نقش هوش مصنوعی در ارتقای عملکرد انبارداری و حل مشکلات زنجیره‌ی تامین

استفاده از هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در انبارها به انعطاف‌پذیری بیشتر زنجیره‌های تامین و توانایی حل مشکلات بیشتر کمک خواهد کرد.

به گزارش کالاسودا و به نقل از venturebeat،  شدت و تعداد اختلالات زنجیره تامین در حال افزایش است، به طوری که به طور متوسط، شرکت‌ها هر 3.7 سال یک تا دو ماه یک‌بار مشکلات را تجربه می‌کنند.

از بین بردن شکاف‌های انبار، زنجیره تامین را تقویت می‌کند

در این میان مدیریت عملکرد دارایی (APM) باید بخش اصلی مدیریت یک انبار باشد، بنابراین هزینه، ریسک و ماشین آلات مورد استفاده را می‌توان با داده‌های زمان واقعی بهینه کرد.

بنابراین به داده‌های لحظه ای با الگوریتم‌های نظارت شده ML برای بهینه سازی انباها نیاز است.

داده‌های بی‌درنگ نمای 360 درجه از انبارها را ارائه می‌دهند و وقتی با بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی همراه شوند، می‌توان برای انعطاف‌پذیرتر کردن زنجیره‌های تامین از آن‌ها استفاده کرد.

هرچه زنجیره‌های تامین شکننده‌تر شوند، یافتن شکاف‌های انبار و بستن آن‌ها اهمیت بیشتری دارد. با استفاده از الگوریتم‌های ML نظارت شده و شبکه‌های عصبی، می‌توان از جریان‌های داده لحظه ای برای تعیین دقیق محل شکاف‌ها استفاده کرد.

پلتفرم‌های مدیریت سازمانی مبتنی بر ابر (EPM) این چالش را انجام می‌دهند. ارائه دهندگان EPM برای ادغام با سیستم‌های مدیریت انبار به API ها متکی هستند.

همه‌ی ما می‌دانیم اختلالات زنجیره تامین زیادتری در راه است. استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای بهینه سازی عملیات انبار به حل این مشکلات کمک خواهد کرد.

امروزه مدیریت انبار مبتنی بر هوش مصنوعی و ML برای کسب و کارهای از جمله تجارت الکترونیک، خرده فروشی، خواربار فروشی، و پست و پکیجینگ ضروری است تا تاثیر اختلالات زنجیره تامین را کاهش دهد.

عضویت
مطلع شدن از
guest
0 Comments
Inline Feedbacks
نمایش همه دیدگاه ها