Vai trò mới nổi của AI trong quản lý hàng tồn kho

Từ dự báo nhu cầu và tối ưu hóa kho hàng đến nhận dạng hình ảnh và bảo trì dự đoán, nhiều ứng dụng AI khác nhau sẽ tác động đáng kể đến hoạt động quản lý hàng tồn kho trong tương lai gần.

Chính xác thì AI là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực khoa học máy tính nhằm mục đích tạo ra máy móc và hệ thống phần mềm có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Nó bao gồm một loạt các kỹ thuật và cách tiếp cận, bao gồm học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và hệ thống chuyên gia.

Về cốt lõi, AI tìm cách tái tạo và mô phỏng các chức năng nhận thức của con người như giải quyết vấn đề, lý luận, học tập, nhận thức và hiểu ngôn ngữ. Học máy, một tập hợp con của AI, cho phép các hệ thống học từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian mà không cần lập trình rõ ràng.

Các ứng dụng AI rất đa dạng và bao gồm trợ lý cá nhân ảo (như Siri hoặc Alexa), nhận dạng hình ảnh và giọng nói, xe tự hành, mô hình ngôn ngữ lớn (như ChatGPT), hệ thống đề xuất (chẳng hạn như các hệ thống được Netflix và Amazon sử dụng), chẩn đoán y tế và thậm chí cả Quy trình sản xuất và kiểm soát chất lượng dựa trên AI.

Tác động tiềm tàng của AI đối với ngày càng nhiều ngành công nghiệp là rất sâu sắc, từ tự động hóa và cải tiến hiệu quả đến phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới. Đó là một công nghệ biến đổi liên tục phát triển, mang lại những khả năng và thách thức thú vị trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả sản xuất và quản lý hàng tồn kho.

Tại sao quản lý hàng tồn kho lại quan trọng?

Quản lý hàng tồn kho liên quan đến việc cung cấp hàng hóa vào đúng thời điểm, địa điểm và giá cả. Tuy nhiên, việc xác định và duy trì mức tồn kho tối ưu là một thách thức dai dẳng đối với bất kỳ công ty nào đang xử lý hàng tồn kho thực tế. Cân bằng lợi ích của việc mua nguyên liệu số lượng lớn với hạn chế tài chính là rất quan trọng và mặc dù việc mua vừa đủ nguyên liệu cho sản xuất sẽ tiết kiệm chi phí nhưng nó lại gây ra nguy cơ ngừng sản xuất mỗi khi nguồn cung bị gián đoạn. Duy trì sự cân bằng mong manh này đòi hỏi phải quản lý hàng tồn kho liên tục và cẩn thận.

Về bản chất, quản lý hàng tồn kho là tìm kiếm sự cân bằng giữa việc có đủ hàng tồn kho để đáp ứng nhu cầu của khách hàng trong khi giảm thiểu Chi phí hàng tồn kho và rủi ro liên quan đến hàng tồn kho dư thừa. Đó là một chức năng chiến lược tác động đến các khía cạnh khác nhau trong hoạt động, sức khỏe tài chính và mối quan hệ khách hàng của doanh nghiệp.

AI có thể chuyển đổi việc quản lý hàng tồn kho như thế nào

Công nghệ AI sẵn sàng cách mạng hóa cách các doanh nghiệp xử lý hàng tồn kho, hứa hẹn hợp lý hóa các quy trình, cắt giảm chi phí và nâng cao hiệu quả tổng thể. Sự chuyển đổi này dự kiến ​​sẽ ảnh hưởng không chỉ đến các doanh nghiệp lớn mà còn mở rộng đến các nhà sản xuất và nhà phân phối nhỏ. Mặc dù con người có khả năng thực hiện các nhiệm vụ mà trí tuệ nhân tạo được sử dụng nhưng AI đang nhanh chóng vượt trội chúng ta về tốc độ và hiệu quả.

Dưới đây là một số cách AI có thể được sử dụng trong quản lý hàng tồn kho. Một số trong số này đã được các nhà sản xuất triển khai trong khi một số khác đang chờ đợi những người đam mê và đổi mới.

Dự báo nhu cầu

Thuật toán AI có thể phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử để dự đoán nhu cầu trong tương lai, hỗ trợ doanh nghiệp duy trì mức tồn kho tối ưu và ngăn ngừa tình trạng tồn kho quá mức hoặc hết hàng. Ngoài ra, AI có thể xem xét xu hướng thị trường, mô hình theo mùa và các yếu tố khác để nâng cao độ chính xác của dự báo.

Ví dụ: AI có thể xác định mô hình trong đó một số sản phẩm nhất định có nhu cầu tăng lên trong các sự kiện thể thao lớn. Sau đó, nó có thể dự đoán những mức tăng đột biến về nhu cầu này bằng cách theo dõi lịch sự kiện và mô hình bán hàng trong quá khứ. Công ty có thể điều chỉnh mức tồn kho và chiến lược tiếp thị phù hợp để nắm bắt những cơ hội này.

Phân loại hàng tồn kho

AI có thể tìm ra mối tương quan mới giữa các hiện tượng. Ví dụ: các mặt hàng tồn kho có thể được phân loại thành các danh mục dựa trên mô hình nhu cầu, giá trị và các đặc điểm khác của chúng. Điều này sẽ giúp doanh nghiệp ưu tiên quản lý một số SKU nhất định và tổ chức vật lý kho hàng để có hiệu quả tốt hơn.

Hãy xem xét một công ty sản xuất thiết bị điện tử tiêu dùng nơi AI được sử dụng để phân tích sự biến động nhu cầu của các linh kiện điện tử khác nhau. Từ các tập dữ liệu được cung cấp, AI xác định rằng màn hình điện thoại thông minh có nhu cầu biến động cao hơn so với cáp sạc. Bằng cách nhận ra điều này, công ty có thể điều chỉnh chiến lược dự trữ của mình, duy trì lượng màn hình lớn hơn để đáp ứng nhu cầu tăng đột biến, đồng thời duy trì lượng cáp sạc ít hơn.

Tối ưu hóa hoạt động kho

Việc sử dụng AI cho phép cải thiện cách bố trí kho hàng, hợp lý hóa các quy trình lấy và đóng gói và nâng cao hiệu quả tổng thể của hoạt động Logistics.

Ví dụ: AI có thể phân tích lịch sử đặt hàng và lưu lượng truy cập thời gian thực trong kho để khám phá xem một số sản phẩm nhất định có thường xuyên được đặt hàng cùng nhau hay không. AI sau đó có thể đề xuất lưu trữ các sản phẩm này gần nhau hơn. Nhờ đó, người lấy hàng có thể thu thập các mặt hàng cần thiết một cách hiệu quả trong một chuyến đi, giảm thiểu thời gian di chuyển và tối ưu hóa quy trình đóng gói.

Nhận dạng hình ảnh

Bên cạnh thông thường Mã QR, mã vạch, và hệ thống RFID, nhận dạng hình ảnh do AI điều khiển có thể kiểm tra và xác định các mặt hàng tồn kho một cách trực quan, giảm sai sót và cải thiện độ chính xác. Ứng dụng của nó đã được thể hiện rõ ràng trong một số hệ thống quản lý kho và đảm bảo chất lượng.

Ví dụ, công nghệ nhận dạng hình ảnh AI có thể được triển khai để kiểm tra lỗi của các bộ phận được sản xuất. Máy ảnh ghi lại hình ảnh của từng bộ phận và thuật toán AI sẽ phân tích chúng một cách tỉ mỉ để phát hiện những điểm bất thường như vết trầy xước hoặc sai lệch. Khi phát hiện sai sót, hệ thống sẽ ngay lập tức cảnh báo cho người vận hành, ngăn chặn các bộ phận bị lỗi tiếp tục được đưa vào chuỗi cung ứng.

Lập kế hoạch bổ sung và mức tồn kho tối ưu

AI có thể tính toán thời gian và số lượng đặt hàng lại bằng cách sử dụng dữ liệu trực tiếp, thời gian thực hiện của nhà cung cấp và sản xuất cũng như sự thay đổi nhu cầu.

Ví dụ: nó có thể xác định rằng một loại vật liệu cụ thể có nhu cầu tăng đột biến trong một mùa nhất định. Tận dụng thông tin chi tiết này, sau đó nó có thể tính toán thời gian đặt hàng lại lý tưởng, đảm bảo nguyên liệu đến đúng lúc để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng. Ngoài ra, AI có thể xác định số lượng đặt hàng lại phù hợp, xem xét thời gian giao hàng và sự thay đổi của nhu cầu.

Quản lý nhà cung ứng

AI có thể phân tích Hiệu suất nhà cung cấp dựa trên dữ liệu lịch sử. Trong khi hầu hết người mua đều quen thuộc với điểm mạnh và điểm yếu của nhà cung cấp, AI sẽ hỗ trợ họ trong việc lựa chọn tối ưu một cách khách quan. Nó phân tích các biến số bổ sung để đề xuất các nhà cung cấp hàng đầu, đàm phán các điều khoản có lợi và tăng cường quản lý mối quan hệ.

Ví dụ: chúng tôi có hệ thống AI phân tích dữ liệu lịch sử từ các giao dịch với hai nhà cung cấp. Dưới đây là kết quả phân tích:

“Nhà cung cấp A thể hiện sự kết hợp giữa việc giao hàng đúng hạn và đôi khi bị chậm trễ. Việc kiểm soát chất lượng cho thấy một loạt các mặt hàng đã đạt và một số mặt hàng bị từ chối. Nhìn chung, Nhà cung cấp A thể hiện cả hành vi đáng tin cậy và không nhất quán về mặt giao hàng và kiểm soát chất lượng.

Mặt khác, nhà cung cấp B thường xuyên gặp phải sự chậm trễ trong việc giao hàng. Thời gian trễ dao động từ 2 đến 4 ngày. Về mặt kiểm soát chất lượng, Nhà cung cấp B có sự kết hợp giữa các mặt hàng đạt và bị loại.

Dựa trên phân tích này, có vẻ như Nhà cung cấp A thường hoạt động tốt hơn về mặt giao hàng đúng hạn và kiểm soát chất lượng, mặc dù thỉnh thoảng có vấn đề về chất lượng. Mặt khác, nhà cung cấp B luôn phải đối mặt với sự chậm trễ và có thể cần phải cải thiện hiệu suất giao hàng của mình. Cả hai nhà cung cấp đều có thể hưởng lợi từ việc quan tâm chặt chẽ hơn đến việc kiểm soát chất lượng nhằm giảm thiểu các mặt hàng bị từ chối.”

Tối ưu hóa chuỗi cung ứng

Phân tích dựa trên AI tối ưu hóa chuỗi cung ứng bằng cách tinh chỉnh các tuyến vận chuyển, vị trí kho, chuyển động hàng tồn kho và các biến số khác, dẫn đến chi phí và thời gian dẫn sự giảm bớt. AI có thể giải mã các động lực cung ứng phức tạp, xác định các tuyến đường chính, các điểm kho lý tưởng và những yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả. Nó cho phép các chiến lược đặt hàng linh hoạt dựa trên dữ liệu thời gian thực, đảm bảo luồng thông suốt từ nhà sản xuất đến khách hàng.

Ví dụ, hãy xem xét một công ty có nhiều cơ sở sản xuất. AI được tận dụng để tối ưu hóa việc vận chuyển nguyên liệu thô và thành phẩm giữa các địa điểm này. Bằng cách phân tích lịch trình sản xuất, mức tồn kho và chi phí vận chuyển, AI xác định các tuyến đường và lịch trình vận chuyển hàng hóa hiệu quả nhất. Ví dụ, nó có thể xác định rằng việc đưa các chuyến hàng từ các nhà máy khác nhau lên một chiếc xe tải để đến một điểm đến cụ thể sẽ giảm thiểu chi phí vận chuyển.

Bảo trì dự đoán

Trong khi hệ thống MRP cho phép bảo trì thiết bị theo lịch trình, AI có thể được sử dụng để dự báo các yêu cầu bảo trì bằng cách sử dụng dữ liệu về thời gian hoạt động của máy móc. Nếu dữ liệu cảm biến về các biến số như nhiệt độ và độ rung cũng được thêm vào, hệ thống có thể dự đoán thêm khi nào máy có khả năng bị lỗi.

Hãy xem xét các cảm biến được lắp đặt trên máy phay CNC có thể liên tục theo dõi nhiệt độ trục chính, độ mòn của dụng cụ và mức độ rung. Thuật toán AI có thể phân tích dữ liệu này và bắt đầu nhận dạng các mẫu. Ví dụ, nhiệt độ trục chính có xu hướng tăng đáng kể sau một số chu kỳ gia công nhất định, cho thấy vòng bi trục chính gần như bị hỏng. Sử dụng thông tin chuyên sâu này, nhân viên bảo trì có thể chủ động thay thế vòng bi trước khi hỏng hóc, tránh thời gian ngừng hoạt động ngoài dự kiến ​​và giảm thiểu chi phí sửa chữa.

Quản lý tồn kho hàng hóa dễ hư hỏng

Đối với các ngành xử lý hàng hóa dễ hư hỏng, AI có thể dự đoán thời hạn sử dụng của sản phẩm dựa trên nhiều yếu tố khác nhau như nhiệt độ và độ ẩm, giúp doanh nghiệp giảm thiểu lãng phí do sản phẩm hết hạn sử dụng.

Ví dụ: AI có thể sử dụng cảm biến để liên tục theo dõi thành phần hóa học của sản phẩm trong kho. Nó phân tích các yếu tố như nhiệt độ, độ ẩm và phản ứng hóa học, kích hoạt cảnh báo khi điều kiện bảo quản đạt đến ngưỡng đã đặt.

Tăng cường quy trình nội bộ với NLP

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) do AI điều khiển hứa hẹn sẽ trở thành một lực lượng biến đổi trong hoạt động kho bãi và sản xuất. Nó cho phép các hệ thống kỹ thuật số hiểu và hành động theo cả hướng dẫn bằng lời nói và văn bản, tạo điều kiện giao tiếp giữa người vận hành và máy móc tự động.

Ví dụ: chatbot có thể được đào tạo để trả lời các câu hỏi của nhân viên hoặc khách hàng về thông số kỹ thuật của sản phẩm, thời gian giao hàng, chính sách của công ty, khắc phục sự cố IT, v.v. Khách hàng có thể hỏi chatbot trên site của công ty, “Bạn có thể giúp tôi theo dõi đơn hàng gần đây của tôi không?” ?” Chatbot NLP không chỉ hiểu truy vấn mà còn lấy thông tin đặt hàng từ cơ sở dữ liệu của công ty và cung cấp phản hồi ngay lập tức với các chi tiết theo dõi. MRPeasy có một chatbot giúp khách hàng giải đáp các thắc mắc liên quan đến chức năng và cách triển khai của phần mềm.

Tóm tắt

AI có thể nâng cao đáng kể hiệu quả quản lý hàng tồn kho, cải thiện việc ra quyết định, giảm lỗi của con người và cuối cùng dẫn đến cải thiện sự hài lòng của khách hàng và tăng lợi nhuận cho doanh nghiệp. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là việc triển khai thành công đòi hỏi phải có dữ liệu chất lượng, tích hợp với các hệ thống hiện có cũng như giám sát và điều chỉnh liên tục để đảm bảo kết quả tối ưu. Các chủ đề nêu trên chỉ đại diện cho một phần ứng dụng tiềm năng của AI trong quản lý hàng tồn kho. Ngoài những điều này, nhiều khả năng ít rõ ràng hơn chắc chắn sẽ xuất hiện trong tương lai gần.

Bài học chính

• Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực khoa học máy tính nhằm tạo ra máy móc và hệ thống phần mềm có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người.
• Tác động tiềm tàng của AI đối với ngày càng nhiều ngành công nghiệp là rất sâu sắc, từ tự động hóa và cải tiến hiệu quả đến phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới.
• Công nghệ AI sẵn sàng giúp việc quản lý hàng tồn kho hiệu quả hơn nhiều, hứa hẹn hợp lý hóa các quy trình và cắt giảm chi phí.

Các câu hỏi thường gặp

Bạn cũng có thể thích: MRPeasy sử dụng AI trong hệ thống ERP dành cho các nhà sản xuất nhỏ