Kako s strojnim učenjem odpraviti izzive na področju zalog
Blog

Kako s strojnim učenjem odpraviti izzive na področju zalog

1 min read Jan 19, 2020

Imate premalo ali preveč zalog? Sodobni kupci so razvajeni. Vse hočejo takoj in, če je le možno, dostavljeno na domači naslov. Na drugi strani pa lahko najdemo zelo kompleksno poslovanje in dobavne verige, s katerimi je to možno in ki vam omogočajo, da kot član Amazon Prime od Amazona naročeno prejmete prej kot v 2 urah (pod nekaterimi omejitvami, ki niso tako pomembne za to zgodbo).

Zaradi prizadevanj vodilnih podjetij morajo tudi mala in srednje velika podjetja ponuditi veliko število izdelkov in izjemno raven storitev ter ob tem vzdrževati dobavne verige, s katerimi je ta pričakovanja možno izpolniti. Ne glede na razlog pa so okoliščine danes take, da ima večina podjetij, ki poslujejo s končnimi kupci, veliko izdelkov (SKU) in da morajo za vse zagotavljati odlične ravni storitev. Ti izdelki v njihova skladišča prihajajo iz vsega sveta, kar je zahtevno opravilo, ki temelji na velikih količinah podatkov. Do resnega vpliva na poslovanje pa pride, ko se pri dopolnjevanju zalog znajdemo v okoliščinah, da izdelkov zmanjka ali pa je v skladišču preveč zastarelih izdelkov, ki jih ni mogoče enostavno prodati.

Pojasnjujemo postopek iz treh korakov.

Želite prebirati več takšnih vsebin?

Naročite se na naše e-novice in najnovejše vsebine boste prejeli na vaš e-naslov.

O avtorju

Milan Listeš

Business Development Manager Data & AI