AI w księgowości magazynowej: Jak wykorzystać AI do identyfikacji obszarów do obniżania kosztów


OPUBLIKOWANO: 18 czerwca 2024

AI w księgowości magazynowej może zidentyfikować obszary do obniżenia kosztów. Analiza danych historycznych, prognozowanie popytu i optymalizacja procesów za pomocą uczenia maszynowego prowadzą do lepszego zarządzania zapasami i redukcji wydatków. Automatyzacja usprawnia procesy i minimalizuje błędy.



Jak użyć AI oraz automatyzację do identyfikacji obszarów do obniżania kosztów w księgowości magazynowej

Wyobraź sobie, że masz w swojej firmie ogromny magazyn pełen różnych produktów. Ciągle się martwisz, czy masz odpowiednie ilości towaru, czy nie zamówiłeś za dużo albo za mało. Do tego dochodzi cała masa dokumentów księgowych związanych z magazynem. Aż głowa może rozboleć od tego wszystkiego!

Ale nie martw się, z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja (AI) i automatyzacja. To trochę jak mieć super mądrego pomocnika, który non stop analizuje dane i podpowiada, co zrobić, żeby obniżyć koszty. AI potrafi przewidzieć, jakie produkty będą potrzebne i w jakich ilościach, dzięki czemu unikniesz sytuacji, gdy towaru brakuje albo zalega na półkach.

A co z tą całą papierologią? Tutaj z kolei automatyzacja przychodzi z odsieczą. Wyobraź sobie, że wszystkie dokumenty są automatycznie przetwarzane, a dane z nich trafiają wprost do systemu. Żadnego ręcznego przepisywania i możliwości pomyłek. AI na podstawie tych danych tworzy raporty i podpowiedzi, gdzie można usprawnić procesy i obniżyć koszty.


Case - zastosowanie AI do identyfikacji obszarów do obniżania kosztów w księgowości magazynowej


Opis problemu

Firma Metalunia sp. z o.o. zajmuje się produkcją i dystrybucją różnych wyrobów metalowych. Posiada duży magazyn, w którym składuje zarówno surowce, jak i gotowe produkty. Zarządzanie magazynem generuje spore koszty, a dokumentacja księgowa z nim związana bywa przytłaczająca.

Prezes firmy, Pan Mariusz, słyszał o możliwościach wykorzystania AI do optymalizacji procesów i obniżania kosztów. Poprosił dział IT o przygotowanie rozwiązania, które pomoże zidentyfikować obszary, w których można zredukować wydatki związane z magazynem i księgowością magazynową.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Identyfikacja obszarów do obniżania kosztów za pomocą ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z możliwością wykonywania programów i dostępem do Scikit-learn + NumPy + SciPy + matplotlib + seaborn + statsmodels

Dział IT zdecydował się wykorzystać ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z możliwością wykonywania programów i dostępem do bibliotek Python do analizy danych i znalezienia obszarów, gdzie można zoptymalizować koszty. Ten model AI idealnie nadaje się do takich zadań, jak:

  • Analiza danych historycznych sprzedaży i stanów magazynowych
  • Przewidywanie przyszłego popytu na produkty
  • Optymalizacja poziomu zapasów
  • Identyfikacja wolno rotujących i zalegających towarów
  • Analiza kosztów magazynowania i procesów z nim związanych

Dzięki wykorzystaniu GPT-4 i bibliotek Python, firma Metalunia będzie w stanie przewidywać zapotrzebowanie na produkty, optymalizować stany magazynowe i identyfikować obszary do redukcji kosztów. To jak mieć wróżbitę i eksperta od zarządzania w jednym!


AI to potężne narzędzie, które może zrewolucjonizować sposób, w jaki firmy zarządzają swoimi magazynami i księgowością magazynową. Kluczem jest umiejętne wykorzystanie jego możliwości do analizy danych i optymalizacji procesów.


Algorytm rozwiązania przy użyciu ChatGPT z Code Interpreter oraz GPT-4 z możliwością wykonywania programów i dostępem do Scikit-learn + NumPy + SciPy + matplotlib + seaborn + statsmodels

1. Pobranie danych historycznych sprzedaży i stanów magazynowych z systemu ERP firmy Metalunia (np. z SAP) za pomocą API i zapisanie ich w Google Sheets.

2. Użycie Zapier do automatycznego uruchamiania skryptu Python, który pobiera dane z Google Sheets, przetwarza je przy użyciu bibliotek NumPy, Pandas i przeprowadza analizę statystyczną i eksploracyjną (EDA) z wykorzystaniem matplotlib i seaborn.

3. Zbudowanie modelu prognostycznego (np. ARIMA, Prophet) do przewidywania przyszłego popytu na produkty przy użyciu statsmodels. Wyniki zapisywane są w Google Sheets.

4. GPT-4 analizuje wyniki i generuje rekomendacje dotyczące optymalizacji poziomów zapasów i identyfikacji wolno rotujących towarów. Używa również algorytmów regresji i klasyfikacji z Scikit-learn do analizy kosztów.

5. Wygenerowany raport z rekomendacjami jest automatycznie wysyłany przez Zapier na Slacka do prezesa i działu księgowości.

6. Na dashboardzie w Google Data Studio prezentowane są kluczowe wyniki i metryki. Dashboard aktualizuje się automatycznie po każdym przetworzeniu danych.

Taki algorytm pozwoli firmie Metalunia zautomatyzować proces analizy danych magazynowych i księgowych, otrzymywać wartościowe spostrzeżenia i rekomendacje oraz na bieżąco monitorować kluczowe wskaźniki. To jak mieć zespół analityków pracujący 24/7 nad optymalizacją kosztów!


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do identyfikacji obszarów do obniżania kosztów w księgowości magazynowej

Wdrożenie AI i automatyzacji w analizie kosztów magazynowych i księgowości może przynieść firmie Metalunia wiele wymiernych korzyści:

Oto niektóre z nich:

  • Obniżenie kosztów magazynowania i unikanie gromadzenia nadmiernych zapasów
  • Lepsza rotacja towaru i mniejsza ilość produktów o niskiej sprzedaży
  • Dokładniejsze prognozy popytu i optymalne zamawianie surowców i produktów
  • Automatyzacja żmudnych procesów analizy danych i generowania raportów
  • Szybsze identyfikowanie obszarów nieefektywności i możliwości optymalizacji

Wyobraź sobie, ile czasu i pieniędzy firma może zaoszczędzić dzięki takiemu rozwiązaniu. A to dopiero początek możliwości, jakie daje wykorzystanie AI w zarządzaniu magazynem i jego księgowością. Przyszłość należy do tych, którzy potrafią wykorzystać potencjał danych i nowoczesnych technologii.

Oczywiście wdrożenie AI wymaga pewnych inwestycji i zmian w organizacji, ale korzyści zdecydowanie przewyższają koszty. To jak zamiana starego, dziurawego worka na sakiewkę pełną złotych monet. Warto zrobić ten krok w stronę innowacji i optymalizacji procesów, aby wyprzedzić konkurencję i zbudować solidne fundamenty na przyszłość.

Wypróbuj różne modele AI