최근 IBM의 글로벌 조사에 따르면 브라질 기업의 41%가 일상 업무에 인공지능의 어떤 형태를 사용하고 있다고 합니다. 재고에 대해 이야기할 때, 이는 상품의 이상적인 양을 정하고 언제 무엇을 저장할지 통제하며 현금 흐름을 원활하게 하는 데 사용됩니다. 결국 시장의 요구에 부응하고 창고에 필수품만 유지하는 것은 특히 각 사업의 변수들을 고려할 때 복잡한 작업입니다.
직면한 도전들
현대 소비자는 빠른 배송과 맞춤형 제품을 요구하며, 대형 소매업체들이 매우 변동성이 큰 시장에서 수백 개의 SKU를 보유하도록 요구하고 있습니다. 체계적인 창고 관리를 위해서는 가장 중요한 품목의 식별과 분류(ABC 분석)가 필요하며, 각 품목의 수량과 파라미터를 연결 고리마다 어떻게 배치할지에 대한 이해도 필요합니다.공급망이 맥락에서 수요 예측이 잘못되었거나 분석 도구가 부적절한 경우, 프로세스는 더욱 어려워집니다. 많은 기업들이 여전히 간단한 스프레드시트를 사용하고 있으며, 최적화를 위해 필요한 대량의 데이터 또는 알고리즘을 처리하는 데 어려움을 겪고 있으며, 계절성, 노후화, 물류 및 생산과 같은 문제에 직면해 있습니다.
동반자로서의 AI – 이점
재고 최적화
인공지능 사용의 주요 이점 중 하나는 재고 최적화를 통해 창고 정리를 개선하고 더 낮은 재고 수준으로 운영하여 공간을 확보하고 저장 및 제품 관리와 관련된 운영 비용을 절감하는 것입니다. 이렇게 내부 프로세스는 더 빠르고 오류 가능성이 적어지며, 이는 시간과 자원의 절약으로 이어집니다.
더 정확한 예측
AI는 판매 데이터와 트렌드, 소셜 미디어 토론 등을 실시간으로 분석하여 종종 구조화된 데이터를 통해 정확한 예측을 제공합니다. 이것은 과잉 또는 부족한 상품의 위험을 줄이고, 재고 보충 과정을 개선하며, 시장 변화에 빠르게 적응할 수 있게 하여 고객 만족도를 높이고 필요한 시기와 장소에 상품이 제공되도록 보장합니다. 또한, 효율적인 재고 조직은 상세하고 최신의 데이터를 제공하여 의사 결정 능력을 향상시킵니다. 이렇게 기업들은 적시에 전략적 조정을 할 수 있어 운영을 더 효율적으로 만들고 고객의 요구에 더 잘 부응할 수 있습니다.
예상치 못한 수요와 계절성
희소성과 예상치 못한 수요와 같은 문제에 빠르고 정확하게 대응하는 것도 AI의 도움으로 더 쉬워집니다. 그녀는 계절성을 고려한 정보를 생성하여 연중 특정 시기의 상업적 기념일에 의해 촉진되는 판매 피크를 충족시키기 위해 재고 조정을 용이하게 합니다. 이것은 회사들이 미리 준비할 수 있게 하여 고객이 가장 필요로 할 때 제품이 제공되도록 보장합니다.
요약하면, 재고 최적화를 위해 AI를 사용할 때 기업은 중요한 경쟁 우위를 확보합니다. 이것은 더 적은 창고로 운영하고, 주요 상업 날짜 전에 수요를 예측하며, 비용을 절감하고, 고객 만족도를 향상시키며, 수익성을 높이는 것을 촉진합니다. 현재 역동적인 비즈니스 환경에서 혁신적인 솔루션을 채택하는 것은 경쟁에서 두드러지기 위해 필수적입니다.
