Hur AI-baserade planeringsplattformar ersatte kalkylbladen

Under tiden som faxen styrde världen, så var kalkylbladet det mest uppskattade planeringsverktyget på planeten.

Kalkylblad var den självklara applikationen i leveranskedjor över hela världen, och det fanns inga gränser för dessa databehandlingsverktyg. Oavsett om du skulle göra prognoser, köra en resultaträkning, hantera lager eller helt enkelt utforma lagerplanen, kunde ett kalkylblad hantera allt du behövde.

Det var början och slutet på din planeringskapacitet och man litade på det i styrelserum världen över. Enkelt uttryckt, när det gällde planering av leveranskedjan var kalkylark en knivskarp lösning för att uppfylla alla dina planerings- och analysbehov.

För många är kalkylblad fortfarande synonymt med efterfrågeplanering och beställning lager . Och ofta används de fortfarande uteslutande på grund av att de är så välkända och allmänt förekommande. Tala med vissa företag, och kalkylark har fortfarande ett mycket starkt grepp om deras leveranskedja verksamhet.

Faktum är att det finns en god chans att datorn du läser detta på just nu har verktyget installerat, eller till och med är öppen med ett kalkylblad på språng.

Siffrorna ljuger inte

67,4 % av cheferna för leveranskedjor använder kalkylblad som en lösning för supply chain management. Och kalkylblad är faktiskt det primära operativa verktyget för 46% av supply chain-experterna . Det är ett otroligt stort antal företag som förlitar sig på ett system som är på gränsen till ålderdomligt när det gäller ny teknik.

Men ju större ditt företag blir, desto mer komplicerad blir din leveranskedja. Det är en obekväm, men välkommen, bieffekt av framgång. Och i takt med att kaoset ökar slutar kalkylbladen att hjälpa till och börjar göra livet svårare.

Att hantera leveranskedjan med hjälp av ett kalkylblad är ineffektivt och kostar dig pengar. Det skapar överskottslager och slösar bort din tid … inget av detta har du råd med.

Man ignorerar också en av de nya rivalerna om kalkylbladskronan – artificiell intelligens – vars framsteg förändrar landskapet och ger dig mer kapacitet än någonsin tidigare. Faktum är att AI-aktiverade leveranskedjor nu 67 % mer effektiva än sina motsvarigheter utan AI.

Så har du råd att fortsätta förlita dig på kalkylblad?

Även om du har råd, borde du göra det? Eller finns det ett mycket bättre alternativ i den nya spännande världen av artificiell intelligens?

Jag vill inte förstöra överraskningen här … men ja, det finns det.

Detta är dock inte en lovsång till kalkylblad. De är fortfarande otroligt användbara för vissa av de uppgifter du utför i ditt företag. Kalkylark har förtjänat sina ränder genom åren.

Sedan de första kalkylbladen kom till i början av 80-talet har de hjälpt ledare inom supply chain att fatta beslut som har format framtiden för deras företag. Den framtid vi nu lever i.

Men AI-drivna verktyg är en kraft att räkna med. Och de är här för att stanna … trots att många i branschen inledningsvis var tveksamma till hur de skulle användas.

I fjol, hade endast 15% av företagen infört AI i hela leveranskedjan. Men inom de närmsta 5 åren förväntas användningen öka till 73%  och enligt en PwC-undersökning ansåg 86% av de tillfrågade att AI skulle bli en “vanlig teknik”.

Budskapet här verkar tydligt. Om du förblir lojal mot dina kalkylblad kommer du sannolikt att hamna på efterkälken … om du inte redan har hamnat på efterkälken …

AI-planering i aktion: Ett verkligt exempel från en kund

I över 25 år har MEON strävat efter att erbjuda lösningar som skapar bra ytor för sina kunder. För att lägga en stabil grund för ytterligare tillväxt behövde experterna inom linjemärkning och ytrenovering modernisera sin leveranskedjeplaneringsprocess.

Tidigare förlitade sig planeringsteamet på MEON på en kombination av kalkylblad för att hålla koll på lagret. Dock var processerna alltför statiska för att kunna anpassa sig till de ständigt föränderliga behoven hos deras kunder.

Som en del av företagets transformation implementerade MEON Slimstocks avancerade plattform för leveranskedjeplanering, Slim4.

Russell Smallridge, Supply Chain Manager på MEON, betonar effekten av den AI-aktiverade Slim4-plattformen och säger: “Genom att beakta olika faktorer, inklusive volatilitet, produktlivscykel och säsongsvariationer, kan vi bygga en tydligare bild av framtida efterfrågan. Helt enkelt uttryckt kunde vi inte uppnå denna nivå av synlighet med enbart kalkylblad.”

5 tecken som tyder på att du kan dra nytta av AI i din leveranskedja

1. Formelfel kostar dig pengar

JPMorgan Chase förklarade en gång i tiden ett misstag som kostade dem 6 miljarder dollar med fel i kalkylblad.

När du använder kalkylblad är formelfel bara en knapptryckning bort.

Och om antalet celler i ditt kalkylblad är på väg mot 50 000 ökar risken för fel exponentiellt.

Till skillnad från kalkylblad är det inte nödvändigt att ange både data OCH formel korrekt för att få korrekta resultat från ett AI-drivet verktyg, som Slim4. Matematiken hanteras i backend åt dig, vilket säkerställer korrekta resultat.

2. Du vet inte vem som ändrade kalkylbladet

Även om du upptäcker misstagen i dina kalkylblad, hur vet du då var de kommer ifrån?

Det räcker med ett fel för att förstöra en hel arbetsbok.

Ditt kalkylark är inte utformat som en samarbetsprogramvara, så att försöka använda det på det sättet kommer alltid att leda till problem.

AI-driven programvara, som Slim4, gör det enkelt och transparent att se vem som har gjort ändringar i dina data. Och genom att tillhandahålla en automatiskt loggad verifieringskedja vet du alltid vem som gör ändringar i dina böcker och när.

3. Du spenderar timmar på rapportering

Tid som går åt till att rensa och validera data innan de omvandlas till diagram är tid som du inte lägger på att förbättra kundupplevelsen, arbeta med karriärmål eller leva ditt liv utanför jobbet.

Och även om du blir bra på att skapa rapporter, är monotonin i det outhärdlig och onödig.

Det finns ett bättre liv tillgängligt med hjälp av AI. Det kanske inte gör dina barn mer mottagliga för din matlagning, men det gör att du kan tillbringa mer tid med dem.

4. Du är ansvarig för kalkylbladet och behöver åka på semester

Om ditt företag planerar med hjälp av kalkylblad är det troligt att någon på kontoret är den som “håller reda på” kalkylbladet. Och om du läser det här är det mycket troligt att det är du.

Ingen tvivlar på din förmåga att upprätthålla spaltdisciplin, men vad händer när du behöver åka på semester? Även om du redan har utsett din “assisterande målvakt”, kan du lita på dem?

Detta är vad som kallas en single point of failure, och det innebär ett allvarligt ansvar för alla företag som har en sådan, eftersom risken för att den går sönder inte är “om” utan “när”.

5. Du ligger efter med bästa praxis för beställningar och det kostar dig pengar

“Det fungerar för det mesta” är inte den bästa komplimang du kan ge din prognos- och planeringsförmåga.

Vad skulle du göra om ditt ekonomiteam i morgon bad dig att minska lagret med 30 % för att frigöra kapital? Gå till ditt kalkylblad och kasta runt några siffror? I så fall finns det ett bättre alternativ.

AI-baserade planeringsverktyg som Slim4 kan spara pengar eftersom de identifierar dessa ineffektiviteter. Men ännu viktigare är att Slim4 ständigt förbättras för att hjälpa dig att dra full nytta av den senaste branschens bästa praxis och framväxande teknik.

Kan du fortsätta att använda kalkylblad för att hantera din planering av leveranskedjan? Förmodligen.

Men om du kan relatera till ett enda av dessa 5 tecken är det troligt att du är redo att uppgradera ditt företag till AI-driven planering.

Hur kan AI-drivna planeringsverktyg hjälpa dig att skapa en mer effektiv leveranskedja?

AI-verktyg för supply chain har förändrat hur företag hanterar sin supply chain. Och om du inte använder ett kan det dramatiskt förbättra även din verksamhet.

Artificiell intelligens har på otroligt kort tid överträffat begränsningarna i ett traditionellt kalkylblad.

Vår Slim4-plattform ger planeringsteamet möjlighet att fatta bättre beslut genom att tillhandahålla dataanalys i realtid, prediktiva funktioner, exakta efterfrågeprognoser, riskminskningsstrategier och scenariosimulering.

Den är otroligt kraftfull och du har förmågan att använda den till din egen fördel.

Och inte bara det – ju tidigare du gör det, desto större gap kommer du att skapa mellan dig och dina konkurrenter som är fast i det förflutna och använder kalkylblad.

AI:s värde inom supply chain-planering ligger i dess förmåga att hantera stora mängder data, analysera komplexa samband och ge insikter i realtid.

Här är bara några exempel på hur AI kan skapa värde i din leveranskedja.

Prognoser för efterfrågan:

AI använder avancerade maskininlärningsalgoritmer för att analysera historiska försäljningsdata, marknadstrender, kundbeteende och externa faktorer som påverkar efterfrågan.

Det innebär mer exakta efterfrågeprognoser och minskad risk för lagerbrist och överlager, och det säkerställer att lagernivåerna i ditt företag är optimala.

Lagerhantering:

AI-drivna verktyg optimerar lagerhanteringen genom att titta på saker som ledtider, leverantörsprestanda, transportkostnader och efterfrågefluktuationer. AI kan hjälpa till att dynamiskt justera dina lagernivåer, minska bokföringskostnaderna och upprätthålla ett tillräckligt lager för att möta dina kunders efterfrågan.

Optimering av försörjningsnätverk:

Artificiell intelligens kommer att analysera komplexa leveransnätverk med flera leverantörer, tillverkningsplatser och distributionscentraler. Det är som att ha en alldeles egen superdator på skrivbordet.

Genom att ta hänsyn till olika begränsningar och kostnadsfaktorer kan AI rekommendera den mest effektiva nätverksdesignen, vilket leder till kostnadsbesparingar och förbättrad responsivitet.

Leverantörshantering:

AI kan bedöma leverantörernas prestanda baserat på historiska data, kvalitetsmått, leveranstider och andra relevanta faktorer. På så sätt kan företagen identifiera leverantörer som presterar dåligt, minska riskerna i leveranskedjan och skapa bättre leverantörsrelationer.

Riskhantering och riskreducering:

AI övervakar kontinuerligt olika riskfaktorer, såsom geopolitiska frågor, naturkatastrofer och leverantörsstörningar. Se det som en prediktiv maskin som fungerar som ett prognosverktyg för dig.

Genom att identifiera potentiella hot i realtid kan företagen proaktivt utforma riskreducerande strategier för att skydda sina leveranskedjor.

(Tyvärr kan den ännu inte förutsäga lotterinummer)

Tilldelning och påfyllning:

AI:s förmåga att analysera data och dra lärdom av tidigare prestationer hjälper supply chain-chefer och planerare att ständigt förbättra beslutsprocesserna.

Genom att identifiera mönster och trender kan AI föreslå optimeringsmöjligheter för löpande förbättringar av leveranskedjan.

Kanske, bara kanske, är det dags att pensionera dina kalkylblad

Artificiell intelligens är inte en blick in i framtiden. Det är här och nu. Men den kan hjälpa dig att navigera i framtiden med teknik som får kalkylblad att se ut som grottritningar.

Det finns nästan inga gränser för vilka fördelar den kan ge ditt företag. Och med tanke på att de allra flesta företag ännu inte utnyttjar den till sin fulla potential, ligger du fortfarande steget före om du tar tekniken till dig.

Att jämföra tekniken med kalkylblad är som att jämföra en miniräknare från 70-talet med den senaste iPhone … kanske lite orättvist.

Ändå finns det så många företag som fortfarande använder kalkylblad för att hantera de alltmer komplexa beslut om leveranskedjan som de måste fatta varje dag. Det är en jämförelse som du förmodligen gör själv just nu.

Om du vill förbättra effektiviteten, öka lönsamheten och fatta snabbare, smartare beslut kostar det dig pengar varje timme du slösar bort genom att inte kolla in Slim4.

Huvudpunkter

Historiskt dominerande användning av kalkylblad:

• I det förflutna var kalkylblad det ultimata verktyget för leveranskedjeplanering.
• Oavsett om det gällde prognoser, lagerhantering eller resultaträkningar, var kalkylbladet den schweiziska armékniven för datatransformation.
• De var allmänt pålitliga och användes av en betydande del av affärsvärlden.

Nutida förlitande på kalkylblad:

• 67,4% av leveranskedjecheferna använder fortfarande kalkylblad.
• 46% av experterna betraktar kalkylblad som deras primära verktyg.
• Men de blir mindre effektiva när ett företags leveranskedja blir mer komplex.

Uppkomsten av artificiell intelligens (AI):

• AI-aktiverade leveranskedjor är 67% mer effektiva.
• Antagandet av AI inom leveranskedjehantering växer snabbt, med prognoser som visar att 73% av företagen kommer att anta det inom fem år.
• AI överträffar kalkylblad i hantering av stora mängder data och ger realtidsinsikter.

Verklig implementering:

• MEON, ett företag som erbjuder ytlösningar, gick från planering med kalkylblad till Slimstocks AI-aktiverade plattform, Slim4, och uppnådde bättre synlighet och effektivitet.

Indikationer för att övergå till AI:

• Problem som formelfel, bristande spårbarhet, omfattande tid spenderad på rapportering, beroende av en enda person för kalkylbladshantering och att hamna efter i bästa praxis signalerar behovet av ett AI-baserat system.

Fördelar med AI inom leveranskedjan:

• Efterfrågeprognostisering: Förbättrad förutsägelseprecision med användning av maskininlärning.
• Lagerhantering: Dynamiska lagerjusteringar baserat på olika faktorer.
• Optimering av leveransnätverk: Effektiva rekommendationer för nätverksdesign.
• Leverantörshantering: Bedömning av leverantörens prestanda för bättre relationer.
• Riskhantering: Realtidsidentifiering av potentiella hot.
• Tilldelning och påfyllning: Optimerad distribution med hänsyn till flera faktorer.
• Kontinuerlig inlärning: AI:s förmåga att lära sig och föreslå kontinuerliga förbättringar.

Slutsats:

• Framstegen inom AI gör det nödvändigt för företag att överväga att gå över från traditionella kalkylblad för att utnyttja potentialen i denna kraftfulla teknik.
• AI erbjuder en bred uppsättning fördelar som kan betydligt förbättra effektiviteten i leveranskedjan och beslutsfattandet.
• Trots sin historiska relevans kan tiden ha kommit att överväga att pensionera kalkylblad till förmån för AI-drivna verktyg inom leveranskedjan.