Hur man börjar använda AI i Supply Chain Planning: Steg-för-steg

En steg-för-steg-väg som delas av Blue Ridge Product Leaders  

AI förändrar planeringen av leveranskedjan. Från efterfrågeprognoser till lageroptimering - dagens ledare inom supply chain använder AI för att fatta smartare, snabbare och mer exakta beslut. Men att veta var man ska börja kan ofta kännas överväldigande.

I ett webbinarium som Blue Ridge nyligen anordnade definierade produktcheferna Steve Park, Product Manager, och Austin Li, VP of Product Development, inte bara AI, de förklarade också hur supply chain-team kan använda AI på ett säkert och effektivt sätt, utan att störa verksamheten eller binda sig för mycket till oprövade verktyg.

"Gartner har gått ut med ett uttalande om att AI år 2027 kommer att vara inblandat i 50 % av alla affärsbeslut", säger Steve. Om du undrar hur du ska implementera AI i din supply chain, eller hur du väljer rätt programvara, kan du i den här guiden ta del av stegen för att komma igång med AI-driven planering.

Steg 1: Identifiera områden med hög påverkan

"Börja med att identifiera de områden där du har störst påverkan", säger Austin. "Det är det enklaste sättet att börja."

Leta efter processer som är mycket manuella, repetitiva eller har en tendens till förseningar - dessa är idealiska för automatisering eller förstärkning. Vanliga exempel inkluderar:

• Granskning efterfrågan Prognoser
• Generering av inköpsorder
• Hantering av servicenivåer på olika platser

Steve erbjöd ett ramverk för att fundera över var AI kan tillämpas i leveranskedjan:

Dessa kategorier hjälper team att matcha användningsfall med rätt nivå av AI-kapacitet. Många team börjar med AI för prognostisering av efterfrågan, påfyllning eller hantering av undantag. Det här är områden där intelligenta planeringsverktyg kan ge snabb avkastning och eliminera gissningar från beslut i leveranskedjan.

Steg 2: Utvärdera din databeredskap

"AI är bara så bra som den data den tränas på", betonade Austin.

Innan du startar något initiativ ska du bedöma datakvaliteten och hur fullständiga dina data är:

• Är dina historiska försäljningsdata rena?
• Kan du få tillgång till kampanjkalendrar, väderhistorik eller data om externa evenemang?
• Är systemen anslutna på ett sätt som stöder centraliserad analys?

Steve berättade om hur långt modern prognostisering har kommit jämfört med den gamla skolans tidsseriemodeller:

"Under lång tid förlitade vi oss på enkla metoder som glidande medelvärden. Men de modellerna är endimensionella, de tittar bara på tidigare försäljning. Nu kan vi ta med semesterdata, väderdata, sociala känslor ... nästan vad som helst som påverkar om en kund bestämmer sig för att köpa."

Denna förmåga att använda kontextuella data är det som skiljer äldre prognosprogram från moderna AI-drivna supply chain-plattformar.

Steg 3: Välj rätt plattform för att driva AI

Innan du skalar upp behöver du rätt grund att stå på. "Du kan inte testa AI om ditt system inte stöder det", antydde Austin.

Det är inte alla programvaror för supply chain som är byggda för AI eller ens redo att stödja moderna prognosmetoder. Många ERP system förlitar sig fortfarande på statiska regler, manuella åsidosättningar eller enkla historiska medelvärden.

För att fullt ut kunna dra nytta av traditionell, generativ och agentisk AI behöver ditt team en mjukvaruplattform för planering av leveranskedjan som är specialbyggd för AI, inte bara en ERP-modul eller ett statiskt prognosverktyg.

Leta efter en plattform som:

• Inläsning och utnyttjande av externa datakällor
• Stödjer maskininlärning för prognoser och GenAI
• Erbjuder förklarbarhet för att öka användarnas förtroende
• Möjliggör förfrågningar på klarspråk och automatiska rekommendationer

Blue Ridges AI-drivna planering av leveranskedjan programvara gör just detta och hjälper distributörer, tillverkare och återförsäljare att fatta snabbare och smartare beslut med hjälp av AI.

Vår plattform är utformad för att vägleda dig genom alla tre nivåerna av AI, från förbättrad prognosprecision till konversationsbaserad GenAI till automatiserad handläggning. Oavsett om du testar AI för första gången eller vill utöka din kapacitet ger Blue Ridge dig verktygen (och förtroendet) för att gå framåt med tillförsikt.

Steg 4: Pilotprojekt, mätning, förbättring

När du har valt ett starkt användningsområde och validerat dina data kan du börja i liten skala. "Fånga upp resultaten. Identifiera förbättringsområden. Finjustera uppmaningar eller modellinställningar", säger Austin.

Målet med pilotprojektet är inte bara funktionalitet, utan även förtroende. Både Steve och Austin betonade vikten av att prognosen är förklarlig, särskilt för planerare:

"ML-prognosprocessen får inte vara en svart låda", säger Steve. "Vi måste bygga upp ett förtroende hos dem som använder dessa data." "När användarna ser värdet kommer de att ta till sig det. Men de måste förstå det först", tillade Austin.

I praktiken innebär det att piloter bör göra det:

• Visa prestanda före/efter prognos
• Yta varför en rekommendation ändrades
• Ge användarna möjlighet att ifrågasätta eller bekräfta resultaten

Oavsett om du testar AI-genererade prognoser eller utforskar GenAI-funktioner som "Varför är den här SKU:n slut i lager?", gör rätt programvara pilotprojekten säkra, mätbara och enkla att skala upp.

Steg 5: Skala till fler produkter och platser

Om din pilot ger tydlig avkastning, till exempel förbättrad noggrannhet, färre lager eller snabbare beställningar, är det dags att skala upp.

"När du har en framgångsrik implementering bakom dig", säger Austin, "kan du ta itu med nästa prioritet som identifierades tidigare."

Expansion kan betyda:

• Lägga till fler produktkategorier
• Inklusive ytterligare distributionscentraler eller butikslägen
• Fler teammedlemmar får möjlighet att använda AI-drivna verktyg

När detta sker kan din organisation röra sig genom de tre nivåer av mänskligt engagemang som Steve beskrev:

• I loopen: Människan använder AI:s dataanalys för att fatta beslut (traditionell AI)
• På slingan: AI föreslår åtgärder; människan väljer den bästa (generativ AI)
• Utanför kretsloppet: AI fattar beslut; människan granskar eller godkänner (Agentic AI) 

Att förstå var du befinner digoch vart du känner dig bekväm med att gå, är nyckeln.

Steg 6: Utbilda, främja och driva på införandet

"Förtroende byggs inte upp över en natt", påminde Austin lyssnarna. "Håll människan informerad."

Även med högpresterande AI beror införandet på användarupplevelsen och kommunikationen. Se till att du:

• Utbilda användarna i hur systemet fungerar
• Ge tydlig och förklarlig output
• Främja AI som en följeslagare, inte en ersättare

"I traditionell AI gör en planerare efterforskningar och väljer alternativ A. Med generativ AI presenterar systemet alternativen A, B och C, och planeraren väljer. Med agentisk AI agerar systemet och planeraren håller antingen med eller ger feedback", säger Steve.

Det handlar inte om att ta bort människor. Det handlar om att ge dem smartare verktyg för att fatta bättre och snabbare beslut.

"Alla kommer till jobbet och försöker göra sitt bästa", säger Austin. "Din AI-lösning bör fungera som en följeslagare för att öka allas effektivitet."

Med rätt färdplan, en liten start, validering av resultat, val av rätt plattform och fokus på förtroende kan ditt supply chain-team frigöra kraften i AI redan idag.

Vill du höra hela diskussionen?

Vill du se hur supply chain-team använder AI idag?
Titta på vårt webinar på begäran och lär dig hur traditionell AI, generativ AI och Agentic AI förändrar prognoser, planering och lagerhantering, och hur plattformar som Blue Ridge gör det enkelt att komma igång.

Vanliga frågor

Vilket är det bästa sättet att börja använda AI inom supply chain planning?

Börja i liten skala. Fokusera på områden med stor påverkan som efterfrågeprognoser, påfyllning eller hantering av servicenivåer. Kör ett pilotprojekt med rena, strukturerade data och mät resultaten. När du har bevisat värdet kan du skala upp.

Behöver jag särskild programvara för att använda AI i leveranskedjan?

Ja, det stämmer. De flesta ERP-system är inte byggda för att stödja modern AI. För att dra full nytta av traditionell, generativ och agentisk AI behöver du en plattform för supply chain planning som är specialbyggd för AI, som Blue Ridge. Leta efter funktioner som maskininlärningsprognoser, extern dataintegration, förklarbarhet och interaktion med naturligt språk.

Vilka typer av AI används inom supply chain planning?

Tre nivåer av AI i leveranskedjan:

• Traditionell AI: Använder maskininlärning för att förbättra prognosprecisionen
• Generativ AI: Gör det möjligt för planerare att ställa frågor med hjälp av naturligt språk (t.ex. "Varför är den här SKU:n slut i lager?")
• Agentisk AI: Automatiserar åtgärder baserade på realtidsdata, utan behov av mänsklig input

Hur kan jag se till att mitt team litar på AI:n?

Börja med förklarbarhet. Din plattform ska visa användarna varför en prognos har ändrats och låta dem validera eller utmana rekommendationen. Att bygga upp förtroende leder till adoption.

Vilka är de vanligaste misstagen när man använder AI inom supply chain?

• Börjar för brett
• Använda data av dålig kvalitet
• Hoppa över pilotfaser
• Underlåtenhet att utbilda slutanvändare
• Följer inte IT-styrning