Wykorzystanie sztucznej inteligencji w prognozowaniu i optymalizacji zapasów w branży spożywczejWykorzystanie sztucznej inteligencji w prognozowaniu i optymalizacji zapasów w branży spożywczejWykorzystanie sztucznej inteligencji w prognozowaniu i optymalizacji zapasów w branży spożywczejWykorzystanie sztucznej inteligencji w prognozowaniu i optymalizacji zapasów w branży spożywczej
  • Produkty
  • Jak działa AI Dature
  • Branże
  • O nas
  • Baza wiedzy
  • Współpraca
  • Wsparcie
  • UE Flaga
  • Polski
    • Angielski
Polski
✕
            Brak wyników wyszukiwania Zobacz wszystkie wyniki
            C jak Chat GPT 4
            7 kwietnia 2023
            D jak Deep Learning
            18 kwietnia 2023
            Aktualności

            Wykorzystanie sztucznej inteligencji w prognozowaniu i optymalizacji zapasów w branży spożywczej

            Część I

            Przemysł spożywczy jest jedną z największych i najbardziej złożonych gałęzi przemysłu na świecie. Obejmuje szeroką gamę produktów, od surowców po przetworzoną żywność, i obejmuje zróżnicowaną grupę graczy, w tym rolników, przetwórców, dystrybutorów, sprzedawców detalicznych i konsumentów. Złożoność przemysłu spożywczego stanowi poważne wyzwanie dla zarządzania łańcuchem dostaw, w tym prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Uczenie maszynowe stało się potężnym narzędziem pomagającym firmom spożywczym optymalizować zapasy i procesy prognozowania, prowadząc do lepszej wydajności i rentowności.

            Prognozowanie popytu jest kluczowym aspektem zarządzania łańcuchem dostaw. Dokładne prognozy pomagają firmom spożywczym zapewnić wystarczającą ilość zapasów, aby zaspokoić popyt klientów, unikając jednocześnie przepełnienia, marnotrawstwa i psucia się. Tradycyjne metody prognozowania opierają się na danych historycznych, które mogą nie odzwierciedlać aktualnych warunków rynkowych, preferencji konsumentów lub innych czynników, które mogą wpływać na popyt. Uczenie maszynowe oferuje bardziej wyrafinowane podejście do prognozowania popytu, wykorzystujące algorytmy do analizowania dużych ilości danych z różnych źródeł oraz identyfikowania wzorców i trendów, które nie są widoczne przy użyciu tradycyjnych metod.

            Jedną z kluczowych zalet prognozowania popytu opartego na uczeniu maszynowym jest możliwość uwzględnienia szerokiego zakresu zmiennych, które mogą wpływać na popyt. Zmienne te mogą obejmować między innymi efekty dni kalendarzowych, kampanie marketingowe, pogodę, etc. Analizując te dane, algorytmy uczenia maszynowego mogą generować dokładniejsze i bardziej precyzyjne prognozy popytu, co może pomóc firmom spożywczym zoptymalizować poziom zapasów i zmniejszyć ilość odpadów.

            Optymalizacja zapasów to kolejny krytyczny aspekt zarządzania łańcuchem dostaw w przemyśle spożywczym. Optymalizacja zapasów polega na zbilansowaniu kosztów utrzymywania zapasów z kosztami wyczerpania zapasów lub niedoborów. Tradycyjne metody zarządzania zapasami często opierają się na prostych praktycznych zasadach, takich jak zamawianie określonej ilości zapasów w regularnych odstępach czasu. Jednak metody te mogą nie uwzględniać złożoności przemysłu spożywczego, w którym popyt może się szybko zmieniać w zależności od czynników, takich jak sezonowość, eventowość, czy podatność konsumentów na promocje.

            Uczenie maszynowe oferuje bardziej wyrafinowane podejście do optymalizacji zapasów, wykorzystując algorytmy do analizowania dużych ilości danych i identyfikowania optymalnych poziomów zapasów dla każdego produktu w każdym punkcie łańcucha dostaw. Algorytmy te mogą uwzględniać zarówno szeroki zakres zmiennych, takich jak czasy realizacji, koszty transportu, koszty magazynowania i zmienność popytu, jak i ograniczenia np. minimalne wielkości partii produkcyjnych.  Optymalizując poziomy zapasów, firmy spożywcze mogą zmniejszyć ilość odpadów, poprawić wydajność i zwiększyć rentowność.

            Jednym z kluczowych wyzwań we wdrażaniu prognozowania popytu i optymalizacji zapasów w oparciu o uczenie maszynowe jest dostępność danych. Firmy spożywcze mogą mieć dostęp do danych z różnych źródeł, takich jak dane dotyczące sprzedaży, dane dotyczące planów promocyjnych ich klientów, itp. Jednak dane te mogą być fragmentaryczne, niespójne lub niskiej jakości. Aby sprostać temu wyzwaniu, firmy spożywcze muszą poświęcić czas systematyczne gromadzenie i zarządzania danymi celem zapewnienia ich należytej jakości.

            Podsumowując, uczenie maszynowe stało się potężnym narzędziem pomagającym firmom spożywczym optymalizować procesy prognozowania i zatowarowania. Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego, firmy spożywcze mogą generować dokładniejsze prognozy popytu, optymalizować poziomy zapasów i ograniczać ilość odpadów, co prowadzi do wyższej efektywności ekonomicznej i rentowności. Jednak wdrożenie rozwiązań opartych na uczeniu maszynowym wymaga inwestycji czasowej w procesy gromadzenia i zarządzania danymi, a także wykwalifikowanych analityków i analityków danych w celu opracowania i wdrożenia tych rozwiązań.

            Z pomocą aplikacji Dature wykorzystasz sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oparte o sieci neuronowe do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Dzięki czemu znacznie usprawnisz swój łańcuch dostaw. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania. Wypróbuj już teraz!

            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.

            Udostępnij
            OSTATNIE WPISY
            • Z jak zrównoważony rozwój - jak sztuczna inteligencja wspiera ochronę środowiska i walkę ze zmianami klimatu? 
            • Y jako YouTube: jak sztuczna inteligencja pomaga w tworzeniu i rekomendowaniu treści wideo? 
            • X jako XAI: co to jest i dlaczego potrzebujemy wyjaśnialnej sztucznej inteligencji? 
            • W jak wirtualna rzeczywistość - jak sztuczna inteligencja tworzy i zmienia światy cyfrowe? 
            TAGI
            • #AI
            • #bullwhip-effect
            • #covid19
            • #łańcuch-dostaw
            • #NCBiR
            • #optymalizacja-zapasów
            • #out-of-stock
            • #outllier
            • #overstock
            • #prognozowanie
            • #prognozowanie-popytu
            • #Program-Operacyjny-Inteligentny-Rozwój-2014-2020
            • #projekcja-zapasów
            • #projekcja-zapasów-w-czasie
            • #service-level-dostawcy
            • #sieci-neuronowe
            • #supplychain
            • #sztuczna-inteligencja-od-A-do-Z
            • #zapas-bezpieczeństwa
            • #zapas-sezonowy
            • #zapas-zabezpieczający
            • #zarządzanie-zapasem

            Powiązane wpisy

            25 sierpnia 2023

            Y jako YouTube: jak sztuczna inteligencja pomaga w tworzeniu i rekomendowaniu treści wideo? 


            PRZECZYTAJ

            YouTube, stanowiący największą globalną platformę wideo, codziennie transmituje ponad miliard godzin materiałów filmowych. W celu skutecznego zarządzania tak imponującą ilością treści, YouTube aktywnie wykorzystuje możliwości sztucznej […]

            22 sierpnia 2023

            X jako XAI: co to jest i dlaczego potrzebujemy wyjaśnialnej sztucznej inteligencji? 


            PRZECZYTAJ

            Sztuczna inteligencja (AI) znajduje coraz szersze zastosowanie w różnych sektorach, od medycyny i edukacji po biznes, bezpieczeństwo i rozrywkę. Mimo to, często pozostaje dla nas niejasne, […]

            16 sierpnia 2023

            W jak wirtualna rzeczywistość – jak sztuczna inteligencja tworzy i zmienia światy cyfrowe? 


            PRZECZYTAJ

            Wirtualną rzeczywistość (VR) definiuje się jako trójwymiarowy cyfrowy krajobraz, który umożliwia użytkownikowi swobodne poruszanie się i interakcje, angażując jeden lub więcej z pięciu zmysłów człowieka. VR […]

            Już teraz

            Zapisz się do newslettera

              Podanie danych w formularzu jest niezbędne do subskrypcji newslettera. Dane z formularza przetwarzane będą na podstawie udzielonej zgody art. 6 ust. 1 lit. a) RODO. Administratorem Twoich danych jest Smartstock Sp. z o.o. z Poznania (ul. Królowej Jadwigi 43, 61-871 Poznań, biuro@smartstock.cloud). Wszelkie informacje w zakresie przetwarzania danych podanych w formularzu oraz posiadanych uprawnieniach znajdziesz w Polityce Prywatności.


              TEL. +48 534 288 279
              biuro@dature.cloud

              Smartstock Sp z o.o.
              ul. Królowej Jadwigi 43
              61-871 Poznań

              Zapisz się do newslettera

              NIP: 7812000413
              REGON: 384284847
              KRS: 0000802331

              • LinkedIn
              • Facebook

              Polityka prywatności i cookies   Regulamin aplikacji   Wsparcie techniczne   Zmiana decyzji co do cookies

              Wszelkie prawa zastrzeżone. © SMARTSTOCK Sp. z o.o.
              Polski
                        Brak wyników wyszukiwania Zobacz wszystkie wyniki
                        • Brak dostępnych tłumaczeń dla tej strony