Планирање на побарувачката базирано на АИ

Вештачката интелигенција им овозможува на малопродажните и производствените бизниси да донесуваат попаметни одлуки, со попрецизно и прогнозирање во реално време, подобрување на управувањето со снабдувањето, дефинирање влијателни тематски промоции и оптимизирање на асортиманот и цените.

Пишува: Бобан Младеновски – менаџер за транспорт во „Теско“, Boban.Mladenovski@tesco.com

Управување со синџир на снабдување (SCM) е едно од најпредизвикувачките полиња кое ја нагласува интеракцијата меѓу различни сектори, и тоа првенствено маркетинг, логистика и производство. Затоа, успехот на еден синџир на снабдување лежи во севкупниот успех на секој бизнис поединечно. Како и да е, со постојаните промени во деловните практики, како што се класично управување и филозофијата да се биде навреме и во производството и логистиката, глобализацијата, негативните настани, т.е. чести природни катастрофи, политичка нестабилност, SCM секогаш треба да развие соодветно решение за да се ублажат ваквите предизвици. Во последниве години технологиите како вештачката интелигенција (AИ) се покажаа како неизмерно вредни за SCM. Прогнозирањето/планирањето на побарувачката базирано на компјутерски решенија не е ново. Се заснова на низа дизајнирани алгоритми кои прегледуваат различни збирки со податоци, како што се податоци за пратката, податоци за животниот циклус на производот, шема на нарачки, податоци за производство за во одреден временски период да може да се прогнозира.

Области за создавање вредност со АИ

Системот што користи вештачка интелигенција ги знае најдобрите можни комбинации на алгоритми и збирки на податоци и со нивна обработка дава точно предвидување. Уште поважно, вештачката интелигенција им помага на бизнисите:

а) да добијат речиси 100% точна проекција и да ја предвидат побарувачката на клиентите;

б) да го оптимизираат нивното истражување и развој, според тоа, да го зголемат производството со пониска цена и повисок квалитет;

в) во промоцијата, идентификувањето на целните клиенти, демографијата, дефинирањето на цената и дизајнирањето на вистинската порака итн;

г) да обезбедат подобро искуство за нивните клиенти.

Овие четири области на создавање вредност се исклучително важни за стекнување конкурентска предност.

Балансирање на понудата и побарувачката

Организациите секогаш сакаат да ги балансираат и понудата и побарувачката. Затоа, потребна е подобра прогноза за синџирот на снабдување и производство. Бидејќи вештачката интелигенција може да обработува, анализира (автоматски) и уште поважно, да предвидува податоци, таа обезбедува точна и веродостојна прогноза на побарувачката, што им овозможува на бизнисите да ги оптимизираат изворите во однос на набавките и обработката на нарачките, со што се намалуваат трошоците поврзани со транспортот, складирањето и администрацијата. Бизнисите ја користат оваа алатка на неколку начини, како што се складирање само на одредено количество (точно колку од секоја независна единица/производ) од одредени производи што ќе ги продаваат и со кои би го минимизирале отпадот. Слично на тоа, добивајќи ги точните трендови на продажба, тие можат да нарачаат повеќе популарни производи или производи што наскоро ќе станат популарни. Бидејќи овие прогнози за побарувачката се толку точни, тие не ја губат продажбата поради недостапноста на производот. Во Обединетото Кралство веќе неколку години е доста распространета и се користи платформата DeepMind, развиена од „Гугл“, која точно ги предвидува најдобрите варијации на понудата и побарувачката дури земајќи ги предвид променливите егзогени влезови поврзани со временските услови. Пристапите за машинско учење не само што ги инкорпорираат историските податоци за продажба и поставувањето на синџирите на снабдување, туку се потпираат и на податоци речиси во реално време во врска со промените како што се рекламните кампањи, цените и локалните временски прогнози.

Роботиката во работењето

Процесот на автоматизација направи голем чекор поради технологиите на вештачката интелигенција. Роботиката како една од напредните гранки на вештачката интелигенција доби централна улога во производството. Напредокот во технологиите за препознавање објекти и семантичка сегментација го трансформира однесувањето на роботите, особено во контекст на тоа како тие ги препознаваат својствата на материјалите и предметите со кои комуницираат. Новите роботи опремени со камера, подобрени со вештачка интелигенција, се обучени дури да препознаат празен простор на полица. Ова води до драматична предност во брзината во однос на конвенционалните методи за пикирање производи.

Употребата на интерактивни роботи во магацинот и продавницата е добро позната. Напредокот е овозможен со инсталирање помоќни компјутери, нови алгоритамски модели и големи групи на податоци за обука.

Логистичките роботи подобрени со вештачка интелигенција, исто така, можат да интегрираат нарушувања во нивните рутини на движење преку ненадгледуван мотор за учење за динамика. Оваа способност води до попрецизни промени и севкупно подобрена робусност на процесите. Колаборативните роботи можат да ја зголемат продуктивноста до 20 проценти.

Денешниот бизнис сè повеќе оди во насока на тоа да го задоволи секој клиент, за тој да се чувствува посебно и добредојдено, што не е лесна задача. Ова порано беше тешко и скапо и често беше резервирано само за најпрофитабилните клиенти. Технологиите на вештачката интелигенција, како компјутерската визија и машинското учење, целосно ја променија оваа практика. Вештачката интелигенција им овозможува на малопродажните и производствените бизниси да донесуваат попаметни одлуки, со попрецизно и прогнозирање во реално време, подобрување на управувањето со снабдувањето, дефинирање на влијателни тематски промоции и оптимизирање на асортиманот и цените. Вештачката интелигенција, исто така, ги прави операциите поефикасни, поради роботиката и оптимизацијата на процесите што ја подобрува продуктивноста и ги намалува трошоците за рачна работна сила.

Употребата на интерактивни роботи во магацинот и продавницата е добро позната. Напредокот е овозможен со инсталирање помоќни компјутери, нови алгоритамски модели и големи групи на податоци за обука. Областа која ја опфаќа компјутерската визија, препознавањето на објектите и семантичката сегментација, односно способноста да се категоризира типот на објектот, како што е разликувањето алатка од компонента, значително напредуваше и значително ги зголеми своите перформанси. Тие им овозможуваат на роботите да се однесуваат соодветно во контекстот во кој работат, на пример, со препознавање на својствата на материјалите и предметите со кои комуницираат. Тие се флексибилни и автономни и способни за безбедна интеракција со реалниот свет и со луѓето.

Вештачката интелигенција може да им биде од голема помош и на трговците на мало, за да го зголемат бројот на клиенти и просечната сума што тие ја трошат преку создавање лични и удобни искуства при купување. Трговците на мало можат да дознаат повеќе за тоа што сакаат нивните купувачи, дури и пред купувачите. Ова го овозможува и прогнозира вештачката интелигенција обработувајќи обрасци и обем на податоци, т.е. претходни трансакции, временски прогнози, трендови на социјалните мрежи, модели на купување, историја на гледање преку интернет, анализа на изразот на лицето, сезонски модели на купување итн. Технологиите на вештачката интелигенција им помагаат на трговците на мало да ги предвидат идните перформанси на продавниците кога го прошируваат својот асортиман, при што можат да го оптимизираат својот простор за складирање и локација. Помага и ги развива можностите за подобрување на ефикасноста на асортиманот, користејќи геопросторно и статистичко моделирање, се предвидуваат и се минимизираат резервите.

Потребни се многу промени за целосно да се искористат придобивките од вештачката интелигенција, што е уште поважно, промените ќе принудат многу компании да усвојат нови стратегии.

Технолошкиот напредок во мобилните компјутери, вештачките невронски мрежи, роботиката, складирањето огромни податоци на интернет, машинското учење базирано на облак и алгоритмите за обработка на информации ја поттикнаа употребата на вештачката интелигенција во различни деловни сектори. Многу бизниси користат вештачка интелигенција во главните делови од нивниот синџир на вредност бидејќи таа обезбедува значителни конкурентни предности. Што е најважно, технологиите за вештачка интелигенција помогнаа да се елиминираат многу нивоа на рачни активности, на пример, кај е-трговијата која користи вештачка интелигенција за да ги предвиди трендовите, да ги оптимизира цените за складирање и логистика и да ги персонализира промоциите итн. Се оди дури и еден чекор понапред со тоа што се предвидуваат нарачки и испорака на стоки без дури и да се чека потврда за купување.

Сепак, потребни се многу промени за целосно да се искористат придобивките од вештачката интелигенција, што е уште поважно, промените ќе принудат многу компании да усвојат нови стратегии, т.е. дизајни на погони, да ги преобликуваат своите производствени стапки и да осмислат нови модели на синџирот на снабдување. Исто така, компаниите треба да го променат начинот на водење бизнис бидејќи ќе има транзиција од човечки оператори кон машини и роботи со вештачка интелигенција. Добро е да се забележи дека трендот во глобалното индустриско работење управувано од вештачката интелигенција експоненцијално се зголемува, што сугерира дека вештачката интелигенција веќе станала приоритет за многу корпорации низ светот.

РАМКА