Według Gartnera, poziom automatyzacji w procesach łańcucha dostaw podwoi się w ciągu najbliższych pięciu lat. Jednocześnie, według najnowszych badań, globalne wydatki na platformy IIoT mają wzrosnąć z 1,67 mld USD w 2018 r. do 12,44 mld USD w 2024 r., osiągając 40% CAGR w ciągu siedmiu lat. Ponieważ globalne łańcuchy dostaw stają się coraz bardziej złożone, margines błędu gwałtownie się kurczy. Wraz z rosnącą konkurencją w połączonym cyfrowym świecie, jeszcze bardziej krytyczne staje się maksymalizowanie wydajności poprzez ograniczanie wszelkiego rodzaju niepewności. Rosnące oczekiwania dotyczące prędkości i wydajności między dostawcami i wszelkiego rodzaju partnerami biznesowymi jeszcze bardziej podkreślają potrzebę wykorzystania przez branżę możliwości sztucznej inteligencji (AI) w łańcuchach dostaw i logistyce.
Korzyści płynące z zastosowania sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw:
Aplikacja Dature wykorzystuje uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję do prognozowania popytu oraz zastosowuje ją w łańcuchu dostaw. Dzięki temu znacząco zwiększa trafność prognoz w porównaniu do tradycyjnych modeli prognostycznych. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania dla naszych kanałów i/lub punktów sprzedaży.
Niniejszy artykuł powstał dzięki środkom pochodzącym ze współfinansowania przez Unię Europejską Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, projektu realizowanego w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: w ramach konkursu „Szybka Ścieżka” dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorców – konkurs dla projektów z regionów słabiej rozwiniętych w ramach Działania 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw Poddziałanie 1.1.1 Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa. Tytuł projektu: „Stworzenie oprogramowania do poprawy trafności prognoz i optymalizacji zapasów z perspektywy odbiorcy i dostawcy współpracujących w ramach łańcucha dostaw przy zastosowaniu rozmytych, głębokich sieci neuronowych.
Dead stock, czyli dosłownie martwy zapas, to produkty, które nie znajdują nabywców w oczekiwanym czasie lub w ogóle nie są sprzedawane. Wpływa to negatywnie na efektywność […]
Cykl cash to cash cycle to okres pomiędzy momentem, w którym firma płaci swoim dostawcom za zapasy, a otrzymaniem gotówki od klientów. Koncepcja ta służy do […]
Metoda punktu równowagi (break-even point) jest narzędziem wykorzystywanym do optymalizacji zapasów w łańcuchu dostaw. Jest to punkt, w którym koszty posiadania zapasów równają się korzyściom z […]