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Jul 12, 2023

Construindo armazéns de próxima geração e transformando operações usando ciência de dados

Todos os cenários acima são repetidos em muitas cadeias de suprimentos, embora

Todos os cenários acima são repetidos em muitas cadeias de suprimentos, embora existam soluções tecnológicas prontas disponíveis. A inteligência artificial e o aprendizado de máquina têm o poder de transformar as operações de depósito com análise de dados. A análise avançada de dados já está sendo usada pelos armazéns NextGen globalmente para revolucionar as atividades do armazém. Algumas soluções são:

Agendamento inteligente de consultas

O aprendizado de máquina revisa dados históricos de pedidos, compromissos e programações em um depósito. Depois de examinar o horário programado e de chegada dos caminhões, os padrões são detectados - digamos, um transportador retardatário crônico ou atrasos relacionados ao clima. Um algoritmo derivado do padrão é refinado com insights mais profundos obtidos da análise dos dados, incluindo vários parâmetros como complexidade do pedido, o esforço necessário para processá-lo, carga do armazém e assim por diante. O modelo ML é treinado para prever os melhores horários, com várias simulações de cenários "e se" antes que uma solução inteligente de IA de agendamento de compromissos seja formulada.

A equipe do depósito que precisa agendar compromissos pode alternar as opções disponíveis para escolher uma recomendação. O agendador "inteligente" não apenas marca o horário, mas também ajusta toda a programação do dia ou a direção (entrada/saída) das atividades; mostra o número de compromissos que podem ser encaixados no mesmo espaço de calendário, reflete o status de coleta, indica motivos de atrasos, sinaliza inconsistências que precisam de atenção, mantém guias sobre horas ativas e inativas e identifica as melhores oportunidades para atender chegadas tardias. Tudo isso sem comprometer os tempos de giro de outras transportadoras.

Benefícios:Redução no tempo de execução, precisão no agendamento, redução nos atrasos, agendamento automatizado, economia ao evitar taxas de detenção, carga de depósito otimizada ao longo do dia, distribuição de mão de obra, agendamento de e-mails ou mensagens telefônicas para motoristas/transportadores, bem-estar dos motoristas, segurança e manuseio de remessa rápida

Gestão Preditiva de Inventário de Estoque

A demanda do cliente, a demanda de matéria-prima do chão de fábrica, os pedidos dos varejistas e o prazo de validade dos produtos interferem no gerenciamento de estoque. Mesmo os riscos que surgem em toda a cadeia de suprimentos, os sentimentos do consumidor rastreados nas mídias sociais e a percepção pública dos fabricantes, fornecedores ou qualquer outra parte interessada podem afetar adversamente o gerenciamento de estoque. Portanto, manter o controle de um conjunto diversificado de dados e compreendê-los de forma proativa é a análise preditiva.

Para implementar o gerenciamento preditivo de inventário de estoque, conjuntos de dados muito grandes de dados históricos e atuais são agregados, filtrados, analisados ​​e modelados. Restrições, como condições climáticas extremas e picos observados nos dados do ponto de venda, são introduzidas para solicitar que os algoritmos de aprendizado de máquina "aprendam" a prever com base no histórico mais recente. Como a ênfase está na alta visibilidade dos dados, é possível preencher a lacuna entre os gerentes de merchandising que tomam decisões de compra e os gerentes de depósito.

Dados de muitos aplicativos, incluindo sistema de gerenciamento de armazéns, gerenciamento de estoque de fornecedores, análise de cesta de compras, gerenciamento de pedidos de distribuição e planejamento da cadeia de suprimentos, ajudam a simular e prever resultados, descobrir insights que aprimoram a colaboração e desenvolver estratégias ágeis de gerenciamento de estoque.

Parâmetros como padrões de demanda, escassez futura, desperdício, custo total de propriedade do estoque, dimensionamento para incluir dados de fornecedores terceirizados, contagens de SKU e ajustes de alocação também são empregados para incentivar a criação preditiva de estoque.

Benefícios:Redução efetiva de custos, tomada de decisão perspicaz, melhor colaboração entre processos e partes interessadas, fornecimento estratégico, prevenção de estoques excessivos, escalabilidade para crescimento, geração de demanda e melhor satisfação e experiência do cliente.

Alocação Inteligente de Tarefas