AI agent pro řízení zásob: zboží skladem, peníze neleží v regálech

AI agent pro řízení zásob je pomocník skladu a nákupu, který každý den projde stav zásob, odhadne budoucí spotřebu a připraví návrh, co a kdy objednat. Hlídá minimální zásoby i dodací lhůty dodavatelů a upozorní na zboží, které zbytečně leží v regálech. Nákupčí nemusí procházet tabulky položku po položce, jen kontroluje a schvaluje návrhy.

Jaký problém řeší

Ve většině menších firem se zásoby řídí odhadem a zkušeností. Někdo se jednou týdně podívá do systému, porovná čísla s tím, co vidí v regálu, a objedná, co mu přijde málo. Dokud firma prodává pár desítek položek, funguje to. S rostoucím sortimentem ale přibývají dva problémy zároveň: jedno zboží chybí právě ve chvíli, kdy ho zákazník chce, a jiné leží na skladě měsíce a váže peníze. Navíc každý dodavatel má jinou dodací lhůtu a jiný minimální odběr, takže správný okamžik objednávky se ručně hlídá jen těžko.

Agent tyto souvislosti sleduje průběžně a u každé položky. Nenahrazuje zkušenost nákupčího, ale dává mu podklad, na kterém se dá rychle rozhodnout.

Jak to vypadá v praxi

Představte si velkoobchod se spojovacím materiálem, který prodává přes vlastní e-shop i obchodním zástupcům. V úterý ráno najde nákupčí v Teams přehled: u tří dodavatelů je čas objednat, u jedné řady šroubů hrozí výpadek ještě před další dodávkou a dvě položky se půl roku neprodaly. U každého návrhu vidí, z čeho agent vychází – prodeje za poslední týdny, loňskou sezónu a dodací lhůtu. Množství u jednoho dodavatele navýší, protože ví o velké zakázce, kterou obchod domlouvá, a zbytek schválí. Objednávky jsou připravené k odeslání ještě před desátou.

Co agent potřebuje

Základem je přístup ke skladovým pohybům a stavům zásob z ERP nebo e-shopu a seznam dodavatelů s dodacími lhůtami. Pomůže historie prodejů alespoň za rok, aby agent poznal sezónnost. Na začátku společně nastavíme pravidla: minimální zásoby, priority položek a to, co se nesmí nikdy vyprodat.

Nemusíte mít dokonalá data. Pokud část sortimentu evidujete v tabulce mimo systém nebo máte víc skladů s různou evidencí, agent s tím umí pracovat a nesrovnalosti vám ukáže. Přesnost odhadů se zlepšuje s každým týdnem provozu, protože agent porovnává svoje odhady se skutečnými prodeji a výdeji a z rozdílů se učí, kde byl příliš opatrný a kde naopak podcenil poptávku.

Jak probíhá nasazení

Nejprve s vedoucím skladu a nákupčím projdeme, jak dnes objednáváte a kde nejčastěji vznikají výpadky. Pak agenta napojíme na data a vybereme skupinu položek nebo jednoho dodavatele pro pilot. Několik týdnů agent navrhuje objednávky souběžně s nákupčím, který porovnává jeho návrhy se svými. Po vyhodnocení ukazatelů rozhodnete, zda agenta rozšířit na celý sortiment.

Rozhodnutí zůstává na člověku

Agent bez schválení nic neobjedná, pokud mu to pro vybrané položky výslovně nepovolíte. U každého návrhu je vidět zdůvodnění a kdo ho schválil. Data zůstávají ve vašich systémech a agenta lze provozovat i na vlastním serveru.

Jak umělá inteligence pomáhá ve skladu a dopravě obecně, popisujeme v článku AI v logistice. Další agenty pro sklad, nákup a dopravu najdete v přehledu AI agenti pro provoz a logistiku.