Rola AI w Supply Chain: przegląd kluczowych metodologii S&OP, S&OE, IBP i DDMRP w połączeniu z AI w celu optymalizacji łańcucha dostaw

Procesy łańcucha dostaw w biznesie są podobne do przepływu danych w dużej infrastrukturze IT: jeśli informacje są przesyłane bez zakłóceń, system działa efektywnie, zapewniając stabilność i produktywność. Jeśli jednak jeden węzeł ulegnie awarii, zaczynają się opóźnienia, kumulują się błędy, a efektywność całego systemu spada. Przyjrzyjmy się, jak różne metodologie, w tym S&OP, S&OE, IBP i DDMRP, w połączeniu z potężnymi algorytmami prognozowania AI, pomagają nie tylko przewidywać przyszłe zmiany, ale także dostosowywać biznes do nowych realiów, optymalizować łańcuch dostaw i zapewniać elastyczność niezbędną do skutecznego konkurowania w zmieniających się warunkach rynkowych.

Jak AI w zarządzaniu łańcuchem dostaw pomaga firmom szybko reagować na zmiany rynkowe i podejmować strategiczne decyzje

Dzisiejszy rynek generuje coraz więcej nieustrukturyzowanych danych, od nagłych zmian popytu po ograniczenia logistyczne, tworząc liczne wyzwania w łańcuchu dostaw.

Jakie są obecne wyzwania wymienione przez ekspertów ds. łańcucha dostaw:

1. Zmienność rynku – kryzysy gospodarcze, pandemie, wojny – wszystko to powoduje znaczne wahania popytu. Dlatego łańcuch dostaw potrzebuje pomocy, aby sobie z tym poradzić, ponieważ gdy popyt zmienia się natychmiast i nieprzewidywalnie, firmy muszą mieć elastyczne i adaptacyjne systemy. AI do zarządzania łańcuchem dostaw staje się kluczowym narzędziem umożliwiającym szybkie dostosowanie planów dostaw, produkcji i logistyki, pomagając zminimalizować straty i zoptymalizować zasoby.
2. Wyzwania związane z prognozowaniem – tradycyjne ręczne metody prognozowania popytu oparte na danych historycznych i modelach liniowych nie zapewniają dokładnych wyników w dynamicznym środowisku. Popyt na produkty i usługi zmienia się szybciej niż kiedykolwiek wcześniej, a zmiany te są często nieprzewidywalne. Dlatego ważne jest, aby nie tylko obserwować sytuację i reagować na zdarzenia po fakcie, ale zastosować proaktywne podejście, które obejmuje budowanie scenariuszy dla różnych sytuacji. Firmy muszą więc nauczyć się działać z uwzględnieniem prognoz popytu, a nie tylko reagować na konsekwencje nieprzewidzianych zmian.
3. Elastyczność logistyki – zatłoczone przejścia graniczne, opóźnienia, brak kontenerów do transportu towarów, problemy kadrowe (niedobór kierowców i pracowników magazynowych) oraz rosnące ceny usług logistycznych – wszystko to stwarza poważne bariery dla efektywnych dostaw towarów. Trudności te nie tylko wydłużają czas dostawy, ale także zwiększają koszty, co wpływa na rentowność firmy. AI w logistyce i Supply Chain pomaga przezwyciężyć również te wyzwania.
4. Kwestie przejrzystości – jednym z kluczowych problemów we współczesnym łańcuchu dostaw jest brak przejrzystości w systemach wykorzystywanych do zarządzania dostawami. Im bardziej złożone i rozgałęzione są te systemy, tym trudniej jest uzyskać jasny obraz całego łańcucha dostaw. Trudność w śledzeniu każdego etapu łańcucha dostaw prowadzi do ryzyka opóźnień, błędów, a nawet strat. Dlatego też, aby łańcuch dostaw sprawnie funkcjonował, konieczne jest wdrożenie bardziej przejrzystych, zintegrowanych systemów, które zapewnią monitorowanie i kontrolę w czasie rzeczywistym na wszystkich etapach procesu dostaw.

Skutecznym rozwiązaniem pozwalającym sprostać powyższym wyzwaniom jest cyfryzacja i wprowadzenie nowoczesnych technologii wykorzystujących algorytmy sztucznej inteligencji i otwierających nowe możliwości biznesowe, takich jak rozwiązanie SMART Demand Forecast.

Zamów prezentację

Korzyści, jakie firmy zyskują dzięki cyfryzacji

• Automatyzacja kluczowych procesów – prognozowanie popytu wymaga analizy ogromnych zbiorów danych (Big Data). W kontekście prognozowania ważna jest metodologia realizacji Sales, czyli realizacja strategii sprzedażowej. Opiera się ona na szybkim podejmowaniu codziennych decyzji z wykorzystaniem aktualnych danych. Aby jednak metodologia ta działała efektywnie, niezbędne są nowoczesne systemy o dużej mocy obliczeniowej, gdyż bez nich niemożliwe jest przetwarzanie oraz analiza tak ogromnej ilości danych w czasie rzeczywistym.
• Agregacja informacji – cyfryzacja oferuje ogromne możliwości również w tym obszarze. Przykładowo, AI i IoT w łańcuchu dostaw otwierają nowe horyzonty dla zarządzania logistyką. Technologie IoT (Internet of Things) umożliwiają gromadzenie danych dotyczących lokalizacji towarów w czasie rzeczywistym, a sztuczna inteligencja pomaga analizować te dane, przewidywać opóźnienia oraz optymalizować trasy. Pozwala to śledzić towary, identyfikować przyczyny opóźnień, na przykład na etapie odprawy celnej, i szybko reagować na problemy lub zmiany na trasie dostawy. Agregacja informacji pozwala na lepszą kontrolę łańcucha dostaw, lepsze planowanie oraz podejmowanie bardziej świadomych decyzji.
• Analityka Big Data i prognozowanie popytu w łańcuchach dostaw – tutaj cyfryzacja otwiera ogromne możliwości przewidywania, prognozowania i wykorzystywania danych. I nie chodzi tu tylko o Big Data gromadzone i wykorzystywane przez firmę, ale także o możliwość gromadzenia danych ze źródeł zewnętrznych: mediów społecznościowych, kliknięć na stronie internetowej itp. Wszystko to może być również szybko gromadzone i przetwarzane przez nowoczesne systemy.
• Rozwiązania chmurowe zapewniają dostęp do wszelkich zsynchronizowanych informacji z dowolnego miejsca na świecie. W kontekście łańcucha dostaw rozwiązania chmurowe pozwalają firmom działającym na arenie międzynarodowej skutecznie zarządzać procesami logistycznymi i łańcuchem dostaw poprzez synchronizację danych, monitorowanie i zarządzanie z dowolnego miejsca z dostępem do Internetu. W ten sposób wielofunkcyjne zespoły i partnerzy mogą współpracować w celu zarządzania danymi, negocjowania, dostosowywania zamówień lub planowania tras dostaw, bez względu na to, gdzie się znajdują – w różnych miastach lub krajach.

Jakie są korzyści z wykorzystania AI w Supply Chain

Obecnie AI w łańcuchu dostaw może znacznie usprawnić zarządzanie łańcuchem dostaw poprzez integrację z kluczowymi metodologiami firmy i optymalizację wielu procesów biznesowych.

Przyjrzyjmy się głównym korzyściom płynącym z zastosowania sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw w porównaniu z tradycyjnym podejściem:

Jak widać, podejście zoptymalizowane za pomocą AI w łańcuchu dostaw zwiększa efektywność oraz elastyczność procesów biznesowych, których ważnym elementem jest automatyzacja prognozowania popytu. Na przykład SMART Demand Forecast, który wykorzystuje algorytmy AI, pomaga analizować dane historyczne i trendy rynkowe, zapewniając dokładne prognozy popytu. Rozwiązanie to zmniejsza ryzyko zakłóceń w dostawach i jest skutecznym narzędziem do optymalizacji procesów na wszystkich etapach łańcucha dostaw. System pozwala firmom nie tylko reagować na bieżące wyzwania, ale także działać proaktywnie. Ponadto SMART Demand Forecast elastycznie integruje się ze strategicznymi metodologiami wybranymi przez firmę, umożliwiając płynne łączenie prognozowania popytu z innymi procesami biznesowymi, takimi jak zarządzanie zapasami, planowanie produkcji i logistyki.

Zamów prezentację

Porównanie metodologii optymalizacji łańcucha dostaw: S&OP, S&OE, IBP, DDMRP oraz innych. Kiedy i które z nich należy stosować, aby zmaksymalizować efektywność łańcucha dostaw?

Metodologie odgrywają ważną rolę w wykorzystaniu sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw – jasno określone podejścia, zasady i strategie, które pomagają organizować i optymalizować procesy biznesowe. W końcu, jeśli zautomatyzujesz chaotyczne procesy za pomocą rozwiązania AI, ale bez jasnych zasad i przemyślanego podejścia, ryzykujesz, że skończy się to tylko zautomatyzowanym chaosem. Aby temu zapobiec, proponujemy analizę kluczowych metodologii, które pomogą nie tylko zautomatyzować procesy biznesowe, ale także zorganizować je w najbardziej efektywny sposób.

Przegląd metodologii Sales & Operations Planning

Sales & Operations Planning (S&OP) to cykliczna metodologia, która pomaga firmom zapewnić zgodność między popytem, zasobami, planowaniem finansowym i zarządzaniem produktem. Proces S&OP ma na celu stworzenie równowagi między tym, co firma może zapewnić (wyprodukować), a tym, czego potrzebuje rynek. Obejmuje on kilka etapów, w tym: przegląd produktu, przegląd popytu, przegląd podaży, przegląd finansowy i przegląd zarządzania. Każdy etap ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia, że firma stale dostosowuje się do zmian na rynku:

• Przegląd produktu obejmuje analizę portfolio, planów dotyczących wprowadzania nowych produktów i konkurencji.
• Przegląd popytu obejmuje tworzenie strategii cenowej, planowanie działań promocyjnych i prognozowanie popytu.
• Przegląd podaży obejmuje analizę zasobów, opracowanie scenariuszy dostaw i optymalizację zapasów.
• Przegląd finansowy jest ważnym etapem, na którym uzgadniane są plany popytu i podaży oraz opracowywane są prognozy finansowe.
• Przegląd zarządzania kończy proces, który obejmuje przegląd kluczowych wskaźników wydajności i dostosowanie strategii.

Integracja AI z S&OP znacząco zwiększa efektywność metodologii, ponieważ pozwala zautomatyzować prognozowanie popytu, analizę finansową i zarządzanie ryzykiem, a także zoptymalizować procesy na wszystkich etapach. W kontekście optymalizacji łańcucha dostaw, AI pomaga dokładniej prognozować popyt za pomocą algorytmów uczenia maszynowego, analizować sezonowość i trendy oraz dostosowywać prognozy w czasie rzeczywistym.

Sztuczna inteligencja zapewnia również zautomatyzowane zarządzanie ryzykiem i optymalizację kosztów, poprawiając wydajność i dokładność decyzji dotyczących łańcucha dostaw i planowania produkcji. Dzięki sztucznej inteligencji metodologia S&OP staje się bardziej elastyczna, umożliwiając firmom dostosowanie się do zmieniających się warunków i utrzymanie przewagi konkurencyjnej.

Przegląd metodologii Sales & Operations Execution

Logicznym krokiem jest przejście od planowania strategicznego (S&OP) do metodologii Sales & Operations Execution (S&OE), która polega na bezpośrednim wykonywaniu i dostosowywaniu planów w czasie rzeczywistym. Metodologia ta koncentruje się na zarządzaniu operacyjnym i reagowaniu na bieżące ograniczenia, wyzwania, ryzyka i anomalie pojawiające się w procesach biznesowych. Główne etapy S&OE obejmują cykliczny przegląd operacyjny, w którym rzeczywiste dane dotyczące popytu i podaży są analizowane codziennie lub co tydzień, identyfikowane są odchylenia od planu i dokonywane są korekty w czasie rzeczywistym. Wprowadzane są korekty w czasie rzeczywistym. Ważnym elementem jest aktualizacja planów operacyjnych, w ramach których wprowadzane są zmiany w harmonogramach produkcji, zapasy są optymalizowane zgodnie z nowymi prognozami oraz koordynacja z innymi kluczowymi zespołami (logistyka, produkcja, sprzedaż).

Wprowadzenie AI w S&OE może znacznie rozszerzyć możliwości tej metodologii poprzez automatyzację procesów i podejmowania decyzji. AI może pomóc w dynamicznym dostosowywaniu planów operacyjnych, analizować dane i automatycznie aktualizować harmonogramy produkcji, dostosowując łańcuch dostaw i zasoby. W kontekście Supply Chain AI optymalizuje również logistykę i zarządzanie zapasami poprzez automatyzację równoważenia zasobów między magazynami i centrami produkcyjnymi. Ponadto sztuczna inteligencja może monitorować efektywność, identyfikując wąskie gardła oraz opóźnienia operacyjne, a także przedstawiać zalecenia mające na celu poprawę produktywności i redukcję kosztów. AI może gromadzić i analizować dane w czasie rzeczywistym, wykrywać odchylenia od planu i ostrzegać o potencjalnych zagrożeniach, pomagając szybko reagować na zmieniające się warunki rynkowe.

Przegląd metodologii IBP

Metodologia IBP (Integrated Business Planning) to potężne narzędzie do łączenia planowania strategicznego i realizacji operacyjnej, które zapewnia równowagę między strategią biznesową a rzeczywistymi procesami firmy. Metodologia ta integruje etapy planowania strategicznego, budżetowania, księgowości, audytu i raportowania z procesami planowania sprzedaży i operacji (S&OP), zapewniając przejrzystość w zarządzaniu procesami biznesowymi. IBP pozwala dostrzec powiązania między różnymi działami. Na przykład wzrost popytu na produkt może wymagać zwiększenia produkcji, co z kolei wymaga dostosowania łańcucha dostaw i zasobów HR.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w ramach IBP zapewnia znaczące korzyści, takie jak prognozowanie warunków rynkowych, zautomatyzowana kontrola transakcji finansowych, optymalizacja budżetu i zarządzanie danymi w czasie rzeczywistym, co znacznie zwiększa efektywność i szybkość podejmowania decyzji w firmie.

Przegląd metodologii DRP

DRP (Distribution Requirements Planning) to metodologia, która pomaga zoptymalizować łańcuch dostaw i przydzielić zasoby między magazynami, dystrybutorami i punktami sprzedaży końcowej. Obejmuje ona kilka kluczowych kroków: przegląd popytu w celu zidentyfikowania sezonowości i trendów, analizę finansową kosztów dostawy, zarządzanie magazynem i zapasami oraz koordynację procesów produkcyjnych w celu uniknięcia nadmiaru lub braku zapasów. Obejmuje również identyfikację ograniczeń, takich jak trasy transportowe lub czas dostawy, co jest ważne dla zmniejszenia ryzyka i zapewnienia terminowości. Metodologia obejmuje również planowanie dystrybucji, które obejmuje ustalanie priorytetów dla regionów i klientów oraz ciągłe monitorowanie planu.

W kontekście optymalizacji łańcucha dostaw integracja z AI pozwala na przewidywanie popytu w oparciu o analizę danych historycznych, automatyzację procesów produkcyjnych i logistycznych, optymalizację tras dostaw w czasie rzeczywistym oraz redukcję kosztów dystrybucji. AI może być również wykorzystywana do skutecznego zarządzania ryzykiem, przewidywania możliwych opóźnień i zapewnienia zgodności z warunkami umów.

Przegląd metodologii MRP

MRP (Material Requirements Planning) to metodologia, która skutecznie koordynuje zapotrzebowanie na materiały, surowce i zdolności produkcyjne w celu zapewnienia ciągłości procesu produkcyjnego. Obejmuje ona kilka kluczowych kroków: przegląd popytu na podstawie prognoz sprzedaży i zamówień, ocenę bieżących zapasów oraz identyfikację deficytów materiałowych, a także optymalizację harmonogramów produkcji w celu dopasowania ich do dostępnych zasobów. Ważne jest również planowanie dostaw materiałów, biorąc pod uwagę koszty logistyczne i ograniczenia dotyczące transportu, magazynów i zdolności produkcyjnych.

Integracja AI z procesami MRP pozwala prognozować zapotrzebowanie na materiały, automatyzować dystrybucję zadań produkcyjnych, optymalizować wybór dostawców i tras dostaw oraz monitorować poziomy zapasów w czasie rzeczywistym. W kontekście optymalizacji łańcucha dostaw AI pomaga również identyfikować i zarządzać ryzykiem poprzez przewidywanie możliwych opóźnień w dostawie i dostarczanie zaleceń w celu ich zminimalizowania.

Przegląd metodologii DDMRP

DDMRP (Demand-Driven Material Requirements Planning) to metodologia, która koncentruje się na identyfikacji i zarządzaniu buforami w łańcuchu dostaw w celu zapobiegania deficytom i opóźnieniom w procesie produkcji. Główną cechą jest identyfikacja krytycznych punktów ryzyka, takich jak określone produkty, komponenty lub dostawcy, dla których istnieje prawdopodobieństwo wystąpienia wahań popytu lub opóźnień. Dla każdej z tych pozycji ustalane są minimalne, docelowe i maksymalne poziomy zapasów, które są regularnie przeglądane i dostosowywane w oparciu o zmiany popytu, sezonowość lub zachowania klientów.

AI w DDMRP usprawnia zarządzanie łańcuchem dostaw poprzez analizę danych i automatyzację procesów. Pomaga prognozować popyt, identyfikować krytyczne punkty ryzyka, optymalizować bufory zapasów i szybko reagować na zmiany. Sztuczna inteligencja może modelować zależności między dostawcami i klientami, dostosowywać trasy dostaw, przewidywać opóźnienia i automatyzować plany uzupełniania zapasów. Dzięki sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw zarządzanie zapasami staje się bardziej dynamiczne, elastyczne i dokładne, minimalizując niedobory i optymalizując koszty magazynowania.

Idealnie jest, gdy firma wykorzystuje powyższe metodologie w sposób zintegrowany, ponieważ takie podejście zapewnia spójność procesu, zmniejsza ryzyko i ułatwia skuteczne planowanie na wszystkich poziomach. Na poziomie strategicznym IBP definiuje cele biznesowe, wskaźniki finansowe i decyzje długoterminowe. Następnie S&OP równoważy średnioterminowe prognozy, strategie marketingowe i ograniczenia biznesowe, podczas gdy S&OE koncentruje się na ich realizacji. DDMRP pomaga wyznaczać bufory, klastry i segmenty, podczas gdy MRP i DRP są odpowiedzialne za realizację operacyjną, zamawianie i alokację zasobów. Wszystkie te procesy łączy prognoza popytu, która jest kluczowym elementem podejmowania decyzji na każdym poziomie!

Zamów prezentację

Sezonowość, anomalie i nieprzewidywalne zdarzenia: jak wykorzystanie AI w Supply Chain Management pomaga firmom w adaptacji: praktyczne wskazówki dotyczące zarządzania niestandardowymi sytuacjami

Przewidywalność to luksus w łańcuchu dostaw, a zmiany to rzeczywistość, z którą trzeba sobie radzić na co dzień. Nagłe zmiany popytu, nieprzewidywalne zdarzenia, anomalie i wahania sezonowe zmuszają firmy do szukania sposobów na szybką adaptację. Sztuczna inteligencja w prognozowaniu popytu to szansa na dokładniejsze przewidywanie przyszłości. Wyprzedaże świąteczne, Black Friday, letnie i zimowe przeceny to tradycyjne szczyty popytu w handlu detalicznym. Rozwiązania wykorzystujące algorytmy sztucznej inteligencji, takie jak SMART Demand Forecast, pomagają analizować historyczne dane sprzedaży, śledzić wzorce sezonowe, uwzględniać działania marketingowe, a nawet warunki pogodowe, aby zapewnić jak najdokładniejszą prognozę. W rezultacie, na przykładzie rozwiązania SMART Demand Forecast, prognozowanie oparte na AI zapewnia detalistom:

• Zwiększenie dokładności prognozowania popytu o 20–30%.
• Zmniejszenie zapasów po okresach szczytowych o 15–25%.
• Optymalizację zapasów i uwolnienie kapitału obrotowego z zamrożonych zapasów.

Przykład zastosowania AI w Supply Chain żywności dla sieci fast food McDonald’s Georgia

Tak więc firma McDonald’s Georgia, sieć restauracji fast food, zwróciła się do SMART business z prośbą o pokonanie następujących wyzwań:

1. Niedokładne prognozowanie na poziomie poszczególnych restauracji, co prowadziło do deficytów lub nadmiarów zapasów.
2. Zwiększone koszty operacyjne wynikające z konieczności szybkiego reagowania na popyt.
3. Nadmierne obciążenie pracowników spowodowane ręczną analizą popytu.

Po wdrożeniu rozwiązania SMART Demand Forecast klient uzyskał:

1. Wzrost dokładności prognozowania sprzedaży do 83,1% (na podstawie danych z 4 tygodni);
2. Wskaźnik odchylenia prognozy nie przekraczający 5%, co jest normą wśród globalnej społeczności biznesowej;
3. Możliwość bardziej efektywnego zarządzania zapasami, unikając strat.

Rola AI w Supply Chain i logistyce w reagowaniu na nietypowe trendy związane z niestandardowymi wydarzeniami i szybkim dostosowywaniu strategii

Istnieją wahania, które są trudne do przewidzenia przy użyciu tradycyjnych metod, ponieważ są one często niestandardowe i zależą od wielu czynników zewnętrznych: pandemii, wojen, zakłóceń logistycznych, zamknięcia płacówek podczas nalotów, anomalii itp.

Anomalie to odchylenia od normalnych wzorców popytu, które mogą być spowodowane zarówno pozytywnymi, jak i negatywnymi czynnikami. Na przykład:

• nagły wzrost popytu spowodowany wirusowym trendem w mediach społecznościowych (efekt TikToku);
• spadek sprzedaży spowodowany sytuacją geopolityczną, kryzysem gospodarczym itp.

AI może uwzględniać anomalie w czasie rzeczywistym, analizując duże ilości danych. Dlatego też wykorzystanie AI w Supply Chain pomaga firmom dostosować swoje procesy zakupowe, strategie marketingowe i procesy logistyczne.

Rozwiązania wykorzystujące algorytmy AI, takie jak SMART Demand Forecast, pomagają nie tylko analizować dane wewnętrzne, ale także umożliwiają korzystanie ze źródeł zewnętrznych: trendów zachowań konsumenckich, wskaźników ekonomicznych i sieci społecznościowych. Pozwala to firmom nie tylko reagować na zmiany w czasie, ale także przewidywać je z wyprzedzeniem, elastycznie dostosowując swoje strategie. W rezultacie AI w łańcuchu dostaw i prognozowaniu popytu zapewnia:

• Uwzględnianie nietypowych trendów związanych z niestandardowymi zdarzeniami.
• Wykorzystanie zewnętrznych źródeł do przewidywania zmian popytu i dostosowywania asortymentu.
• Minimalizację powstawania deficytów towarów dzięki dokładniejszemu planowaniu zaopatrzenia.
• Redukcję strat wynikających z nadmiernych rabatów na towary i zmniejszenie strat.
• Wzrost średniego poziomu sprzedaży o 15–20% dzięki optymalnym cenom i efektywnemu zarządzaniu zapasami.

Przykład zastosowania AI do prognozowania popytu w Supply Chain firmy farmaceutycznej

Przykładowo, firmy z branży farmaceutycznej są szczególnie narażone na wpływ różnych czynników zewnętrznych: nowych szczepów grypy, sezonowych alergii i zwiększonego popytu na witaminy w okresie zimowym. Bez dokładnego prognozowania firmy borykają się z deficytem lub nadmiarem towarów. Rozwiązanie SMART Demand Forecast wykorzystujące analizę AI pozwala przewidywać zapotrzebowanie na leki w oparciu o dane historyczne, czynniki sezonowe, a nawet informacje z mediów. W rezultacie:

• dystrybutorzy mogą elastycznie zarządzać zapasami;
• ryzyko braków i przeterminowań towarów jest zmniejszone;
• obniżone zostają koszty magazynowania.

Wykorzystanie AI w prognozowaniu popytu pozwala działać proaktywnie, minimalizując ryzyko, równoważąc podaż i popyt oraz sprawiając, że zarządzanie łańcuchem dostaw jest bardziej odporne nawet w niestabilnych okresach.

Zamów prezentację

Kluczowe wnioski, które będą przydatne dla firm i pomogą im zrozumieć rolę AI w Supply Chain

• Nie ma idealnego, uniwersalnego podejścia – strategia prognozowania popytu powinna być dostosowana do konkretnej firmy, skali działalności oraz poziomu niepewności.
• AI nie zastępuje ludzi, ale pomaga im podejmować trafniejsze decyzje. Analitycy mogą skupić się na zadaniach strategicznych, a nie na rutynowych obliczeniach.
• Główny nacisk kładzie się na dokładność prognozowania popytu, ponieważ wpływa to na wydajność logistyki, zaopatrzenia i przepływów finansowych firmy.
• Bądź proaktywny, a nie reaktywny – wykorzystuj sztuczną inteligencję do przewidywania zmian i budowania elastycznych strategii, a nie tylko reagowania na wydarzenia.
• Wprowadź AI do swojego łańcucha dostaw oraz innych kluczowych procesów dzięki SMART Demand Forecast, kompleksowemu narzędziu, które pozwala firmom być o krok do przodu, dostosowując ich łańcuchy dostaw do rzeczywistych wyzwań rynkowych.

Chcesz dowiedzieć się, jak sztuczna inteligencja może poprawić Twoją strategię nie tylko w łańcuchu dostaw, ale także w powiązanych procesach biznesowych? Zamów prezentację, a eksperci SMART business pomogą Ci uwolnić pełny potencjał rozwiązania i znaleźć najlepsze sposoby na wzmocnienie Twojej firmy.