AI’nın tedarik zinciri yönetimindeki dönüştürücü rolüne dalmadan önce, Üçüncü Aşama Danışmanlığının temellerini anlamak önemlidir. Bağımsız, teknolojiden bağımsız bir danışmanlık firması olarak, dünya çapındaki müşterilerimize dijital dönüşüm yolculuklarında yardımcı oluyoruz. Uzmanlık alanımız dijital strateji, yazılım seçimi, uygulama planlaması, program yönetimi, organizasyonel değişim, iş süreci iyileştirme ve kurumsal mimariyi kapsar.
Yapay zeka destekli lojistik
Etkili tedarik zinciri yönetimi, müşteri talebinin sağlam bir şekilde anlaşılmasıyla başlar. Doğru talep tahmini, ham madde alımlarını, üretim programlarını ve dağıtım lojistiğini planlamak için çok önemlidir. Genelde, kuruluşlar müşteri talebini doğru bir şekilde tahmin etmek için doğru verileri bulmakta zorluk çekmiştir. Tahmin edilen ve gerçek talep arasındaki bu tutarsızlık, tedarik zinciri operasyonlarında önemli zorluklara yol açabiliyor.
Yapay zeka, talep tahmin yeteneklerini geliştirerek bu uzun süredir devam eden soruna bir çözüm sunar. Geleneksel tedarik zinciri ve kurumsal kaynak planlama (ERP) sistemleri, müşteri satın alma geçmişi, mevsimsellik ve talep dalgalanmaları hakkında kapsamlı işlemsel veriler barındırır. Yapay zeka, daha doğru tahminler sağlamak için bu verileri analiz edebiliyor. Ancak yapay zeka, hava durumu kalıpları, makroekonomik eğilimler ve tüketici davranışı gibi harici veri kaynaklarını dahil ederek daha sağlam ve rafine bir talep tahmini oluşturmak için geçmiş verilerin ötesine geçer.
Örneğin, dondurma veya sıcak çikolata gibi mevsimlik ürünler satan bir şirket düşünelim. Hava durumu kalıplarını ve bunların talep üzerindeki etkisini tahmin etmek için yapay zekayı kullanabilir. Yapay zeka, dahili verileri harici kaynaklarla birleştirerek daha kesin bir tahmin sağlayabiliyor. Kuruluşların tedarik zincirlerini daha etkili bir şekilde planlamalarına olanak tanır.
Doğru bir talep tahmini oluşturulduktan sonraki zorluk, bu talebi karşılamak için envanteri yönetmektir. Stok fazlası stoklamak maliyet açısından engelleyici ve verimsizdir. Stok azlığı ise kaçırılan satış fırsatlarına ve memnuniyetsiz müşterilere yol açabiliyor. AI, çeşitli yerlerde ve zamanlarda ihtiyaç duyulan optimum hammadde ve bitmiş ürün seviyelerini belirlemek için verileri analiz ediyor.
AI, kuruluşların hammaddeleri ne zaman ve nerede edineceklerini, anlamalarına yardımcı olur. Böylelikle AI, srafı en aza indirmesini ve müşteri memnuniyetini artırmasını sağlıyor.
