IBMの最近の世界調査によると、ブラジル企業の41％が日常業務で何らかの形の人工知能を利用しています。 在庫について話すとき、それは商品の理想的な数量を設定し、何をいつ保管するかを管理し、キャッシュフローを解放するために使用されます。 結局、市場の要求に応え、倉庫に必要なものだけを保持することは、特に各ビジネスの変数を考慮すると、複雑な作業です。
直面した課題
現代の消費者は迅速な配送とカスタマイズされた商品を求めており、大手小売業者は非常に変動の激しい市場で数百のSKUを持つことを要求しています。 整理された倉庫には、最も重要なアイテムの識別と分類（ABC分析）が必要であり、各アイテムの数量やパラメータをどのように配置するかを理解することも含まれます。サプライチェーンこの文脈では、需要予測が誤っている場合や分析ツールが不適切な場合、プロセスはさらに困難になります。 多くの企業は依然としてシンプルなスプレッドシートを使用しており、大量のデータや最適化に必要なアルゴリズムを扱うことができず、季節変動、陳腐化、物流、製造などの課題に直面しています。
味方としてのAI – メリット
1. 在庫最適化
AIの主な利点の一つは、在庫の最適化により、倉庫の整理を改善し、より少ない在庫レベルで運営し、スペースを確保し、保管や商品管理に関連する運営コストを削減することです。 これにより、内部プロセスはより迅速になり、エラーの可能性も減少し、時間とリソースの節約につながります。
2. より正確な予測
AIは、販売データやトレンド、ソーシャルメディアでの議論などの大量の情報を分析することで、しばしばリアルタイムで構造化されたデータを用いて正確な予測を提供します。 これにより、過剰または不足のリスクが軽減され、補充プロセスが改善され、市場の変化に迅速に適応できるようになり、顧客満足度が向上し、必要なときに必要な場所でアイテムが利用可能であることを保証します。 さらに、効果的な在庫管理は詳細で最新のデータを提供し、意思決定を改善します。 このように、企業は適切なタイミングで戦略的な調整を行うことができ、より効率的な運営を実現し、顧客のニーズにより良く応えることができます。
3. 予想外の需要と季節性
不足や予期しない需要に迅速かつ正確に対応することも、AIの支援によりより容易になります。 彼女は季節性を考慮した情報を生成し、年間の特定の時期に商業的な日付によって促進される販売のピークに対応するために在庫の調整を促進します。 これにより、企業は事前に準備を整えることができ、顧客が最も必要とするときに製品が利用可能であることを保証します。
要約すると、在庫最適化にAIを利用することで、企業は重要な競争優位性を得ることができます。 これにより、より効率的な倉庫運営、大型商戦前の需要予測、コスト削減、顧客満足度の向上、収益性の向上が促進されます。 現在のダイナミックなビジネス環境では、革新的なソリューションを採用することが競争において差別化するために不可欠です。
