Ako môže pragmatická AI zlepšiť riadenie životného cyklu produktu

V dnešnom rýchlo sa rozvíjajúcom podnikateľskom prostredí je pre firmy čoraz ťažšie riadiť životný cyklus svojich výrobkov.

Efektívne riadenie dodávateľského reťazca je nevyhnutné na zvládnutie riadenia procesov uvádzania nových výrobkov na trh, ich sťahovania z trhu, reagovania na zmeny na trhu a kolísanie cien. Využívanie praktických riešení s umelou inteligenciou zameraných na hodnotu môže spoločnostiam pomôcť proaktívne reagovať na tieto výzvy, prijímať inteligentnejšie rozhodnutia a dosiahnuť prevádzkovú dokonalosť.

Úloha AI v riadení životného cyklu produktov

Pragmatická AI nemá nahradiť ľudskú inteligenciu, ale ju posilniť. Umožňuje firmám prijímať informované rozhodnutia rýchlejšie a presnejšie.  Umelá inteligencia dokáže vyniknúť v úlohách, ktoré by človeka ľahko zahltili, napríklad pri analýze obrovského množstva údajov. Môže ľahko identifikovať anomálie alebo odchýlky od zavedených vzorcov, ktoré by človek mohol prehliadnuť. Čo však umelá inteligencia nedokáže, je kreatívne riešenie problémov. Tu je kľúčová ľudská inteligencia.

Pragmatická AI sa zameriava na poskytovanie hmatateľnej hodnoty bez zbytočnej zložitosti, čo umožňuje ľuďom sústrediť sa na riešenie problémov. Okrem toho sa vaša organizácia vyhne nákladným investíciám a neefektívnosti, ktoré vznikajú pri experimentovaní s technológiami.

Pragmatická AI ponúka funkcie, ktoré zodpovedajú kľúčovým fázam životného cyklu produktu. Sú to:

• Uvedenie nového produktu
• Rast
• Zrelosť
• Útlm

1. fáza: Uvedenie nového produktu (NPI)

Integrované obchodné plánovanie je prvým krokom pri uvádzaní nového produktu. Zavedenie nového výrobku má dosah na všetky oblasti riadenia výrobku, ako aj plánovanie dodávateľského reťazca, predaj a marketing. Pri zavádzaní nových produktov je nevyhnutná spolupráca medzi globálnymi tímami. Na úspešné uvedenie na trh musí vaše plánovanie predaja a prevádzky čiže S&OP zabezpečiť súlad medzi všetkými zainteresovanými stranami.

Uvedenie nového produktu na trh si vyžaduje aj presné údaje. Čistenie kmeňových údajov vytvára základ pre spoľahlivé prognózovanie budúceho dopytu, plánovanie dodávok a efektívnu prevádzku.

Je dôležité si uvedomiť, že nie všetky trhy a nie všetci spotrebitelia sa správajú rovnako. Práve tu môže prognózovanie pomocou umelej inteligencie pomôcť pri efektívnom plánovaní dodávateľského reťazca. AI pomáha predpovedať dopyt v rôznych regiónoch a segmentoch zákazníkov. To umožňuje prispôsobiť marketingové stratégie tak, aby mali maximálny účinok.

Používanie AI a strojového učenia spolu s kvalitnými údajmi zvýši presnosť vašich prognóz a zefektívni vašu prevádzku.

2. fáza: Fáza rastu

Po uvedení na trh je veľmi dôležité zistiť, aký je dopyt po výrobku na rôznych trhoch.

Prognózovanie dopytu (demand sensing) je proces spočívajúci v monitorovaní trhových senzorov a trendov v reálnom čase, ktorý umožňuje dynamicky upravovať projekciu dopytu. To umožňuje spoločnostiam dolaďovať svoje výrobné a dodávateľské stratégie tak, aby efektívne uspokojovali rastúci dopyt.

Prognózovanie dopytu je neoddeliteľná súčasť techník strojového učenia, ktoré integrujú základné informácie, ako sú údaje o počasí a dáta zo systémov EPOS, s cieľom lepšie predvídať blízku budúcnosť. Tieto informácie môžu ovplyvniť až 20 % pravidelnej prognózy.

3. fáza: Fáza zrelosti

Ako váš produkt dozrieva, musíte optimalizovať zásady jeho skladovania. Optimalizácia skladových zásob znamená prispôsobovanie vašej stratégie zásobovania meniacemu sa správaniu a požiadavkám trhu. To je často spojené s angažovaním trhu prostredníctvom špeciálnych akcií. Výkonné kampane môžu udržať relevantnosť produktu, spokojnosť zákazníkov a ziskovosť.

Vo fáze zrelosti vášho produktu nie je na oživenie vášho biznisu nič silnejšie ako konkrétne akcie, ako je zvýšenie cien, propagačné aktivity alebo propagácia zo strany influencerov. Reagujú na ne totiž maloobchodníci a zákazníci, čím sa mení globálne vnímanie vášho výrobku na trhu, čo môže ovplyvniť váš trhový podiel. Techniky strojového učenia integrujú tieto informácie, aby vám pomohli predpovedať potenciálny vplyv takýchto akcií v nadchádzajúcej budúcnosti.

4. fáza: Riadenie útlmu produktu

Dopyt po niektorých výrobkoch neklesá ani po desaťročiach, ale väčšina z nich časom zastará a trh sa posunie inam. Preto je dôležité proaktívne sa venovať tomuto riziku, pretože je rozhodujúce pre strategické zladenie. Procesy vo fáze útlmu musia zodpovedať celkovým obchodným cieľom a potrebám zákazníkov.

Aj tu môže pomôcť umelá inteligencia, ktorá dokáže včas identifikovať riziká tým, že odhalí zmeny v správaní spotrebiteľov. Vďaka tomu môžete optimalizovať skladové zásoby a plánovanie výroby tak, aby ste minimalizovali plytvanie.

Päť kľúčových oblastí, ktoré rieši umelá inteligencia

Pragmatická AI umožňuje organizáciám riešiť bežné problémy v oblasti dodávateľského ­reťazca a riadenia životného cyklu produktu:

• Riadenie uvádzania nových produktov: Umelá inteligencia zjednodušuje predvídanie a plánovanie na hladšie uvádzanie produktov na trh.
• Reakcia na zmeny na trhu: Zostaňte agilní a reagujte na dynamické zmeny požiadaviek zákazníkov a konkurenčného prostredia.
• Riešenie volatility trhových cien: Prijímajte rozhodnutia založené na údajoch s cieľom zmierniť finančné dôsledky.
• Prechod od reaktívneho k proaktívnemu plánovaniu: Využívajte prediktívne poznatky, aby ste získali náskok pred ostatnými.
• Zvládanie zastarávania produktov: Identifikujte riziká včas a konajte rozhodne, aby ste minimalizovali plytvanie.

Dosiahnutie obchodného úspechu s pragmatickou umelou inteligenciou

Zameraním sa na praktické aplikácie môžu firmy využiť skutočný potenciál AI bez toho, aby príliš komplikovali svoje procesy. Schopnosti AI analyzovať údaje, generovať užitočné poznatky a uľahčovať spoluprácu zabezpečujú lepšie výsledky počas celého životného cyklu produktu.

Dorothee Dossmann, QAD