वितरण प्रबंधन AI
इन्वेंट्री घटाता है और स्टॉक-आउट रोकता है.
मांग पूर्वानुमान और ऑर्डर सुझाव से स्टॉक-आउट और अतिरिक्त इन्वेंट्री दोनों घटाने वाला वितरण स्थल AI एजेंट.
स्थल की समस्या
अभी आप शायद इसी तरह काम कर रहे होंगे
- अच्छे बिकने वाले उत्पाद पहले खत्म होते हैं
- न बिकने वाली इन्वेंट्री गोदाम घेरती है
- ऑर्डर निर्णय प्रभारी व्यक्ति के अनुभव पर निर्भर होता है
काम
एजेंट जिन हिस्सों को संभालता है
मांग पूर्वानुमान
बिक्री रुझान और मौसमी प्रभाव को शामिल कर आइटम-विशेष मांग का पूर्वानुमान करता है.
ऑर्डर सुझाव
लीड टाइम और सेफ्टी स्टॉक की गणना कर ऑर्डर मात्रा सुझाता है.
इन्वेंट्री स्वास्थ्य जांच
रुकी हुई इन्वेंट्री खोजकर निपटान समय बताता है.
लॉजिस्टिक्स मार्ग व्यवस्था
डिलीवरी इतिहास से देरी वाले खंड खोजकर मार्ग फिर बनाता है.
अपेक्षित प्रभाव
क्या बदलता है
- स्टॉक-आउट दर
- -50%
- इन्वेंट्री होल्डिंग दिन
- -25%
- ऑर्डर निर्णय
- आधार आधारित
पायलट लागूकरण अवधि में वास्तविक डेटा से मापने के बाद लक्ष्य फिर तय किया जाता है.
लागूकरण प्रवाह
चार चरणों में प्रवेश करता है
- 1
बिक्री डेटा एकीकरण
- 2
पूर्वानुमान सटीकता सत्यापन
- 3
कुछ आइटम पर लागू
- 4
सभी आइटम
अन्य उद्योग
अन्य स्थल इसे ऐसे उपयोग करते हैं
देखें कि यह हमारे स्थल पर भी संभव है या नहीं
अभी जमा हो रहे डेटा से कितना संभव है, पहले यह देखेंगे.