Více aktualit

Do procesu řízení zásob vstupuje umělá inteligence

Dnes velmi populární téma nástupu průmyslu 4.0 bych rád doplnil o další oblast, která bude do budoucna hrát stále důležitější roli. Správná výše zásob v čase je dlouhodobým cílem každé firmy podnikající jak v oblasti výroby, tak v oblasti velkoobchodu nebo maloobchodu. Pokud v minulosti stačilo mít data o historických prodejích od zkušeného zásobovače, v současné době je tomu jinak. Mnoho společností zjišťuje, že tradiční nástroje pro řízení stavu zásob dle takzvaných limitních stavů nedostačují.V oblasti řízení zásob působí celá řada faktorů, jako je sezonnost, počasí, spotřebitelské akce, ale i dnes tak populární prodejní akce. Ty ovlivňují jak požadavky na výši zásob sortimentu v akci, tak i zboží, které v akci sice není, ale je s ní nějakým způsobem propojeno. Má na prodejnost vliv i konkrétní výše slevy nebo třeba umístění do kompletu s jiným produktem? A zohledňují kupříkladu loňská prodejní data skutečnou dostupnost zboží? V současnosti je pro zásobovače až nereálné pracovat s daty z minulosti, pokud odpovědi na výše uvedené otázky nezná.

Popsané faktory se nezasazují do výpočtu snadno, protože jejich vzájemné vztahy nejsou lineární a uchopitelné jednoduchým vzorcem. To je důvod, proč se slova ujímá umělá inteligence, big data a neuronové sítě. Maximální množství dostupných dat čerpaných jednak z tradičních informačních systémů typu ERP, jednak z dalších zdrojů jako evidence prodejních akcí, nebo dokonce předpověď počasí – vstupuje do algoritmů, jež opakovaně přepočítávají neuronové sítě. Jejich předností je vysoký výpočetní výkon a schopnost vyhledávat souvislosti. Čím více informací má systém k dispozici, tím přesněji se učí predikovat.

Zkušenosti zásobovačů jsou tak konfrontovány s výstupy z pokročilých nástrojů pro predikci. Dokonce se začínají evidovat svátky, významné sportovní a kulturní akce v daném regionu, uzávěrky dopravy, otevření nových prodejen v okolí, data o spotřebitelích z věrnostních systémů, konkurenční letákové akce a další. Všechny tyto údaje přispívají k výraznému zpřesnění predikce prodejů.

Vhodný software se tak stává významným a mnohdy nezbytným pomocníkem zásobovačů. Dokáže přesně řídit stav zásob pro většinu položek sortimentu a pracovníkům poskytuje časový prostor věnovat se novinkám a položkám, pro jejichž predikci nemá systém dostatek dat.

Vedle řízení zásob vstupuje umělá inteligence i do odvětví, které ještě před lety bylo nepředstavitelné zpracovat strojově, například překládání textů nebo predikce hustoty dopravy. Z předložených dat umí dobrý software vytěžit maximální potenciál a poskytnout tak uživatelům nenahraditelnou konkurenční výhodu. My v KVADOSu se těmto oblastem věnujeme řadu let, spolupracujeme s matematiky na vysokých školách, ale také konzultujeme s našimi klienty jejich zkušenosti a potřeby. Již dnes dostupné nástroje tak postupně vstupují do reálné práce nejen zásobovačů, ale také marketérů, obchodníků a managementu.

Vojtěch Kotík

projektový manažer pro oblast Big data

zpět na přehled


O společnosti

O společnostiHistorie společnostiReferenceOceněníCertifikaceMagazín yourKVize a hodnotySpolečenská odpovědnostPřijaté grantyVšeobecné obchodní podmínkyGDPR

PartneřiPro médiaKe staženíKontaktyExtranetPolitiky


Nahoru Kontaktujte nás