Förändra er S&OP med Machine learning

Hur förändrar maskininlärning traditionella S&OP-processer, och vilka unika möjligheter ger det?

Jag tror inte att det finns något som heter traditionellt i en S&OP-process.

Det första steget i processen är datainsamling. För mig spelar maskininlärning en central roll när det gäller att stödja dataförberedelse, datainsamling och datadriven analys.

AI och maskininlärning kan verkligen revolutionera dataaspekten av S&OP. AI kan även hjälpa till att automatisera processen.

S&OP handlar i grunden om att överbrygga klyftor och det är i hög grad en mänsklig process.

Något jag inte tror kommer hända är att AI kommer att ersätta människor. AI ska stödja era processer och ge de insikter som krävs för att era medarbetare ska kunna diskutera luckor i verksamheten.

Hur kan företag använda maskininlärning och AI för att minska svinnet och skapa mer hållbara affärsresultat?

Med AI och maskininlärning blir besluten mer faktabaserade.

Maskininlärning kan bidra till mer exakta prognoser för framtida efterfrågan. Men ännu viktigare är att tekniken också hjälper företagen att identifiera var saker går fel, varför verkligheten skiljer sig från planerna och ger praktiska råd för att förbättra affärsresultaten.

När ni nyttjar sådan teknik för att optimera processerna, kommer svinnet också att minska. Genom att exempelvis hjälpa er att optimera planeringen och konsolidera beställningar för att minska antalet leveranser, kan små förbättringar få en betydande positiv inverkan på ert ekologiska fotavtryck.

Min personliga förhoppning är att människor förblir kärnan i verksamheten. Slutmålet med S&OP är alltid att hjälpa era medarbetare att bryta ner silos och samarbeta mer sömlöst. Genom att sammanföra team och underlätta bättre kommunikation med data kan maskininlärning bidra till att driva hållbara affärsresultat.

Hur kan maskininlärning påskynda vinsttillväxt?

Om vi ser till att öka slutresultatet kan ni få bättre data, bättre förmåga att matcha försäljning och leveranskedja och bättre lönsamhet.

En faktor är kostnaden och en annan är omsättningen.

Alla företag har som mål att maximera vinsten, och det är avgörande att sänka kostnaderna i leveranskedjan. S&OP belyser områden där förbättringar kan göras. Genom att effektivisera verksamheten i hela leveranskedjan kan ni minska svinn, optimera investeringarna i rörelsekapital och sänka driftskostnaderna.

Hur ser du på maskininlärningens roll när det gäller att förbättra prognosprecisionen?

Det finns så mycket data där ute och det är otroligt svårt att bearbeta den. Ni måste hitta och tillämpa mönster för att förbättra prognoserna och planeringen av leveranskedjan. Detta är helt enkelt för stort för människor att hantera, men inte för maskiner.

Ni kan enkelt integrera datakällor och identifiera trender som annars skulle vara omöjliga att förstå, än mindre att agera på.

Här kan det finnas snabba fördelar eftersom maskininlärning kan bidra till att förbättra prognoserna.

Den kan hjälpa er att planera era kampanjer, introducera produkter och skapa de grundläggande lager som ni behöver för att genomföra de första processerna.

Den kan också visa luckorna ganska tydligt.

Den kan undersöka de insikter som tillhandahålls av försäljnings- och supply chain-team och avgöra var det finns kritiska skillnader. Genom att jämföra dessa kan man få en tydligare bild och säkerställa att argumenten är faktabaserade och datadrivna.

Om ni ser på detta ur er VD:s perspektiv kan maskininlärning hjälpa till att förbättra motståndskraften i leveranskedjan. Titta på de störningar vi har haft under de senaste åren, ni kan identifiera den typen av störningar tidigt och hjälpa verksamheten att förbereda sig och agera före andra.

Sista frågan: Med den snabba utvecklingen av teknik som möjliggör AI, hur kan företag säkerställa att deras beslut i leveranskedjan förblir etiska?

Etiskt sett är maskininlärning ett nytt koncept och därför är utmaningarna fortfarande under utveckling. Vem äger datan och vad ska man göra med resultaten? Vad händer om resultaten är partiska?

Det är nästan lite för tidigt att se de potentiella fallgroparna, än mindre att övervinna dem. Men ni måste proaktivt utforska några av de möjliga farorna.

Människors roll i leveranskedjan är fortfarande avgörande. Jag förväntar mig inte att det kommer förändras. På Slimstock är våra kunder den viktigaste drivkraften för en produktfärdplan. Att utveckla AI-aktiverade lösningar som hjälper människor att fatta smartare och snabbare beslut förblir kärnan i vår produktutveckling.

Jag älskar att ha kontakt med kunder så jag är verkligen glad över att få vara en del av detta fantastiska S&OP community-event.

Ett stort tack till Daan Majoor för att han gav oss sin tid och så många insikter kring Machine Learning i S&OP och vad framtiden kan innebära för företag inom leveranskedjan.