Förklaring av AI för lagerhantering

I dagens snabba affärsvärld är effektiv lagerhantering avgörande för alla organisationers framgång. Företagen måste upprätthålla en känslig balans mellan att ha tillräckligt med lager för att möta efterfrågan och minimera överskott som leder till avfall eller ökade kostnader. Artificiell intelligens (AI) har vuxit fram som en kraftfull lösning för att effektivisera lagerhanteringsprocesser och erbjuder insikter i realtid, automatisering och prediktiva funktioner som drastiskt kan förbättra effektiviteten och beslutsfattandet.

Den här bloggen handlar om hur AI förändrar lagerhanteringen, dess fördelar och viktiga tillämpningar för företag som vill behålla sin konkurrenskraft på den moderna marknaden.

Senaste statistiken om AI för lagerhantering

Här är några av de senaste statistiken om AI för lagerhantering som belyser dess växande inverkan på olika branscher:

1. Marknadstillväxt för AI inom lagerhantering

• Den globala AI på marknaden för leveranskedjorsom inkluderar lagerhantering, förväntas växa från $5,61 miljarder år 2022 till $20,19 miljarder kronor till 2029, med en CAGR på 20,2% under denna period förväntasAI -drivna lagerstyrningssystem** bidra till betydande kostnadsminskningar och operativ effektivitet, vilket kommer att spara företag upp till 10-30% på de totala driftskostnaderna.

2. Automatisering och effektivitet

• Genom att implementera AI och automatisering har företag rapporterat att de har minskat sina lagerkostnader med upp till 25%. Detta uppnås genom bättre efterfrågeprognoser och lagerövervakning i realtid.
• Rsing AI-baserade prediktiva analyser för lagerhantering har minskat lageravveckling med upp till 65%, öka försäljningen genom att se till att produkterna finns tillgängliga när kunderna behöver dem.

3. AI inom lagerautomatisering

• 74% av lagerlokaler förväntas använda AI 2025, med AI-driven robotik och programvara som avsevärt minskar den manuella arbetsbelastningen vid lagerhantering, plockning och packning .
• Automatik kan förbättra plocknoggrannheten med över 99%vilket sänker arbetskostnaderna och minskar produktförlusterna på grund av mänskliga fel.

4. Noggrannhet i efterfrågeprognoser

• Företag som har infört AI för efterfrågeprognoser och optimering av lagernivåer har upplevt upp till 85% förbättring av prognosprecisionenoch hjälper dem att bättre anpassa lagret till konsumenternas efterfrågan.
• Med exakta AI-förutsägelser kan företag minimera överskottslager, vilket sänker kostnader för lagerhållning med så mycket som 15%.

5. Påverkan på motståndskraften i leveranskedjan

• 75% av yrkesverksamma inom försörjningskedjan tror att AI kommer att hjälpa deras företag att reagera mer effektivt på störningar och förbättra motståndskraften i leveranskedjan, särskilt inom lagerplanering .
• Under den globala pandemin COVID-19 kunde företag med AI-baserad lagerhantering justera lagerstrategier i realtid, vilket minskar utebliven försäljning och säkerställer ett kontinuerligt varuflöde.

Vad är AI inom lagerhantering?

AI inom lagerhantering avser användning av maskininlärning algoritmer, automatiseringsverktyg och dataanalys för att optimera hur företag hanterar, spårar och fyller på sina lager. AI kan hjälpa företag att övervaka lagernivåer, förutse framtida efterfrågan, identifiera ineffektivitet och automatisera manuella uppgifter som tidigare var tidskrävande eller felbenägna.

Genom att analysera stora mängder historiska data, aktuella marknadstrender och till och med externa faktorer som väder eller ekonomiska förändringar hjälper AI företag att fatta mer välgrundade beslut om sina lager, vilket säkerställer att produkterna finns tillgängliga när de behövs utan överlager.

Viktiga funktioner i AI-driven lagerhantering

1. Prognostisering av efterfrågan

• En av de mest kraftfulla tillämpningarna av AI inom lagerhantering är dess förmåga att exakt förutse framtida efterfrågan. Genom att analysera historiska försäljningsdata, kundbeteende, säsongstrender och externa faktorer som ekonomiska förhållanden kan AI-system förutse när och hur mycket av en produkt som kommer att behövas. Detta leder till effektivare lagerpåfyllning och minskar sannolikheten för överlager eller slutförsäljning.

2. Lagerspårning i realtid

• AI-drivna system möjliggör övervakning av lagernivåer i realtid på flera platser, inklusive lager, butiker och distributionscentraler. Genom att integreras med andra system, t.ex. POS-terminaler (Point-of-Sale), kan AI uppdatera inventarieförteckningar direkt när produkter säljs eller returneras. Detta säkerställer att företag alltid har en korrekt bild av sina lagernivåer.

3. Automatiserad påfyllning

• AI kan automatisera ombeställningsprocessen och säkerställa att lagret fylls på i rätt tid för att möta kundernas efterfrågan. Baserat på förinställda tröskelvärden och förväntad efterfrågan kan AI-system automatiskt lägga order hos leverantörer, vilket minskar behovet av manuella insatser. Detta bidrar till att förhindra både över- och underlager.

4. Optimering av lager

• AI is used to optimize the layout of warehouses and distribution centers, ensuring that products are stored efficiently and can be retrieved quickly. In Ecommerce Warehouse Management, AI-powered simulations, businesses can determine the most efficient arrangement for storing items, minimizing retrieval times and reducing labor costs. AI can also predict peak times for certain products and adjust the warehouse layout accordingly.

5. Hantering av leverantörsrelationer

• AI-verktyg kan övervaka leverantörernas prestanda, spåra ledtider och analysera olika leverantörers tillförlitlighet. Detta gör det möjligt för företag att fatta datadrivna beslut när de väljer leverantörer, förhandlar om avtal och hanterar relationer. Genom att automatisera den här processen kan företagen undvika förseningar och säkerställa en konsekvent varuförsörjning.

Vilka är fördelarna med AI inom lagerhantering?

1. Förbättrad effektivitet

• AI automatiserar repetitiva och manuella uppgifter som lagerspårning, påfyllning och orderhantering. Detta minskar behovet av mänsklig inblandning, vilket gör att medarbetarna kan fokusera på uppgifter med högre värde, samtidigt som felen i samband med manuella processer minskar.

2. Minskning av kostnader

• AI hjälper företag att undvika både överlager och slutförsäljning, vilket kan leda till höga lagerkostnader eller förlorad försäljning. Med exakta efterfrågeprognoser kan företagen upprätthålla optimala lagernivåer, vilket minskar lageravgifter, svinn och prisnedsättningar.

3. Förbättrat beslutsfattande

• AI ger insikter i realtid och prediktiva analyser som gör det möjligt för företag att fatta välgrundade beslut om lagernivåer, leverantörshantering och lagerstrategier. Med AI-driven data kan företag reagera snabbt på förändringar i efterfrågan eller marknadsförhållanden.

4. Ökad kundtillfredsställelse

• Genom att se till att produkterna alltid finns i lager och minska leveranstiderna med hjälp av bättre lagerhantering kan företagen öka kundnöjdheten. Automatiserade system kan förutse när artiklar sannolikt kommer att sälja slut och utlösa ombeställningar i tid för att förhindra brist, vilket säkerställer att kunderna alltid kan få de produkter de behöver.

5. Bättre leverantörshantering

• AI spårar och analyserar leverantörernas prestanda, vilket gör det möjligt för företag att välja de mest tillförlitliga leverantörerna, förhandla fram bättre villkor och undvika förseningar i leveranskedjan. Genom att säkerställa ett smidigt varuflöde kan företagen undvika störningar som kan ha en negativ inverkan på verksamheten.

Verkliga tillämpningar av AI inom lagerhantering

1. Detaljhandelsbranschen

Inom detaljhandeln hjälper AI till att hantera lager på flera platser, vilket säkerställer att lagernivåerna är konsekventa och att kunderna kan hitta de produkter de vill ha. Detaljhandlare som Walmart och Amazon använder AI-drivna system för att förutse efterfrågan, optimera lagerförvaringen och automatisera påfyllningsprocessen, vilket resulterar i en effektiv verksamhet och förbättrade kundupplevelser.

2. Tillverkning

AI används för att spåra råvaror och komponenter inom tillverkningsindustrin, vilket hjälper företag att hantera sin leveranskedja och undvika produktionsförseningar på grund av materialbrist. Med AI-driven efterfrågeprognostisering kan tillverkarna bättre planera sina produktionsscheman och minska risken för under- eller överproduktion.

3. E-handel

E-handelsplattformar som Shopify och eBay utnyttjar AI för att övervaka lagernivåer, förutse kundernas efterfrågan och automatisera leveransprocesser. AI-verktyg hjälper till e-handel företag att optimera sina logistikcenter, minska sina lager och hantera säsongsvariationer i efterfrågan.

4. Läkemedel

Läkemedelsindustrin förlitar sig på AI för att hantera läkemedelsförsörjningen och se till att de finns tillgängliga när de behövs utan att det uppstår överlager. AI kan också spåra utgångsdatum, hantera kylförvaringskrav och säkerställa efterlevnad av regler, vilket förbättrar både lagernoggrannheten och patientsäkerheten.

Vilka är utmaningarna med att implementera AI i lagerhanteringen?

1. Höga initiala kostnader

• Att implementera AI-drivna lagerhanteringssystem kan vara kostsamt och kräva investeringar i ny programvara, hårdvara och personalutbildning. För småföretag kan den initiala kostnaden för AI-lösningar vara ett hinder för införande.

2. Datakvalitet och integration

• AI är beroende av högkvalitativa data för att kunna göra korrekta förutsägelser. Om ett företags inventeringsdata är felaktig eller ligger i olika system kan det påverka AI-algoritmernas prestanda. Att säkerställa att data är rena, korrekta och integrerade är avgörande för en framgångsrik AI-implementering.

3. Komplexiteten i antagandet

• AI-teknikens komplexitet kan vara överväldigande för företag som saknar den tekniska expertis som krävs för att implementera och hantera AI-system. Företag måste investera i rätt talang och utbildning för att effektivt kunna införa AI-driven lagerhantering.

Vilka är de viktigaste AI-teknikerna som förändrar lagerhanteringen?

Flera AI-tekniker förändrar lagerhanteringen genom att förbättra effektiviteten, noggrannheten och beslutsfattandet. Här är några av de viktiga AI-tekniker som driver denna omvandling:

1. Maskininlärning (ML)

• Prognostisering av efterfrågan: Algoritmer för maskininlärning analyserar historiska försäljningsdata, marknadstrender och externa faktorer (som säsongsvariationer) för att förutse framtida efterfrågan. Detta gör det möjligt för företag att optimera lagernivåerna och undvika överlager eller slutförsäljning.
• Mönsterigenkänning: ML upptäcker mönster i lagerdata och hjälper företag att identifiera trender eller avvikelser i lagerrörelser, t.ex. oväntade efterfrågetoppar.

2. Naturlig språkbehandling (NLP)

• Automatiserad datainmatning och analys: NLP används för att bearbeta ostrukturerad data, t.ex. e-post från leverantörer, försäljningsrapporter eller kundfeedback. Genom att utvinna insikter från dessa källor kan företagen förbättra lagerplaneringen och leverantörshanteringen.
• Chatbots och virtuella assistenter: AI-drivna virtuella assistenter hjälper lagerarbetare eller chefer att få tillgång till lagerinformation eller ombeställningsdetaljer med hjälp av röstkommandon eller text, vilket effektiviserar kommunikationen.

3. Prediktiv analys

• Förutsägelser om lagernivåer: Prediktiv analys använder AI-modeller för att förutsäga när lagret behöver fyllas på baserat på aktuell försäljningshastighet, externa faktorer (t.ex. vädermönster) och konsumentbeteende. Detta förhindrar både överlager och slutförsäljning, vilket förbättrar kassaflödet och kundnöjdheten.
• Optimering av leverantörers ledtider: AI analyserar tidigare leverantörsprestanda och ledtider för att hjälpa företag att förutse förseningar eller problem, vilket optimerar inköpsplaneringen.

4. Automatisering av robotiserade processer (RPA)

• Automatiserad påfyllning: RPA kan automatisera repetitiva uppgifter som ombeställning av lager, uppdatering av lagernivåer och spårning av leveranser. Detta eliminerar mänskliga fel och säkerställer att lagernivåerna ständigt justeras baserat på realtidsdata.
• Automatisering av lager: I lagerlokaler kan robotar utrustade med AI plocka, packa och transportera varor på egen hand, vilket ökar effektiviteten i leveransprocessen.

5. Datorseende

• Lagerövervakning i realtid: AI-drivna datorvisionssystem använder kameror och sensorer för att spåra lagernivåer och platser i realtid. Detta hjälper företag att hålla en korrekt inventering av lagret och minskar avvikelser i inventeringen.
• Automatiserad kvalitetskontroll: AI-baserade visionssystem inspekterar produkter för att upptäcka defekter under produktion eller förpackning, vilket säkerställer att endast kvalitetsartiklar läggs till i lagret.

6. Djup inlärning

• Avancerade prognosmodeller: Deep learning kan hantera mer komplexa, icke-linjära relationer i data, vilket förbättrar efterfrågeprognoserna genom att ta hänsyn till ett bredare spektrum av variabler, t.ex. ekonomiska förhållanden, konsumenternas inställning och konkurrenternas aktiviteter.
• Optimering av lagerlayout: Algoritmer för djupinlärning kan simulera olika lagerkonfigurationer och optimera layouten för snabbare plockning och packning, vilket minskar arbets- och tidskostnaderna.

7. Förstärkningsinlärning

• Optimering av lagerpolicy: Reinforcement learning hjälper företag att dynamiskt justera lagerpolicyer (t.ex. beställningspunkter, orderkvantiteter) genom att lära sig av interaktioner med omgivningen, t.ex. efterfrågefluktuationer eller störningar i leveranskedjan.
• Adaptiva system: Förstärkningsinlärning gör det möjligt för system att lära sig av resultat och kontinuerligt förbättra beslut om lagernivåer, inköp och distribution över tid.

8. Integration av IoT och AI

• Smarta sensorer: IoT-enheter, integrerade med AI, övervakar lagernivåer, miljöförhållanden (som temperatur eller luftfuktighet) och rörelser i realtid. Dessa sensorer överför data till AI-system som analyserar informationen och utlöser nödvändiga åtgärder, t.ex. ombeställning av produkter eller justering av lagringsförhållandena.
• Synlighet från början till slut: Genom att kombinera AI med IoT får företagen en fullständig realtidsöversikt över sina lager i hela leveranskedjan, från råvaror till färdiga varor.

9. System för rekommendationer

• Dynamisk lagerallokering: AI-drivna rekommendationsmotorer kan föreslå optimala lagernivåer för olika platser (butiker, lager etc.) baserat på faktorer som regional efterfrågan, försäljningstrender och kundpreferenser.
• Paketering av produkter: AI rekommenderar produktpaket eller alternativa produkter baserat på lagernivåer och kundpreferenser, vilket optimerar försäljningen och minskar överflödiga lager.

Framtiden för AI inom lagerhantering

I takt med att AI-tekniken fortsätter att utvecklas kan vi förvänta oss ännu mer sofistikerade tillämpningar inom lagerhantering. AI-drivna robotar och automatiserade lager håller redan på att bli verklighet, med företag som Amazon i spetsen. Framtida framsteg inom maskininlärning, datorseende och prediktiv analys kommer att ytterligare effektivisera inventeringsprocesserna och ge företagen större flexibilitet, noggrannhet och effektivitet.

Slutsats

AI revolutionerar lagerhanteringen genom att ge insikter i realtid, förbättra effektiviteten och minska kostnaderna. Genom efterfrågeprognoser, automatiserad påfyllning och leverantörshantering hjälper AI företag att optimera sina lagernivåer och effektivisera sin verksamhet. I takt med att AI-tekniken fortsätter att utvecklas kommer företag som använder AI-drivna lagerhanteringssystem att ha bättre förutsättningar att klara sig på den konkurrensutsatta marknaden. Om du vill veta mer, kontakta Carmatec.

Vanliga frågor

1. Vad är AI inom lagerhantering?

AI inom lagerhantering använder maskininlärningsalgoritmer, automatiseringsverktyg och dataanalys för att optimera lagerspårning, efterfrågeprognoser, lagerpåfyllning och leverantörshantering. Det hjälper företag att hantera sina lager mer effektivt genom att ge insikter i realtid och minska sannolikheten för överlager eller slutförsäljning.

2. Hur kan AI förbättra efterfrågeprognoserna?

AI förbättrar efterfrågeprognoserna genom att analysera historiska försäljningsdata, kundbeteende, säsongstrender och externa faktorer som väder eller ekonomiska förhållanden. Algoritmer för maskininlärning använder dessa data för att förutsäga framtida efterfrågan mer exakt, vilket gör det möjligt för företag att optimera lagernivåerna och möta kundernas efterfrågan utan överlager.

3. Vilka är fördelarna med att använda AI för lagerhantering?

Fördelarna med AI inom lagerhantering är bland annat förbättrad effektivitet, minskade driftskostnader, bättre beslutsfattande genom insikter i realtid, ökad kundnöjdhet genom att säkerställa produkttillgänglighet samt automatiserade processer som minskar mänskliga fel och arbetskostnader.

4. Kan AI automatisera lagerpåfyllning?

Ja, AI kan automatisera lagerpåfyllning genom att sätta fördefinierade tröskelvärden och förutse framtida efterfrågan. När lagernivåerna sjunker under en viss punkt beställer AI-system automatiskt om artiklar och säkerställer att lagret fylls på precis i tid för att möta efterfrågan, vilket minskar både överskottslager och lageravbrott.

5. Vilka utmaningar kan företag ställas inför när de implementerar AI i lagerhanteringen?

Företag kan ställas inför utmaningar som höga initiala implementeringskostnader, behovet av rena och korrekta data för att AI ska fungera effektivt, integration med befintliga system och komplexiteten i att hantera AI-drivna system, vilket kan kräva specialiserad teknisk expertis.