AI och MACHINE  LEARNING

Artificiell Intelligens (AI) är ett system som har förmågan att efterlikna mänsklig intelligens till en nivå där det är svårt att skilja på mänsklig och maskinell förmåga.

Machine Learning (ML) är en metod att låta AI beräkna vad som behövs för att uppnå ett specifikt mål, utan att behöva instruktioner steg för steg.

​

Inom analys tar AI och ML vid där Business Intelligence (BI) slutar.

AI och ML kan tillämpas på en rad områden för att rationalisera och effektivisera.

​

​

Bättre underlag för beslut, nu och framåt

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

Hur du integrerar prediktiv analys i verksamheten 

 

För att dra full nytta av artificiell intelligens och prediktiv analys är det fyra element som måste beaktas. 

 

1. Rätt frågor 

Framgångsrika projekt med prediktiv analys börjar med en bra modell att pröva. Även fast vi ska använda machine learning med algoritmer som ska göra sina egna associationer mellan olika datapunkter, behöver vi definiera affärsutmaningen som ska gå i mål. Detta hjälper till att skapa tydlighet i målsättningen. 

 

2. Rätt data 

Utvecklingen inom IT det senaste decenniet har gjort att vi kan få insikter från stora datamängder av ostrukturerad data med större precision. Vi behöver dock bearbeta data för att nå övertygande slutsatser. Nästa steg efter att ha definierat frågor som du vill ha svar på med prediktiv analys, är att ta reda på vilken data som är tillgänglig och om den är tillräcklig för att besvara dina frågor.

 

3. Rätt teknologi 

Datateknologi är en snabbväxande industri. Data skapas i så snabb takt att vi kontinuerligt behöver öka vår förmåga att fånga, lagra och göra något med den. 

Många av de ledande standardiserade analysverktygen har redan lanserat prediktiva analysverktyg, med olika metoder.  

 

4. Rätt kompetens

För att avgöra vilken lösning som passar din verksamhet bäst, är det viktigare än någonsin att ha ett team med kompetens och erfarenhet på plats för att ställa rätt frågor och identifiera den bästa lösningen. 

​

​

AI och ML tar vid där BI slutar

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

​

 

Machine Learning för Supply Chain

 

Supply chain genererar mycket stora volymer komplex data. Machine learning analyserar informationen och hittar insikter som effektiviserar supply chain management (SCM).

​

Opimera Supply Chain

Machine learning kan analysera händelser och tidpunkter för produkter som rör sig genom hela supply chain. 

Supply chain jämför data med benchmark- och historik data för att identifiera potentiella väntetider eller flaskhalsar och ger förslag på åtgärder för att öka effektiviteten. 

 

Prognos sannolikt efterfrågan från kunder

Data kan hämtas från många olika områden som marknad, säsongs kampanjer, omsättning, historik analys etc. 

Machine learning kombinerar denna data för att prediktera efterfrågan för specifikt gods och hjälper till att styra logistik och tillverkning för dessa produkter.

Planera Supply Chain för varor baserat på efterfrågan

Effektiv supply chain ger produkter på rätt plats i rätt tid

Machine learning beräknar kundens krav och optimerar supply chain uppströms. 

Machine learning matchar leverans av gods med marknadens efterfrågan.

 

Styrning av leverantörer och avtal

Hantering av leverantörer är en av de mest utmanande delarna i SCM.

Machine learning kan analysera typ av avtal och andra parametrar som leder till bästa leverans från leverantören och använda denna information för framtida avtal och leveranser.

Säkerställ kvalitet från leverantörer, produkter och maskiner

Kvalitet är central i SCM då felaktiga produkter skapar onödigt extra arbete och ökade kostnader.

Machine learning kan monitorera hur kvalitet varierar över tid och föreslå förbättringar. 

Detta gäller inte bara material och produkter. 

Machine learning kan hantera andra områden som frakter, leverantör och 3e parts kvalitet.

​

Varför Machine Learning är viktigt för Supply Chain

Machine learning – förstärker SCM:

• Organisationer med supply chain kan minska sina lager då machine learning optimerar flödet av artiklar och varor från en plats till en annan

• Kostnader minskas då machine learning driver kvalitetsförbättring och minskad kassation

• Produkter levereras till marknaden “just in time” för försäljning genom optimering av leveranskedjan

• Styrning av leverantörer underlättas genom enklare administration

• Produktägare får mer insikt genom meningsfull information som stödjer kontinuerlig förbättring och enklare problemlösning

 

 

Utmaningar med Machine Learning i Supply Chain

Machine learning bygger på tillförlitlig högkvalitativ och aktuell information.

Utebliven tillgång till rätt data kan skapa problem för machine learning i supply chain.

Ett beslutsamt sätt att hämta och analysera data är hög prioritet för supply chain managers:

• Alla parter i supply chain ska leverera information på ett likartat sätt.

• Där det är möjligt ska SCM integreras med leverantörers- och tillverkares system för automatisk överföring av data

• Supply chain information bör kontrolleras periodiskt för att säkerställa kvalitet.

• Machine learning modeller bör testas och kontrolleras för att säkerställa att utdata och förslag är i linje med verksamhetens behov och förväntningar.

 

 

Use Case för Machine Learning i Retail- och Tillverknings Supply Chain

Det finns många bra use case för optimering av supply chain via machine learning:

• Lageranalys kan identifiera när produkter minskar i popularitet och när slutet närmar sig i marknaden

• Prisanalys kan jämföra kostnader i supply chain och vinstnivåer i retail för att optimera pris och efterfrågan hos kunderna

• Förseningar uppströms kan identifieras, möjliggör kontinuerlig planering eller alternativ försörjning

• Retailers kan koppla kampanjer till efterfrågan och leveransplanering så butiker inte får brist på lager

• Retailers kan minska lagerkostnad genom minskade lagernivåer.

• Analys av pris på råvaror och omvärldsförhållanden kan optimera kostnad och tidpunkt för tillverkare

• Tillverkare kan minska tiden för lansering på marknaden genom optimering av kontrakt och reducera ledtider uppströms i organisationen

​

​

Machine Learning för Inköp

​

Rätt underlag för Strategi 

Många inköpsorganisationer strukturerar och hanterar omfattande strategisk information. Det är vanligt att hantera stora antal leverantörer med många parametrar, bilden blir snabbt komplex vilket gör styrning och operation resurskrävande. 

Inköp söker största möjliga utfall och effektivitet. För att uppnå det krävs strategi och möjligheten att kunna välja rätt. Det kan jämföras med en balansvåg, slår den åt rätt håll ökar möjligheterna att ta bästa samlade beslut i varje situation. 

Strategiarbete skapar en handlingsplan. Handlingsplanen planeras och budgeteras för att så effektivitet som möjligt nå målen. Med begränsade resurser och tid för strategiarbete är det av största vikt välja rätt fokus vid rätt tidpunkt. 

En viktig del i strategiarbete är att verka för att ha så mycket digitaliserad information som möjligt.

Strategi styr val av Taktik baserat på bästa tillgänglig information och förutsättningar i Operation. Taktik leder det operativa arbetet som är starkt beroende av komplett, korrekt och uppdaterad information. Operativt- och taktiskt arbete omfattar den störta delen av arbetstiden i den ordinarie verksamheten. 

 

Ha rätt information 

Målsättningen är att ha aktuell och korrekt information för att ha bästa möjliga underlag då beslut ska tas. Information består både av kvantitativa och kvalitativa parametrar som förklarar leverantörens tillstånd ur olika perspektiv. Försämras tillståndet ökar risken att hamna i en svag position vilket kan leda till en affärsrisk. Traditionell värderingsmodell baseras på volymer, värden etc. och har svårt att hantera alla parametrars tillstånd.

Parametrar innehåller ofta krav som måste vara uppfyllda. Det kan vara stor risk om parametrar fallerar, till och med börsvärden kan stå på spel. 

 

Din Information 

De flesta organisationer har digitaliserat sina processer i någon grad. Många använder Business Intelligence (BI) för att se status och historik där systemstödet inte räcker till. 

Inköpsorganisationer tappar många procents effektivitet genom olika brister i tillräcklig, korrekt och aktuell information. 

Status och historik är inte tillräcklig information. Artificiell Intelligens (AI) och Machine Learning (ML) tar din analys till nästa nivå. Genom att realisera proaktivt arbete, ges en heltäckande bild över var förändringar finns och kommer att finnas samt var åtgärder bör sättas in. Detta låter sig inte göras på grund av omfattande komplexitet och brist på tid och resurser. 

 

Se hela bilden 

Inköp låter sig heller inte styras effektivt på enstaka parametrar som BI baserade lösningar erbjuder. AI och Machine Learning ger kontinuerligt full överblick och kontroll över alla objekt med dess parametrar som ger möjlighet att styra och prioritera var insatser ska utföras. 

Det är vanligt att informationen finns i olika system. Att sammanställa denna komplexa information ger nya förutsättningar att styra och hantera de frågor som är kopplad till informationen. 

 

Lönsamt 

Machine Learning har en mycket stor besparingspotential då status ändras över tid samt att nya parametrar tillkommer. 

Machine Learning möjliggör styrning av verksamheten genom att informationen går från passiv till aktiv och gör att handling går från reaktiv till proaktiv. 

Frekvent avläsning av tillståndets parametrar genom automatiska signaler och uppdateringar av förändringar kan automatiskt leda till operativa aktiviteter, från visualisering till handling. 

​

​

​

​