Atsargų valdymas – viena svarbiausių tiekimo grandinės dalių, tačiau šiuolaikinis verslas dažnai susiduria su įvairiais iššūkiais, kurie lemia jų perteklių ar trūkumą. Kaip planuoti atsargas, kad nelauktų dideli praradimai? Kada verta automatizuoti atsargų papildymo skaičiavimus ir patikėti šį procesą sistemai?

Su kokiais iššūkiais susiduriama bandant automatizuoti atsargų papildymo skaičiavimus?

1. Daugelis vadovų norėtų, kad skaičiavimai vyktų automatu, bet nepavyksta rasti tinkamo įrankio, kuris duotų norimą rezultatą.
2. Testavimo metu dažnai paaiškėja, kad pasirinktas automatizavimo būdas efektyvumu nėra pranašesnis už įgudusį darbuotoją.
3. Įsidiegus atsargų papildymo automatizavimo įrankį, jis naudojamas ne pilnai arba laikui bėgant juo iš viso nustojama naudotis. Jeigu sistema nėra patogi naudotis, rezultatai prastėja ir nusprendžiama jos atsisakyti.
4. Daugybė skirtingų algoritmų ir nustatymų byloja apie tai, jog kyla didelių problemų siekiant automatizuoti skaičiavimus.

Kokie duomenys yra svarbūs norint automatizuoti atsargų papildymo skaičiavimus?

Reikalingi duomenys gali būti vidiniai ir išoriniai. Vidiniai duomenys planavimo sistemai yra lengvai pasiekiami ir yra toje pačioje aplinkoje, kur vyksta pats planavimas.
Išoriniai duomenys yra planavimo sistemai nematomi ir nepasiekiami. Duomenys taip pat skirstomi į struktūrizuotus ir nestruktūrizuotus, pastarųjų struktūra yra besikeičianti, o struktūruoti duomenys yra pastovūs ir laikui bėgant nekintantys.

Atsargų valdymo algoritmas, neturintis dirbtinio intelekto, apdoroja tik vidinius struktūrizuotus duomenis. Visi šie duomenys, siekiant sklandaus atsargų planavimo yra svarbūs, tad norint juos įgalinti, reikia pasitelkti intelektą. Žmogiškas intelektas gali įnešti informaciją apie išorinius duomenis, tokius kaip – mados tendencijos, konkurentų veiksmai, taip informuodamas sistemą apie pokyčius.

Algoritmas VS žmogiškas intelektas. Konkuruoti ar bendradarbiauti?

Vertinant duomenis, kuriuos gali kaupti žmogiškasis intelektas, atrodo, kad žmogus čia tampa pranašesniu už sistemą. Ar sistema gali jį pralenkti ir jei taip, tai kada? Atsakymas į šį klausimą yra – krūvis.
Atsargų papildymo automatizavimo sistema pradeda lenkti rankinį darbą didėjant krūviui, tad prekių, papildymo, iteracijų skaičius nurodo esamas apimtis.

Kai krūvis yra nedidelis, žmogiškas intelektas gali skirti dėmesį ir įtraukti visus turimus duomenis, taip kuo tiksliau įvertinant reikiamą papildymo kiekį. Esant per dideliam krūviui, žmogus nebeturi sąlygų skirti dėmesio reikiamoms pozicijoms ir ima jas apjunginėti, remtis neteisingomis išvadomis ir improvizuoti. Algoritmas šiuo atveju išlieka stabilus ir jeigu jis darė tam tikrą kiekį klaidų dėl informacijos trūkumo, ir toliau bus daromas panašus kiekis klaidų. Tačiau didėjant krūvio apimčiai, tam tikroje pozicijoje, algoritmas tampa pranašesnis už žmogų.

SOFT4Inventory sistemoje algoritmas gali pamatyti nuokrypį ir duoti signalą, kad reikia atkreipti dėmesį į tam tikrą poziciją ir siūlyti atsargų kiekį atitinkamai didinti arba mažinti, tokiu atveju galima pasiekti geriausius rezultatus, nes bendradarbiavimas su žmogišku intelektu leidžia įvertinti nestruktūruotus duomenis.