Machine-learning

Hvordan bruges AI til optimering af vores lager?

Slimstock Research Center skubber konstant grænserne for lagerstyring. Efterhånden som spændingen omkring AI & maskinlæring vokser, forsker vores team af eksperter aktivt på, hvordan denne teknologi kan anvendes til at overvinde forsyningskædens udfordringer, som forretningsområdet står overfor i dag!

I denne infografik undersøger vi, hvordan maskinlæring anvendes til specifikke lagerstyringsfunktioner for at udvikle den næste generation af værktøj i forsyningskæden!

 

Forudsigelse af efterspørgsel efter nye produkter

Nye produkter er notorisk vanskelige at planlægge . Vores forskerhold undersøger, hvordan maskinlæring kan bruges til at fjerne usikkerheden og risikoen ved lancering af nye produkter. Gennem anvendelse af maskinlæringsalgoritmer med avanceret konfiguration, vil AI-baserede systemer klynge efterspørgselshistorikken fra flere produkter for at identificere og forudse tendenser i efterspørgslen. Dette vil igen give systemet mulighed for at forudsige mængden af ​​efterspørgsel.

Resultatet: forsyningskædeteams vil være i stand til at opbygge robuste forecasts for nye produkter, langt hurtigere end noget eksisterende værktøj, der findes i dag!

 

"At sælge eller ikke sælge"

Hvordan kan du bestemme, om din nye produktlancering har været en succes eller ej? Mere vigtigt er det, hvordan kan du bestemme, om et nyt produkt skal videreføres eller dræbes efter lanceringsfasen?

Ved at bruge specialiserede produktklassifikationer kombineret med maskinlæringsalgoritmer og avancerede matematiske teknikker, undersøger Slimstock Research Center, hvordan maskinindlæringsteknikker kan hjælpe virksomheder med at træffe mere proaktive lagerbeslutninger. Desuden udvikler vores team et system til at identificere den nødvendige salgspris for en lagerført vare, der kræves for at sikre, at produktet giver en fortjeneste.

 

Identificering af afvigelser

Vores team anvender maskinindlæringsteknikker for at gøre det muligt for forsyningskædeteam, at identificere outliers i efterspørgselshistorik og udelukke dette fra enhver analyse. Ved at bruge avancerede neurale netværk til at klynge SKU'er, der er meget følsomme over for anomalier, kan disse produkter administreres mere proaktivt.
Denne udvikling vil hjælpe med at opdage uregelmæssigheder i daglige operationer som kundetransaktioner, tilgængelighed og lagerstatus. Som et resultat vil pålideligheden af ​​både processer og beregninger forbedres drastisk!

 

Udeladelse af affald

At minimere affald er en kompleks udfordring! I betragtning af, at affald kan være forårsaget af et bredt antal faktorer, udvikler Slimstock Research Center værktøjer, der hjælper virksomhederne med at forudse affaldsniveauer og afhjælpe disse årsager. Med fokus på den optimale ordremængde på varer, hvor let fordærvelighed er til stede, samt risikoen for forældelse ved slutningen af ​​livscyklen, undersøger vores team, hvordan AI kan hjælpe forsyningskædeteams med at få større kontrol over affald.

 

 

 

Optimering af kampagner

Der er ingen tvivl om, at kampagner giver virksomhederne nogle store hovedpine. Efterhånden som AI-systemer skrider frem, undersøger vores forskerteam, hvordan sådanne teknologier kan udnyttes for at optimere beslutningsprocessen omkring kampagner. Ved at anvende en teknik kaldet 'dyb forstærkningslæring' undersøger Slimstock Research Center aktivt, hvordan denne udvikling kan bruges til at hjælpe virksomheder med at udvikle mere effektive kampagnepolitikker.

 

 

 

 

Download vores infografik maskinlæring nu!

Udfyld formularen, for at downloade!

SHARE:
TOP