paint-brush
Envanter Yönetimi Verimliliğini Artırmak İçin Yapay Zekadan Yararlanmaile@boxhero
3,067 okumalar
3,067 okumalar

Envanter Yönetimi Verimliliğini Artırmak İçin Yapay Zekadan Yararlanma

ile BoxHero4m2024/08/21
Read on Terminal Reader

Çok uzun; Okumak

Yapay zeka teknolojisi, envanter yönetiminde verimliliği artırmak ve üretkenliği geliştirmek için kullanılabilir. Yapay zeka, artan müşteri talebi dönemlerini tahmin etmek için geçmiş satış verilerini ve envanter durumunu otomatik olarak analiz edebilir. Birçok şirket, envanter değişikliklerini, döngü sürelerini, teslim sürelerini ve yeniden sipariş noktalarını gerçek zamanlı olarak izlemek için yapay zekadan yararlanır.
featured image - Envanter Yönetimi Verimliliğini Artırmak İçin Yapay Zekadan Yararlanma
BoxHero HackerNoon profile picture


Başlangıçta kısmen ' AlphaGo ' tarafından tetiklenen AI'nın popülaritesi, ChatGPT'nin ortaya çıkmasıyla sektörü kasıp kavurmaya devam ediyor. Sınırsız potansiyeliyle tanınan bu üretken AI, çeşitli iş alanlarında popülerlik kazanıyor. Dahası, sürekli ilerleyen AI teknolojileri, çeşitli iş alanlarında aktif olarak uygulanıyor.


Son trend, AI teknolojisini kullanarak verimliliği artırma çabalarında artış olduğunu gösterdi. İşverenlerin %93'ünden fazlası ve çalışanların %86'sı, önümüzdeki beş yıl içinde tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek ve yaratıcılığı ve inovasyonu geliştirmek için GenAI kullanmayı öngörüyor. İşletmeler operasyonları kolaylaştırmak için giderek daha fazla AI'ya yöneldikçe, bu teknolojinin önemli bir etki yarattığı kritik alanlardan biri envanter yönetimidir .


Bu yazımızda, yapay zeka teknolojisinin envanter yönetiminde verimliliği artırmak ve üretkenliği geliştirmek için kullanılabileceği 5 farklı yola göz atacağız.

1. Yapay Zeka Hızlı ve Doğru Talep Tahmini Sağlar

İşletmeler, optimum envanter seviyelerini korumak için talebi tahmin eder ve üretim ve tedarik planları oluşturur. Geleneksel olarak, bu, geçmiş verilere dayanarak yaklaşık talebi manuel olarak tahmin etmeyi ve öngörmeyi içerir. Ancak, bu yaklaşım kaçınılmaz olarak operasyonları yavaşlatır ve hata olasılığını artırır. Son yıllarda e-ticaretin bu kadar hızlı büyümesiyle , veri hacmi o kadar büyük hale geldi ki, artık yalnızca insan analizi yapmak mümkün değil.


Gerçek zamanlı olarak büyük miktarda veriyi hızla analiz edebilen AI, kolay talep tahminini kolaylaştırır ve üretim ve tedarik planlarının sorunsuz bir şekilde geliştirilmesini sağlar. Örneğin, ürünler belirli dönemlerde satışlarda artış yaşarsa, AI geçmiş satış verilerini ve envanter durumunu otomatik olarak analiz ederek artan müşteri talebi dönemlerini nispeten yüksek doğrulukla tahmin edebilir. Bu, proaktif hazırlık, stok tükenmelerini azaltma, müşteri güvenini zedeleyen teslimat sorunları ve aşırı envanterin maliyetli sonuçlarını sağlar.


Büyük verileri tasvir eden bir grafik


2. Sürekli Envanter İzleme

Gerçek zamanlı envanter görünürlüğü, işletmelerin performanslarını iyileştirmek için sahip olması gereken önemli bir bilgidir. Ancak, düzenli envanter denetimlerinin gerekliliğini kabul etmelerine rağmen, çoğu gerçek zamanlı envanterin değerini tam olarak takdir edememektedir. Öneminin farkında olanlar bile, envanter durumunu gerçek zamanlı olarak aktif olarak izlemek için önemli miktarda zaman ve kaynak harcamaktan çekinmektedir.


Yapay zeka, günün her saati büyük miktarda veriyi analiz etme yeteneğiyle zahmetsiz gerçek zamanlı envanter izlemeyi de mümkün kılar. Bu, işletmelerin ani talep dalgalanmalarına derhal yanıt vermesini sağlar. Birçok şirket, envanter yönetimi yöneticileri ve müşteri hizmetleri ortakları olarak sohbet robotlarını kullanarak envanter değişikliklerini, çevrim sürelerini, teslim sürelerini ve yeniden sipariş noktalarını gerçek zamanlı olarak izlemek için yapay zekadan yararlanır. Müşteriler, sohbet robotlarından tahmini teslimat süreleri ve mevcut sevkiyat yerleri hakkında bilgi alabilirken, tedarikçiler belirli ürünler için sipariş durumları hakkında doğrudan bilgi alabilir. Dahili çalışanlar da kapsamlı envanter verilerine dayalı anında yanıtlar alarak üretkenliği artırdıkları için sohbet robotlarından faydalanır.


Yapay zeka ve sohbet robotu kullanarak şirket verilerini yöneten bir girişimci


3. Tedarik Sürecini İyileştirme

Tedarik süreci, üretim şirketlerinin geçmesi gereken temel bir iş aşamasıdır. Üretim için gerekli hammaddeleri, malları ve hizmetleri tedarik etmek için tedarikçileri belirlemeyi ve onlarla sözleşme yapmayı içerir. Hammadde tedarikini başlatmak için, hangi malzemelerin tükeneceğini tahmin etmek ve üretimi ve satışları etkilemeyen uygun sipariş zamanlamasını belirlemek çok önemlidir. Ek olarak, ürün üretimini aksatmaktan kaçınmak için ekipman değiştirme zamanlamasını doğru bir şekilde değerlendirmek çok önemlidir.


Ayrıca, AI, ürün imalatı için gereken ham madde miktarlarını, optimum sipariş zamanlamalarını ve ekipman değiştirme döngülerini belirleyerek tedarik sürecini kolaylaştırmaya yardımcı olur. Tedarikte yer alan harcamaları analiz eder ve daha iyi tedarikçiler önermek için piyasa verilerinden yararlanır. AI'nın, tedarik sürecindeki anormallikleri ve sorunları insanlardan önce hızla tespit ederek envanter yönetiminde oynadığı rolü görmek kolaydır.


Veri analizi yoluyla envanter tedarik planlarını stratejik hale getiren kadın girişimci


4. Envanter Durumunu Gerçek Zamanlı Olarak Tarayın

Boş rafların satış fırsatlarını önemli ölçüde kaybettiğinin farkında mısınız? İş performansını iyileştirmek için, yalnızca depoda değil aynı zamanda mağaza raflarında da envanteri yönetmek çok önemlidir. Ne yazık ki, mağaza personeli rafları düzenli olarak yönetse bile, satıldığında ürünleri hemen yenilemek çoğu zaman zor olabilir.


Bu zorluğun üstesinden gelmek için Google tarafından, tavana monte edilmiş kameraları kullanarak rafları tarayıp AI algoritmalarını kullanarak envanter durumunu belirlemek için yeni bir teknoloji geliştiriliyor . Rafların yeniden stoklanması gerekiyorsa, akıllı telefonunuzda hızlı bir şekilde bildirimler alabilirsiniz. AI'yı bu şekilde kullanarak, tasarruf edilen kaynaklar ve maliyetler, iş performansını artıran daha kritik görevlere yönlendirilebilir.


Bir eczacının tablet kullanarak ilaçların envanter durumunu değerlendirmesi


5. Pazarlama Stratejileri Geliştirin

Yapay zekanın yardımıyla pazarlama stratejileri oluşturmak, envanteri azaltmanın ve satışları artırmanın bir yoludur. Yapay zeka yalnızca müşteri verilerini değil, aynı zamanda veri denizine dağılmış çok miktarda bilgiyi de toplar ve hedef müşteriler arasında hangi ürün ve hizmetlerin popüler olduğunu anlamamızı sağlar. Bu, pazarlama uzmanlarının yardımına güvenmeden satış büyümesine katkıda bulunan pazarlama stratejileri oluşturmamızı sağlar.


Yapay zeka, hedef kitleleri iyileştirmek ve optimize etmek için de kullanılabilir. Ürünlerimizi veya hizmetlerimizi satın alma olasılığı yüksek olan hedef kitle hakkında bilgi edinerek, yüksek dönüşüm oranlarına ve pazarlama ROI'sine (Yatırım Getirisi) ulaşmak daha kolay hale gelir.


Veri analizi yoluyla pazarlama stratejileri formüle eden bir yönetici



Son Düşünceler

Envanter yönetimi şüphesiz dikkatli bir çalışma gerektiren ve doğrudan işletme performansını etkileyebilecek karmaşık bir alandır.


BoxHero gibi envanter yönetimi çözümlerinin AI teknolojisiyle bir araya gelerek envanter yönetiminde inovasyonu teşvik ettiğini ve daha iyi bir iş ortamı yarattığını bildirmek için buradayız. Envanter yönetiminde iyileştirmeler arıyorsanız, sürekli gelişen AI ve kullanıcı dostu envanter yönetimi çözümlerini takip ettiğinizden emin olun. Uygun teknoloji ve çözümlerin benimsenmesi, iş performansını artırmak için stratejik bir seçimdir.