AI / Maskininlärning inom Supply Chain Management

By

juni 15, 2022
3 min read
Utforska den omvälvande effekten av AI och maskininlärning på effektiviteten i försörjningskedjan.

In this article

Ett snabbt växande område inom Supply Chain-branschen är användningen av AI och maskininlärning. När allt kommer omkring är den viktigaste aspekten av Supply Chain Management att kunna förutsäga framtida efterfrågan exakt eftersom det ger företag en konkurrensfördel och förbättrar deras årliga intäkter.

Med både återförsäljare och grossister som utmanas av den växande skalan, komplexiteten och mångfalden av tillgängliga data, verkar maskininlärning vara den bästa vägen framåt när det gäller planering och prognoser. Maskininlärning är en datavetenskaplig disciplin där algoritmer ”lär sig” av datamängder i stället för att följa förprogrammerade instruktioner. Detta innebär att algoritmerna bygger och förfinar modeller baserat på befintlig data för att göra förutsägelser om olika resultat.

Under de senaste åren har vi sett en enorm ökning av konsumenternas närvaro på nätet, och de lämnar sina digitala fotspår över hela internet – ovärderlig ytterligare data för att analysera och beräkna försäljningstrender. Möjligheten att använda AI och maskininlärning för att utnyttja dessa data kan ge återförsäljare och grossister en enorm konkurrensfördel. Enligt McKinsey ”Den goda nyheten är att AI-baserade lösningar finns tillgängliga och tillgängliga för att hjälpa företag att uppnå nästa nivå av prestanda inom supply chain management. Lösningens funktioner inkluderar modeller för prognostisering av efterfrågan, transparens från början till slut, integrerad affärsplanering, dynamisk planeringsoptimering och automatisering av det fysiska flödet – som alla bygger på prognosmodeller och korrelationsanalys för att bättre förstå orsaker och effekter i försörjningskedjor.” Med vår AGR-lösning kan du också uppnå denna nästa nivå av prestanda i din leveranskedja.

Maskininlärning kan tillämpas på S&OP på en mängd olika sätt. Vi på AGR tror att denna teknik kan vara extremt fördelaktig för våra kunder, så vi arbetar hårt för att hålla jämna steg med ny teknisk utveckling och införliva dem i vår lageroptimeringslösning. Dessa nya utvecklingar har potential att göra våra kunders jobb mycket enklare genom att ge värdefulla insikter och förslag samt informera dem om orsakerna och beräkningarna bakom dem. Maskininlärning och AI kommer att hjälpa våra kunder att få en bättre helhetsbild av sin produkt och förbättra effektiviteten i sin lagerhantering.

Om du vill veta mer om vår lösning och hur maskininlärning kan gynna ditt företag är du välkommen att kontakta oss.

Related Posts
maj 22, 2025
7 min read
Från försenade leveranser till felaktiga beställningar - små leverantörsproblem kan leda till stora störningar i leveranskedjan. I det här inlägget går vi igenom de fem viktigaste mätvärdena som varje team i leverantörskedjan bör följa för att utvärdera och förbättra leverantörernas prestanda. Oavsett om du hanterar dussintals leverantörer eller precis har börjat formalisera granskningar, kommer den här guiden att hjälpa dig att omvandla data till bättre beslut - och starkare leverantörsrelationer.

By

maj 12, 2025
5 min read
Många supply chain-team förlitar sig på spridda kalkylblad och e-postmeddelanden för att spåra leverantörsinformation, vilket leder till föråldrade ledtider och missade möjligheter. Den här bloggen utforskar hur fragmenterad leverantörsdata i tysthet stör planeringen, skapar ineffektivitet och gör leverantörsrelationer svårare att hantera. Den visar hur centralisering av spårning av leverantörsprestanda - särskilt kring ledtider - kan omvandla den dagliga verksamheten från reaktiv till strategisk. Dessutom erbjuds en kostnadsfri checklista för leverantörsdata som hjälper team att komma igång med rätt data på ett ställe.

By

april 10, 2025
6 min read
Hållbarhet i leveranskedjan handlar inte bara om att vara miljövänlig - det handlar om att minska alla former av avfall: tid, utrymme, pengar och produkter. Grundorsaken till mycket av detta slöseri? Frånkopplade eller felaktiga data om lager och leveranskedja. När data är centraliserade och tillförlitliga kan företag göra mer exakta prognoser, automatisera smartare beslut och undvika kostsamma misstag. Resultatet blir en mer effektiv, motståndskraftig och hållbar verksamhet - en verksamhet som är byggd för långsiktig tillväxt.

By