Od manuelnih procesa do AI algoritma: Kako da optimizujete lanac snabdevanja?

Kakve sve probleme i izazove rešava BE-terna rešenje i kojim kompanijama je prvenstveno namenjeno?

Primaran cilj našeg rešenja jeste da pomogne kompanijama da automatizuju procese u lancu snabdevanja kroz uvođenje veštačke inteligencije (AI) kako se kompleksne odluke ne bi donosile na osnovu osećaja ili nakon dugotrajnih ručnih obrada podataka, već na temelju automatizovanih predloga različitih algoritama veštačkog učenja. Ovi algoritmi uzimaju u obzir velike količine podataka – kako internih, tako i eksternih.

Benefite korišćenja mogu da iskuse sve kompanije kojima se zalihe ili naručivanje robe nalaze u centru poslovanja – od proizvodnih kompanija koje imaju izazove sa poručivanjem sirovina, repromaterijala ili planiranjem proizvodnje, preko kompanija koje se bave distribucijom, pa sve do različitih maloprodajnih lanaca, bilo da se radi o robi široke potrošnje, lekovima, medicinskoj opremi, auto delovima, modi, itd. Takođe, jedna od nišnih pozicija gde naše rešenje može da donese veliku vrednost je poručivanje rezervnih delova za održavanje u ogromnim proizvodnim ili energetskim postrojenjima.

Milan Listeš, Customer Landing Manager, BE-terna

Koje su glavne prednosti vašeg rešenja sa tehnološkog i biznis aspekta?

Generalno, način na koji pozicioniramo rešenje na tržištu je kroz cost-benefit analizu. Razlog je taj što postoje vrlo merljivi rezultati koji su posledica korišćenja našeg rešenja, a tu se u prvom redu radi o redukciji nivoa zaliha, kao i stock-out situacija koje direktno vode smanjenju propuštene prodaje, a samim tim i boljoj strukturi lagera koja je vidljiva kroz brži koeficijent obrta zaliha.

Jedna od glavnih razlika naše platforme u odnosu na druga tržišna rešenja je činjenica da se vrlo jednostavno uklapamo u sve postojeće procese naručivanja koje korisnici već imaju. To nas vodi do ključne tehnološke prednosti, a to je da praktično nudimo „Intelligence as a Service“ umesto još jednog komada softvera koji korisnik instalira. Predlozi za naručivanje robe koji su rezultat rada naše platforme se direktno integrišu u ERP sistem ili neko drugo mesto sa kojeg korisnik radi porudžbinu prema svom dobavljaču ili neki nalog za interni prenos. Takođe, proces obuhvata korišćenje modernih algoritama mašinskog učenja, korišćenje spoljnih podataka, integraciju podataka o realnoj poziciji kargo transporta itd.

Koliko je vaše rešenje lako za korišćenje i koje sve opcije kastomizacije i integracije su dostupne?

Upravo koncept opisan u prethodnom pitanju ukazuje na jednostavnost korišćenja rešenja. Naša platforma ima samo dve dodirne tačke sa krajnjim klijentima, a to su: direktna integracija predloga za poručivanje robe sa ERP sistemom korisnika i jednostavna BI aplikacija kroz koju krajnjim korisnicima dajemo kontekst i pojašnjenje svakog predloga za poručivanje. Ova komponenta se pokazala kao kritična za uspeh projekata i za prihvatanje rešenja od strane krajnjih korisnika.

Iz vašeg iskustva, koji su glavni izazovi u lancu snabdevanja I predviđanju potražnje?

Izazovi koje je kovid pandemija donela u lance snabdevanja su verujem svima već poznati, a povrh toga ni oni stari nisu nestali.

Predviđanje prvih punjenja, inicijalne alokacije robe, upravljanje artiklima koje imaju različite sezonalnosti ili različite životne cikluse i frekvencije prodaje predstavlja kompleksan posao ukoliko radite i sa 500 artikala, a posebno ukoliko ste FMCG maloprodajni lanac koji radi sa 20-30.000 artikala ili maloprodajni lanac automobilskih rezervnih delova sa 200.000 artikala.

Predviđanje prodaje tako velikog broja različitih artikala je zadatak koji je mnogo jednostavnije obaviti uz pomoć savremene tehnologije nego ručno. Samim tim, korišćenje našeg rešenja bez izuzetka daje pozitivne rezultate u kontekstu uštede i boljeg nivoa usluge koje pružate krajnjim korisnicima.

Možete li da navedete primere kompanija koje su unapredile svoje poslovanje uz vaše rešenje?

Jedan od primera uspešne implementacije našeg rešenja za optimizaciju zaliha i predviđanje prodaje je kompanija Salus Group. Kompanija je specijalizovana za pružanje usluga distribucije, promocije i prodaje, kao i za aktivnosti kojima se osigurava da će medicinski proizvodi i medicinski uređaji da se nađu na tržištu. Kako se asortiman kompanije širio, vremenom su manuelni procesi poručivanja postali previše složeni i u takvim situacijama je bilo nemoguće ispravno vršiti predviđanje za sve različite tipove artikala. Putem implementacije našeg rešenja, rezultate smo isporučili na tri polja:

• Predviđena buduća tražnja za 85% artikla: Naša platforma predviđa tražnju sa velikom sigurnošću za do 85% artikla uz korišćenje istorijskih podataka i podataka treće strane. Na taj način smo značajno olakšali posao u sektoru nabavke.
• Minimizirane stock-out situacije za preko 90%: Kroz konstantno unapređenje nivoa sigurnosnih zaliha i stalno praćenje tržišnih potreba, sa našom platformom uspeli smo da smanjimo stock-out situacije za preko 90%.
• Do 50% skraćeno vreme ručnih unosa: Vreme manuelnog rada je smanjeno za 50% za sve članove tima čime im je data mogućnost da se fokusiraju na nestandardne artikle visoke vrednosti.

Koje su glavne prednosti cloud modela primene za korisnike? Kao softverska kompanija, kako vidite budućnost SaaS rešenja - da li je potražnja za ovim modelom isporuke u porastu?

Iz naše perspektive, prednosti su vidljive na mnogim poljima, a posebno za manje korisnike koji možda nemaju postojeću infrastrukturu, pa bi im marginalni trošak instalacije novog sistema bio znatno velik. Za manje kompanije, cloud je uveliko ubrzao put od ideje do realizacije. Kada govorimo realizaciji, zaista mislimo na to da krajnji korisnik dođe ujutru na posao i koristi rezultate noćne obrade podataka velikog broja algoritama koji nam daju predlog koliko robe treba poručiti.

Ovaj koncept smo i mi odlučili da prihvatimo u razvoju našeg rešenja koje se nalazi u cloudu i praktično se samo krajnji rezultat, kako smo spominjali, integriše sa sistemima klijenata.

Naravno, fleksibilni smo i možemo podržati i on-prem instalacije, ali sve više se kompanija, posebno za projekte u svetu veštačke inteligencije, odlučuje za testiranje (a posle i korišćenje) rešenja u cloudu jer im ovaj model isporuke omogućava da mnogo brže krenu, a samim tim i puno brže ostvare rezultate na tom putu.