IBM의 최근 글로벌 조사에 따르면 브라질 기업의 41%가 일상에서 어떤 형태의 인공지능을 사용하고 있다고 합니다. 재고에 대해 이야기할 때, 그것은 이상적인 상품의 양을 설정하는 데 사용됩니다, 저장할 것과 시기를 제어하고 현금 흐름을 해제하기. 마침내, 시장이 요구하는 것을 충족하고 창고에 필수적인 것만 유지하는 것은 복잡한 작업이다, 각 비즈니스의 변수를 특히 고려할 때
직면한 도전들
현대 소비자는 빠른 배송과 맞춤형 제품을 요구한다, 높은 변동성이 있는 시장에서 대형 소매업체가 수백 개의 SKU를 보유하도록 요구하고 있다. 조직된 창고는 가장 중요한 항목의 식별 및 분류(ABC 분석)를 요구한다, 각 항목의 수량과 매개변수를 연결 고리 전반에 걸쳐 어떻게 배치할지를 이해하는 것 외에도공급망. 이 맥락에서, 수요 예측이 잘못되었거나 분석 도구가 부적절한 경우, 과정이 더욱 어려워진다. 많은 기업들이 여전히 간단한 스프레드시트를 사용하고 있으며 대량의 데이터나 최적화를 위한 알고리즘을 처리하지 못하고 있다, 계절성 같은 도전에 직면하여, 노후화, 물류 및 생산
IA를 동맹으로– 혜택
1. 재고 최적화
IA의 주요 장점 중 하나는 재고 최적화를 통해 창고의 조직을 개선하고 더 낮은 재고 수준으로 운영할 수 있다는 점이다, 공간을 확보하고 제품 저장 및 관리와 관련된 운영 비용을 줄이는 것. 그렇게, 내부 프로세스가 더 신속해지고 오류가 발생할 가능성이 줄어든다, 시간과 자원의 절약으로 번역됩니다
2. 더 정확한 예측
AI는 정확한 예측을 제공합니다, 구조화된 데이터는 종종 실시간으로 제공됩니다, 판매 및 트렌드에 대한 대량의 정보를 분석하므로, 소셜 미디어에서의 논의 외에도. 이는 재고 과잉 또는 부족의 위험을 줄입니다, 재고 보충 과정을 개선하고 시장 변화에 빠르게 적응할 수 있도록 합니다, 증가하는, 그렇게, 고객의 만족을 그리고 항목들이 필요할 때와 장소에 사용할 수 있다는 것을 보장함으로써. 더불어, 효과적인 재고의 조직은 세부적이고 업데이트 된 데이터를 제공합니다, 의사결정을 개선함으로써. 이러한 방식으로, 기업들은 올바른 시기에 전략적 조정을 할 수, 그들의 운영을 더 효율적으로 만들고 그들의 대중의 요구를 더 잘 충족시키며
3. 예기치 않은 수요와 계절성
부족함과 예상치 못한 수요와 같은 문제에 빠르고 정확하게 대응하는 것도 AI의 도움으로 더 쉬워진다. 그것은 계절성을 고려하는 정보를 생성하고 판매 피크를 충족하기 위해 재고를 조정하는 것을 촉진합니다, 특정 한 해의 시간에 거래 날짜에 의해 추진된다는. 이것은 회사들이 미리 준비를 할 수 있게 한다, 제품들이 고객들이 가장 필요할 때 사용 가능하다는 것을 보장함으로써
요약하자면, 인공지능을 사용하여 재고 최적화를 할 때, 기업들은 중요한 경쟁적 이점을 얻는다. 그것은 선호 그들이 더 ⁇ 은 창고로 운영하도록, 큰 거래 날짜 전에 수요를 예측한다, 비용을 줄인다, 고객 만족도를 향상시키고 수익성을 증가시 ⁇ 니다. 오늘날 역동적인 기업 환경에서, 혁신적인 솔루션을 채택하는 것은 경쟁자 앞에서 두각을 나타내기 위해 필수적이다
