Prognozowanie poziomu zapasów magazynowych to obszar, w którym AI może pomóc uniknąć zarówno braków, jak i nadmiaru towaru.

Na czym polega ta usługa

Usługa obejmuje dobór narzędzi AI wspierających zarządzanie magazynem oraz prognozowanie zapotrzebowania na towar.

Dla kogo ma sens

Usługa jest przydatna dla firm zarządzających magazynem, które chcą lepiej prognozować poziom potrzebnych zapasów.

Ile to trwa

Dobór narzędzi mieści się z reguły w standardowym czasie do 3 dni.

Warunki

Diagnoza wstępna i wycena są bezpłatne, a usługa objęta jest gwarancją do 12 miesięcy.

Warianty rozwiązań AI stosowanych w magazynie

Pod pojęciem „narzędzia AI do zarządzania magazynem" kryje się kilka różnych rodzajów rozwiązań, które warto rozróżnić już na etapie doboru. Pierwszy wariant to prognozowanie szeregów czasowych (analiza historycznych danych sprzedaży rozłożonych w czasie w celu przewidywania przyszłego popytu na dany towar) – stosowane najczęściej tam, gdzie sprzedaż ma wyraźną sezonowość. Drugi wariant to automatyczne uzupełnianie zapasów, czyli algorytmy wyliczające optymalny moment i wielkość zamówienia na podstawie bieżącego stanu magazynu, czasu dostawy od dostawcy oraz przyjętego poziomu bezpieczeństwa zapasów (safety stock, czyli minimalnego zapasu buforowego zabezpieczającego przed brakiem towaru przy nagłym wzroście popytu). Trzeci wariant to klasyfikacja ABC/XYZ wspierana algorytmami (podział asortymentu według wartości sprzedaży oraz zmienności popytu), która pozwala inaczej traktować towary rotujące szybko i przewidywalnie niż te sprzedawane sporadycznie. Czwarty wariant to integracje analityczne z istniejącym systemem ERP lub WMS (system zarządzania magazynem), które nie zastępują dotychczasowego oprogramowania, tylko dokładają do niego warstwę prognostyczną. W praktyce firma rzadko potrzebuje wszystkich czterech mechanizmów naraz – dobór narzędzi polega właśnie na wskazaniu, który wariant odpowiada realnej strukturze asortymentu i sposobowi sprzedaży w danej firmie.

Zgodność z systemami już używanymi w firmie

Dobór narzędzi AI uwzględnia oprogramowanie, które firma już eksploatuje, ponieważ prognozowanie zapasów ma sens tylko wtedy, gdy dane wejściowe pochodzą z aktualnego systemu sprzedaży i magazynu. W praktyce obsługiwane bywają dane z systemów InsERT GT/nexo (Subiekt, Rewizor, Gestor), WAPRO ERP (Mag, Fakturka), Comarch ERP (Optima, XL, Altum), Sage Symfonia, enova365, RAKS, a także z Microsoft SQL Server czy Active Directory po stronie infrastruktury. Uwzględniane są również sklepy internetowe i integracje sprzedażowe, w tym połączenia z Allegro i BaseLinkerem – dla firm, które dużą część sprzedaży prowadzą wielokanałowo, dane z tych źródeł mają bezpośredni wpływ na jakość prognozy. Dobór narzędzia AI nie oznacza wymiany dotychczasowego systemu ERP – w zdecydowanej większości przypadków chodzi o dołożenie modułu prognostycznego lub zewnętrznego narzędzia korzystającego z eksportu danych z systemu, który już działa w firmie.

Błędy przy samodzielnym wdrażaniu prognozowania zapasów

Część firm próbuje wdrożyć prognozowanie zapasów samodzielnie, zanim skorzysta z pomocy przy doborze narzędzi, i w tym podejściu powtarza się kilka błędów. Pierwszy to wybór narzędzia AI bez wcześniejszego sprawdzenia jakości danych historycznych – jeśli dane sprzedażowe w systemie ERP są niekompletne albo błędnie skategoryzowane, żaden model prognostyczny nie da wiarygodnego wyniku, niezależnie od tego, jak zaawansowany jest algorytm. Drugi błąd to traktowanie wszystkich towarów tym samym modelem prognozy, mimo że towary o stabilnym, powtarzalnym popycie i towary sprzedawane sezonowo lub sporadycznie wymagają innego podejścia – stosowanie jednego uniwersalnego modelu do całego asortymentu zwykle prowadzi albo do nadmiaru towaru wolno rotującego, albo do braków przy pozycjach szybko rotujących. Trzeci błąd to pomijanie integracji z realnym czasem dostawy od dostawców – narzędzie może poprawnie przewidzieć popyt, ale jeśli nie uwzględnia rzeczywistego czasu realizacji zamówień, rekomendacje dotyczące momentu zamówienia i tak będą nietrafione. Czwarty częsty problem to wdrażanie narzędzia równolegle z innymi zmianami w systemie ERP, co utrudnia później ustalenie, czy nieprawidłowe prognozy wynikają z samego narzędzia AI, czy z niezwiązanej zmiany w konfiguracji systemu.

Kiedy to nie jest właściwa usługa

Dobór narzędzi AI do prognozowania zapasów nie jest tym samym, co bieżąca administracja systemem ERP czy magazynowym – jeśli problemem jest awaria, błąd konfiguracji lub potrzeba aktualizacji już działającego oprogramowania księgowo-magazynowego, to zagadnienie osobne, niezwiązane z prognozowaniem popytu. Nie jest to też usługa odpowiednia dla firm, które nie prowadzą jeszcze żadnej elektronicznej ewidencji magazynowej – w takiej sytuacji pierwszym krokiem powinno być wdrożenie samego systemu ERP lub WMS, a dopiero w dalszej kolejności warstwy prognostycznej opartej na AI, ponieważ modele prognozujące potrzebują historii danych, której bez systemu po prostu nie ma. Odrębnym tematem jest też budowa sklepu internetowego czy platformy sprzedażowej – dobór narzędzi AI do zapasów zakłada, że kanały sprzedaży już istnieją i generują dane, a nie że dopiero mają powstać.

Najczęstsze pytania klientów

Czy narzędzie AI do prognozowania zapasów zastąpi dotychczasowy system ERP?

Nie, w zdecydowanej większości przypadków narzędzie prognostyczne działa jako dodatkowa warstwa analityczna korzystająca z danych już zgromadzonych w systemie ERP, a nie jako jego zamiennik. Dobór narzędzia uwzględnia to, jaki system księgowo-magazynowy firma już eksploatuje, i szuka rozwiązania, które da się z nim połączyć.

Czy do wdrożenia prognozowania potrzebna jest długa historia sprzedaży?

Modele prognostyczne działają tym lepiej, im dłuższa i bardziej kompletna jest historia danych sprzedażowych – dla towarów sezonowych przydatna jest historia obejmująca co najmniej pełny cykl sezonowy. Przy krótszej historii dobór narzędzia jest nadal możliwy, ale rekomendowane bywają modele mniej zależne od długich szeregów czasowych, np. oparte na klasyfikacji ABC/XYZ.

Czy dobór narzędzia obejmuje też jego wdrożenie w firmie?

Sam etap doboru koncentruje się na analizie potrzeb, danych i dotychczasowego oprogramowania oraz na wskazaniu odpowiedniego narzędzia lub konfiguracji. Dalsze kroki, w tym wdrożenie i integrację z systemem magazynowym, ustala się indywidualnie w zależności od zakresu zmian po stronie infrastruktury IT firmy.

Co się dzieje, jeśli wybrane narzędzie nie sprawdzi się w praktyce?

Dobór narzędzi objęty jest gwarancją do 12 miesięcy, a reklamacja jest rozpatrywana poza kolejnością, jeśli rekomendowane rozwiązanie okaże się niedopasowane do rzeczywistych warunków pracy magazynu.

Czy usługa obejmuje przegląd całego środowiska IT firmy, nie tylko magazynu?

Przegląd środowiska IT dla firm jest usługą bezpłatną i może zostać wykonany niezależnie od doboru narzędzi do prognozowania zapasów – w praktyce bywa pomocny wtedy, gdy przed wyborem narzędzia AI trzeba najpierw ocenić stan infrastruktury, na której działa system ERP.

Dane wejściowe, które warto przygotować przed doborem narzędzia

Jakość rekomendacji zależy od tego, jakie dane firma jest w stanie udostępnić na etapie analizy. Przydatna bywa historia sprzedaży w rozbiciu na poszczególne pozycje asortymentu, informacja o czasie realizacji zamówień od poszczególnych dostawców, a także dane o sezonowości i promocjach, które w przeszłości wpływały na sprzedaż w sposób odbiegający od typowego wzorca. Nie jest to lista obowiązkowa – część danych można uzupełnić lub oszacować na etapie doboru narzędzia, ale im więcej rzetelnych danych historycznych firma dostarczy, tym trafniejsze będzie dopasowanie modelu prognostycznego do jej specyfiki. Domyślnie nie jest wymagane podawanie haseł administracyjnych do systemów firmowych – jeśli dostęp do konkretnego systemu okaże się konieczny na dalszym etapie, zakres i cel takiego dostępu są ustalane odrębnie.

Rola konsultacji po wdrożeniu

Po wdrożeniu wybranego narzędzia prognostycznego przydatny bywa okres, w którym rekomendacje modelu są jeszcze porównywane z rzeczywistą sprzedażą i korygowane, jeśli rozjeżdżają się z faktycznym zapotrzebowaniem. Wsparcie po zakończeniu wdrożenia obejmuje z reguły do 30 dni, w trakcie których można zgłaszać wątpliwości dotyczące działania narzędzia i uzyskać wyjaśnienie, dlaczego model wskazał daną rekomendację zamówienia. To ważny etap, ponieważ nawet dobrze dobrane narzędzie AI wymaga skalibrowania parametrów do specyfiki konkretnego magazynu – inny poziom bezpieczeństwa zapasów sprawdzi się przy towarach szybko rotujących, a inny przy asortymencie sezonowym czy sprowadzanym z długim wyprzedzeniem od zagranicznego dostawcy. Doświadczenie zdobyte przy tego typu wdrożeniach oprogramowania firmowego pokazuje, że sama instalacja narzędzia to dopiero połowa pracy – druga połowa to obserwacja pierwszych tygodni jego działania i korekta ustawień.

Bezpieczeństwo danych magazynowych i sprzedażowych

Dane wykorzystywane do prognozowania zapasów, w tym historia sprzedaży i informacje o dostawcach, pochodzą bezpośrednio z systemu ERP firmy i pozostają w jej infrastrukturze – dobór narzędzia nie wymaga przenoszenia całej bazy danych na zewnątrz, a jedynie eksportu danych potrzebnych do zbudowania i przetestowania modelu prognostycznego. Jeśli analiza wymaga tymczasowego dostępu do środowiska IT firmy, zakres takiego dostępu jest ustalany odrębnie i ograniczany do tego, co faktycznie niezbędne dla danego etapu pracy. Na życzenie klienta możliwe jest podpisanie umowy o zachowaniu poufności (NDA), co bywa istotne zwłaszcza przy analizie danych sprzedażowych obejmujących marże czy warunki handlowe z dostawcami.

Podsumowanie

Trafny dobór narzędzi AI do prognozowania zapasów nie polega na wskazaniu jednego uniwersalnego rozwiązania, lecz na dopasowaniu modelu prognostycznego do struktury asortymentu, sezonowości sprzedaży i systemu ERP, który firma już eksploatuje – dlatego każdy taki dobór zaczyna się od analizy danych magazynowych, a nie od gotowej listy narzędzi.

22 378 48 09

Dobór narzędzi AI do zarządzania magazynem i prognozowania zapasów