ما المقصود بإدارة المخزون بالذكاء الاصطناعي؟

إدارة المخزون هي عملية الإشراف على مستويات مخزون الشركة والتحكم فيها. وهي تساعد على ضمان وجود المنتجات المناسبة في المكان المناسب في الوقت المناسب.

يعزز الذكاء الاصطناعي إدارة المخزون التقليدية من خلال تطبيق تحليل البيانات والتعلم الآلي (ML) والتحليلات التنبئية. ومن خلال هذه العمليات، يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين العديد من مهام إدارة المخزون التقليدية، بما في ذلك التنبؤ بالطلب، وإدارة الموردين وتجديد المخزون. 

يُعد تحسين المخزون أحد المكونات الأساسية لإدارة المخزون. وتساعد هذه الإستراتيجية الشركات على الحفاظ على العدد المناسب من السلع لتلبية طلب العملاء مع تقليل تكاليف الاحتفاظ بالمخزون وزيادة الربحية إلى الحد الأعلى.يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤدي دورًا مهمًا في تحسين المخزون من خلال تعزيز الكفاءة والتنبؤ واتخاذ القرارات.

تشمل مزايا إدارة المخزون بالذكاء الاصطناعي زيادة الدقة وتوفير التكاليف وتحسين رضا العملاء. وهذه المزايا تجعله عنصرًا حيويًا في إستراتيجيات سلسلة التوريد الحديثة.

تشمل حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة المخزون ما يأتي:

• التنبؤ بالطلب
• الرؤية في الوقت الحقيقي
• الكشف عن الخلل
• إدارة الموردين
• محاكاة السيناريوهات
• التجديد الآلي للمخزون
• عمليات المستودعات

يساعد الذكاء الاصطناعي الشركات على الاستجابة الديناميكية لتقلبات السوق. من خلال استخدام خوارزميات التعلم الآلي، يمكن للشركات الحصول على معارف أعمق حول سلوك العملاء وأنماط الطلب. وتؤدي هذه المعارف إلى التنبؤ بالمخزون بشكل أكثر دقة والقدرة على ضبط مستويات المخزون في الوقت الحقيقي.

تُعرف أيضًا عملية التنبؤ بأنماط طلب المستهلكين المستقبلية على المنتجات أو الخدمات خلال فترة محددة باسم التنبؤ بالطلب. يمكن أن يكون استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطلب أمرًا بالغ الأهمية لإدارة المخزون بفعالية وكفاءة. تقلل التنبؤات الدقيقة بالطلب من مخاطر نفاد المخزون أو فائض المخزون، ما يحسن من رضا العملاء ويقلل من التكاليف.

إلى جانب إنترنت الأشياء (IoT)، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد على تحسين الرؤية في الوقت الحقيقي لمواقع المخزون وظروفه في كل أنحاء سلسلة التوريد. تتألف شبكات إنترنت الأشياء من عناصر مادية (مثل عناصر المخزون) مدمجة مع حساسات وبرامج واتصال بالشبكة، ما يسمح لها بجمع كميات هائلة من البيانات ومشاركتها. ويمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي على تحليل هذا الكم الهائل من البيانات واستخراج معارف مفيدة.

يمكن لمنصات تكامل البيانات تسهيل استيعاب بيانات إنترنت الأشياء في أنظمة إدارة المخزون، ما يسمح للشركات بمراقبة مستويات المخزون وظروف سلسلة التوريد باستمرار.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي على اكتشاف الانحرافات في مستويات المخزون أو أنماط المبيعات. ويمكن لخوارزميات التعلم الآلي معالجة مجموعات البيانات الكبيرة لاكتشاف القيم المتطرفة. قد تشير هذه المخالفات إلى وجود مشكلات مثل السرقة أو الأخطاء أو الاضطرابات أو تقلبات الطلب في المستقبل. وتُمكن قدرة الاكتشاف هذه الشركات من الاستجابة بسرعة للمشكلات المحتملة والحفاظ على سلامة المخزون والكفاءة التشغيلية.

يمكن أن تساعد أدوات تحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي على تحليل مقاييس أداء الموردين. وتُقيم هذه الأدوات بكفاءة عوامل مثل مواعيد التسليم والجودة والتسعير. باستخدام المعارف المستندة إلى الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات اختيار الشركاء الأكثر موثوقية وفعالية من حيث التكلفة والتفاوض على شروط أفضل وبناء علاقات أقوى مع الموردين.

تمكّن محاكاة السيناريوهات القائمة على الذكاء الاصطناعي الشركات من وضع نماذج لسيناريوهات السوق المختلفة واختبار تأثيرات المتغيرات المختلفة على مستويات المخزون. وتساعد هذه الإمكانية المؤسسات على الاستعداد لتقلبات الطلب، ما يمكّنها من تطوير إستراتيجيات مخزون مرنة يمكنها التكيف بسرعة مع الظروف المتغيرة.

يستخدم التجديد الآلي للمخزون الذكاء الاصطناعي لمراقبة مستويات المخزون في الوقت الحقيقي، ما يؤدي تلقائيًا إلى إصدار أوامر الشراء عندما ينخفض المخزون عن الحدود المحددة مسبقًا. يعمل هذا النظام اللوجستي على تحسين عملية تجديد المخزون من خلال تقليل مخاطر نقص المخزون والتخزين الزائد، ما يساعد على ضمان توفر المنتجات عند الحاجة إليها من دون تكاليف فائض المخزون.

يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي استخدام البيانات في الوقت الفعلي لتحسين عمليات المستودعات، بما في ذلك تصميم المخططات وعمليات التنفيذ. تحلل خوارزميات الذكاء الاصطناعي البيانات المتعلقة بأحجام المنتجات واتجاهات الطلب السائدة ومعدلات الدوران للتوصية بتكوينات التخزين الأكثر كفاءة. ويمكن أن يساعد ذلك على تبسيط مهام سير العمل وتقليل المهل الزمنية وخفض التكاليف التشغيلية، ما يعزز الوظائف العامة ورضا العملاء.

عند استخدامه في إدارة المخزون، يتمثل دور الذكاء الاصطناعي في تعزيز الكفاءة التشغيلية واتخاذ القرارات بشكل كبير. تشمل المزايا الأخرى ما يأتي:

• تحسين الدقة
• وفورات التكاليف
• زيادة الكفاءة
• تحسين رضا العملاء
• قابلية التوسع
• اتخاذ قرارات مستنيرة

تتفوق الخوارزميات المتقدمة في تحليل مجموعات البيانات الكبيرة لتوفير تنبؤات دقيقة للطلب، ما يقلل من احتمالية نفاد المخزون أو التخزين الزائد بسبب خطأ بشري.

يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين مستويات المخزون وتقليل فائض المخزون، ما يساعد المؤسسات على معالجة أوجه القصور في سلسلة التوريد لتقليل تكاليف التخزين ونفقات التخزين والهدر.

تعمل أتمتة المهام الروتينية، مثل تتبع المخزون وعمليات إعادة الطلب، على توفير الوقت وتسمح للموظفين بالتركيز على المزيد من الأنشطة الإستراتيجية.

تساعد حلول إدارة المخزون بالذكاء الاصطناعي على ضمان توفر المنتجات المناسبة في الوقت المناسب، ما يعزز رضا العملاء.

يمكن أن تتكيف أنظمة الذكاء الاصطناعي مع زيادة عناصر التخزين واحتياجات العمل المتغيرة، ما يساعد الشركات على توسيع نطاق العمليات من دون فقدان الكفاءة.

يمكن أن تتكيف أنظمة الذكاء الاصطناعي مع زيادة عناصر التخزين واحتياجات العمل المتغيرة، ما يساعد الشركات على توسيع نطاق العمليات من دون فقدان الكفاءة.

في حين أن استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة المخزون له العديد من المزايا، فإنه تصاحبه تحديات. وتشمل العقبات مشكلات البيانات ومقاومة التغيير والتكلفة والمخاوف الأمنية.

مشكلات البيانات: يعتمد الذكاء الاصطناعي على بيانات عالية الجودة لتحقيق نتائج عالية الجودة. وإذا كانت البيانات غير دقيقة أو قديمة أو غير مكتملة، فقد يؤدي ذلك إلى تنبؤات وقرارات خاطئة. ومع ذلك، غالبًا ما يكون لدى المؤسسات كميات هائلة من البيانات المخزنة في أنظمة مختلفة، ما قد يؤدي إلى إنشاء صوامع للبيانات. وقد يكون دمج مصادر البيانات المتباينة هذه معقدًا ويستغرق وقتًا طويلاً.

مقاومة التغيير: قد يقاوم الموظفون تبني مؤسستهم للتقنيات الجديدة. ويتطلب التغلب على هذا التحدي إدارة فعالة للتغيير والتواصل والتدريب.

الاستثمار الأولي: يمكن أن تكون التكلفة الأولية لتقنيات الذكاء الاصطناعي كبيرة، بما في ذلك نفقات اقتناء البرمجيات والتكامل والتدريب. وقد يكون هذا الاستثمار باهظ التكلفة بالنسبة إلى الشركات الصغيرة.

المخاوف المتعلقة بالأمن والامتثال: مع الاعتماد المتزايد على البيانات، تزداد المخاوف بشأن خصوصية البيانات وأمنها بشكل كبير. قد تحتاج المؤسسات أيضًا إلى المساعدة على ضمان امتثال أنظمة المخزون التي تعمل بالذكاء الاصطناعي للوائح التنظيمية وحماية المعلومات الحساسة.

يمكن أن تفيد تطورات استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة المخزون المؤسسات عبر مجموعة واسعة من الصناعات.

يمكن لتجار البيع بالتجزئة استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل الرؤية الحاسوبية لتحسين مستويات المخزون وإدارة الطلب الموسمي وتحسين تجارب العملاء من خلال تحسين تتبع المخزون وإدارة المستودعات. ويمكن لتجار البيع بالتجزئة في مجال التجارة الإلكترونية استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة عمليات التنفيذ وإدارة خطوط الإنتاج المتنوعة وتحسين دقة الطلبات من خلال تحليل اتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي السائدة ومراجعات العملاء.

يمكن للمصنعين استخدام قوة الذكاء الاصطناعي لتخطيط جداول الإنتاج بناءً على مستويات المخزون المثلى وتنبؤات الطلب والمساعدة على ضمان الاستخدام الفعال للموارد. ويمكنهم أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي للمخزون "حسب الطلب". تُمكن هذه الإستراتيجية المؤسسات من التنبؤ بالطلب بدقة حتى تتمكن من الحفاظ على مستويات مخزون مرنة وتقليل تكاليف التخزين وتقليل الهدر إلى أدنى حد. 

يمكن لتجار الجملة استخدام عمليات إدارة المخزون بالذكاء الاصطناعي لتحسين المخزون عبر مواقع متعددة. كما يمكنهم استخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة عدد كبير من علاقاتهم مع الموردين بشكل أكثر فعالية.

يمكن للشركات العاملة في مجال الأغذية والمشروبات استخدام الذكاء الاصطناعي لتتبع السلع القابلة للتلف وتقليل الهدر والمساعدة على ضمان توافر مخزون طازج. ويمكن للمطاعم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات المبيعات القديمة وتعديل قوائم الطعام بناءً على الأصناف الشائعة واتجاهات السوق السائدة، ما يساعدها على الحفاظ على مخزون كافٍ من المكونات الرئيسية.

يمكن للمستشفيات استخدام إدارة المخزون بالذكاء الاصطناعي لإدارة الإمدادات والمعدات الطبية بكفاءة، ما يقلل من النقص ويحسن رعاية المرضى. ويمكن لمصنعي الأدوية والصيدليات استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة على إدارة عناصر التخزين المعقدة مع الحفاظ على الامتثال للوائح ومراقبة تواريخ انتهاء الصلاحية.

يمكن لشركات البناء استخدام برامج إدارة المخزون بالذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطلب على مواد البناء بناءً على الجداول الزمنية للمشروع والبيانات القديمة والعوامل الخارجية، ما يؤدي إلى تحسين المشتريات وتقليل حالات التأخير.