지능형 재고 관리를 위해 AI를 사용하는 방법

현재 엄청난 양의 자본이 재고에 묶여 있습니다. 미수금 및 미지급금과 함께 재고는 1조 1000억 달러의 현금을 나타내며 이는 미국 국내총생산(GDP)의 7%에 해당합니다. 다행히도 인공 지능(AI)은 이 현금에 접근하는 데 도움이 될 가능성이 있습니다.

실제로 인더스트리 4.0은 우리가 공급망 전체에서 일하는 방식을 바꾸고 있습니다. AI, 센서, 사물인터넷(IoT) 기술을 활용해 스마트하고 데이터 중심의 물류센터를 개발할 수 있다. 예를 들어, AI 기술은 소비자 동향 데이터와 ERP(전사적 자원 관리) 시스템을 상호 참조함으로써 주문을 이행하기 위해 정확한 양의 원자재를 자동으로 주문하여 낭비를 줄이고 수익을 높일 수 있습니다.

복잡한 유통망이 AI의 이점에 개방됨에 따라 공급망은 제조에서 AI를 적용하는 다른 어떤 애플리케이션보다 더 큰 경제적 이점을 가질 수 있습니다. 이 기술을 사용하면 유통업체는 더 이상 추측을 통해 제품 수요를 예측할 필요가 없고 대신 데이터 세트를 병합하여 미래에 대한 정확한 예측을 하고 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

재고 수준 효율성

AI는 미래 수요에 대한 통찰력을 통해 이전 주문을 기반으로 공급업체의 수요를 예측하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 이는 재고 수준을 최적화하기 위해 중요한 결정을 내릴 수 있음을 의미합니다. 예를 들어 AI가 유통업체에 12개월 이내에 많은 다른 유통업체가 같은 장비를 원할 것이라는 사실을 알린다면 대기열을 건너뛰고 훨씬 더 빨리 주문하여 앞서 나갈 수 있을 것입니다.

매출 원가

재고 수준이 최적화되지 않은 경우 왜 중요합니까? 글쎄, 그것은 재고 수준 효율성과 관련이 있습니다. 재고를 사용하는 것 이상으로 보유하는 비용이 발생하지 않기 때문에 매출 원가(COGS)가 감소합니다. 2015년에 과잉 재고로 인한 비용은 4,700억 달러였으며 전 세계적으로 재고 부족으로 인한 비용은 6,300억 달러였습니다. 현금과 저장 공간을 확보하면 비용을 절감할 수 있습니다.

리드 타임

Industry 4.0을 통해 공급망에서 다양한 주문을 더 빠르게 관리할 수 있으므로 고객의 리드 타임이 단축됩니다. 그러나 이는 매번 정시에 납품해야 하는 부담을 증가시킵니다. 이를 완화하기 위해 AI를 사용하면 너무 늦기 전에 재고의 격차를 찾아내고 신뢰와 신뢰성을 기반으로 하는 오래 지속되는 고객 관계를 유지할 수 있습니다.

이러한 사례를 이론적인 예에 ​​적용하면 AI가 얻을 수 있는 재정적 이점에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. Robo-bots라는 로봇 유통업체를 상상해 보십시오. 로봇 로봇은 최근 기계 제조용 부품 부족으로 인해 공급업체로부터 예상치 못한 엄청난 리드 타임이 발생했다는 사실에 놀랐습니다.

로봇에 대한 수요가 매년 증가함에 따라 필수 구성 요소의 주문량도 증가합니다. Robo-bot이 지연된 원인은 공급업체가 로봇에 사용할 고조파 드라이브, 베어링 및 볼 나사를 조달하기 위해 애를 먹었기 때문입니다.

로봇 로봇이 AI 소프트웨어를 사용했다면 상황이 달라졌을 것입니다. AI는 인간이 할 수 있는 것보다 훨씬 빠르게 로봇 수요, 베어링 공급 및 볼 스크류 공급과 같은 데이터를 검색할 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터를 회사의 자체 주문 내역, 재고 및 수치와 상호 참조하여 비즈니스에 사전에 구성 요소가 부족했음을 나타낼 수 있습니다.

흥미롭게도 이 기술은 성장하는 시장을 식별하는 데에도 사용할 수 있습니다. 이 경우 증가하는 클린룸 로봇 시장을 구별할 수 있습니다. 통찰력에 따르면 Robo-bots는 추가적인 클린룸 적응으로 일반적인 로봇 중 일부를 주문하기로 결정할 수 있습니다. 갑자기 로보봇의 정체된 매출 성장이 훨씬 더 번성해 보입니다.

물론 로보봇은 이론적인 상황을 가진 이론적인 기업이지만 메시지는 그대로다. 지능형 재고 관리는 비즈니스의 매출과 이익을 개선할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.

AI는 기계 제조업체뿐만 아니라 산업 장비의 리셀러 및 유통업체에게도 약속이 있습니다. 예를 들어 서보 모터 분배기를 고려하십시오. 회사는 서보모터 공급업체와 정기 주문을 하고 있으며 분기마다 대량 주문을 받고 있다. 1년 후 유통업체는 이러한 모터에 대한 수요가 예상과 달랐고 창고에 서보 모터가 쌓여 귀중한 저장 공간과 현금을 차지한다는 사실을 알게 되었습니다.

이를 피하기 위해 유통업체는 AI 유통 소프트웨어를 구현하여 공급망 전체에서 재고, 시장 동향, 판매 및 수요를 추적할 수 있습니다. 수요가 없다면 유통업체는 서보모터 공급업체와 협력하기 전에 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

재고 관리에 AI를 사용하면 잘못된 결정을 피하고 새로운 투자에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 그러나 이러한 개선은 하루아침에 이루어지지 않습니다. 이 기술의 성공은 높은 데이터 세분성에 크게 의존합니다. 세분성은 AI가 크게 의존하는 데이터 세트의 규모 또는 세부 수준을 특성화하는 데 사용됩니다. 세분성이 클수록 데이터 전체의 세부 수준이 더 깊어집니다.

AI 구현이 향후 계획에 있든 없든 데이터 수집 및 저장이 효과적인지 확인하는 것이 좋습니다. 결국 현재 재고에 묶여 있는 1조 1000억 달러를 풀면 AI가 답을 줄 수 있을 것입니다.

저자 소개

Jonathan Wilkins는 의 마케팅 이사입니다. EU 자동화 , 오래된 산업 부품 공급업체. 에서 이메일을 통해 Jonathan에게 연락하십시오. [email protected] .