هوش مصنوعی با گسترش حوزه تاثیرگذاری خود در لجستیک، مدیریت موجودی کالاها را نیز متحول کرده است. در دنیای امروز یادگیری ماشینی و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده بر پایه این فناوری به کسب و کارها کمک می‌کند تا سطح موجودی خود را بهینه کرده و با کاهش هزینه‌ها کمبود یا افزایش میزان کالا را کنترل نمایند. در حقیقت پیچیده‌تر شدن زنجیره‌های تامین ضرورت راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی را بیش از گذشته آشکار می‌کند. با توجه به اهمیت این موضوع در مطلب پیش‌رو مهم‌ترین تاثیرات هوش مصنوعی بر مدیریت موجودی را همراه با مثال‌های واقعی و قابل درک بررسی می‌کنیم.
اهمیت مدیریت بهینه موجودی در لجستیک
طبق تعریف، مدیریت موجودی در لجستیک به فراهم کردن کالا در زمان و مکان مناسب و با قیمت مناسب گفته می‌شود. با این حال حفظ بهینه سطح موجودی چالش همیشگی برای همه شرکت‌ها و کسب و کارها است. مدیریت موجودی‌ها، زمانی در سطح بهینه خود حفظ می‌شود که تعادل کافی بین مقدار کافی موجودی برای پاسخ به تقاضای مشتریان وجود داشته باشد و در عین حال از انباشت بیش از اندازه موجود و خطرات ناشی از بار هزینه‌ای آن جلوگیری شود. این موضوع یک وظیفه استراتژیک در عملیات هر کسب و کار است که بر تضمین سلامت مالی، هزینه‌ای و روابط با مشتریان تاثیر می‌گذارد.
نقش هوش مصنوعی در تحول مدیریت موجودی
در دنیای جدید لجستیک و زنجیره تامین هوش مصنوعی با ساده‌سازی فرایندها، کاهش هزینه‌ها و افزایش کارآیی عملیات لجستیک کالا، سرعت و دقت انجام عملیات را افزایش می‌دهد. این فناوری نه تنها شرکت‌های بزرگ، بلکه تولیدکنندگان و توزیع‌کنندگان کوچک‌تر را تحت تاثیر قرار می‌دهد و روند رو به رشد آن نوآوری‌های بسیاری را در آینده صنعت لجستیک به همراه دارد. مهم‌ترین تاثیرات آن در بحث مدیریت موجودی به شرح زیر هستند:
پیش‌بینی تقاضا
الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادر به تحلیل داده‌ها با هدف پیش‌بینی تقاضای آینده هستند. این موضوع به کسب و کارها کمک می‌کند تا از مازاد یا کمبود موجودی جلوگیری کنند. علاوه بر این، قابلیت پیش‌بینی دقیق روندهای بازار و الگوهای فصلی تقاضا امکان بهره‌برداری بهتر از فرصت‌ها را بوجود می آورد. به عنوان مثال با استفاده از هوش مصنوعی می‌توانیم الگوهایی را شناسایی کنیم که در آن‌ها برخی از محصولات در زمان رویدادهای ورزشی بزرگ با افزایش تقاضا مواجه می‌شوند. بر این اساس و از طریق پایش تقویم رویدادها همراه با الگوهای فروش گذشته، جهش‌های تقاضای بازار قابل پیش‌بینی خواهند بود. بنابراین شرکت می‌تواند سطوح موجودی و استراتژی‌های بازاریابی خود را متناسب با این فرصت تنظیم کند.
دسته‌بندی موجودی
با استفاده از هوش مصنوعی طبقه‌بندی موجودی بر اساس الگوهای تقاضا، ارزش یا ویژگی‌های خاص به راحتی امکان‌پذیر است. این کار به کسب و کارها کمک می کند تا برخی اقلام را در اولویت قرار دهند و انبارها را به شکل موثرتری سازمان‌دهی کنند. به‌عنوان مثال در یک شرکت تولیدکننده لوازم الکترونیکی، تحلیل نوسانات تقاضای قطعات مختلف با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان فهمید که نوسانات تقاضای نمایشگر دیجیتال گوشی‌های هوشمند به نسبت کابل شارژ بیشتر است. بنابراین شرکت قادر خواهد بود استراتژی انبارداری خود را به شکلی تنظیم کند که تعداد بیشتری از نمایشگر خریداری و در انبار نگهداری شود تا جهش تقاضا در کوتاه‌ترین زمان پاسخ داده شود.
بهینه‌سازی عملیات انبار
هوش مصنوعی در چیدمان بهینه انبار، ساده‌سازی فرایند انتخاب و بسته‌بندی و افزایش کلی کارآیی لجستیک تاثیرگذار است. به‌عنوان مثال از این طریق می توان سوابق سفارش و ترافیک لحظه‌ای داخل انبار را تحلیل کرد تا محصولاتی که بیشتر اوقات با یکدیگر سفارش داده می‌شوند را شناسایی کرد. سپس با پیشنهاد در خصوص قرار دادن این محصولات نزدیک به یکدیگر در انبار، کارگران می‌توانند کالاهای مورد نیاز را با سرعت بیشتر و تنها در یکبار رفت و آمد جمع‌آوری کنند.
شناسایی تصویری
هوش مصنوعی در کنار ابزارهایی مانند QR کد و سیستم‌های RFID قادر به شناسایی تصویری اقلام موجودی‌ها، شناسایی و بازرسی آن‌ها است. این موضوع با کاهش خطاهای انسانی و افزایش دقت، به‌خصوص در سیستم‌های تضمین کیفیت انبارداری بسیار تاثیرگذار است. به‌عنوان مثال با استفاده از فناوری تصویری هوش مصنوعی، کلیه قطعات موجود در انبار از نظر وجود نقص، خراش یا هر نوع آسیب فیزیکی بازرسی می‌شوند. در این حالت بعد از شناسایی هر گونه نقص، سیستم با هشدار به اپراتورها مانع از ورود قطعات معیوب به زنجیره تامین می‌شود.
برنامه‌ریزی تامین مجدد موجودی
فناوری هوش مصنوعی از طریق داده‌های واقعی و لحظه‌ای قادر است زمان و مقدار سفارش‌گذاری مجدد، زمان تامین و تولید و تغییرات تقاضا را محاسبه کند. به‌عنوان مثال می‌تواند تشخیص دهد که یک کالای خاص در فصلی معین با افزایش تقاضا مواجه می‌شود. بنابراین با توجه به این موضوع زمان ایده‌آل سفارش‌گذاری محاسبه می‌شود تا مواد اولیه مورد نیاز برا ی تولید دقیقا در زمان مورد نیاز تامین شود. همچنین مقدار مناسب سفارش‌گذاری را نیز با در نظر گرفتن زمان تامین و نوسان تقاضا تعیین می‌کند.
مدیریت تامین‌کنندگان
تحلیل عملکرد تامین‌کنندگان بر اساس داده‌های زمانی و روند گذشته یکی دیگر از قابلیت‌های هوش مصنوعی است. با استفاده از این فناوری می‌توان تامین‌کنندگان مواد اولیه را با شاخص‌ها و متغیرهای بیشتری ارزیابی و تحلیل کرد و علاوه بر اولویت‌بندی تامین‌کنندگان برتر، شرایط بهتری برای مذاکره و بهبود روابط با آن‌ها فراهم نمود.
به عنوان مثال بررسی داده‌های فعالیت دو تامین‌کننده A و B نشان می‌دهد که تامین‌کننده A در تحویل مواد لولیه خود به یک کارخانه ترکیبی از تحویل‌های به موقع و گاه‌به گاه را دارد. همچنین در بحش کنترل کیفی نیز اقلام دریافت یاز این تامین‌کننده نیز ترکیبی از وضعیت پذیرفته شده و رد شده است. در نقطه مقابل تامین‌کننده B تاخیر مداوم در تحویل بین ۲ تا ۴ روز دارد و روند کنترل کیفیت موارد تحویلی نیز ترکیبی از اقلام پذیرفته شده و رد شده است. نتیجه نهایی تحلیل این دو نشان از عملکرد بهتر تامین‌کننده A است، هر چند هر دو تامین کننده نیازمند توجه بیشتری به کنترل کیفیت اقلام تحویلی دارند.
بنابراین همین‌طور که مشخص است در تعداد بالای تامین‌کنندگان این مدل تحلیل امکان رتبه‌بندی بهتر و تصمیم‌گیری سریع تر در خصوص نحوه همکاری را در اختیار مدیر لجستیک قرار می‌دهد.
بهینه‌سازی زنجیره تامین
هوش مصنوعی با اصلاح مسیرهای حمل و نقل کالا و طراحی بهینه محل استقرار آن در انبار جابجایی موجودی از مبدا به مقصد را ساده‌تر کرده و باعث کاهش هزینه و زمان تحویل می‌شود. این فناوری با درک پویایی زنجیره تامین و شناسایی عوامل موثر بر بهره وری بالاتر راهکارهای مختلفی را برای بهینه‌سازی زنجیره تامین در عملیات لجستیک ارائه می‌کند. همچنین با فراهم کردن امکان پیاده‌سازی استراتژی‌های انعطاف‌پذیر مبتنی بر داده‌های واقعی و لحظه‌ای، باعث روان‌سازی جریان کالا از تولیدکننده به مشتری می‌شود.
به‌عنوان مثال در شرکتی که چند مرکز تولید مختلف دارد، هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل زمان‌بندی تولید، مواردی مانند سطح موجودی، هزینه حمل و نقل مسیرها و برنامه‌های زمانی بهینه را طراحی کرده و در نهایت ترکیب محموله‌های چند مرکز برای حمل به یک مقصد خاص را پیشنهاد دهد.
نگهداری پیش‌بینانه
در حالی که سیستم‌های برنامه‌ریزی منابع تولید در کارخانه‌ها، امکان نگهداری زمان‌بندی شده را فراهم می‌کنند، هوش مصنوعی قادر است با استفاده از داده‌های مدت زمان کارکرد تجهیزات یا داده‌های دمایی و میزان لرزش دستگاه زمان خرابی آن را پیش‌بینی کند. به‌عنوان مثال حسگرهای نصب شده روی یک دستگاه CNC به‌صورت مداوم داده‌هایی مانند دمای اسپیندل، میزان فرسودگی ابزار و لرزش آن‌را پایش می کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی از طریق پایش و تحلیل این داده‌ها قادر است الگوهایی خاص که نشان از خرابی دستگاه را می دهند، شناسایی کند. به این شکل که روند افزایشی دمای اسپیندل بعد از انجام تعداد مشخصی ماشین‌کاری، نشانه‌ای از خرابی بلبرینگ‌ها است. بنابراین تیم نگهداری دستگاه با شناسایی این الگو، بلبرینگ‌ها را قبل از خرابی کامل و توقف ناگهانی خط تولید تعویض می‌کند.
مدیریت موجودی کالاهای فسادپذیر
در صنایعی که کالاهای فسادپذیر بخشی از عملیات لجستیک آن‌ها است، هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های دما و رطوبت، عمر مفید محصول را پیش‌بینی کرده و پیش از فساد، هشدار لازم برای عرضه محصول به بازار را صادر می‌کند. همچنین از طریق پایش پیوسته ترکیب شیمیایی محصولات و در نظر گرفتن عوامل تاثیرگذار مانند دما و رطوبت بر واکنش ترکیبات محصول، زمانی که شرایط نگهداری به آستانه خطر می‌رسد را به اطلاع سرپرست بخش می‌رساند.
بهبود فرایندهای داخلی شرکت
قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) در هوش مصنوعی امکان درک و واکنش مناسب سامانه‌های دیجیتال به دستورات شفاهی و متنی به کارکنان را فراهم می‌کند. به این شکل تعامل میان اپراتورهای انسانی و ماشین‌ها آسان‌تر خواهد شد. به‌عنوان مثال با طراحی چت‌بات‌های هوش مصنوعی در وب‌سایت شرکت می‌توان به پرسش‌های مشتریان درباره مشخصات محصول، زمان تحویل یا سوالات کارکنان در مورد قوانین و دستورالعمل‌های شرکت یا مشکلات مربوط به IT پاسخ داد.
راهکارهای اصلی پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سیستم مدیریت موجودی
هر چند یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی با سیستم فعلی مدیریت موجود هر شرکت، فعالیتی کارشناسی و تخصصی است، اما در کنار بهره‌گیری از مشاوره شرکت‌های معتبر فعال در این زمینه، معمولا گام‌های زیر باید مورد توجه قرار گیرند:
- ارزیابی وضعیت فعلی فرایندهای مدیریت موجودی و شناسایی نقای قابل بهبود
- انتخاب راهکار هوش مصنوعی متناسب با نیازها و اهداف کسب و کار
- اطمینان از کیفیت بالای داده‌های موجود برای استفاده در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
- سرمایه گذاری برای آموزش پرسنل در جهت تطابق با سیستم‌های جدید مبتن یبر هوش مصنوعی
- پایش و اصلاح عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در طول زمان
جمع‌بندی
هوش مصنوعی به شکل فوق‌العاده‌ای در افزایش بهره‌وری مدیریت موجودی، بهبود تصمیم‌گیری‌ها، کاهش خطاهای انسانی و افزایش رضایت مشتریان تاثیر می‌گذارد. با این حال پیاده‌سازی موفقیت‌آمیز آن در هر کسب و کار نیازمند داده‌های با کیفیت، یکپارچگی با سیستم‌های موجود و نظارت مداوم برای دستیابی به بهترین نتیجه است. قابلیت‌های هوش مصنوعی در زمینه مدیریت موجودی بسیار گسترده است و با توسعه این فناوری در آینده به‌طور حتم کاربردهای بیشتری از آن آشکار خواهند شد. در صورت نیاز به کسب اطلاعات بیشتر در این خصوص و پیاده‌سازی مناسب‌ترین راهکار مبتنی بر هوش مصنوعی در کسب و کار خود با شرکت پیشگامان آسیا تماس بگیرید.
مراجع:
