Prognozowanie w magazynie – popyt, zapasy i sztuczna inteligencja | O technologii na głos | Cykl „Obok logistyki” #126

Marcel Tomkowiak powita gościa Macieja Kowalika z Smartstock, omawiając temat prognozowania popytu w magazynie.

Maciej Kowalik omawia trudności prognozowania popytu, wprowadzając nowe czynniki takie jak moda, promocje i zmienność rynku.

Maciej Kowalik szczegółowo opisuje mechanizm sztucznej inteligencji używanej do prognozowania popytu, w tym wybór odpowiednich modeli.

Maciej Kowalik omawia konstrukcję systemu prognozowania popytu, podkreślając ważność jakości danych.

Rozmowa skupia się na algorytmach sztucznej inteligencji stosowanych w magazynie, zwłaszcza w zakresie zarządzania operacjami wewnątrz magazynu i przewidywania czasu wykonania operacji.

Wspomniany jest proces planowania popytu, w tym wykorzystanie danych statystycznych, prognoz od klientów oraz wiedzy ekspertów. Przedstawiany jest przykład integracji tych elementów w procesie planowania.

Rozmowa skupia się na roli eksperta w procesie planowania, w tym na integracji statystycznych prognoz, danych klientów i wiedzy ekspertów. Podkreśla się, że decyzje eksperta są ważnym elementem procesu.

Rozmowa omawia ryzyko konfabulacji AI i sposób na radzenie sobie z tym problemem, podkreślając, że poprawny kontekst i zdefiniowany proces mogą znacząco zmniejszyć ryzyko.

Rozmowa kończy się pytaniem o zastosowanie modeli sztucznej inteligencji do prognozowania popytu i zarządzania zapasami, zwracając uwagę na różne typy modeli i ich zastosowanie.

Rozmowa skupia się na zarządzaniu zapasami, analizie statystycznej i systemach Business Intelligence.

Dyskusja na temat konfliktów między różnymi systemami AI i konieczności integracji.

Analiza procesu planistyczno-operacyjnego i jego zintegrowania w firmie.

Rozważania na temat alternatyw do systemów AI i konsekwencji zwlekania z ich wdrożeniem.

Rozmowa skupia się na przyszłości prognozowania popytu w magazynie, gdzie algorytmy mogą zastąpić ludzkie decyzje, co wpływa na relacje biznesowe.

Analiza sytuacji, w której decyzje biznesowe mogą być wpływanie przez algorytmy, zamiast ludzkich relacji.

Podsumowanie rozmowy i propozycja dobrych relacji między człowiekiem a systemem sztucznej inteligencji w magazynie.