Pistin yerine getirme merkezini AI ile Optimize etme: 2018 perspektifi
2018'de Rent The Runway (RTR), tasarımcı giyim ve aksesuarları kiralamak için abonelik tabanlı bir model sunarak moda endüstrisinde devrim yaratmanın ön saflarında yer aldı. Şirket müşteri tabanını ve envanterini genişlettikçe, yerine getirme merkezlerinin verimliliği giderek kritik hale geldi. Yapay zekanın (AI) RTR'nin yerine getirme operasyonlarına entegre edilmesi, talep tahmininden yerine getirmeye kadar çeşitli yönleri önemli ölçüde artırabilir.
Kira durumu 2018'de pistin yerine getirme merkezleri
2018 yılında, RTR'nin yerine getirme merkezleri öncelikle manueldi ve sıralama, paketleme ve nakliye gibi görevler için insan emeğine dayanıyordu. Bu yaklaşım, bir ölçüde etkili olmakla birlikte, şirket büyüdükçe ölçeklenebilirlik ve verimlilikte zorluklarla karşılaşmıştır. Daha çevik ve duyarlı bir sisteme duyulan ihtiyaç, özellikle yoğun mevsimlerde ve tanıtım dönemlerinde belirgindi.
yapay zekanın tatmin merkezlerinde rolü
Yapay zeka, makinelerin tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri gerçekleştirmesini sağlayan bir dizi teknolojiyi kapsar. Tatminat merkezleri bağlamında, AI birkaç kilit alanda kullanılabilir:
Talep Tahmini
Optimal envanter seviyelerini korumak ve zamanında sipariş yerine getirilmesini sağlamak için doğru talep tahmini gereklidir. AI algoritmaları, gelecekteki talebi yüksek doğrulukla tahmin etmek için tarihsel satış verilerini, piyasa eğilimlerini ve dış faktörleri analiz edebilir. Örneğin, Walmart, stokları%30 azaltmak için AI odaklı talep tahmini kullanmış ve müşterilerin mağazalarda ihtiyaç duydukları ürünleri bulmalarını sağlamıştır. (execkart.com)
Envanter Yönetimi
AI ile çalışan sistemler gerçek zamanlı envanter seviyelerini izleyebilir ve ne zaman ve nerede ikmalin gerekli olduğunu tahmin edebilir. Bu dinamik yaklaşım, atıkların azaltılmasına, stokları en aza indirmeye ve depolama maliyetlerini optimize etmeye yardımcı olur. Amazon gibi şirketler operasyonel verimliliği ve müşteri memnuniyetini artırmak için AI odaklı envanter yönetimi uyguladı. (warehousewhisper.com)
Sipariş yerine getirme optimizasyonu
AI, toplama yollarını optimize ederek, paketlemeyi otomatikleştirerek ve nakliye lojistiğini yöneterek sipariş yerine getirme sürecini kolaylaştırabilir. Locus Robotics tarafından geliştirilenler gibi robotik sistemler, depolarda gezinmek, eşyaları almak ve bunları ambalaj için sıralamak için, üretkenliği artırmak için insan işçilerle birlikte çalışarak kullanır. (solink.com)
2018'de AI entegrasyonunun RTR'de potansiyel etkisi
AI'yi 2018'de RTR'nin yerine getirme merkezlerine entegre etmek çeşitli faydalar sağlayabilir:
Gelişmiş operasyonel verimlilik
Yapay zeka odaklı otomasyon, manuel emeği, en aza indirilmiş insan hatalarını ve hızlandırılmış sipariş işlem sürelerini azaltacaktır. Bu verimlilik, özellikle yüksek talep gören dönemlerde müşteri memnuniyetini korumak için çok önemlidir.
Geliştirilmiş Müşteri Deneyimi
AI envanter ve sipariş yerine getirme optimize edilerek RTR, daha yüksek ürün kullanılabilirliği, daha hızlı nakliye süreleri ve daha doğru teslimatlar sağlayabilir, bu da müşteri sadakatinin ve olumlu incelemelerin artmasına neden olabilir.
Ölçeklenebilirlik ve esneklik
AI sistemleri, değişen talep kalıplarına ve operasyonel zorluklara uyum sağlayabilir ve RTR'ye işletme büyüdükçe operasyonları sorunsuz bir şekilde ölçeklendirme esnekliği sağlayabilir.
Zorluklar ve düşünceler
AI entegrasyonunun faydaları önemli olmakla birlikte, RTR 2018'de çeşitli zorluklarla karşılaşırdı:
Veri kalitesi ve kullanılabilirliği
Etkili AI modelleri yüksek kaliteli, kapsamlı veriler gerektirir. RTR, AI odaklı içgörülerin doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlamak için veri toplama ve yönetim sistemlerine yatırım yapmalıdır.
Teknolojik Altyapı
Yapay zeka çözümlerinin uygulanması, o zamanlar RTR için önemli bir yatırım olabilecek donanım, yazılım ve ağ yetenekleri dahil olmak üzere sağlam teknolojik altyapı gerektirir.
Yönetimi Değiştir
Yapay zeka odaklı operasyonlara geçiş, eğitim personelini gerektirecektir, iş akışlarını yeniden tanımlamak ve değişime karşı direnç yönetimi, hepsi dijital dönüşüm girişimlerinde yaygın zorluklar olacaktır.
Çözüm
2018 yılında yapay zekayı kiraya entegre etmek Pistin yerine getirme merkezleri operasyonel zorlukları ele alabilir ve şirketi sürekli büyüme ve müşteri memnuniyeti için konumlandırabilirdi. Talep tahmini, envanter yönetimi ve sipariş yerine getirme optimizasyonu için yapay zeka yaparak RTR, verimlilik, ölçeklenebilirlik ve piyasa taleplerine yanıt verebilirlik olabilir. Yolculuk önemli zorlukların üstesinden gelmeyi içerecek olsa da, potansiyel ödüller AI'nın modern tedarik zinciri operasyonlarında dönüştürücü gücünü vurgulamaktadır.
