Tekoälyn hyödyntäminen varastonhallinnassa

Abstract

Tekoälyteknologia on kehittynyt isoin harppauksin tietokoneiden suorituskyvyn parantumisen myötä. Tämän kirjallisuuskatsauksen tarkoituksena oli selvittää, mitä tekoälymenetelmiä on hyödynnetty varastonhallinnassa ja mikä oli sen tuoma mahdollinen hyöty yritykselle. Viime vuosina tehdyistä tutkimuksista kävi ilmi, että kiinnostus kone- ja syväoppimismenetelmien käyttöön on lisääntymässä. Näillä menetelmillä voidaan analysoida nopeasti suuria tietokokonaisuuksia ja ne parantavat tarkkuutta. Tekoälytekniikoiden yhdistäminen varastonhallintaan tekee siitä tehokkaan ja joustavan järjestelmän, jonka toimintakustannukset ovat alhaisemmat. Tämä johtaa lisääntyneeseen kannattavuuteen ja kilpailuetuun nykypäivän dynaamisessa liiketoiminnassa.

Varastonhallinnan avulla yritys ohjaa materiaalivirroista aiheutuvaa kassavirtaa ja tehostaa sijoitetun pääoman tuottoa. Varastonhallinta on tasapainoilua kustannusten, toimituskyvyn ja laadun kanssa. Varastoon sitoutuu aina pääomaa. Pyrkimyksenä on tehdä asiat niin, että saataisiin paras mahdollinen lisäarvo asiakkaalle.

Kun yrityksessä aletaan pohtia tekoälyn hyödyntämistä, täytyy ensin määritellä tarkasti, mitä tekoälyratkaisulla haetaan. Onko tekoäly oikea työkalu kyseiseen ongelmaan vai ratkeaako se jollain perinteisemmällä menetelmällä? Tekoäly tarvitsee toimiakseen dataa. Koneoppiminen on tekoälyn osa-alue. Koneoppimisessa koneelle syötetään dataa, josta se oppii. Koneoppimisen tavoitteena on hankkia uutta tietoa ja järjestää se niin, että se voi ajan mittaan parantaa omaa suorituskykyään.

Eniten tekoälyä oli hyödynnetty kysynnän ennustamisessa, joka on keskeisessä roolissa varastonhallinnassa. Tekoälyn avulla tehdyt tarkat ennusteet tulevasta kysynnästä johtivat optimoituihin varastotasoihin, mikä minimoi varastovajeiden tai ylivarastojen riskin. Koneoppimisen menetelmiä oli käytetty myös luokittelussa. Koneoppimisalgoritmit luokittelevat varastot yksityiskohtaisemmin ja tarjoavat tehokkaita strategioita. Vahvistusoppimisalgoritmit olivat suositumpia erilaisissa varasto-ongelmissa, erityisesti varastonvalvonnassa, varaston optimoinnissa ja varastojen näkyvyydessä. Niiden käyttö mahdollistaa dynaamisen oppimisen, joka ottaa huomioon monimutkaisemmat ongelmat.

Hyödyistään huolimatta tekoälyn käyttöönotossa varastonhallinnassa on haasteita eikä kaikkia sovelluksia ole vielä löydetty kattavasti. Tutkimusta on tehtävä lisää ja tutkijoiden välistä yhteistyötä parannettava.

Advances in artificial intelligence technologies have taken great leaps forward as computer performance has improved. The purpose of this literature review was to find out what AI methods have been used in inventory management and what the potential benefits were for the company. Research conducted in recent years has shown that there is a growing interest in the use of machine and deep learning methods. These methods allow large data sets to be analysed quickly and improve accuracy. Combining AI techniques with inventory management make it an efficient and flexible system with lower operating costs. This leads to increased profitability and competitive advantage in today's dynamic business environment.

Inventory management allows a company to control the cash flow from material flows and improve the return on investment. Inventory management is a balancing act between supply, delivery and quality. Capital is always tied up in stock. The aim is to do things in a way that provides the best possible value to the customer.

When a company starts to think about using AI, it must first define exactly what it wants to achieve with an AI solution. Is AI the right tool for the problem or would a more traditional solution work? AI needs data to work. Machine learning is an area of AI. Machine learning is the process of feeding data to a machine, from which it learns. The goal of machine learning is to acquire new information and organize it so that it can improve its own performance over time.

AI was the most used in demand forecasting, which plays a key role in inventory management. The accurate AI-based forecasts of future demand led to optimized stock levels, minimizing the risk of stock shortages or overstocking. Machine learning methods were also used for classification. Machine learning algorithms classify stocks in more detail and provide efficient strategies. Reinforcement learning algorithms were more popular for various inventory problems, especially for inventory control, inventory optimization and inventory visibility. Their use enables dynamic learning that takes into account more complex problems.

Despite its benefits, there are challenges in the deployment of AI in inventory management and not all applications have yet been comprehensively discovered. More research needs to be done and collaboration between researchers needs to be improved.