Hvordan AI-aktiverede planlægningsplatforme stjal regnearkets krone

Dengang faxen herskede over verden, var det almægtige regneark det mest ærede planlægningsværktøj på planeten.

Regneark var den foretrukne applikation i forsyningskæder over hele verden, og der var ingen grænser for disse databehandlingsværktøjer. Uanset om du skulle lave prognoser, køre en resultatopgørelse, styre lagerbeholdningen eller bare designe lagerplanen, kunne et regneark klare alt det, du havde brug for.

Det var starten og slutningen på dine planlægningsfunktioner, og man stolede på det i bestyrelseslokaler over hele verden. Kort sagt, når det drejede sig om planlægning af forsyningskæden, var regneark en knivskarp løsning til at opfylde alle dine planlægnings- og analysebehov.

For mange er regneark stadig synonymt med efterspørgselsplanlægning og bestilling lager. Og det bruges ofte stadig udelukkende på grund af dets fortrolighed og allestedsnærværelse. Tal med nogle virksomheder, og regnearkene har stadig et meget stærkt greb om deres supply chain operationer.

Faktisk er der en god chance for, at den computer, du læser dette på lige nu, har værktøjet installeret, eller endda er åben med et regneark på farten.

 

Tallene lyver ikke

67,4 % af supply chain managers bruger regneark som en supply chain management-løsning. Og regneark er faktisk det primære operationelle værktøj for 46% af supply chain-eksperterne . Det er et utroligt højt antal virksomheder, der er afhængige af et system, der er på grænsen til det arkaiske, når det gælder ny teknologi.

Men jo større din virksomhed bliver, jo mere kompliceret bliver din forsyningskæde. Det er en ubelejlig, men velkommen, bivirkning af succes. Og når du byder mere kaos velkommen i folden, holder regnearkene op med at hjælpe og begynder at gøre livet mere besværligt.

Den ineffektive styring af din forsyningskæde med et regneark koster dig faktisk penge. Det skaber overskydende lager og spilder din tid … ingen af delene har du råd til.

Det er også at ignorere en af de nye rivaler til regnearkets krone – kunstig intelligens – hvis fremskridt ændrer landskabet og giver dig flere muligheder end nogensinde før. Det er faktisk sådan, AI-aktiverede forsyningskæder er nu 67% mere effektive end deres ikke-AI-modparter.

Så har du råd til at fortsætte med at stole på regneark?

Selv hvis du har råd, bør du så gøre det? Eller er der en langt bedre mulighed i den spændende nye verden af kunstig intelligens?

Jeg vil ikke ødelægge overraskelsen her … men ja, det er der.

Dette er dog ikke en lovprisning af regneark. Det er stadig utroligt nyttigt til nogle af de opgaver, du udfører i din virksomhed. Regneark har gjort sig fortjent til deres striber gennem årene.

Siden regnearkene kom til magten i begyndelsen af 80’erne, har de hjulpet ledere i forsyningskæder med at træffe beslutninger, der har skabt fremtiden for deres virksomheder. Den fremtid, vi lever i nu.

Men AI-drevne værktøjer er en kraft, man skal regne med. Og de er kommet for at blive … på trods af, at mange i branchen i starten var nervøse for, hvordan de skulle bruges.

Sidste år havde kun 15% af virksomhederne indført AI i hele forsyningskæden. Men inden for bare de næste 5 år forventes brugen at stige til 73% . Og ifølge en PwC-undersøgelse sagde 86% af de adspurgte, at AI ville blive en “mainstream-teknologi”.

Budskabet her virker klart. Hvis du forbliver loyal over for dine regneark, vil du sandsynligvis blive efterladt … hvis du da ikke allerede er blevet det …

 

5 tegn på, at du kan drage fordel af AI i din forsyningskæde

1. Formelfejl koster dig penge

JPMorgan Chase tilskrev engang en fejl, der kostede dem 6 milliarder dollars, til fejl i regneark.

Når du bruger regneark, er formelfejl kun et tastetryk væk.

Og hvis antallet af celler i dit regneark er på vej op over 50.000, stiger risikoen for fejl eksponentielt.

I modsætning til regneark afhænger nøjagtige resultater fra et AI-drevet værktøj som Slim4 ikke af, at man indtaster både data OG formel korrekt. Matematikken håndteres i backend for dig, hvilket sikrer nøjagtige resultater.

2. Du ved ikke, hvem der har ændret regnearket

Selv hvis du opdager fejlene i dine regneark, hvordan ved du så, hvor de kommer fra?

Det kræver kun én fejl at ødelægge en hel projektmappe.

Dit regneark er ikke designet som samarbejdssoftware, så hvis du forsøger at bruge det på den måde, vil det altid føre til problemer.

AI-drevet software som Slim4 gør det enkelt og gennemsigtigt at se, hvem der har foretaget ændringer i dine data. Og ved at levere et automatisk logget revisionsspor ved du altid, hvem der foretager ændringer i dine bøger og hvornår.

3. Du bruger timer på at rapportere

Den tid, du bruger på at rense og validere data, før du omdanner dem til diagrammer, er tid, du ikke bruger på at forbedre kundeoplevelsen, arbejde på dine karrieremål eller leve dit liv uden for arbejdet.

Og selv hvis man bliver god til at lave rapporter, er monotonien uudholdelig og unødvendig.

Der findes et bedre liv med hjælp fra kunstig intelligens. Det gør måske ikke dine børn mere modtagelige over for din madlavning, men det giver dig mulighed for at tilbringe mere tid sammen med dem.

4. Du er ansvarlig for regnearket og har brug for at tage på ferie

Hvis din virksomhed planlægger med regneark, er der sandsynligvis en på kontoret, der er “vogter” over regnearket. Og hvis du læser dette, er det meget sandsynligt, at det er dig.

Ingen betvivler din evne til at håndhæve søjledisciplinen, men hvad sker der, når du skal på ferie? Selv om du allerede har udnævnt din “assisterende vogter”, kan du så stole på ham eller hende?

Det er det, der kaldes et single point of failure, og det udgør et alvorligt ansvar for enhver virksomhed, der har et, fordi muligheden for, at det fejler, ikke er “hvis”, men “hvornår”.

5. Du er bagud med at bestille bedste praksis, og det koster dig penge

“Det virker det meste af tiden” er ikke den største kompliment, du kan give dine prognoser og planlægningsevner.

Hvad ville du gøre, hvis dit økonomiteam i morgen bad dig om at reducere lageret med 30% for at frigøre kapital? Gå til dit regneark og kaste rundt med nogle tal? I så fald er der en bedre løsning.

AI-aktiverede planlægningsværktøjer som Slim4 kan spare dig penge, fordi de identificerer denne ineffektivitet. Men endnu vigtigere er det, at Slim4 konstant forbedres for at hjælpe dig med at drage fuld fordel af branchens nyeste bedste praksis og nye teknologier.

Kan du blive ved med at bruge regneark til at håndtere din supply chain-planlægning? Sandsynligvis.

Men hvis du kan relatere til bare ét af disse 5 tegn, så er der gode chancer for, at du er klar til at opgradere din virksomhed til AI-drevet planlægning.

 

Hvordan kan AI-drevne planlægningsværktøjer hjælpe dig med at skabe en mere effektiv forsyningskæde?

AI-værktøjer til forsyningskæden har ændret den måde, virksomheder håndterer forsyningskæden på. Og hvis du ikke bruger et, kan det også forbedre din virksomhed dramatisk.

Kunstig intelligens har på utrolig kort tid overgået begrænsningerne i et traditionelt regneark.

Vores Slim4-platform giver planlægningsteamet mulighed for at træffe bedre beslutninger ved at levere dataanalyse i realtid, forudsigelige funktioner, nøjagtige efterspørgselsprognoser, risikobegrænsningsstrategier og scenariesimulering.

Det er utroligt kraftfuldt, og du har evnen til at bruge det til din egen fordel.

Og ikke kun det, men jo før du gør det, jo større afstand vil du skabe mellem dig og dine konkurrenter, der sidder fast i fortiden og bruger regneark.

AI’s værdi i supply chain-planlægning ligger i dens evne til at håndtere store mængder data, analysere komplekse forhold og give indsigt i realtid.

Her er blot nogle få eksempler på, hvor AI kan tilføre værdi til din forsyningskæde.

Prognoser for efterspørgsel:

AI udnytter avancerede maskinlæringsalgoritmer til at analysere dine historiske salgsdata, markedstendenser, kundeadfærd og eksterne faktorer, der påvirker efterspørgslen.

Det betyder mere præcise prognoser for efterspørgslen og en reduceret risiko for udsolgte varer og for store lagre, og det sikrer, at lagerniveauerne i din virksomhed er optimale.

Lagerstyring:

AI-drevne værktøjer optimerer lagerstyringen ved at se på ting som leveringstider, leverandørers performance, transportomkostninger og udsving i efterspørgslen. AI kan hjælpe med dynamisk at justere dine lagerniveauer, reducere lageromkostninger og opretholde et tilstrækkeligt lager til at imødekomme dine kunders efterspørgsel.

Optimering af forsyningsnetværk:

Kunstig intelligens vil analysere komplekse forsyningsnetværk, der involverer flere leverandører, produktionssteder og distributionscentre. Det er som at have sin helt egen supercomputer på skrivebordet.

Ved at tage højde for forskellige begrænsninger og omkostningsfaktorer kan AI anbefale det mest effektive netværksdesign, hvilket fører til omkostningsbesparelser og forbedret reaktionsevne.

Leverandørstyring:

AI kan vurdere leverandørernes præstationer baseret på historiske data, kvalitetsmålinger, leveringstider og andre relevante faktorer. Det gør det muligt for virksomheder at identificere leverandører med dårlige resultater, mindske risici i forsyningskæden og skabe bedre leverandørforhold.

Risikostyring og -begrænsning:

AI overvåger løbende forskellige risikofaktorer, såsom geopolitiske spørgsmål, naturkatastrofer og leverandørforstyrrelser. Tænk på det som en forudsigende maskine, der fungerer som et prognoseværktøj for dig.

Ved at identificere potentielle trusler i realtid kan virksomheder proaktivt udarbejde risikoreducerende strategier for at beskytte deres forsyningskæder.

(Desværre kan den endnu ikke forudsige lottotal).

Tildeling og genopfyldning:

AI kan optimere fordelingen på tværs af forskellige lokationer og distributionskanaler under hensyntagen til faktorer som lagerniveauer, kundeadfærd og transportomkostninger. Det sikrer en bedre kundeoplevelse og optimeret rentabilitet.

Kontinuerlig forbedring og læring:

AI’s evne til at analysere data og lære af tidligere præstationer hjælper supply chain managers og planlæggere med løbende at forbedre beslutningsprocesserne.

Ved at identificere mønstre og tendenser kan AI foreslå optimeringsmuligheder til løbende forbedringer af forsyningskæden.

 

Måske, bare måske, er det tid til at sende dine regneark på pension.

Kunstig intelligens er ikke et kig ind i fremtiden. Det er her og nu. Men det kan hjælpe dig med at navigere i fremtiden med teknologi, der får regneark til at ligne huletegninger.

Der er næsten ingen ende på de mulige fordele, det kan give din virksomhed. Og i betragtning af, at langt de fleste virksomheder endnu ikke udnytter det fulde potentiale, er du stadig på forkant, hvis du tager teknologien til dig.

At sammenligne teknologien med regneark er som at sammenligne en lommeregner fra 70’erne med den nyeste iPhone … måske en smule uretfærdigt.

Og alligevel er der så mange virksomheder, der stadig bruger regneark til at håndtere de stadig mere komplekse supply chain-beslutninger, de skal træffe hver dag. Det er en sammenligning, du sikkert selv laver lige nu.

Hvis du vil forbedre effektiviteten, øge rentabiliteten og træffe hurtigere, smartere beslutninger, koster det dig penge for hver time, du spilder ved ikke at tjekke Slim4 ud.