Förbättra lagerhantering genom realtidsdata och AI

Lagerhantering är en kritisk del av varje företags logistikoperation. Genom att använda realtidsdata och artificiell intelligens (AI) kan företag optimera sin lagerhantering och minska både överskott och brist på lager. Genom att implementera datadrivna system kan processer effektiviseras, vilket ger ökad kontroll, reducerade kostnader och ett smidigare arbetsflöde.

Använd realtidsdata för att effektivisera lagerhantering och minska slöseri:

• 📡 Lageruppföljning i realtid: Genom att använda sensorer och IoT-enheter kan företag övervaka lagerstatus i realtid. Denna information gör det möjligt att snabbt reagera på förändringar i efterfrågan eller lagerfluktuationer.
• 🔄 Just-in-time-lager: Realtidsdata gör det möjligt att justera lagerhållningen baserat på aktuella behov. Detta minskar risken för överlager eller out-of-stock-situationer.
• ⚡ Snabbare orderhantering: Genom att automatiskt justera lagerstatus och beställningar i realtid kan företag snabbare möta kundernas behov och reducera ledtider.

Optimera beställningar och lagerhållning med hjälp av AI-drivna system:

• 🤖 AI för efterfrågeprognos: AI kan analysera historisk försäljningsdata och identifiera mönster för att förutsäga framtida efterfrågan på produkter. Detta gör att företag kan optimera sina inköp och minska risken för både överlager och underlager.
• 📈 Automatiserade beställningar: AI-system kan trigga automatiska beställningar baserat på de förutsagda efterfrågeprognoserna och lagerstatus. Detta innebär att företag kan hålla lagret optimalt utan att behöva manuella ingrepp.
• 💡 Optimerad lagerlayout: AI-algoritmer kan hjälpa till att förbättra lagerlayouten genom att identifiera den mest effektiva placeringen för olika varor, vilket minskar tiden som behövs för att hitta och plocka varor.

Lillqvist Strat sparar upp till 400 timmar per år genom denna lösning:

• ⏱️ Tidsbesparing genom automatisering: Genom att använda AI för efterfrågeprognoser och automatiserade beställningar sparas tid som annars skulle ha använts för manuellt lagerarbete och inköp.
• 📊 Effektivare lagerhantering: Realtidsdata och AI optimerar lagerflödet och förhindrar slöseri med tid och resurser.
• 💡 Bättre planering och strategi: AI gör det möjligt att fatta mer informerade beslut kring lagerhållning och inköp, vilket leder till en mer strömlinjeformad process och kortare ledtider.

Kodexempel för att förutsäga efterfrågan och optimera lagerbeställningar med AI:

Här är ett exempel på hur du kan använda Python och AI för att förutsäga efterfrågan baserat på historisk försäljningsdata och automatisera beställningar:

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Ladda historisk försäljningsdata
data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# Förbehandling av data
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data = data.set_index('date')
data = data.resample('D').sum()  # Summera försäljning per dag

# Skapa funktioner för efterfrågeprognos
data['day_of_week'] = data.index.dayofweek
data['week_of_year'] = data.index.week

# Skapa en funktion för att skapa input och output för modellen
def prepare_data(data):
    X = data[['day_of_week', 'week_of_year']]  # Input features
    y = data['sales']  # Output (försäljning)
    return X, y

X, y = prepare_data(data)

# Dela upp data i tränings- och testset
train_size = int(len(X) * 0.8)
X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]

# Bygg och träna linjär regressionsmodell
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Prognosera framtida efterfrågan
future_dates = pd.date_range(start=data.index[-1], periods=30, freq='D')  # Förutsäg de nästa 30 dagarna
future_data = pd.DataFrame({
    'day_of_week': future_dates.dayofweek,
    'week_of_year': future_dates.week
})

forecast = model.predict(future_data)

# Visualisera prognosen
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data.index, y, label='Historisk Försäljning')
plt.plot(future_dates, forecast, label='Prognostiserad Efterfrågan', linestyle='--')
plt.title('Prognos av Efterfrågan för Nästa 30 Dagar')
plt.xlabel('Datum')
plt.ylabel('Försäljning')
plt.legend()
plt.show()

# Automatisera lagerbeställningar baserat på prognos
threshold = 100  # Tröskel för när beställning ska göras
order_quantity = 500  # Antal enheter att beställa

for i, demand in enumerate(forecast):
    if demand < threshold:
        print(f"Beställ {order_quantity} enheter för {future_dates[i]}")

# Förvara resultatet och prognosen
data['forecast'] = np.nan
data['forecast'].iloc[-len(forecast):] = forecast
data.to_csv('sales_forecast_with_orders.csv')

Förklaring av koden:

• Dataförberedelse: Försäljningsdata bearbetas för att extrahera funktioner som “dag i veckan” och “vecka på året” för att förbättra prognosen.
• Linjär regression: En linjär regressionsmodell används för att förutsäga framtida efterfrågan baserat på historiska data.
• Prognos: Prognoser görs för de kommande 30 dagarna baserat på mönster i den historiska försäljningen.
• Automatisering av beställningar: Om den prognostiserade efterfrågan är under en viss tröskel, triggas en beställning automatiskt.
• Visualisering: En graf visar både historisk och prognostiserad efterfrågan, vilket ger insikter om framtida behov.

Fördelar med denna lösning:

• 🔄 Automatiserad beställning: Systemet gör det möjligt att automatiskt beställa produkter baserat på förutsägelser om efterfrågan, vilket minskar mänskliga fel och tidsförbrukning.
• 💡 Datadrivna beslut: Genom att använda realtidsdata och AI kan företag fatta mer informerade beslut om lagerhantering och beställningar.
• 🕰️ Tidsbesparing: Lillqvist Strat kan hjälpa er att automatisera hela lagerhanteringsprocessen, vilket sparar upp till 400 timmar per år.

Med denna lösning kan företag effektivisera lagerhantering och minska onödiga lagerkostnader, samtidigt som de bibehåller en hög servicenivå till sina kunder.