OPUBLIKOWANO: 18 czerwca 2024
AI i automatyzacja mogą zrewolucjonizować prognozowanie potrzeb magazynowych w księgowości. Wyobraź sobie system, który na podstawie historycznych danych, trendów rynkowych i sezonowości, precyzyjnie przewiduje zapotrzebowanie na towary. To oszczędność czasu, pieniędzy i stresu związanego z niedoborami lub nadmiernymi zapasami. Brzmi jak science-fiction? Ależ skąd, to już rzeczywistość!
- Jak użyć AI oraz automatyzację do prognozowania potrzeb magazynowych
- Case - zastosowanie AI do prognozowania potrzeb magazynowych
- Opis problemu
- Prognozowanie potrzeb magazynowych za pomocą TensorFlow
- Algorytm rozwiązania przy użyciu TensorFlow
- Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do prognozowania potrzeb magazynowych
Jak użyć AI oraz automatyzację do prognozowania potrzeb magazynowych
Pewnie zastanawiasz się, jak konkretnie AI może pomóc w prognozowaniu potrzeb magazynowych. Wyobraź sobie, że masz do czynienia z ogromną ilością danych - historycznych zamówień, stanów magazynowych, trendów rynkowych. Ręczna analiza tego wszystkiego to koszmar, prawda? I tu z pomocą przychodzi uczenie maszynowe.
Modele AI potrafią wyłapać ukryte wzorce i zależności w tych danych. Biorą pod uwagę sezonowość, promocje, a nawet czynniki zewnętrzne jak pogoda czy sytuacja ekonomiczna. Na tej podstawie tworzą precyzyjne prognozy zapotrzebowania. A co najlepsze - uczą się na bieżąco, dostosowując się do zmian. To trochę jak mieć wróżbitę w dziale zaopatrzenia, tylko bardziej wiarygodnego!
Ale sama prognoza to nie wszystko. Tutaj do gry wchodzi automatyzacja. Wyobraź sobie, że system AI nie tylko przewiduje potrzeby, ale od razu składa zamówienia u dostawców. Albo automatycznie aktualizuje stany magazynowe i generuje raporty. Oszczędność czasu i eliminacja błędów ludzkich to niesamowite korzyści.
Case - zastosowanie AI do prognozowania potrzeb magazynowych
Opis problemu
Przyjrzyjmy się firmie Biuromax - średniej wielkości dystrybutorowi artykułów biurowych. Borykają się z klasycznym problemem - albo brakuje im towaru na magazynie, albo zalega w nadmiarze. To generuje niepotrzebne koszty i niezadowolenie klientów.
Pomyśl tylko - zamówienia są opóźnione, bo zabrakło papieru. Albo pieniądze leżą zamrożone w stosach zalegających segregatorów. Zarząd Biuromax wie, że tak dłużej być nie może. Potrzebują rozwiązania, które pozwoli im zoptymalizować gospodarkę magazynową. I tu do akcji wkracza AI.
Prognozowanie potrzeb magazynowych za pomocą TensorFlow
Biuromax zdecydował się na wdrożenie systemu opartego o głębokie sieci neuronowe, zaimplementowanego w TensorFlow. Ten potężny framework pozwala na tworzenie złożonych modeli, które potrafią uczyć się na ogromnych zbiorach danych.
Pierwszym krokiem było zebranie historycznych danych o sprzedaży, stanach magazynowych, zwrotach, promocjach itp. Wszystko to trafiło do Excela, który posłużył jako baza treningowa dla modelu. TensorFlow połknął te dane jak pelikan rybę i zaczął wyciągać z nich wnioski.
Kluczem do sukcesu okazało się uwzględnienie wielu czynników - nie tylko oczywistych jak sezonowość, ale też subtelniejszych, jak trendy rynkowe czy nawet pogoda.
Model nauczył się rozpoznawać wzorce - na przykład, że w okresie przed początkiem roku szkolnego rośnie popyt na zeszyty, a w ulewne dni spada zapotrzebowanie na koperty (bo nikt nie chce moknąć, wysyłając listy). To pozwoliło mu generować coraz dokładniejsze prognozy.
Algorytm rozwiązania przy użyciu TensorFlow
Ale jak to wszystko działa w praktyce? Oto algorytm, który pozwolił okiełznać gospodarkę magazynową Biuromax:
1. Dane o sprzedaży, stanach magazynowych itp. są codziennie eksportowane z systemu ERP do Excela na Dropbox.
2. Skrypt w Pythonie, wykorzystujący biblioteki TensorFlow i Pandas, pobiera te dane i przygotowuje je do analizy (czyszczenie, normalizacja, uzupełnianie braków).
3. Przygotowane dane trafiają do modelu głębokiej sieci neuronowej LSTM (Long Short-Term Memory), która uczy się na nich przewidywać przyszłe zapotrzebowanie.
4. Model generuje prognozy na kolejne okresy i zapisuje je w nowym arkuszu Excela.
5. Zapier, narzędzie do automatyzacji, pobiera te prognozy i porównuje je ze stanami magazynowymi z systemu ERP.
6. Jeśli prognozowane zapotrzebowanie przekracza obecne stany, Zapier automatycznie wysyła zamówienia do dostawców przez e-mail z Gmaila.
7. Wszystko to dzieje się automatycznie, bez ingerencji człowieka. Raporty z prognoz i zamówień trafiają na Slacka, gdzie zespół może je monitorować.
Taki algorytm pozwolił Biuromax zoptymalizować poziomy zapasów, minimalizując ryzyko przestojów i nadmiernego magazynowania. A automatyzacja wyeliminowała konieczność ręcznego generowania zamówień. To kolejny przykład na to, jak połączenie AI i no-code może zrewolucjonizować procesy biznesowe.
Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do prognozowania potrzeb magazynowych
Pewnie teraz myślisz sobie: "Okej, brzmi nieźle, ale jakie są konkrety?". Pozwól, że przedstawię Ci listę korzyści, jakie AI może przynieść w prognozowaniu potrzeb magazynowych:
Kluczowe korzyści wykorzystania AI w prognozowaniu magazynowym:
- Redukcja kosztów związanych z nadmiernymi lub niewystarczającymi zapasami
- Lepsza obsługa klienta dzięki minimalizacji braków na magazynie
- Oszczędność czasu pracowników, którzy nie muszą ręcznie analizować danych i składać zamówień
- Bardziej trafne decyzje biznesowe oparte na dokładnych prognozach
- Elastyczność i szybkie dostosowanie do zmian rynkowych
Jak widzisz, wdrożenie AI w prognozowaniu potrzeb magazynowych to nie fanaberia, ale strategiczna decyzja, która może przynieść wymierne korzyści. To inwestycja, która szybko się zwraca poprzez oszczędności i zwiększoną efektywność.
Oczywiście, żadna technologia nie jest magicznym rozwiązaniem na wszystkie problemy. AI wymaga odpowiednich danych i ciągłego dostrajania modeli. Ale gdy masz je po swojej stronie, możesz spojrzeć w przyszłość swojego magazynu z większą pewnością niż kiedykolwiek wcześniej.