ftetoai На списъка с чакащи

Kennisbank

Може ли AI да поеме поставянето на поръчки за доставка при доставчици?

Накратко

За голяма част от редовните поръчки: да, под формата на автоматизирана обработка с човешки надзор върху изключенията. За поръчки извън фиксираните договорености или над определена сума: не, това остава работа за хора с преценка. Отговорът е следователно частичен, и коя част зависи силно от начина, по който е организиран вашият процес на снабдяване.

Защо тази задача се поддава добре на автоматизация

Поставянето на поръчка за доставка въз основа на потребност от материали е по своята същност структуриран процес: има потребност, има доставчик, има условия, и има формуляр за поръчка или API-връзка. Тази структурираност оценяваме високо (4 от 5), и точно затова софтуерът вече десетилетия наред частично изпълнява това чрез ERP-връзки. Обемът също е висок (4 от 5): компании с повтарящи се материални потоци поставят един и същ вид поръчка десетки или стотици пъти месечно, с малки вариации в количество и времетраене. Повторение в мащаб е областта, в която автоматизацията носи резултат най-бързо.

Пространството за преценка е умерено (3 от 5). При фиксиран доставчик при договорени условия има малко за решаване: правилата са зададени, системата попълва поръчката въз основа на изчислението на потребност от материали за поръчка и я изпраща. Пространство за преценка възниква едва при отклонения: доставчик, който не доставя, промяна на цена, спешна потребност, която пада извън обичайния цикъл. Там е необходим служител по снабдяването, който тегли решение, не система, която следва.

Защо това не е пълно поемане

Три оси възпират това от пълно предаване на AI. Физическото действие (5 от 5, неблагоприятно за автоматизация) играе по-малка роля тук, отколкото например при контрола на качеството на физически продукт, но поръчката трябва да съответства на онова, което реално е необходимо на терен, а това съответствие се контролира на друго място, не от самата поръчка. Креативността (5 от 5) почти не е налична при рутинна поръчка, което точно прави задачата подходяща за автоматизация: няма много за измисляне, само за изпълнение.

Съответствието с нормативните изисквания (compliance, 4 от 5) е причината, поради която надзорът остава необходим. Поръчка за доставка е задължение в името на компанията. При надвишаване на праг за одобрение, при нов доставчик, или при отклоняващи се условия на плащане, човек трябва да подпише решението, с посочена причина при отхвърляне. Разходите при грешка (3 от 5) са умерени: грешна поръчка отнема време за коригиране и може да причини проблем с доставката, но обикновено не е непоправима. Това е различно от задачи, при които грешка причинява директна финансова или свързана с безопасността вреда; там оста на разходите при грешка обикновено е по-висока и надзорът остава по-строг.

Контактът с клиента (4 от 5) играе роля тук, защото доставчикът е получаващата страна: поръчка, която е технически правилна, но нарушава отношенията с доставчика, все още е проблем. При повтарящ се контакт с фиксирани доставчици при договорени условия този риск е ограничен; при еднократно или договаряно снабдяване това е различно.

Какво AI може конкретно да прави днес

Технологията, която подхожда тук, е RPA (robotic process automation): софтуер, който съставя поръчката въз основа на потребността от материали, съпоставя я с правилния доставчик и условия от системата за снабдяване, и я изпраща без ръчно въвеждане. Това работи при две гранични условия. Първо, фиксирани договорености с доставчика: ако условията, цените и сроковете за доставка вече са зададени, няма нищо за договаряне и системата може да продължи. Второ, праг за одобрение при големи поръчки: всичко под този праг преминава автоматично, всичко над него изчаква съгласие от служител по снабдяването. Това не е техническо ограничение, а съзнателно вградена спирачка, подобно на начина, по който мониторингът на потреблението на енергия и комунални усл��ги на локация протича автоматично, докато резултат не попадне извън нормата и не е нужен човешки поглед.

Къде това се различава според компанията

При компания със сто фиксирани артикула и трима фиксирани доставчика по-голямата част от цикъла на поръчване може да се автоматизира; служителят по снабдяването основно проверява изключенията. При компания, която за всяка поръчка търси нови доставчици, договаря цени или уговаря индивидуални условия, баланса се измества обратно към работа на хора, защото точно пространството за преценка и контактът с клиента тогава стават сърцевината на задачата, а не изключението. Степента на ERP-интеграция също е определяща: без свързани системи има малко за автоматизиране, независимо колко структуриран е процесът на хартия.

Изместването, което протича тук

Това, което сега се променя, не е че служителите по снабдяването се заменят, а че времето им се измества от въвеждане на данни към работа по преценка: по-малко ръчно вписване на поръчки, повече претегляне на изключения и поддържане на отношения с доставчици. Този модел не е уникален за снабдяването. Също и при управление на достъпа до терен и сграда работата се измества от изпълнение към надзор на отклонения, веднага щом процес стане достатъчно структуриран и повторим. Доколко това изместване вече е далеко проведено във вашата компания и къде не, зависи от организацията на вашите системи и договорености, не от обща тенденция.

Какво можете да направите сега

Дали, и в какъв обем, тази задача се квалифицира за поемане във вашата собствена организация, зависи от конкретната организация на вашия процес на снабдяване и системи. Ние изграждаме пълен работен скенер, който да картографира това подробно; той все още е в разработка. Изпреварвайки това, има безплатен бърз тест от дванадесет въпроса, без акаунт, който дава индикация за коя част от часовете в работен профил като този днес може да се поеме от AI.

KIPPde assistent van de werkscan

Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.

Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.