Fuvarozás és szállítmányozás
Közúti, intermodális és nemzetközi fuvarszervezés, diszpécseri és dokumentációs folyamatok.
AI LOGISZTIKAI ÉS NAGYKERESKEDELMI VÁLLALATOKNAK
Kevesebb manuális rendeléskezelés, gyorsabb ajánlatadás, pontosabb operatív döntések
A logisztikai és disztribúciós működésben az AI leggyorsabban ott hozhat értéket, ahol e-mailekből, dokumentumokból és több vállalati rendszerből kell nagy mennyiségű információt feldolgozni. A cél a kivételek gyorsabb felismerése, az adminisztráció csökkentése és a munkatársak döntéseinek jobb előkészítése.
Áru-, rendelés- és információáramlásra szabva
A releváns lehetőségeket az határozza meg, hogyan érkeznek a rendelések, hol keletkeznek dokumentumok, milyen rendszerekben találhatók a készlet- és státuszadatok, és hol szükséges emberi jóváhagyás.
Raktározás és fulfillment
Raktári operáció, komissiózás, teljesítés, visszáru és többcsatornás kiszolgálás.
Import és nagykereskedelmi disztribúció
Komplex termékportfólió, árlisták, egyedi feltételek, készlet és partnerkiszolgálás.
Szabályozott vagy speciális áruelosztás
Nyomon követhető, dokumentumigényes vagy különleges kezelési feltételeket igénylő termékek.
Flotta- és terepi kiszolgálás
Több telephelyes, járműves vagy helyszíni teljesítést végző operációk.
Ismerős helyzetek a napi operációból?
Az e-mailben és PDF-ben érkező rendelések adatait kézzel kell rögzíteni.
A fuvarokmányok és teljesítési bizonylatok ellenőrzése jelentős adminisztrációt okoz.
A munkatársak több rendszerben keresnek státusz-, termék- és partnerinformációt.
A díjtáblák és egyedi feltételek miatt az ajánlatadás elhúzódik.
Készlethiány és túlkészlet egyszerre jelenhet meg különböző termékeknél vagy telephelyeken.
A készlet-, árrés- vagy szállítási eltérések csak késve válnak láthatóvá.
Ezekben a helyzetekben nem minden lépést kell automatizálni. Az érték gyakran abból származik, hogy a rendszer előkészíti az adatokat, jelzi az eltérést, és a megfelelő kivételt a megfelelő munkatárshoz irányítja.
Hol érdemes először megvizsgálni az AI lehetőségét?
Az első projekt akkor jó, ha egyértelmű a bemenet, a kívánt kimenet, a kivételkezelés és az a KPI, amellyel az eredmény mérhető.
Beérkező rendelések feldolgozása
Működési probléma
A rendelések e-mailben, PDF-ben, táblázatban vagy eltérő partneri formátumban érkeznek, ezért rögzítésük lassú és hibakockázatos.
AI-val támogatható folyamat
A rendelési adatok kinyerése, partner- és cikktörzshöz illesztése, teljességi ellenőrzése, majd előkészítése az ERP számára.
Mérhető eredmény
Rendelésfeldolgozási idő, manuális adatbeviteli lépések, hibaarány és kivételarány.
Emberi kontroll
A hiányos, nem egyértelmű vagy üzleti szabályt sértő rendelések emberi ellenőrzési sorba kerülnek.
CMR-, POD- és szállítólevél-feldolgozás
Működési probléma
A teljesítéshez kapcsolódó dokumentumokat kézzel kell ellenőrizni, párosítani és archiválni.
AI-val támogatható folyamat
Adatkinyerés, rendeléshez vagy fuvarhoz párosítás, hiányzó mezők és eltérések jelzése, dokumentum továbbítása a megfelelő rendszerbe.
Mérhető eredmény
Feldolgozási idő, hiányzó dokumentumok száma, párosítási hibák és számlázásig eltelt idő.
Emberi kontroll
A bizonytalan, sérült, hiányos vagy ellentmondásos dokumentumot kijelölt munkatárs vizsgálja meg.
Belső termék-, folyamat- és státuszasszisztens
Működési probléma
A termék-, partner-, folyamat- és státuszinformációk több dokumentumban és rendszerben találhatók.
AI-val támogatható folyamat
Jogosultságkezelt, forráshivatkozásos keresés jóváhagyott dokumentumokban és a felhasználó számára elérhető vállalati adatokban.
Mérhető eredmény
Keresési idő, belső megkeresések, eszkalációk és válaszadási idő.
Emberi kontroll
Az asszisztens forrást mutat; egyedi partnerígéretről, készletfoglalásról vagy rendkívüli intézkedésről munkatárs dönt.
Ajánlatkészítés és árrésszabály-ellenőrzés
Működési probléma
Díjtáblák, beszerzési árak, partnerfeltételek és korábbi ajánlatok összegyűjtése lassítja a válaszadást.
AI-val támogatható folyamat
Ajánlatkérés értelmezése, releváns ár- és feltételadatok összegyűjtése, ajánlati vázlat és eltérésjelzés előkészítése.
Mérhető eredmény
Ajánlatadási átfutási idő, javítási körök, szakértői munkaóra és árrés-eltérések.
Emberi kontroll
Az árat, kedvezményt, árrést, kapacitást és vállalt szolgáltatási feltételeket jogosult munkatárs hagyja jóvá.
Készlet- és eltérésjelző döntéstámogatás
Működési probléma
A készlet-, keresleti és szállítási adatok eltérései csak akkor láthatók, amikor már kiszolgálási vagy tőkelekötési problémát okoznak.
AI-val támogatható folyamat
Készlet-, rendelési és beszerzési adatok összekapcsolása, szabály- és mintaalapú eltérésjelzés, valamint vezetői összefoglaló.
Mérhető eredmény
Készlethiány, túlkészlet, forgási sebesség, függő rendelések és reakcióidő.
Emberi kontroll
A beszerzési, készletáthelyezési vagy ügyfélkiszolgálási döntést a felelős vezető hozza meg.
DOKUMENTUMFELDOLGOZÁS ÉS KIVÉTELKEZELÉS
Az automatizálás értéke a kivételek kezelésénél dől el
A rendelés- vagy fuvarokmány-feldolgozás nem puszta adatkinyerés. A megoldásnak össze kell vetnie az adatokat a vállalati törzsadatokkal és üzleti szabályokkal, jeleznie kell a bizonytalanságot, és az eltérő eseteket emberi ellenőrzési sorba kell irányítania.
- Strukturált adatkinyerés
- Bizonyossági szint és ellenőrzési szabályok
- Emberi exception queue
Elsőként szűk, gyakori és jól mérhető folyamatot érdemes választani
Egy standard rendelési csatorna feldolgozása
Egy partnercsoport vagy egy jól ismert rendelési formátum esetén mérhető a rögzítési idő, a hibaarány és a kivételek száma.
Egy gyakori fuvarokmány automatizált ellenőrzése
Például POD vagy szállítólevél adatkinyerése, rendeléshez párosítása és a hiányok jelzése.
Egy termékcsoport ajánlat- vagy készleteltérése
Szűk termékkörön tesztelhető az ajánlat-előkészítés, az árrésszabály vagy a készletjelzés üzleti haszna.
Az útvonal-optimalizáció és a kereslet-előrejelzés is fontos fejlesztési irány lehet, de első projektként csak megfelelő minőségű, kellően részletes történeti és operatív adatok esetén indokolt.
A megbízható eredményhez a folyamatot és a rendszereket együtt kell kezelni
Szükséges adatok
- rendelések és rendelés-visszaigazolások;
- partner-, cikk- és szolgáltatástörzs;
- árlisták, díjtáblák és egyedi feltételek;
- CMR-, POD-, szállítólevél- és teljesítési dokumentumok;
- készlet-, beszerzési, értékesítési és szállítási adatok.
Integráció
- ERP és rendeléskezelés;
- WMS és raktári rendszerek;
- TMS és fuvarszervezés;
- CRM, ajánlatkezelés és ügyfélszolgálat;
- dokumentumkezelő és workflow-rendszerek.
Kontroll
- üzleti szabályok és törzsadat-ellenőrzés;
- bizonyossági szint és kivételkezelés;
- szerepkör-alapú jogosultságok;
- naplózható módosítások és jóváhagyások;
- mérhető átfutási, minőségi és készlet-KPI-ok.
Az AI feldolgoz és jelez. Az üzleti kivételről az ember dönt.
- hiányos vagy rendhagyó rendelés értelmezése;
- ár, kedvezmény, árrés és egyedi partnerfeltétel jóváhagyása;
- készletfoglalás, átcsoportosítás vagy rendkívüli beszerzés elrendelése;
- sérült, hiányos vagy vitatott teljesítési dokumentum kezelése;
- ügyfélígéret, szállítási prioritás és kapacitásvállalás meghatározása.
Az első kérdéstől a működő megoldásig
AI Discovery Workshop
Rendelési, dokumentum-, készlet- és döntési problémák feltárása.
Prioritás és business case
Üzleti hatás, adatminőség, integráció és kivételarány értékelése.
Szűk pilot
Egy csatorna, dokumentumtípus vagy termékkör tesztelése valós folyamaton.
Integrált bevezetés
Rendszerkapcsolatokkal, jogosultságokkal, jóváhagyással és üzleti mérőszámokkal.
Hol csökkenthető leggyorsabban az adminisztráció és az átfutási idő?
A workshopon feltárjuk a rendelési, dokumentum-, ajánlatadási és készletfolyamatok legfontosabb szűk keresztmetszeteit, majd üzleti hatás és megvalósíthatóság alapján kijelöljük a legjobb első pilotot.