آخر الأسبوع الماضي، زرت مايك، مدير قطع غيار مخضرم في أحد وكلاء السيارات الرائدين. محاطًا بأرفف المخزون، شارك في إحباط شائع: "لقد كنت أُدير الأجزاء لمدة 15 عامًا، لكن الحفاظ على مستويات المخزون المناسبة يشبه التخمين". قد يبدو هذا السيناريو مألوفًا للعديد منا في هذه الصناعة. ومع ذلك، بفضل التعلم الآلي (ML)، يتغير هذا الوضع بسرعة.
عندما صادفت لأول مرة حلول التعلم الآلي في إدارة الأجزاء، كنت متشككًا. هل يمكن للذكاء الاصطناعي حقًا فهم تعقيدات تحديات مخزوننا؟ الإجابة، كما اكتشفت من خلال البحث المكثف والمقابلات مع قادة الصناعة، هي نعم قاطع.
دعني أشارك قصة سارة، مديرة قطع غيار في ديترويت، التي طبقت أدوات التعلم الآلي العام الماضي. تعترف: "في البداية، شعرت بالارتباك من التكنولوجيا. لكن في غضون ثلاثة أشهر، خفضنا تكاليف مخزوننا بنسبة 25٪ مع تحسين توافر قطع الغيار. كان الأمر أشبه بامتلاك كرة بلورية لطلب الأجزاء".
يبدأ التحول مع الأنظمة الحديثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي التي تعمل كمساعدين خبراء. تحلل هذه الأدوات بياناتك التاريخية، مع مراعاة عوامل قد لا تفكر فيها - من الأنماط الموسمية إلى الأحداث المحلية التي يمكن أن تؤثر على الطلب. تخيل وجود نظام يعرف أنك ستحتاج إلى المزيد من قطع الفرامل قبل حلول الشتاء، أو يمكنه التنبؤ بزيادة الطلب على مكونات تكييف الهواء خلال موجة الحر.
من خلال محادثاتي مع خبراء الصناعة، حددت ثلاثة تطبيقات رئيسية للذكاء الاصطناعي تُغير قواعد اللعبة في مجالنا:
أولاً، هناك التنبؤ بالطلب. يقول جيمس، مدير قطع الغيار من تكساس: "لقد اكتشف النظام أنماطًا لم نلاحظها من قبل. لقد تنبأ بزيادة في طلب المبردات قبل ثلاثة أسابيع من موجة الحر الإقليمية. كنا الوكيل الوحيد في المنطقة المجهز بالكامل - لاحظ عملاؤنا ذلك".
ثم هناك تحسين المخزون. تعمل خوارزميات التعلم الآلي مثل مدير مخزون متمرس يعرف تاريخ كل جزء. إنها تقترح مستويات المخزون المثلى، وتحدد الأجزاء التي تحتاج إلى المزيد منها والأجزاء التي من المحتمل أن تتراكم. لقد استعرضت نظامًا واحدًا مؤخرًا خفض تكاليف الشحن الطارئ بنسبة 30٪ لشبكة وكلاء متوسطة الحجم.
أخيرًا، هناك تصنيف الأجزاء الذكي. بدلاً من تصنيف الآلاف من الأجزاء يدويًا، تقوم أدوات التعلم الآلي بتجميعها تلقائيًا بناءً على أنماط الطلب والأهمية وعوامل أخرى. كما يقول توم، مدير آخر أجريت معه مقابلة، "إنه مثل وجود خبير أجزاء لا ينام أبدًا".
لكن الحقيقة هي أن تنفيذ هذه الحلول لا يتطلب الغوص فيها مباشرة. ابدأ صغيرًا. اختر فئة معينة من الأجزاء أو مستودعًا واحدًا. تعلم من البيانات. اضبط نهجك. المفتاح هو البدء في الرحلة.
تتحدث النتائج عن نفسها. في بحثي عبر العديد من وكلاء السيارات، رأيت تحسينات ثابتة:
- انخفاض تكاليف المخزون بنسبة 20-30٪
- تحسن توافر الأجزاء بنسبة تصل إلى 25٪
- انخفاض شحنات الطوارئ بنسبة تقارب الثلث
- انخفاض كبير في المخزون القديم
بالنسبة لأولئك منا الذين يديرون قطع الغيار، فإن التعلم الآلي ليس مجرد اتجاه تقني آخر - بل أصبح ضروريًا مثل أنظمة إدارة المخزون لدينا. مع تطور تكنولوجيا السيارات وارتفاع توقعات العملاء، تُعد أدوات التعلم الآلي حلفاء لنا في الحفاظ على عمليات فعالة ومربحة.
تذكر مايك من بداية قصتنا؟ بعد ستة أشهر من تنفيذ أدوات التعلم الآلي، قال لي: "أتمنى لو بدأت في وقت سابق. إنه مثل امتلاك مساعد خارق يعرف بالضبط ما نحتاجه، ومتى نحتاجه".
مستقبل إدارة قطع الغيار هنا، وهو أكثر ذكاءً من أي وقت مضى. السؤال ليس ما إذا كان يجب تبني التعلم الآلي، ولكن متى تبدأ رحلتك نحو إدارة مخزون أكثر ذكاءً.