Cara Menggunakan AI untuk Manajemen Inventaris Cerdas
Jumlah modal yang mengejutkan saat ini terikat dalam persediaan. Seiring dengan piutang dan hutang dagang, persediaan mewakili $1,1 triliun tunai – setara dengan 7 persen dari produk domestik bruto Amerika Serikat. Untungnya, kecerdasan buatan (AI) berpotensi membantu mengakses uang tunai ini.
Memang, Industri 4.0 mengubah cara kita bekerja di seluruh rantai pasokan. Menggunakan AI, sensor, dan teknologi internet of things (IoT), pusat distribusi yang cerdas dan berbasis data dapat dikembangkan. Misalnya, dengan merujuk silang sistem perencanaan sumber daya perusahaan (ERP) dengan data tren konsumen, teknologi AI dapat secara otomatis memesan jumlah bahan baku yang tepat untuk memenuhi pesanan, mengurangi pemborosan, dan meningkatkan laba.
Karena jaringan distribusi yang kompleks dibuka untuk manfaat AI, rantai pasokan dapat memiliki manfaat ekonomi yang lebih besar daripada aplikasi AI lainnya di bidang manufaktur. Dengan menggunakan teknologi ini, distributor tidak perlu lagi memprediksi permintaan produk melalui perkiraan, melainkan menggabungkan kumpulan data untuk membuat prediksi yang akurat tentang masa depan, memungkinkan mereka membuat keputusan bisnis yang tepat.
Efisiensi Tingkat Inventaris
Dengan wawasan tentang permintaan di masa mendatang, AI juga dapat membantu memperkirakan permintaan pemasok Anda berdasarkan pesanan sebelumnya. Ini berarti keputusan penting dapat dibuat untuk mengoptimalkan tingkat stok. Misalnya, jika AI memberi tahu distributor bahwa banyak distributor lain akan menginginkan peralatan yang sama dalam waktu 12 bulan, Anda pasti akan melompati antrean dan maju dengan memesannya lebih cepat.
Harga Pokok Penjualan
Mengapa penting jika tingkat inventaris tidak dioptimalkan? Nah, ini terkait dengan efisiensi tingkat persediaan. Harga pokok penjualan (COGS) Anda akan berkurang karena Anda tidak mengeluarkan biaya untuk menyimpan inventaris di luar penggunaannya. Pada tahun 2015, biaya kelebihan stok adalah $470 miliar, sementara kekurangan stok menelan biaya $630 miliar di seluruh dunia. Mengosongkan uang tunai dan ruang penyimpanan menciptakan potensi penghematan.
Waktu Prospek
Karena Industri 4.0 memberdayakan rantai pasokan Anda untuk mengelola pesanan yang berbeda lebih cepat, waktu tunggu untuk pelanggan akan lebih singkat. Namun, ini meningkatkan tekanan untuk mengirimkan tepat waktu, setiap saat. Untuk mengatasi hal ini, AI memungkinkan Anda menemukan celah dalam inventaris Anda sebelum terlambat dan mempertahankan hubungan pelanggan jangka panjang yang dibangun berdasarkan kepercayaan dan keandalan.
Menerapkan praktik-praktik ini pada contoh teoretis dapat memberikan wawasan tentang manfaat finansial yang dapat diperoleh AI. Bayangkan seorang distributor robot bernama Robo-bots. Robot-robot dikejutkan oleh kekurangan komponen baru-baru ini untuk pembuatan mesinnya, yang menyebabkan waktu tunggu yang sangat lama dari pemasoknya.
Seiring permintaan robot tumbuh setiap tahun, begitu pula volume pesanan komponen penting mereka. Penyebab keterlambatan Robo-bot adalah perjuangan pemasoknya untuk mendapatkan drive harmonik, bantalan, dan sekrup bola untuk digunakan di robotnya.
Jika Robo-bot menggunakan perangkat lunak AI, segalanya bisa berbeda. AI dapat menjelajahi data seperti permintaan robot, pasokan bantalan, dan pasokan sekrup bola jauh lebih cepat daripada yang bisa dilakukan manusia. Kemudian, data ini dapat merujuk silang dengan riwayat pesanan, inventaris, dan angka perusahaan sendiri untuk menunjukkan bahwa bisnis tersebut kehabisan komponen sebelumnya.
Menariknya, teknologi ini juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi pasar yang sedang berkembang. Dalam hal ini, dapat membedakan pasar yang meningkat untuk robot ruang bersih. Sesuai wawasan, robot Robo dapat membuat keputusan untuk memesan beberapa robot biasa dengan adaptasi ruang bersih tambahan. Tiba-tiba, pertumbuhan top-line Robo-bot yang stagnan tampaknya jauh lebih makmur.
Tentu saja, Robo-bots adalah perusahaan teoretis dengan keadaan teoretis, tetapi pesannya tetap sama. Manajemen inventaris yang cerdas memiliki potensi besar untuk meningkatkan keuntungan dan keuntungan bisnis.
AI tidak hanya menjanjikan untuk pembuat mesin tetapi juga untuk pengecer dan distributor peralatan industri. Pertimbangkan distributor servomotor sebagai contoh. Perusahaan memiliki pesanan reguler dengan pemasok servomotor, menerima pesanan massal setiap kuartal. Satu tahun kemudian, distributor menemukan bahwa permintaan untuk motor ini tidak seperti yang diharapkan, dan tumpukan servomotor telah terbentuk di gudang, menghabiskan ruang penyimpanan dan uang tunai yang berharga.
Untuk menghindari hal ini, distributor dapat menerapkan perangkat lunak distribusi AI untuk melacak inventaris, tren pasar, penjualan, dan permintaan di seluruh rantai pasokan. Jika permintaan tidak ada, distributor dapat membuat keputusan yang lebih tepat sebelum bermitra dengan pemasok servomotor.
Menggunakan AI untuk manajemen inventaris dapat membantu Anda menghindari keputusan yang buruk serta memberikan informasi untuk investasi baru. Namun, peningkatan ini tidak akan terjadi dalam semalam. Keberhasilan teknologi ini akan sangat bergantung pada granularity data yang tinggi. Granularitas digunakan untuk mengkarakterisasi skala atau tingkat detail dalam satu set data, di mana AI sangat bergantung. Semakin besar granularitas, semakin dalam tingkat detail di seluruh data.
Apakah implementasi AI ada dalam rencana Anda yang akan datang atau tidak, sebaiknya pastikan pengumpulan dan penyimpanan data Anda efektif. Pada akhirnya, jika kita ingin melepaskan $1,1 triliun yang saat ini terikat dalam inventaris, AI dapat memberikan jawabannya.
Tentang Penulis
Jonathan Wilkins adalah direktur pemasaran untuk Otomasi Uni Eropa , pemasok suku cadang industri usang. Hubungi Jonathan melalui email di [email protected] .
