AI로 창고 재고 최적화
원활하게 운영되는 공급망은 효율적인 창고에서 시작됩니다. 재고 분배에서 분류에 이르기까지 창고는 전략적 역할을 합니다. 그렇기 때문에 병목 현상을 피하고 창고가 효율적으로 운영되도록 하는 것이 필수적입니다.
Jean-Baptiste Clouard, CEO유동성혁신적인 AI 기반 공급망 계획 및 최적화 솔루션인 은 창고 프로세스를 최적화하기 위해 AI를 효과적으로 사용하는 방법을 공유하고 비즈니스를 위해 이러한 프로세스를 구현하는 이점을 강조합니다.
예측
매년 제조 및 유통 단계에서 부족 또는 과잉 재고로 인해 수십억 파운드의 손실이 발생합니다. 최적의 재고 수준을 유지하는 것은 부족과 비용이 많이 드는 과잉 재고를 피하는 데 필수적이지만 이러한 균형을 찾는 것은 어려운 일입니다.
AI 기반 자가 학습 솔루션은 과잉 재고 및 부족을 방지하는 데 도움이 되는 최소 및 최대 경계를 설정할 수 있습니다. 항상 '올바른' 재고량을 목표로 하는 대신, 알고리즘은 권장 재고량을 최신 상태로 유지하기 위해 소비 내역 및 판매 패턴을 기반으로 이러한 최소 및 최대 수준을 지속적으로 다시 계산합니다. 더 큰 문제가 되기 전에 이를 해결하기 위한 조치를 취할 수 있도록 잠재적인 과잉 재고 또는 부족을 사전에 표시하도록 실시간 알림을 설정할 수 있습니다.
자가 학습 시스템을 사용하면 이러한 최소/최대 수준을 계산할 때 발생할 수 있는 인적 오류가 줄어들고 프로세스에서 수동 작업이 필요하지 않으므로 누군가가 숫자를 처리할 필요가 없습니다. 이는 창고 안팎으로 보다 정확한 항목 흐름을 보장하는 효율적인 재고 계획으로 이어집니다.
정보 가시성
AI는 짧은 시간에 많은 양의 정보를 처리하는 데 사용할 수 있으므로 데이터를 보다 쉽게 압축하고 액세스할 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터를 공급망의 모든 당사자를 연결하는 시스템에 입력하여 동일한 정보를 처음부터 끝까지 공유할 수 있습니다. 현재 공급망은 독립적으로 행동하는 각 당사자를 기반으로 하지만 소프트웨어를 사용하여 정보를 중앙 집중화하면 모든 사용자가 주문을 볼 수 있습니다. 이는 재고 관리에 대한 통합 접근 방식을 권장합니다.
프로세스 및 주문에 대한 가시성을 확보함으로써 공급망은 중단에 보다 민감하게 대응할 수 있으며 라인에서 얼마나 많은 재고가 사용되고 있는지에 대한 실시간 정보를 기반으로 재고를 조정할 수 있습니다. 데이터와 정보를 중앙 집중식 시스템에 저장하면 나머지 공급망에 정기적인 업데이트를 제공할 필요가 없으므로 위험에 대한 대응력이 향상되고 비상 계획이 강화됩니다.
창고 계획
창고로 들어오고 나가는 주문에 대한 완전한 가시성을 확보하는 것은 이러한 주문을 이행할 때 효율성과 정확성을 보장하는 데 매우 중요합니다. AI 소프트웨어를 사용하여 이러한 주문을 자동화하고 들어오는 공급자 선적과 나가는 고객 선적을 보다 쉽게 관리하고 최소 주문 수량 및 전체 트럭 적재량과 같은 운영 제약 조건이 충족되는지 확인할 수 있는 하나의 포털에 넣을 수 있습니다.
자동화를 사용하여 주문 프로세스를 간소화할 수 있으므로 최신 주문 정보가 있으므로 창고 계획의 효율성이 향상됩니다. AI를 사용하여 지속적으로 업데이트되고 수동 업데이트의 필요성이 줄어듭니다.
효율적인 창고는 공급망에 필수적이며 구성 부품에서 고객에 이르기까지 원활한 제품 여정을 지원하므로 효율성을 높이고 변동성을 줄이기 위한 프로세스를 마련하는 것이 중요합니다.
AI 시스템을 사용하면 창고의 문제를 신속하고 정확하게 해결하는 동시에 프로세스를 단순화하고 커뮤니케이션을 강화할 수 있습니다. 알고리즘은 주문을 자동화 및 조정하고, 정보를 중앙 집중화하고, 효율적인 재고 수준을 보장하기 위해 정확하게 예측할 수 있습니다. 이 모든 프로세스는 전통적으로 수동으로 수행됩니다. AI와 최적화를 사용하면 주문의 정확성과 속도가 향상되어 주기 시간과 고객 경험이 향상됩니다.
