AI förändrar planeringen av försörjningskedjan, men inte genom att ersätta människor. I den här sessionen utforskar Halla hur AI hjälper planerare att navigera i en ökande komplexitet, bearbeta mer information och lägga mindre tid på repetitiva uppgifter. Upptäck varför framtiden för lageroptimering handlar om att kombinera intelligent teknik med mänsklig expertis för att bygga mer robusta och anpassningsbara försörjningskedjor
Ange dina uppgifter för att titta på inspelningen på begäran.
AI som hjälper människor att fatta bättre beslut
Artificiell intelligens förändrar hanteringen av försörjningskedjan, men dess största värde är inte att fatta beslut åt människor. Det är att hjälpa dem att fatta bättre beslut.
I den här sessionen förklarar Halla, Head of Integrations på AGR, hur AI kan hjälpa lager- och försörjningskedjeteam att hantera en växande komplexitet utan att skapa mer arbete. När försörjningskedjor blir mer dynamiska och datavolymerna fortsätter att öka behöver planerare verktyg som hjälper dem att bearbeta information, identifiera vad som är viktigt och fokusera på de beslut som skapar värde.
I stället för att lova perfekta prognoser presenterar Halla en praktisk syn på AI som ett verktyg för att navigera i osäkerhet. Hon delar också hur AGR har tillämpat AI internt för att påskynda kundonboarding, förenkla integrationer och leverera värde snabbare, samtidigt som människor tydligt står i centrum för beslutsprocessen.
Halla är Head of Integrations på AGR, där hon leder utvecklingen av skalbara integrations- och automationslösningar som hjälper kunder att realisera värde snabbare. Med en bakgrund inom teknik och Human-Centred AI brinner hon för att tillämpa AI på praktiska sätt som förenklar komplexitet, påskyndar innovation och stödjer bättre affärsbeslut.
AI-driven lageroptimering använder maskininlärningsmodeller för att prognostisera efterfrågan på SKU-nivå, upptäcka avvikelser i försäljningshistorik och föreslå påfyllningsorder som planerare kan godkänna med ett klick. I AGR körs AI kontinuerligt på affärssystemets försäljnings- och lagerdata och visar endast de undantag som kräver mänsklig uppmärksamhet.
Automatisering utför regler du redan har definierat – till exempel att automatiskt generera en inköpsorder när lagret når en beställningspunkt. AI förbättrar reglerna själva: den lär sig säsongsvariationer, kampanjer och leverantörers ledtidsvariation från historisk data och uppdaterar prognoser och säkerhetslager utan manuell justering.
De flesta AGR SaaS-kunder går live inom 4–8 veckor. Den standardiserade datamodellen och förbyggda affärssystemskontakter (Microsoft Dynamics 365 Business Central, NAV, SAP, NetSuite, Sage, IFS, Jeeves) eliminerar det integrationsarbete som tar flera månader och är typiskt för äldre verktyg för försörjningskedjan.
AGR har förbyggda, stödda kontakter för Microsoft Dynamics 365 Business Central, Dynamics NAV, SAP, NetSuite, Sage, Visma, IFS och Jeeves. Andra affärssystem ansluter via REST API eller flat-filintegration.
Över AGR:s kundbas minskar företag vanligtvis lagerhållningen med upp till 11 % och minskar lagersaldot med upp till 40 % inom de första 12 månaderna – baserat på AGR:s kundbenchmarkdata, 2025.
Ja. AGR används av över 400 företag inom grossistdistribution, special- och FMCG-detaljhandel samt tillverkning med planering av råmaterial och färdiga varor. Samma prognos- och beställningsmotor anpassar sig till varje vertikal via konfiguration, inte anpassad kod.
Ange dina uppgifter för att titta på inspelningen på begäran.
Föredrar du att prata med någon? Boka en demo