AIが効率的な在庫管理システムを構築

効果的な在庫管理は、あらゆる組織にとって非常に貴重な資産です。

適切な管理システムを使用すれば、企業は在庫の可視性を向上させ、サプライチェーンを合理化し、欠品を回避できます。

情報システムの構築にAIを活用する企業が増えている 在庫管理 より効果的になります。 AI アルゴリズムはこのようにしてシステムを作成します。 在庫管理 超効率的。

在庫管理がなぜ重要なのか

ほとんどの企業は現在、いくつかの大きな危機に直面しています。 サプライチェーン。 たとえば、米国の港湾混雑とトラック運転手不足。 専門家らは、こうした危機の多くは将来にわたって問題が残る可能性が高いと予測している。

同時に、ビジネスの効率化に伴い消費者の期待も高まっており、すべての注文に対してリードタイムの​​短縮と配達の迅速化を期待しています。

その結果、在庫管理が困難になる可能性があります。 企業は、予測不可能なサプライチェーンと消費者の期待の高まりの両方に対処する必要があります。

在庫管理の精度が重要になり、企業が欠品、遅延、その他の課題に備えて計画を立てたい場合、市場の状況を効果的に予測できる予測ツールが必要になります。

AIを活用してより優れた在庫管理システムを構築する

AI は管理を改善できる サプライチェーン いくつかの異なる方法で。

企業は、 サプライチェーン しかし、この情報の分析は、その量が膨大であるため困難になる場合があります。

人工知能は、大量のデータをフィルタリングし、他のデータ分析方法では見逃される情報を明らかにするための強力なツールです。 システム 在庫管理 AI の活用により、企業は 在庫管理 在庫データの新しいソースを最大限に活用します。

履行予測と在庫管理

多くの場合、 在庫管理の最大の課題 企業は正確なコンプライアンス予測に直面しています。 需要の予測は、特にインフレや失業などの市場要因によって消費者信頼感が変動する場合に特に困難になることがあります。

AI を活用したデータ サイエンスは、より適切なコンプライアンス予測を必要とする企業にとって不可欠なツールとなり得ます。 AI を使用すると、企業はコンプライアンス プロセスと顧客行動データの両方を分析できます。 「AI 分析機能は、顧客の行動や需要パターンが数か月または数年にわたってどのように変化するかをより効果的に予測することで、長期的な意思決定を改善できます。

一部の AI ツールは収集されたデータをリアルタイムで分析できるため、企業は次のことを行うことができます。 スマートマニュファクチャリング技術の導入たとえば、顧客の需要の変化に基づいて製造プロセスを継続的に調整します。

同様のツールも企業の最適化に役立ちます。 在庫管理。 AI ツールを使用すると、変化する需要レベルに対応するために手元に必要な在庫量をリアルタイムで推定できます。

倉庫管理と保管設計における AI

効率的な倉庫管理は多くの場合、深刻な課題となります。 しかし、保管コストが上昇するにつれて、効率的な倉庫管理が重要になります。

1 つの倉庫で、従来の固定ラック、メザニン、パレット ラック、ケース フロー ラックなど、さまざまな保管システムが使用される場合があります。

場合によっては、倉庫は効率を最大化するために複数の種類の同じシステムを使用します。 たとえば、ストアでは混合を使用する場合があります。 垂直および水平カルーセル システム これにより、スペースの効率的な使用とサイト セレクターのアクセシビリティの組み合わせが提供されます。

このような複雑な倉庫システムを最適化すると、管理者が倉庫内で商品がどのように流れているかを視覚化できる資産トラッカーからの情報など、倉庫運営に関するより良いデータを提供するのに役立ちます。

AI を使用すると、倉庫管理者は倉庫の運用についてより適切な洞察を得ることができ、施設の妨げとなる可能性のあるプロセスのボトルネックや設計上の決定を特定するのに役立ちます。 AIを直接利用することもできます。 特定のタスクを自動化する従業員のスケジュール設定や製品の配布など。

一部の企業でも利用されています スマート製造技術 コンベヤや保管システムなどの重要なプラント機器の予知保全を改善します。

インターネットに接続されたデバイスを通じてこの装置のパフォーマンスとステータスを監視することで、技術者は機械が故障し始めたり、緊急のメンテナンスが必要になったりしたことを即座に知ることができます。 。

まだ一般的ではありませんが、 新しいAI倉庫設計ツール 企業はこれを利用して施設全体を再考し、スペースを最大化したり、より効率的な交通の流れを実現したりできます。

これらの AI 設計ツールは、既存の倉庫からの設計データを使用して、新しい倉庫の可能な設計を提案するだけでなく、保管技術、マテリアル ハンドリング システム、保管割り当て戦略、新しい倉庫のピッキング ポリシーに関するガイダンスも提供します。

AI を活用した設計レビューは、企業が既存の設計をより適切に最適化するのにも役立ちます。 たとえば、アルゴリズムは、ボトルネックや非効率な作業員の移動の原因となるフロア パターンや倉庫のレイアウトを検出し、工場のワークフローを合理化する代替レイアウトを推奨します。

データ駆動型のレイアウト設計戦略は、ビジネス全体のニーズをより適切に満たす、または予測する、より効率的なウェアハウスを作成するのに役立ちます。 これらのツールは、ストレージ機能を拡張する企業にとって非常に貴重です。

納期予測AI

企業は AI を使用して、顧客の納期をより正確に見積もることもできます。

納期の予測は難しい場合があります。 企業は、約束できる在庫の量と場所、利用可能な配送方法、倉庫から顧客までの距離などの情報を使用して、注文の履行にかかる時間を判断する必要があります。

また、企業は、製品を顧客に効果的に届け、フルフィルメント業務のコスト効率を維持するために、配送時間とコストのバランスを取る必要がある場合もあります。

配達時間が予測できないと、配達の効率的なスケジュール設定が難しくなり、顧客やビジネス関係に損害を与える可能性があります。

AI を使用すると、企業は在庫の有無や出荷時間に関する入手可能な情報をより効果的に分析できます。 より優れた分析により、より正確な納期の見積もりを顧客に提供できます。 Amazonのような企業はすでに開発を進めています AI納期予測 物流業界のお客様向けソリューション。

Amazon によると、これらのソリューションにより、AWS の顧客は配送予測の精度を 74% 向上させ、コールセンターの対応量を 40% 削減することができました。 これは、注文先を問い合わせるためにサポートに問い合わせる顧客が減少しているためです。

AIで在庫管理を最適化

Aは必須です 在庫管理 変化する市場と進行中の混乱を管理するのに効果的です。 サプライチェーン。

人工知能を利用することで、企業は在庫とフルフィルメント業務をより効率的に管理できるようになります。 AI はリアルタイム データと履歴データを活用して、次のようなプロセスを変革できます。 在庫管理、倉庫管理と製品流通。

実際、Amazon のような企業はすでに 在庫管理 AI を活用して業務を合理化し、顧客満足度を向上させます。

著者について

エミリー・ニュートン 雑誌「Revolutionized」編集長。 彼は、倉庫、物流、流通の話をカバーする 4 年以上の経験があります。