sikkerhetslager en ekstra mengde lager som vedlikeholdes for å redusere risikoen for lagermangel. Det er vel og bra, men hvordan beregnes sikkerhetslager for å forhindre lagermangel? Svaret på det påvirkes av en rekke forskjellige variabler: Hvor forutsigbart er produktet i salg? Hvor godt er prognosemodellen tilpasset? Hva er ledetiden? Hva er prognosen for varen? Hva er konfidensnivået og angitt servicenivå? Det kan se ut som mye, men alle disse faktorene vil påvirke en vares sikkerhetslager.

By

mars 7, 2025
4 min read
Hvis forsyningskjeden din ikke er datadrevet, begår du kostbare feil - utsolgte varer, overlager, upålitelige leverandører og tapte kunder. Uten nøyaktige data opererer du i blinde, sløser penger og sakker akterut i forhold til konkurrentene som optimaliserer driften sin. I denne bloggen går vi gjennom sju kritiske måter dårlig datagrunnlag kan skade virksomheten din på - og hvordan du kan rette opp i det før det er for sent.

By

februar 11, 2025
4 min read
Tolltariffer endrer den globale handelen, noe som får bedrifter til å revurdere innkjøpsstrategier og optimalisere leverandørkjedene sine. Denne bloggen utforsker hvordan bedrifter kan navigere i disse utfordringene ved hjelp av AGRs avanserte lagerstyringsløsninger for å bygge robuste og kostnadseffektive virksomheter. Her får du nyttig innsikt i hvordan du kan håndtere forstyrrelser, økende kostnader og kraften i AI-drevet beslutningstaking.

By