Quản lý Kho Phụ tùng bằng AI dành cho Thợ sửa tàu

Các thợ sửa tàu độc lập luôn phải đối mặt với cuộc chiến không hồi kết với tình trạng thiếu hụt phụ tùng. Một chiếc cánh quạt bị thiếu trong đợt cao điểm mùa xuân sẽ làm trì hoãn việc sửa chữa và làm tổn hại đến uy tín của bạn. Tự động hóa bằng AI sẽ biến việc phỏng đoán này thành một quy trình dựa trên dữ liệu.

4 Điểm Dữ liệu Thiết yếu

Việc đặt hàng dự đoán dựa trên bốn con số: mức sử dụng gần đây, thời gian chờ hàng (lead time), sự biến động của nhu cầu và lượng hàng dự trữ an toàn (safety stock).

Đầu tiên, hãy tìm mức sử dụng trung bình hàng tháng của một phụ tùng trong năm qua. Thứ hai, nhân mức sử dụng đó với thời gian chờ hàng của nhà cung cấp để tìm điểm đặt hàng cơ bản. Thứ ba, điều chỉnh theo sự biến động theo mùa bằng cách thêm một khoảng dự phòng. Đối với các phụ tùng có nhu cầu biến động, mức dự phòng 25% sẽ hoạt động hiệu quả. Thứ tư, làm tròn lên bộ phụ tùng nguyên vẹn gần nhất.

Nếu bạn sử dụng 13,1 bộ cánh quạt mỗi tháng và có thời gian chờ hàng là 5 ngày, bạn sẽ cần 2,18 bộ trong thời gian chờ đó. Thêm một bộ dự phòng an toàn sẽ nâng tổng số lên 3,3 bộ. Bạn nên đặt hàng mới khi lượng hàng tồn kho chạm mức ba hoặc bốn bộ.

Hãy tưởng tượng hệ thống của bạn cảnh báo tình trạng thiếu cánh quạt trước khi bạn kịp nhận ra. Bạn nhận được Báo cáo Gợi ý Đặt hàng và đặt phụ tùng ngay lập tức. Điều này giúp xưởng dịch vụ của bạn hoạt động liên tục mà không gặp phải những sự chậm trễ ngoài ý muốn.

Bạn có thể sử dụng các công cụ như Sortly để tạo các báo cáo này và theo dõi mức tồn kho của mình.

Cách Triển khai Quản lý Kho bằng AI

• Nền tảng Dữ liệu: Số hóa lịch sử sửa chữa trong 18 tháng qua của bạn. Xác định 20 phụ tùng ưu tiên hàng đầu bằng cách tính toán mức sử dụng hàng tháng.

• Thử nghiệm và Hiệu chỉnh: Cấu hình nền tảng quản lý kho của bạn để tính toán điểm đặt hàng cho 5 phụ tùng hàng đầu. So sánh các gợi ý tự động này với mức sử dụng thực tế của bạn trong vòng một tháng.

• Tự động hóa và Mở rộng: Khi dữ liệu của bạn đã chứng minh được độ chính xác, hãy áp dụng logic này cho 20 phụ tùng tiếp theo. Hãy để hệ thống kích hoạt các quyết định đặt hàng của bạn.

Bằng cách sử dụng mức sử dụng, thời gian chờ, sự biến động và lượng dự trữ an toàn, bạn sẽ chuyển từ trạng thái hỗn loạn sang một hệ thống tự điều tiết. Bạn sẽ thấy tình trạng hết hàng ít hơn và lãng phí tiền mặt ít hơn. Điều này cho phép bạn dành nhiều thời gian hơn cho việc đi biển và ít thời gian hơn trong kho hàng.

Source: https://dev.to/ken_deng_ai/title-44lb

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi