Ce este gestionarea stocurilor bazată pe IA? Un ghid pentru decizii mai inteligente privind stocurile

Timp de mulți ani, controlul stocurilor s-a bazat pe o metodologie simplă, care se baza pe medii istorice, stocuri de siguranță și intuiția planificatorilor pentru a acoperi eventualele lacune rămase. Această abordare era potrivită într-un mediu în care cererea era stabilă și lanțul de aprovizionare era previzibil, deoarece modelele nu variau prea mult de la o perioadă de analiză la alta. Timpurile s-au schimbat însă, iar astăzi nu ne mai putem baza pe niciunul dintre aceste elemente. Perturbările lanțului de aprovizionare, cererea în schimbare a consumatorilor și lanțurile de aprovizionare globale mai complexe au scos în evidență deficiențele vechilor tehnici de prognozare și au determinat companiile să caute o nouă cale de urmat.

Una dintre abordările alternative este controlul stocurilor bazat pe IA. Aceasta nu se rezumă doar la adăugarea unui alt termen la ecosistemul existent al gestionării stocurilor. Este o paradigmă cu totul nouă de urmărire și prognozare a stocurilor. Având în vedere presiunea actuală asupra managerilor de stocuri, a managerilor lanțului de aprovizionare și a departamentelor operaționale de a face mai mult cu resurse reduse, există o nevoie tot mai mare de a înțelege ce este și ce nu este controlul stocurilor bazat pe IA.

Tot aici sunt adesea folosiți termenii „controlul inteligent al stocurilor” și „controlul smart al stocurilor”. Ambii se referă la aceeași schimbare, prin care deciziile privind controlul stocurilor sunt actualizate automat pe măsură ce apar informații noi.

Ce este controlul stocurilor bazat pe IA?

Controlul stocurilor bazat pe IA utilizează IA și învățarea automată pentru a lua decizii privind nivelul stocurilor și reaprovizionarea acestora, pe baza unor date în continuă schimbare, în loc să urmeze reguli elaborate cu luni sau chiar ani în urmă. Controlul stocurilor prin metode convenționale se bazează pe puncte de reaprovizionare statice și pe revizuiri la intervale fixe. Software-ul pentru controlul stocurilor bazat pe IA analizează atât date în timp real, cât și date istorice, precum tendințele de vânzări, caracterul sezonier, promoțiile și chiar factori externi, cum ar fi condițiile meteorologice și mediul economic.

Cu alte cuvinte, în timp ce controlul tradițional al stocurilor se întreabă: „Ce a funcționat în trecut?”, controlul stocurilor bazat pe IA se întreabă: „Ce se întâmplă în prezent și ce se va întâmpla în continuare?”. Această distincție are o importanță mult mai mare decât ar putea părea la prima vedere. Chiar dacă o anumită regulă era valabilă acum un an, aceasta își poate pierde treptat precizia din cauza schimbărilor în comportamentul consumatorilor, a timpului de livrare de la furnizori sau a situației de pe piață.

Sistemul de gestionare a stocurilor bazat pe IA funcționează în paralel cu alte discipline, cum ar fi gestionarea inventarului, dar cele două nu trebuie confundate. Gestionarea stocurilor bazată pe IA înseamnă utilizarea inteligenței artificiale care ajută la gestionarea acestui proces, în timp ce gestionarea inventarului este procesul în sine.

Cum funcționează controlul tradițional al stocurilor

Abordarea tradițională a controlului stocurilor se bazează pe reguli. Ori de câte ori stocul scade sub un nivel minim predefinit, se comandă stoc suplimentar, existând totodată un stoc de siguranță care ajută la gestionarea fluctuațiilor cererii și o revizuire periodică efectuată de planificator. Este un sistem cu caracter preponderent reactiv. Stocul este recomandat abia după ce scade sub un anumit nivel, pe baza unor ipoteze care ar putea fi complet depășite.

Pentru managerul de depozit sau planificatorul de producție care se ocupă doar de un număr redus de SKU-uri și de o cerere relativ stabilă, această metodă se poate dovedi foarte eficientă pe termen lung. Este ușor de înțeles și de implementat și nici măcar nu necesită utilizarea unui pachet software special. Problema este că eficiența întregului proces va depinde de frecvența și de atenția cu care sunt revizuite regulile.

Această strategie poate funcționa în continuare într-un mod foarte eficient în condiții stabile, iar multe organizații o utilizează cu succes în procesul lor de control al stocurilor. Problema este că procesul necesită actualizarea constantă a acestor reguli și timp suficient pentru revizuirea lor, având în vedere că varietatea produselor crește constant.

De ce controlul tradițional al stocurilor nu mai este suficient

Sunt din ce în ce mai puține situații în care controlul stocurilor bazat pe reguli ar fi o practică eficientă. Este mai dificil să se prevadă termenele de livrare din cauza perturbărilor continue din lanțurile de aprovizionare globale. Cererile clienților fluctuează mai rapid și cu perioade de preaviz mai scurte din cauza tendințelor sociale în schimbare, a promoțiilor și a trecerii de la un canal de vânzare la altul, aspecte care probabil nu pot fi surprinse într-un proces de analiză trimestrială. Există mai mulți furnizori, mai multe locații geografice și, prin urmare, un potențial mai mare de perturbare a lanțurilor de aprovizionare decât înainte.

Există două fețe ale monedei în ceea ce privește deciziile greșite legate de stoc. Deținerea unui stoc mai mare decât cel necesar reprezintă o povară pentru capitalul de lucru și implică depozitarea unor produse care nu vor fi vândute. Acest lucru afectează, de asemenea, marjele de profit din cauza cheltuielilor de depozitare și, în cele din urmă, a pierderilor contabile. Stocul insuficient duce la pierderi de vânzări și, pe termen lung, la faptul că clienții cumpără de la alți furnizori din cauza indisponibilității produselor dorite. Punctele statice de reaprovizionare și previziunile manuale nu se pot adapta suficient de rapid pentru a gestiona ambele riscuri, nu pentru că planificatorilor le-ar lipsi expertiza, ci pentru că volumul de date și viteza cu care acestea se schimbă au crescut dincolo de ceea ce oricine poate analiza în mod realist manual, SKU cu SKU și analiză cu analiză.

Cum transformă IA controlul stocurilor

Controlul stocurilor bazat pe IA reprezintă o schimbare semnificativă în gestionarea stocurilor. În loc să se bazeze pe atingerea unei valori absolute a prognozei sau a stocului, învățarea automată va analiza datele privind vânzările, tendințele, caracterul sezonier, promoțiile și alte variabile și va identifica schimbările în cerere chiar înainte ca acestea să se reflecte în cifrele care ar preocupa în mod normal un planificator.

Trebuie menționat că gestionarea stocurilor bazată pe tehnici de IA nu este același lucru cu prognozarea cererii. Prognozarea cererii este doar o etapă a procesului, în timp ce gestionarea stocurilor prin IA se ocupă de pașii următori după efectuarea analizei.

Cel mai mare atu al sistemelor de IA îl reprezintă viteza și capacitatea lor de a detecta tendințe la niveluri imposibil de atins de către oameni. Prin utilizarea unui sistem bazat pe IA, puteți detecta schimbările în cererea de produse, condițiile meteorologice regionale și activitatea promoțională mult mai devreme decât atunci când vă bazați pe analiza manuală. Acest lucru este valabil în special pentru managerii din comerțul cu amănuntul care gestionează sute de SKU-uri în diferite locații de magazine. Informațiile furnizate la timp cu privire la schimbările în cerere sunt esențiale pentru a evita epuizarea stocurilor în magazinele dumneavoastră.

Caracteristicile cheie ale controlului stocurilor bazat pe IA

Sistemele de control al stocurilor care utilizează IA nu oferă doar previziuni îmbunătățite în scopuri de planificare. Următorul nivel de dezvoltare în acest domeniu se referă la sprijinul în luarea deciziilor și, din ce în ce mai mult, la executarea automată a deciziilor până la o limită convenită. Mai precis, aceasta implică:

• Ajustarea dinamică a stocului de siguranță în funcție de situația cererii, în loc de menținerea unui stoc tampon static.
• Detectarea stocurilor cu cerere redusă și, astfel, prevenirea transformării acestora în stocuri moarte în depozit.
• Realocarea stocurilor în funcție de schimbările cererii la diferite locații.
• Sugerarea sau executarea fără întârziere a deciziilor de reaprovizionare, până la o limită stabilită.

Aceasta este diferența esențială între metoda convențională și tehnicile moderne. Revizuirea manuală a previziunilor limitează cantitatea de date pe care planificatorii o pot analiza în mod realist. Un sistem care poate ajusta cantitățile comenzilor în limitele convenite nu este restricționat în același mod, ceea ce reprezintă unul dintre motivele pentru care optimizarea stocurilor și controlul stocurilor prin IA merg din ce în ce mai mult mână în mână.

Concepții greșite comune despre controlul stocurilor prin IA

Pe măsură ce controlul stocurilor prin IA devine un subiect tot mai discutat, continuă să apară câteva concepții greșite comune. Merită să le abordăm direct.

„IA înlocuiește planificatorul.” Dimpotrivă, acest lucru se întâmplă rar în practică. Deși IA excelează în procesarea datelor de mare volum și în descoperirea tiparelor, are întotdeauna nevoie de oameni pentru a lua decizii cu privire la aspecte care depășesc datele, cum ar fi stabilirea unui nou parteneriat de afaceri, o viitoare inițiativă de marketing sau o schimbare a strategiei de afaceri. Companiile care obțin cele mai mari beneficii din controlul stocurilor cu ajutorul IA aplică această abordare pentru a-și asista planificatorii, nu pentru a-i înlocui. Planificatorii definesc cadrul general și iau decizii în circumstanțe extraordinare, în timp ce sistemul se ocupă de analiză și de identificarea tiparelor la scară largă.

„Controlul stocurilor bazat pe IA este doar automatizare.” Automatizarea funcționează mai rapid, conform unor principii rigide. Spre deosebire de automatizare, controlul stocurilor bazat pe IA adaptează regulile în funcție de condițiile în schimbare, care sunt definite de date. Prin urmare, acesta modifică procesul decizional, nu doar îl accelerează.

„Adoptarea sistemului de gestionare a stocurilor bazat pe inteligență artificială înseamnă «implementarea tuturor elementelor deodată». Nu este o practică obișnuită să se adopte un astfel de sistem dintr-o singură dată. Companiile introduc treptat în sistemele lor soluții de sprijin în luarea deciziilor bazate pe inteligență artificială. Unul dintre domeniile care beneficiază de obicei primele de sprijinul decizional este reaprovizionarea, deoarece implică decizii care pot fi luate în mod repetat, iar recomandările oferite de IA pentru aceste decizii pot fi analizate și aprobate de un planificator înainte de orice acțiune.

„Controlul stocurilor prin IA funcționează doar pentru organizațiile mari, cu volume uriașe de date.” Un volum mai mare de date poate fi util, dar nu este necesar. Firmele de dimensiuni medii, cu o gamă clară de produse și un istoric de performanțe de vânzări de succes, pot utiliza, de asemenea, IA în gestionarea stocurilor, mai ales atunci când cererea fluctuează foarte rapid.

Disponibilitatea și calitatea datelor

IA pentru controlul stocurilor necesită date bune și precise. Datele privind vânzările anterioare, stocurile, termenele de livrare, promoțiile și alte date conexe trebuie să fie disponibile pentru ca sistemul să poată genera modele. Lipsa datelor sau datele inexacte ar putea reduce eficacitatea recomandărilor generate de sistemul de IA.

Acest lucru nu înseamnă că organizațiile au nevoie de date perfecte pentru a utiliza IA. Totuși, acesta este unul dintre primii pași pe care organizațiile ar trebui să îi facă înainte de a utiliza IA.

În general, controlul stocurilor bazat pe IA tinde să funcționeze destul de eficient cu un istoric al vânzărilor de aproximativ unul sau doi ani, deoarece permite identificarea ciclului sezonier complet și distingerea cererii reale de variațiile aleatorii. Este posibil să se poată utiliza și un istoric al vânzărilor mai scurt , dar sistemul nu are prea multe informații din care să învețe și, prin urmare, primele sugestii furnizate de sistem trebuie interpretate cu o atenție sporită.

În ceea ce privește produsele pentru care sunt disponibile puține sau deloc date istorice privind vânzările pentru analiză, situația este diferită, deoarece sistemul nu are cum să facă o previziune precisă pe baza datelor istorice. În astfel de situații, controlul stocurilor cu ajutorul IA utilizează alte criterii ca bază pentru realizarea previziunilor, cum ar fi performanța produselor similare sau alți indicatori, până când produsul acumulează un istoric de vânzări propriu suficient.

Viitorul gestionării stocurilor cu ajutorul IA

Este din ce în ce mai clar decât oricând în ce direcție se îndreaptă lucrurile când vine vorba de sistemele de gestionare a stocurilor bazate pe IA. Companiile care se limitează la praguri simple de reaprovizionare și la previziuni manuale vor avea din ce în ce mai multe dificultăți în a face față concurenței care utilizează tehnici proactive și adaptative de gestionare a stocurilor, mai ales pe măsură ce lanțurile de aprovizionare devin tot mai internaționale și imprevizibile.

Acesta este motorul strategiei pe care o urmărim la Slimstock. Soluția noastră valorifică prognozarea și reaprovizionarea bazate pe IA, combinate cu libertatea planificatorilor de a-și folosi propria judecată acolo unde este cel mai necesar, împreună cu capacități mai ample în planificarea lanțului de aprovizionare. Nu este vorba despre a lăsa algoritmii să ia toate deciziile; este vorba despre dezvoltarea unui proces care se va îmbunătăți și îi va oferi planificatorului mai mult timp pentru a lua deciziile care necesită propria sa judecată.

Decalajul dintre cei care adoptă tehnologia IA și cei care așteaptă se va adânci pe măsură ce IA se maturizează. Pentru mulți directori din lanțul de aprovizionare, întrebarea nu este dacă IA își are locul în gestionarea stocurilor, ci mai degrabă când o pot integra fără a-și perturba operațiunile.

În viitor, se preconizează că IA va trece de la a sprijini procesul decizional la a deveni din ce în ce mai autonomă în anumite limite, în timp ce planificatorul se va concentra mai mult pe gestionarea excepțiilor și pe luarea deciziilor strategice. Organizațiile care pun acum bazele solide în ceea ce privește datele și procesele sunt mai bine pregătite să profite de acest lucru în viitor.

Beneficiile operațiunilor „lean” (și ce trebuie măsurat)

Gestionarea stocurilor bazată pe IA și procesele „lean” au același obiectiv: minimizarea risipei. Risipa se manifestă prin excesul de stoc, pierderea de timp în analiza manuală și pierderile potențiale cauzate de stocuri insuficiente. Gestionarea stocurilor bazată pe IA ajută la implementarea proceselor de management „lean”, deoarece oferă planificatorului informații mai precise și în timp real ( ) despre cereri și stocurile disponibile. Ca urmare, decizia de a păstra, reduce sau comanda din nou produse se ia pe baza situației actuale, mai degrabă decât pe baza datelor statice.

Organizațiile care evaluează impactul IA asupra controlului stocurilor iau în considerare, de obicei, unele dintre următoarele indicatori de performanță:

• Rotația stocurilor: eficiența cu care stocurile sunt vândute într-o anumită perioadă.
• Nivelul de serviciu: procentul de cereri ale clienților satisfăcute fără întârziere, folosind stocul disponibil.
• Precizia prognozei cererii: concordanța dintre cererea preconizată și cea reală de-a lungul timpului.
• Capitalul circulant blocat în stocuri: fondurile blocate în stocuri care ar fi putut fi utilizate în alte scopuri.
• Nivelul stocurilor moarte: stocurile care nu mai pot fi vândute și trebuie scoase din evidență.

Monitorizarea consecventă a acestor indicatori ajută organizațiile să transforme controlul stocurilor bazat pe IA dintr-o investiție tehnologică într-o îmbunătățire măsurabilă a afacerii. De asemenea, aceasta susține o planificare mai amplă a stocurilor și o îmbunătățire continuă la nivelul întregii organizații.

Exemplul Aster Pharmacy, cea mai importantă organizație de servicii medicale integrate din regiune, cu 338 de magazine în țările din Consiliul de Cooperare al Golfului (GCC), este ilustrativ în acest sens. De când Aster a implementat soluția Slim4 de la Slimstock, a înregistrat o reducere a zilelor de stoc (capital de lucru) de 19%, o îmbunătățire a nivelului de disponibilitate a stocurilor de 4% și o scădere a stocurilor excedentare cu 26% în termen de două luni de la implementare. Aceste rezultate vizează simultan gestionarea capitalului de lucru, nivelul serviciilor și nivelul stocurilor moarte.

Sinteză

Controlul stocurilor bazat pe IA nu presupune eliminarea elementului uman din procesul de planificare a stocurilor. Dimpotrivă, este un efort de a oferi planificatorilor de stocuri informațiile de care au nevoie pentru a lua decizii mai bune, mai eficiente și mai precise. Pe măsură ce piața devine din ce în ce mai incertă, iar lanțurile de aprovizionare devin mai complicate, trecerea de la un control reacționar al stocurilor la unul predictiv nu mai reprezintă un avantaj, ci o necesitate.