Slik begynner du å bruke AI i planlegging av forsyningskjeden: Steg for steg

En steg-for-steg-vei delt av produktledere hos Blue Ridge  

AI forvandler planleggingen av forsyningskjeden. Fra etterspørselsprognoser til lageroptimalisering bruker dagens ledere i forsyningskjeden AI til å ta smartere, raskere og mer nøyaktige beslutninger. Men å vite hvor man skal begynne kan ofte føles overveldende. 

I et nylig webinar på Blue Ridge definerte ikke produktlederne Steve Park, produktsjef, og Austin Li, visepresident for produktutvikling, bare AI, de brøt også ned hvordan forsyningskjedeteam kan ta i bruk det på en trygg og effektiv måte, uten å forstyrre driften eller forplikte seg til uprøvde verktøy. 

«Gartner har uttalt at innen 2027 vil AI være involvert i 50 % av forretningsbeslutninger», bemerket Steve. Hvis du lurer på hvordan du implementerer AI i forsyningskjeden din, eller hvordan du velger riktig programvare, forklarer denne veiledningen trinnene for å komme i gang med AI-drevet planlegging. 

Trinn 1: Identifiser områder med høy påvirkning  

«Start med å identifisere områdene med høy påvirkning», sa Austin. «Det er den enkleste måten å begynne på.» 

Se etter prosesser som er svært manuelle, repeterende eller utsatt for forsinkelser. Disse er ideelle for automatisering eller utvidelse. Vanlige eksempler inkluderer:  

• Gjennomgang av etterspørselsprognoser 
• Generering av bestillinger 
• Administrere servicenivåer på tvers av lokasjoner 

Steve ga et rammeverk for å tenke på hvor AI kan brukes i forsyningskjeden: 

Disse kategoriene hjelper team med å matche brukstilfeller med riktig nivå av AI-kapasitet. Mange team starter med AI for etterspørselsprognoser , påfyll eller unntakshåndtering. Dette er områder der intelligente planleggingsverktøy kan gi rask avkastning og eliminere gjetting fra beslutninger i forsyningskjeden. 

Trinn 2: Evaluer databeredskapen din 

«KI er bare så god som dataene den er trent på», understreket Austin. 

Før du starter et initiativ, bør du vurdere dataenes kvalitet og fullstendighet: 

• Er dine historiske salgsdata rene? 
• Har du tilgang til kampanjekalendere, værhistorikk eller eksterne arrangementsdata? 
• Er systemene koblet sammen på en måte som støtter sentralisert analyse? 

Steve delte hvor langt moderne prognoser har kommet sammenlignet med gammeldagse tidsseriemodeller:  

«I lang tid stolte vi på enkle metoder som glidende gjennomsnitt. Men disse modellene er endimensjonale, de ser bare på tidligere salg. Nå kan vi hente inn feriedata, værdata, sosiale sentimenter ... omtrent alt som påvirker om en kunde bestemmer seg for å kjøpe.» 

Denne muligheten til å bruke kontekstuelle data er det som skiller eldre prognoseprogramvare fra moderne AI-drevne forsyningskjedeplattformer. 

Trinn 3: Velg riktig plattform for å drive AI 

Før du skalerer, trenger du det rette grunnlaget. «Du kan ikke styre AI hvis systemet ditt ikke støtter det», antydet Austin. 

Ikke all programvare for forsyningskjeder er bygget for AI, eller engang klar til å støtte moderne prognosemetoder. Mange ERP- systemer er fortsatt avhengige av statiske regler, manuelle overstyringer eller enkle historiske gjennomsnitt. 

For å dra full nytte av tradisjonell, generativ og agentisk AI, trenger teamet ditt en programvareplattform for forsyningskjedeplanlegging som er spesialbygd for AI, ikke bare en ERP-modul eller et statisk prognoseverktøy. 

Se etter en plattform som: 

• Inntar og utnytter eksterne datakilder 
• Støtter maskinlæringsprognoser og GenAI 
• Tilbyr forklaring for brukertillit 
• Muliggjør forespørsler på enkelt språk og automatiserte anbefalinger 

Blue Ridges AI-drevne programvare for planlegging av forsyningskjeden gjør nettopp det, og hjelper distributører, produsenter og forhandlere med å ta raskere og smartere beslutninger gjennom AI. 

Plattformen vår er utviklet for å veilede deg gjennom alle tre nivåene av AI, fra forbedret prognosenøyaktighet til konversasjonsbasert GenAI til agentautomatisering. Enten du tester AI for første gang eller ønsker å utvide mulighetene dine, gir Blue Ridge deg verktøyene (og tilliten) til å gå trygt fremover.  

Trinn 4: Pilot, mål, forbedre 

Når du har valgt et sterkt brukstilfelle og validert dataene dine, start i det små. «Fang opp resultatene. Identifiser forbedringsområder. Finjuster ledetekster eller modellinnstillinger», sa Austin.  

Målet med pilotprosjektet er ikke bare funksjonalitet, det er tillit. Både Steve og Austin understreket viktigheten av at prognoser er forklarlige, spesielt for planleggere:  

«ML-prognoseprosessen kan ikke være en svart boks», sa Steve. «Vi må bygge tillit hos menneskene som bruker disse dataene.» «Når brukerne ser verdien, vil de ta den i bruk. Men de må forstå den først», la Austin til. 

I praksis betyr det at piloter bør:  

• Vis før/etter prognoseytelse 
• Finn ut hvorfor en anbefaling ble endret 
• Gi brukerne muligheter til å utfordre eller bekrefte resultater 

Enten du tester AI-genererte prognoser eller utforsker GenAI-funksjoner som «Hvorfor er denne SKU-en utsolgt?», gjør riktig programvare pilotering trygg, målbar og enkel å skalere. 

Trinn 5: Skaler til flere produkter og lokasjoner 

Hvis pilotprosjektet ditt gir tydelig avkastning på investeringen, som forbedret nøyaktighet, færre lageruttak eller raskere bestilling, er det på tide å skalere.  

«Når du har én vellykket implementering under beltet,» sa Austin, «ta fatt på den neste prioriteringen som ble identifisert tidligere.» 

Utvidelse kan bety:  

• Legger til flere produktkategorier 
• Inkludert ytterligere distribusjonssentre eller butikklokasjoner 
• Gjør det mulig for flere teammedlemmer å bruke AI-drevne verktøy 

Når dette skjer, kan organisasjonen din bevege seg gjennom de tre nivåene av menneskelig involvering som Steve beskrev: 

• I loopen: Mennesker bruker AI-ens dataanalyseutganger til å ta avgjørelser (tradisjonell AI) 
• På loopen: AI foreslår handlinger; mennesket velger den beste (Generativ AI) 
• Ute av sirkelen: AI tar avgjørelser; menneskelig gjennomgang eller godkjenning (Agentic AI) 

Å forstå hvor du er , og hvor du føler deg komfortabel med å gå, er nøkkelen. 

Trinn 6: Opplæring, promotering og fremdrift av adopsjon 

«Tillit bygges ikke over natten», minnet Austin lytterne på. «Hold menneskene oppdatert.» 

Selv med høytytende AI, avhenger adopsjon av brukeropplevelse og kommunikasjon. Sørg for at du:  

• Lære opp brukerne i hvordan systemet fungerer 
• Gi tydelig og forklarlig utdata 
• Fremme AI som en følgesvenn, ikke en erstatning 

«I tradisjonell AI undersøker og velger en planlegger alternativ A. Med generativ AI presenterer systemet alternativ A, B og C, og planleggeren velger. Med agentisk AI handler systemet, og planleggeren enten samtykker eller gir tilbakemelding», sa Steve. 

Dette handler ikke om å fjerne folk. Det handler om å gi dem smartere verktøy for å ta bedre og raskere beslutninger.  

«Alle kommer på jobb og prøver å gjøre sitt beste», sa Austin. «KI-løsningen din bør fungere som en følgesvenn for å øke alles effektivitet.» 

Med riktig plan, start i det små, validering av resultater, valg av riktig plattform og fokus på tillit, kan forsyningskjedeteamet ditt frigjøre kraften til AI i dag. 

Vil du høre hele diskusjonen? 

Vil du se hvordan forsyningskjedeteam bruker AI i dag?
Se vårt webinar på forespørsel for å lære hvordan tradisjonell AI, generativ AI og agentisk AI forvandler prognoser, planlegging og lagerstyring, og hvordan plattformer som Blue Ridge gjør det enkelt å komme i gang. 

Vanlige spørsmål 

Hva er den beste måten å begynne å bruke AI i planlegging av forsyningskjeden? 

Start i det små. Fokuser på områder med stor innvirkning, som etterspørselsprognoser, påfyll eller servicenivåstyring. Kjør en pilot med rene, strukturerte data og mål resultatene. Når du har bevist verdi, skaler. 

Trenger jeg spesiell programvare for å bruke AI i forsyningskjeden? 

Ja. De fleste ERP-systemer er ikke bygget for å støtte moderne AI. For å dra full nytte av tradisjonell, generativ og agentisk AI, trenger du en plattform for planlegging av forsyningskjeden som er spesialbygd for AI, som Blue Ridge. Se etter funksjoner som maskinlæringsprognoser, integrering av eksterne data, forklaringsevne og naturlig språkinteraksjon. 

Hvilke typer AI brukes i planlegging av forsyningskjeder? 

Tre nivåer av AI i forsyningskjeden: 

• Tradisjonell AI : Bruker maskinlæring for å forbedre prognosenøyaktigheten 
• Generativ AI : Lar planleggere stille spørsmål ved hjelp av naturlig språk (f.eks. «Hvorfor er denne SKU-en utsolgt?») 
• Agentisk AI : Automatiserer handlinger basert på sanntidsdata, uten behov for menneskelig innspill 

Hvordan kan jeg sørge for at teamet mitt stoler på AI-en? 

Start med forklaringsevne. Plattformen din bør vise brukerne hvorfor en prognose endret seg, og la dem validere eller utfordre anbefalingen. Å bygge tillit fører til adopsjon. 

Hva er vanlige feil når man tar i bruk AI i forsyningskjeden? 

• Starter for bredt 
• Bruk av data av dårlig kvalitet 
• Hopper over pilotfaser 
• Manglende opplæring av sluttbrukere 
• Følger ikke IT-styring