Optymalizacja magazynu za pomocą ERP i AI: Twoja droga do mniejszych zapasów

W większości firm produkcyjnych zarządzanie magazynem to balansowanie na krawędzi. Z jednej strony, wszystkie niezbędne surowce i komponenty powinny być dostępne przez cały czas. Z drugiej strony, poziomy zapasów nie mogą wymknąć się spod kontroli, w przeciwnym razie koszty wymkną się spod kontroli.

Idealną sytuacją jest zatem magazyn, który jest maksymalnie zminimalizowany, ale nadal jest w stanie dostarczać towary przez cały czas. Cel ten można jednak osiągnąć tylko przy wykorzystaniu najnowszych technologii. System ERP, który myśli razem z Tobą, jest szczególnie ważny dla optymalizacji magazynu.

Bezpłatny Whitepaper

Od narzędzia do podstawy sukcesu: W ten sposób ERP staje się motorem strategii cyfrowej.

Zamów teraz bezpłatnie

Dlaczego ważna jest optymalizacja poziomu zapasów?

Firmy bez systemu ERP zazwyczaj polegają na wysokich poziomach zapasów, aby zagwarantować sobie stałą zdolność do realizacji dostaw. Praktyka ta jest jednak dość ryzykowna, ponieważ:

• Zbyt duża ilość zapasów wiąże kapitał.
  Zmniejsza to płynność finansową firmy. Organizacja staje się powolna i nie jest w stanie szybko reagować na nowe wydarzenia. To z kolei szkodzi konkurencyjności.
• Wysoki poziom zapasów nie jest dobrą inwestycją.
  W zależności od tego, jak długo są przechowywane, komponenty lub produkty mogą stać się przestarzałe, a tym samym stracić na wartości. Niektóre materiały rdzewieją lub tracą swoje właściwości, gdy są przechowywane przez długi czas.

Wysoki poziom zapasów stanowi zatem realne ryzyko biznesowe. Firmy produkcyjne mają zatem uzasadniony interes w utrzymywaniu swoich zapasów na jak najniższym poziomie.

Optymalizacja magazynu: dlaczego system ERP jest niezbędny?

Jeśli chcesz zmniejszyć poziom zapasów w dłuższej perspektywie, potrzebujesz bardziej wydajnych procesów zakupowych. Dział zakupów nie może gromadzić towarów zbyt wcześnie lub w zbyt dużych ilościach, aby uniknąć zbyt długich okresów przechowywania. Najlepiej byłoby, gdyby dział zaopatrywał się w niezbędne materiały tylko wtedy, gdy istnieje na nie konkretne zapotrzebowanie.

Cel ten można osiągnąć na dwa lub trzy sposoby: poprzez perspektywiczne zaopatrzenie, produkcję opartą na zamówieniach lub połączenie obu tych metod. Nowoczesne rozwiązanie ERP jest podstawowym warunkiem wstępnym dla wszystkich trzech metod.

1. perspektywiczne zamówienia wymagają dobrych danych

Dzięki przyszłościowemu planowaniu zapasów firma tworzy prognozy dotyczące oczekiwanej sprzedaży. Na tej podstawie planuje procesy produkcji i zamawiania.

Skuteczność tego podejścia zależy bezpośrednio od jakości danych biznesowych. W końcu dział zakupów może planować zamówienia z odpowiednim wyprzedzeniem tylko wtedy, gdy dokładnie wie, czego potrzebuje,

• które lub ile zamówień jest oczekiwanych w danym czasie,
• jak do tego czasu będzie kształtował się koszt sprzedanych towarów,
• jakie moce produkcyjne są dostępne,
• jak zorganizowane jest wykorzystanie mocy produkcyjnych w hali fabrycznej oraz
• jak wysoki jest zapas długo działających komponentów.

Im bardziej precyzyjne i kompletne są te dane, tym wydajniej może pracować dział zakupów. Wymagany poziom jakości wykracza daleko poza możliwości ręcznych obliczeń. Właśnie dlatego potrzebny jest system ERP, który automatycznie wykonuje złożone obliczenia w tle przy użyciu setek zmiennych w celu optymalizacji zarządzania magazynem.

2. produkcja związana z zamówieniami w celu optymalizacji magazynu za pomocą ERP

W produkcji na zamówienie – znanej również jako produkcja synchroniczna z popytem – materiały są zamawiane i dostarczane tylko wtedy, gdy są potrzebne do realizacji konkretnego zamówienia klienta. Długie okresy magazynowania nie są zatem konieczne.

Produkcja związana z zamówieniami opiera się na złożonej sieci komunikacji i logistyki, która wymaga zautomatyzowanego przetwarzania . Oprogramowanie ERP również odgrywa ważną rolę w tej metodzie. Umożliwia ono:

Płynne przetwarzanie zamówień

Po otrzymaniu zamówienia w systemie ERP producenta tworzone jest nie tylko zlecenie produkcyjne. Dostawcy wszystkich podzespołów również automatycznie otrzymują zamówienie z niewielkim opóźnieniem. To z kolei służy jako wyzwalacz dla niezbędnych procesów logistycznych i produkcyjnych.
Proces ten nie byłby możliwybez zarządzania magazynem w oparciu o ERP. W końcu dział zakupów nie może odebrać telefonu dla każdego zamówienia i skontaktować się z każdym dostawcą z osobna. Nawet przy niewielkim wolumenie zamówień wymagałoby to ogromnego wysiłku.

Niezawodna wymiana informacji

W produkcji związanej z zamówieniami musi być zawsze jasne , które komponenty są dostępne i kiedy. W końcu od tego zależą możliwości dostawy i dotrzymanie terminów dostawy. Jeśli ważny komponent nie jest obecnie dostępny, klienci powinni zostać o tym poinformowani przed złożeniem zamówienia.
Wymaga to jednak kompleksowej wymiany informacji w całym łańcuchu dostaw. A tego nie da się osiągnąć bez cyfrowego zarządzania magazynem.

3. optymalizacja magazynu ERP poprzez połączenie predykcyjnego zaopatrzenia i produkcji związanej z zamówieniami

Predykcyjne zaopatrzenie i produkcja just-in-time nie są przeciwieństwami. Producenci JIT często mają również magazyny, które zaopatrują z wyprzedzeniem – na przykład w długo działające komponenty, których produkcja zajmuje zbyt dużo czasu. Gdyby części te nie znajdowały się w magazynie w momencie otrzymania zamówienia, produkcja zostałaby wstrzymana.

Zakup i przechowywanie niektórych komponentów w większych ilościach może mieć również większy sens ekonomiczny. Dzieje się tak na przykład wtedy, gdy wartość materiału jest niska, a brakujące części mają fatalny wpływ na produkcję. Typowe rodzaje materiałów w tej kategorii to na przykład śruby i złączki.

W jaki sposób sztuczna inteligencja sprawia, że optymalizacja magazynu jest inteligentniejsza?

Optymalizacja magazynu z wykorzystaniem sztucznej inteligencji umożliwia dokładniejsze prognozowanie popytu

Intensywna konserwacja danych podstawowych jest niezbędna do zautomatyzowanego planowania zapotrzebowania materiałowego. Jest to jednak bardzo czasochłonne i wymaga specjalistycznej wiedzy doświadczonych pracowników. W rezultacie utrzymanie danych podstawowych jest często zaniedbywane, co prowadzi do zakłóceń w łańcuchach dostaw. Moduł AI do optymalizacji magazynu rozwiązuje ten problem.

Sztuczna inteligencja może tworzyć prognozy, które umożliwiają bardzo precyzyjne przewidywanie popytu . W tym celu nie tylko analizuje historyczne dane dotyczące sprzedaży i produkcji. Bierze również pod uwagę czynniki zewnętrzne, takie jak warunki sezonowe i aktualne trendy rynkowe.

Możesz rozpoznać te prognozy,

• które komponenty należy zamówić z odpowiednim wyprzedzeniem,
• który materiał wymaga wyższego poziomu zapasów,
• które części zużywają tylko niepotrzebną przestrzeń dyskową i
• których komponenty są szczególnie często niedostępne.

Jeden przykład:

Załóżmy, że producent klimatyzacji korzysta z systemu ERP, który umożliwia planowanie magazynu z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Na podstawie historycznych danych wewnętrznych oprogramowanie rozpoznaje zwiększone zapotrzebowanie na systemy klimatyzacji w miesiącach letnich. Uwzględnia również dane zewnętrzne, takie jak indeks ekonomiczny branży i trendy sprzedaży w swoich analizach za pośrednictwem interfejsów.

Na przykład, jeśli moduł sztucznej inteligencji zarejestruje zwiększone zapotrzebowanie na energooszczędne urządzenia, automatycznie dostosuje ilości zamówień. W ten sposób firma reaguje na zmiany na wczesnym etapie i zmniejsza zarówno nadwyżki zapasów, jak i wąskie gardła w dostawach.

Optymalizacja magazynu AI optymalizuje procesy zaopatrzenia

Ze względu na niedobory surowców lub wydarzenia geopolityczne, czas dostawy może być czasami dłuższy niż przeciętny lub nawet nieprzewidywalny . Nie są to dobre warunki dla perspektywicznego zaopatrzenia. Wsparcie ze strony optymalizacji zapasów AI jest zatem dobrym sposobem na zapewnienie bezpieczeństwa w niepewnych czasach.

Na przykład technologia ta określa minimalne wymagane poziomy zapasów – dostosowane do danego miesiąca. Analizuje również dane dotyczące zapasów, czasy dostaw i transportu oraz niezawodność dostawców. Jeśli prawdopodobne są opóźnienia, oprogramowanie może zasugerować alternatywnych dostawców lub dynamicznie dostosować ilości zamówień. Możliwe jest nawet przeanalizowanie kilku scenariuszy w celu wybrania najlepszej strategii.

Jeden przykład:

Dostawca z branży motoryzacyjnej zauważa, że ważna dostawa półprzewodników jest opóźniona z powodu wydarzenia geopolitycznego. System natychmiast rozpoznaje ryzyko zatrzymania produkcji. To automatycznie zmienia harmonogram produkcji i informuje dział zakupów o alternatywnych dostawcach. Dzięki temu produkcja może być kontynuowana bez zakłóceń, a zaangażowanie kapitałowe pozostaje na niskim poziomie.

Pokazują to istniejące przykłady klientów: Nasza innowacyjna sztuczna inteligencja jest w stanie zmniejszyć poziom zapasów nawet o 25 procent, w zależności od wymagań.

Werner Hießl, Asseco Solutions

Udany przypadek użycia:
Suer optymalizuje magazynowanie dzięki modułowi AI

Suer Nutzfahrzeugtechnik GmbH, hurtownia części samochodowych, ma w swoim asortymencie ponad 20 000 pozycji. Magazynowanie było dla firmy dużym wyzwaniem, ponieważ planowanie opierało się na ręcznych analizach w Excelu.

Wraz z wprowadzeniem APplus, cała logika magazynu została początkowo przeniesiona do systemu ERP. Umożliwiło to firmie Suer osiągnięcie początkowego wzrostu wydajności i poprawę jakości danych.

Koszty globalnych zakupów dramatycznie wzrosły. Dlatego też bardzo korzystamy z magazynowania AI.

Jan Feldmann, szef działu IT w firmie Suer

Od 2021 roku firma korzysta również z modułu AI od APplus do optymalizacji magazynu. Analizując czynniki sezonowe i wahania popytu, system jest teraz w stanie obliczyć optymalne poziomy ponownego zamawiania i czasy uzupełniania w ciągu zaledwie kilku sekund.

Wynik:

• Poprawa dostępności zapasów
• Redukcja niepotrzebnych poziomów zapasów
• Możliwość elastycznego dostosowania do zmiennego popytu

Przeczytaj pełne studium przypadku

Podsumowanie: ERP i AI dla inteligentnego magazynowania

Jeśli chcesz obniżyć koszty magazynowania i jednocześnie poprawić swoją zdolność do realizacji dostaw, nie da się obejść planowania za pomocą systemu ERP. Optymalizacja zapasów opiera się na analizie codziennych ruchów towarów, procesów produkcyjnych, czasów dostaw i prognoz sprzedaży. Bez nowoczesnego rozwiązania ERP w tle, nie ma szans na przeprowadzenie wszystkich tych obliczeń szybko i sprawnie.

Moduły ERP do optymalizacji magazynu AI rozszerzają możliwości poprzez inteligentną analizę danych historycznych i czynników zewnętrznych. Umożliwia to bardziej precyzyjne prognozy i inteligentne zarządzanie zapasami. Oznacza to, że pozostajesz elastyczny i możesz działać nawet w niepewnych czasach.