10 sposobów, w jakie sztuczna inteligencja rewolucjonizuje zarządzanie zapasami

Krajobraz zarządzania zapasami jest pełen wielu wyzwań, ponieważ firmy borykają się z takimi problemami, jak precyzyjne śledzenie i skuteczne zarządzanie. Tradycyjne metody zarządzania zapasami często nie spełniają wymagań dzisiejszego dynamicznego środowiska handlu detalicznego, gdzie konsumenci oczekują szybkiej i bezproblemowej obsługi. Wraz z rosnącym zapotrzebowaniem na realizację zamówień w wielu kanałach sprzedawcy detaliczni skupiają się obecnie na uproszczeniu zarządzania zapasami dzięki zaawansowanym technologiom, takim jak sztuczna inteligencja.

Sztuczna inteligencja w zarządzaniu zapasami to potężne rozwiązanie, które umożliwia firmom zarządzanie zapasami i kontrolowanie ich. Wykorzystując algorytmy czasu rzeczywistego i analizę danych, sztuczna inteligencja nie tylko rozwiązuje skomplikowane wyzwania związane z zarządzaniem zapasami, ale także optymalizuje cały proces. Ta zmiana ma kluczowe znaczenie dla zmiany sposobu, w jaki firmy podchodzą do problemów związanych z kontrolowaniem zapasów i pokonują je.

Ta rewolucyjna technologia gwarantuje efektywne wykorzystanie zasobów, ograniczając koszty operacyjne i ryzyko wyczerpania zapasów. Dobrze zarządzany system zarządzania zapasami zapewnia firmom przewagę konkurencyjną na rynku, ponieważ pomaga poprawić dokładność podejmowania decyzji. Zastosowanie sztucznej inteligencji do zarządzania zapasami jest konieczne dla firm, które chcą odnieść sukces w obecnym krajobrazie biznesowym.

Na tym blogu omówimy 10 najważniejszych sposobów, w jakie sztuczna inteligencja zmienia zarządzanie zapasami, przeanalizujemy najczęstsze przypadki użycia i przeanalizujemy związane z tym wyzwania. Ale wcześniej przyjrzyjmy się wpływowi innowacyjnych technologii, takich jak sztuczna inteligencja, na zarządzanie zapasami.

Zrozumienie wpływu sztucznej inteligencji na efektywność zarządzania zapasami

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje różne aspekty zarządzania zapasami, takie jak kontrola jakości, obsługa klienta, monitorowanie, personalizacja i konserwacja zasobów. Sztuczna inteligencja sortuje ogromne zbiory danych, identyfikując istotne wzorce i spostrzeżenia, które są niezbędne do podejmowania świadomych decyzji, wykorzystując moc analityki danych. Zarządzanie zapasami w oparciu o sztuczną inteligencję pomaga organizacjom zmniejszyć ryzyko niedoborów lub nadmiernych zapasów poprzez dokładne prognozowanie zmian w popycie.

Co więcej, sztuczna inteligencja w procesach zarządzania zapasami poprawia efektywność poprzez automatyzację powtarzalnych czynności, takich jak przetwarzanie zamówień, śledzenie i uzupełnianie. Zmniejsza to możliwość wystąpienia błędu ludzkiego oraz oszczędza czas i koszty. Ogólnie rzecz biorąc, zarządzanie zapasami oparte na sztucznej inteligencji zapewnia przedsiębiorstwom korzyści płynące z usprawnionego i elastycznego systemu, ułatwiając optymalne utrzymanie poziomów zapasów.

Przeczytaj także - 10 powodów, dla których Twoja firma potrzebuje oprogramowania do zarządzania zapasami

Przejdźmy teraz do omówienia 10 najważniejszych sposobów, w jakie sztuczna inteligencja zwiększa dokładność i efektywność zarządzania zapasami.

10 sposobów, w jakie sztuczna inteligencja rewolucjonizuje zarządzanie zapasami

Inteligentne zarządzanie zapasami pomaga firmom osiągnąć większą wydajność i elastyczność przepływu pracy. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do zarządzania zapasami umożliwia przedsiębiorstwom szybkie dostosowywanie się do zmian rynkowych i optymalizację alokacji zasobów. Przyjrzyjmy się 10 najlepszym sposobom, w jakie zaawansowane technologie, takie jak sztuczna inteligencja, usprawniają zarządzanie zapasami:

1. Zarządzanie zapasami w czasie rzeczywistym

Integracja systemów AI z zarządzaniem zapasami w czasie rzeczywistym ułatwia skuteczne śledzenie i kontrolę zapasów w kilku lokalizacjach. Sztuczna inteligencja do zarządzania zapasami gwarantuje większą precyzję i zauważalną poprawę ogólnej produktywności. Dzięki tej najnowocześniejszej technologii firmy mogą na bieżąco śledzić stan swoich zapasów, co umożliwia szybkie podejmowanie decyzji i proaktywne modyfikacje.

Co więcej, firmy mogą zmniejszyć ryzyko scenariuszy wyczerpania i przepełnienia zapasów, co pomaga wyeliminować koszty utrzymania, zoptymalizować łańcuch dostaw, zaoszczędzić na stratach finansowych i poprawić ogólną rentowność.

2. Zarządzanie ryzykiem

Sztuczna inteligencja w zarządzaniu zapasami zapewnia szybką identyfikację i kontrolę potencjalnych ryzyk w łańcuchu dostaw. Sztuczna inteligencja wykorzystuje zaawansowaną analizę do identyfikowania zakłóceń w łańcuchu dostaw, takich jak możliwość wystąpienia klęsk żywiołowych, które mogą mieć wpływ na poziom zapasów.

Ta proaktywna identyfikacja ryzyka umożliwia przedsiębiorstwom wdrożenie strategicznych środków, które eliminują i łagodzą potencjalne zakłócenia w ich zapasach. Algorytmy sztucznej inteligencji mogą analizować dane z przeszłości, obecne wzorce rynkowe i czynniki zewnętrzne, aby przewidzieć ryzyko w łańcuchu dostaw.

3. Łatwiejsze prognozowanie popytu

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje prognozowanie popytu i zapewnia niezrównaną wydajność różnym procesom biznesowym. Sztuczna inteligencja wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do oceny dużych zbiorów danych, które obejmują dane w czasie rzeczywistym z wielu źródeł, takich jak zachowania konsumentów i trendy branżowe.

Na przykład generatywna sztuczna inteligencja w zarządzaniu zapasami wykrywa skomplikowane wzorce i korelacje, które mogłyby zostać przeoczone w analizie prowadzonej przez człowieka, a także automatyzuje monotonne i powtarzalne zadania. W rezultacie organizacje mogą przewidywać wahania, optymalizować poziomy zapasów i poprawiać efektywność operacyjną dzięki bardziej responsywnemu i wydajnemu systemowi prognozowania popytu.

4. Inteligentniejsze zarządzanie magazynem dzięki robotom AI

Roboty AI pomagają usprawnić zarządzanie magazynem, efektywnie nawigując po magazynach, optymalizując trasy kompletacji i automatyzując procesy, takie jak realizacja zamówień i śledzenie zapasów. Ich zdolność do współpracy z pracownikami i dostosowywania się do dynamicznych środowisk zwiększa ogólną produktywność.

Analityka predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji i możliwości robotyczne umożliwiają precyzyjne prognozowanie popytu, minimalizują nadwyżki zapasów i zapobiegają brakom zapasów. W ten sposób roboty AI tworzą bardziej inteligentne i elastyczne środowisko magazynowe, w którym ludzka wiedza i automatyzacja łączą się, aby zagwarantować maksymalną skuteczność.

5. Eksploracja danych

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje zarządzanie zapasami w eksploracji danych, ponieważ może wydobywać wnikliwe informacje z ogromnych baz danych, analizować przeszłe i aktualne dane oraz zwiększać precyzję.

Ta proaktywna strategia maksymalizuje efektywność łańcucha dostaw poprzez utrzymywanie zapasów i redukcję nadmiernych zapasów. Eksploracja danych oparta na sztucznej inteligencji pomaga firmom dopasowywać swoje zapasy do wymagań rynku poprzez wykrywanie wzorców zachowań konsumentów. Ponadto ułatwia podejmowanie decyzji, oferując praktyczne spostrzeżenia dotyczące modyfikacji.

6. Większe zaufanie i przejrzystość

Sztuczna inteligencja w połączeniu z mocą technologii Blockchain pomaga poprawić przejrzystość zarządzania zapasami i buduje zaufanie interesariuszy. Pomaga zmaksymalizować widoczność zapasów dla wszystkich stron zaangażowanych w proces, gwarantując identyfikowalność produktów w całym łańcuchu dostaw. Co więcej, sztuczna inteligencja i blockchain tworzą niezmienny, odporny na manipulacje zapis każdej transakcji dokonanej w łańcuchu dostaw.

Buduje to zaufanie interesariuszy, jednocześnie zwiększając odpowiedzialność. Zdecentralizowana struktura blockchain gwarantuje bezpieczne przechowywanie i natychmiastowy dostęp do danych, zwiększając ogólną odporność łańcucha dostaw. W rezultacie zapewnia się większą przejrzystość całego ekosystemu zarządzania zapasami, co zmniejsza ryzyko błędów.

7. Konserwacja zapobiegawcza sprzętu

Oceniając dane z czujników zainstalowanych na maszynach, sztuczna inteligencja w zarządzaniu zapasami zapewnia konserwację predykcyjną sprzętu. Przewidując awarie sprzętu i zapobiegając im, firmy mogą minimalizować przestoje i maksymalizować dostępność części zamiennych w magazynie.

Ponadto konserwacja predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji umożliwia szybkie interwencje, zwiększając żywotność sprzętu. Firmy mogą proaktywnie planować strategie konserwacji, aby zminimalizować zakłócenia i zapewnić ciągłość działania, regularnie oceniając stan swojego sprzętu. Zwiększa to ogólną produktywność i obniża koszty, zapobiegając poważnym awariom.

8. Zarządzanie relacjami z dostawcami

Aby skutecznie zarządzać relacjami z dostawcami, sztuczna inteligencja ocenia trendy rynkowe, dane dotyczące wydajności dostawców i logistykę. Zarządzając tymi relacjami, firmy mogą zapewnić terminowość dostaw, ograniczyć przerwy i utrzymać efektywny poziom zapasów.

Sztuczna inteligencja w zarządzaniu relacjami z dostawcami (SRM) pomaga również firmom identyfikować możliwości i możliwe zagrożenia w łańcuchu dostaw. Firmy mogą wprowadzać proaktywne korekty, korzystając z analiz predykcyjnych, aby przewidzieć zmiany w wydajności dostawców i warunkach rynkowych. Ta strategiczna wiedza sprzyja solidniejszemu i elastycznemu ekosystemowi łańcucha dostaw oraz poprawia współpracę z dostawcami.

9. Dynamiczne strategie cenowe

Sztuczna inteligencja umożliwia dynamiczne schematy cenowe, dzięki którym firmy mogą modyfikować ceny w odpowiedzi na rzeczywisty popyt. W przeciwieństwie do statycznych modeli cenowych, dynamiczne ustalanie cen wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji do ciągłej analizy danych w czasie rzeczywistym, dostosowując się do szeregu czynników, takich jak trendy rynkowe i wahania sezonowe.

Ta szczegółowa analiza umożliwia firmom dostrojenie strategii cenowych, identyfikowanie wzorców i korelacji. Analiza danych oparta na sztucznej inteligencji chroni przed zawyżaniem lub zaniżaniem cen, zapewniając maksymalne generowanie przychodów. W ten sposób dynamiczne ustalanie cen oparte na sztucznej inteligencji staje się narzędziem taktycznym dla firm próbujących znaleźć kompromis między zaspokojeniem popytu konsumentów a maksymalizacją zysków.

10. Optymalizacja zamówienia

Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w maksymalizacji zamówień konsumentów poprzez badanie historycznych wzorców i preferencji zakupowych. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu zapasami umożliwia firmom redukcję nadwyżek zapasów poprzez dostosowywanie zapasów do potrzeb konsumentów. Co więcej, optymalizacja zamówień klientów oparta na sztucznej inteligencji promuje spersonalizowane doświadczenia zakupowe, dopasowując zapasy do konkretnych preferencji klienta.

Firmy mogą zapewnić płynny łańcuch dostaw zorientowany na klienta, przewidując nadchodzące trendy i odpowiednio dostosowując swoje zapasy, regularnie oceniając dane klientów. Poprawia to satysfakcję klientów, jednocześnie wzmacniając lojalność wobec marki i wspierając ogólny rozwój firmy.

Przeczytaj także - Jak stworzyć inteligentną aplikację do zarządzania zapasami

Przypadki użycia AI w systemach zarządzania zapasami

Wielu gigantów biznesowych, takich jak Walmart, Amazon, GE itp., wykorzystuje możliwości zarządzania zapasami opartego na sztucznej inteligencji, aby usprawnić swój przepływ pracy. Przyjrzyjmy się niektórym z rzeczywistych zastosowań sztucznej inteligencji w zarządzaniu zapasami:

1. Zautomatyzowane systemy zaopatrzenia firmy Walmart

Walmart korzysta z systemów automatycznego uzupełniania towarów opartych na sztucznej inteligencji, które uwzględniają wydajność dostawcy, okres przydatności do spożycia i wzorce sprzedaży. Minimalizuje to konieczność ręcznej interwencji i gwarantuje idealny poziom zapasów.

2. Zarządzanie łańcuchem dostaw w firmie Procter & Gamble (P&G).

Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego i zaawansowaną analitykę, P&G precyzyjnie prognozuje popyt, analizując duże zbiory danych, takie jak historyczne dane dotyczące sprzedaży, trendy rynkowe i czynniki zewnętrzne. W rezultacie firma P&G może lepiej zarządzać wydajnością swojego łańcucha dostaw, zmniejszać ryzyko wystąpienia scenariuszy braków lub nadmiernych zapasów oraz optymalizować poziomy zapasów.

3. Prognozowanie popytu oparte na sztucznej inteligencji firmy Amazon

Aby skutecznie oszacować popyt, Amazon wykorzystuje algorytmy AI do badania danych z przeszłości, trendów zakupowych klientów i innych czynników, takich jak pogoda. Pomaga to zminimalizować braki magazynowe, zapewniając terminową dostawę produktów.

4. Konserwacja predykcyjna sprzętu firmy GE

General Electric (GE) wykorzystuje sztuczną inteligencję w swoich zakładach produkcyjnych do przeprowadzania konserwacji predykcyjnej. Minimalizują przestoje i maksymalizują zapasy części zamiennych, prognozując awarie maszyn na podstawie danych z czujników sprzętu.

Te rzeczywiste przykłady zastosowań sztucznej inteligencji w zarządzaniu zapasami pokazują, jak firmy wykorzystują tę technologię do poprawy produktywności, ograniczenia wydatków i utrzymania konkurencyjności na stale zmieniających się rynkach. Przyjrzyjmy się teraz wyzwaniom i problemom związanym z wdrażaniem sztucznej inteligencji, a także potencjalnym rozwiązaniom pozwalającym je pokonać.

Wyzwania związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji w zarządzaniu zapasami i rozwiązania je przezwyciężające

Wdrożenie sztucznej inteligencji w zarządzaniu zapasami niesie ze sobą szereg korzyści, ponieważ usprawnia procesy. Jest jednak również obciążone wyzwaniami, którym należy stawić czoła. Oto niektóre wyzwania i rozwiązania związane z usprawnieniem zarządzania zapasami za pomocą sztucznej inteligencji.

Złożoność wdrożenia

Integracja sztucznej inteligencji w zarządzaniu zapasami jest często złożona, ponieważ wymaga znacznych zasobów i czasu. Wymaga to także sprawnego zespołu ekspertów, który może płynnie pracować nad procesem integracji, zapewniając sukces.

Rozwiązanie — współpracuj z doświadczoną firmą zajmującą się rozwojem sztucznej inteligencji, która może pomóc Ci w opracowaniu oprogramowania do zarządzania zapasami AI, a także zaplanować solidne strategie integracji.

Dokładność danych

Ponieważ sztuczna inteligencja w dużym stopniu opiera się na dokładnych danych wysokiej jakości, często nie ma gwarancji, że zapewni takie same wyniki. Niewiarygodne lub niespójne dane mogą prowadzić do błędnych prognoz i mieć wpływ na ogólny proces decyzyjny.

Rozwiązanie — aby mieć pewność, że dane wejściowe są dokładne, bezstronne i wiarygodne, należy wdrożyć procedury kontroli jakości danych, regularnie przeprowadzać audyty i czyszczenie baz danych oraz stosować strategie sprawdzania poprawności danych.

Przeczytaj także: Wyjaśnialne korzyści związane ze sztuczną inteligencją, o których powinien wiedzieć każdy entuzjasta sztucznej inteligencji

Wyzwania bezpieczeństwa

Sztuczna inteligencja zajmuje się wrażliwymi danymi dotyczącymi łańcucha dostaw i zapasów, które są podatne na zagrożenia bezpieczeństwa, takie jak cyberataki i naruszenia bezpieczeństwa danych.

Rozwiązanie — wdrożenie solidnych środków bezpieczeństwa cybernetycznego, bycie na bieżąco z najlepszymi praktykami bezpieczeństwa i używanie protokołów szyfrowania może zabezpieczyć Twój system zarządzania zapasami AI.

Ograniczenia budżetowe

Niewiele firm, zwłaszcza mniejszych, może uznać za uciążliwe ponoszenie początkowych wydatków związanych z wdrażaniem rozwiązań AI do zarządzania zapasami.

Rozwiązanie — przeanalizuj skalowalne metody wyceny rozwiązań AI opartych na chmurze, rozważ projekty pilotażowe w celu wykazania zwrotu z inwestycji i poszukaj źródeł finansowania, aby przekroczyć początkowe ograniczenia budżetowe.

Jaka jest przyszłość sztucznej inteligencji w zarządzaniu zapasami?

Przyszłość sztucznej inteligencji w zarządzaniu zapasami wiąże się z postępem w automatyzacji, analizach predykcyjnych i optymalizacji w czasie rzeczywistym. Analityka predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji stanie się jeszcze bardziej wyrafinowana, ponieważ zapewni firmom cenny wgląd w zachowania konsumentów i przyszłe trendy.

Optymalizacja w czasie rzeczywistym to kolejna funkcja zarządzania zapasami w oparciu o sztuczną inteligencję, która umożliwi przedsiębiorstwom podejmowanie świadomych decyzji na podstawie danych w czasie rzeczywistym, zwiększając w ten sposób elastyczność w reagowaniu na dynamikę rynku.

Rola sztucznej inteligencji w zarządzaniu zapasami ma ogromne znaczenie w minimalizowaniu błędów i obniżaniu kosztów. Firmy mogą skutecznie ograniczyć działalność operacyjną, jednocześnie poprawiając dokładność zarządzania zapasami.

Przyszłość sztucznej inteligencji w zarządzaniu zapasami niesie zatem obietnicę nie tylko usprawnienia procesów, ale także popchnięcia przedsiębiorstw w kierunku bardziej wydajnej i konkurencyjnej przyszłości.

Nawiąż współpracę z Appinventiv przy Twoim kolejnym projekcie zarządzania zapasami AI

Efektywne zarządzanie zapasami stanowi podstawę sukcesu operacyjnego, ponieważ gwarantuje, że produkty są zawsze dostępne, gdy są potrzebne, przy odpowiedniej równowadze zapasów i zasobów. Rola solidnego zarządzania zapasami stała się obecnie jeszcze ważniejsza wraz z rosnącym zapotrzebowaniem na elastyczność i precyzję w łańcuchu dostaw. W tym kontekście firma Appinventiv okazała się strategicznym partnerem dla firm rozpoczynających przygodę z tworzeniem oprogramowania do zarządzania zapasami opartego na sztucznej inteligencji.

Łącząc wiedzę branżową z najnowocześniejszymi technologiami, mamy bogatą historię tworzenia najnowocześniejszych aplikacji AI. Od prognozowania popytu i dynamicznej optymalizacji cen po konserwację predykcyjną i zarządzanie relacjami z dostawcami – nasz utalentowany zespół programistów wykorzystuje sztuczną inteligencję do poprawy wielu aspektów zarządzania zapasami.

Jako wiodąca firma zajmująca się rozwojem sztucznej inteligencji nawiązaliśmy współpracę z kilkoma globalnymi klientami, pomagając im integrować zaawansowane technologie z istniejącymi rozwiązaniami. Nasza lista klientów obejmuje JobGet, Vyrb, Pizza Hut, Domino's, IKEA i inne.

Przygotuj się na wykorzystanie i odblokowanie mocy sztucznej inteligencji w zarządzaniu zapasami w wielokrotnie nagradzanej firmie, takiej jak nasza. Nasz zespół składający się z ponad 1200 ekspertów technologicznych specjalizuje się w tworzeniu rozwiązań do zarządzania zapasami opartych na sztucznej inteligencji, które zrewolucjonizują procesy kontroli zapasów.

Już dziś skontaktuj się z naszymi ekspertami, aby stworzyć dostosowane do potrzeb, przyszłościowe rozwiązanie, które zapewni trwały sukces w dynamicznym środowisku biznesowym.

Często zadawane pytania

P. W jaki sposób sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w zarządzaniu zapasami?

O. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu zapasami pomaga poprawić dokładność, zoptymalizować uzupełnianie zapasów i zapewnia funkcje takie jak śledzenie w czasie rzeczywistym. Sztuczna inteligencja eliminuje sytuacje braku i przepełnienia zapasów, przewiduje zmiany popytu i optymalizuje łańcuchy dostaw poprzez analizę danych i algorytmy uczenia maszynowego. Wykorzystując zarządzanie zapasami AI, firmy mogą podejmować lepsze decyzje, zwiększać produktywność i utrzymywać idealny poziom zapasów.

P. W jaki sposób sztuczna inteligencja wpływa na zarządzanie zapasami?

O. Sztuczna inteligencja wywiera głęboki wpływ na zarządzanie zapasami na wiele sposobów:

• Optymalizuje poziom zapasów poprzez wykorzystanie zaawansowanych algorytmów AI
• Przewiduje trendy popytu, aby ograniczyć przypadki niedoborów lub nadmiernych zapasów
• Zmniejsza liczbę błędów i kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji
• Analiza danych w czasie rzeczywistym zwiększa poziom dokładności w zarządzaniu zapasami
• Zapewnia firmom przewagę w postaci skutecznych, proaktywnych i opartych na danych inicjatyw

P. Jakie są zalety sztucznej inteligencji w zarządzaniu zapasami?

A. Oto niektóre zalety sztucznej inteligencji w zarządzaniu zapasami:

• Efektywne wykorzystanie zasobów: sztuczna inteligencja do zarządzania zapasami pomaga optymalizować poziomy zapasów i usprawniać sieci dostaw, aby zmaksymalizować wykorzystanie zasobów. Gwarantuje to firmom rozsądne wydatkowanie zasobów poprzez minimalizację nadwyżek zapasów i obniżenie kosztów utrzymania.
• Większa dokładność: AI znacznie zwiększa dokładność prognozowania popytu i podejmowania decyzji przy użyciu wyrafinowanych algorytmów i bieżącej analizy danych. Ta dokładność pozwala zarządzać scenariuszami magazynowania, promując lepszą kontrolę zapasów.
• Lepsza obsługa klienta: sztuczna inteligencja ułatwia spersonalizowane rozwiązania w zakresie zapasów, łącząc zapasy z preferencjami klientów. Ta zindywidualizowana strategia gwarantuje stałą dostępność produktów, podnosząc tym samym ogólny standard usług.
• Redukcja kosztów: Sztuczna inteligencja w zarządzaniu zapasami znacznie obniża koszty poprzez ograniczenie braków w magazynie, zapobieganie sytuacjom nadmiernych zapasów i usprawnianie łańcuchów dostaw. Firmy mogą poprawić swoje wyniki finansowe i skutecznie zarządzać wydatkami związanymi z zapasami.
• Przewaga konkurencyjna: strategie oparte na sztucznej inteligencji pomagają firmom szybko reagować na zmiany na rynku. Firmy mogą utrzymać przewagę w dynamicznym krajobrazie biznesowym, wdrażając sztuczną inteligencję w zarządzaniu zapasami.

P. Jakie rodzaje firm mogą skorzystać na sztucznej inteligencji w zarządzaniu zapasami?

O. Zarządzanie zapasami oparte na sztucznej inteligencji może zwiększyć ogólną wydajność łańcucha dostaw, zaoszczędzić wydatki i zwiększyć efektywność firm każdej wielkości i we wszystkich sektorach, w tym w produkcji, handlu detalicznym i handlu elektronicznym.