Framgångsrika företag är bra på att förhålla sig till ständig förändring. Digital transformation vänder upp och ner på affärsmodeller och kunders förväntningar ställer nya krav på försörjningskedjan. Genom att kombinera AI och GIS (geografiska informationssystem) kan företag överbrygga gapet mellan prognoser för supply chain och verklig efterfrågan från kund.
GIS och AI tar hand om och förädlar big data från digital transformation och IoT till hanterbar och överskådlig information. Machine learning är AI där definierade regler tränar datorns förmåga att självständigt förstå mycket stora mängder data. GIS bidrar till AI med data som är berikat med en geografisk position, det vill säga information om var saker finns och händer.
Datadrivna beslut i supply chain
Kombinationen GIS och machine learning är särskilt kraftfull eftersom några av styrkorna med geografisk analys är klassificering och klustring av data, men även prediktiva analyser. På så sätt kan stora datamängder förädlas till sofistikerade beslutsunderlag som gör det möjligt att:
- Förutse och möta efterfrågan med precision
- Optimera produktmix och erbjudande
- Öka leveranssäkerheten
- Vässa kundupplevelsen i hela livscykeln
- Förutse och minimera risk baserat på omvärldsfaktorer
Genom att dra nytta av data på det här sättet får din organisation alltså verklig koll på läget i hela försörjnings- och värdekedjan: Var finns efterfrågan på vad? Var och när ska det levereras?
Länktips:
