Przykład zastosowania AI
Unilever – Optymalizacja Łańcucha Dostaw
Przykład biznesowy z materiałów źródłowych. Nie stanowi deklaracji realizacji ani autorstwa Roduq.
Problem
- Złożoność zarządzania zapasami w globalnym łańcuchu dostaw
- Trudność w prognozowaniu popytu uwzględniającymi sezonowość
- Opóźnienia i brak synchronizacji między etapami
- Zmienność warunków rynkowych, pogody, zmian preferencji konsumentów
Rozwiązanie
- Integracja AI w 20 wieżach kontroli łańcucha dostaw na świecie
- Kombinacja real-time data i machine learning
- Prognozowanie popytu na podstawie danych historycznych, sezonowości, czynników zewnętrznych
- Algorytm optymalizuje poziomy zapasów dla każdej lokalizacji
- Lepsza koordynacja logistyki i zaopatrzenia
Korzyści opisywane w źródle
- Redukcja przypadków braku towaru w sklepach (stockoutów)
- Zmniejszenie przeinwestowania w zapasy
- Poprawa responsywności na zmieniający się popyt
- Lepsza współpraca między działami logistyki i zaopatrzenia
- Optymalizacja całego łańcucha dostaw