Blue Yonder wprowadził natywne rozwiązanie AI do zarządzania zamówieniami, którego celem jest koordynacja decyzji w całym łańcuchu dostaw. Platforma obejmuje obietnicę dostawy, alokację, pozyskanie produktu, realizację, obsługę klienta i zwroty, a także korzysta z danych o zapasach dostępnych, w transporcie i oczekiwanych.
W przedsiębiorstwach przemysłowych problemy często powstają na styku systemów sprzedażowych, planistycznych i logistycznych. Jeśli informacje o zamówieniu nie są aktualizowane wspólnie, firma może zaakceptować popyt bez odpowiedniego zapasu albo zareagować zbyt późno na zmianę podaży. Skutki obejmują anulowania, dodatkowe operacje i utratę sprzedaży.
AI wspiera pracę operatorów
Agenci Fulfilment i Customer Service wyszukują zamówienia zagrożone opóźnieniem lub innym wyjątkiem. W jednym widoku pokazują dane potrzebne do oceny sytuacji, wyjaśniają przyczynę ryzyka i ujawniają kompromisy między możliwymi reakcjami. Operator działa w granicach uprawnień oraz zasad ustalonych przez firmę.
Konfigurowalne przestrzenie robocze mogą odpowiadać zadaniom poszczególnych zespołów. Ograniczenie ręcznego przeszukiwania aplikacji ma przyspieszać przejście od sygnału o problemie do decyzji. To przykład automatyzacji, która wspiera człowieka, zamiast przenosić cały proces poza kontrolę operacyjną.
Odporność, zapasy i zwroty
W modelach B2B platforma obsługuje przyszłe dostawy, warunki umowne i priorytety kluczowych kont. Wspólne zapasy można rozdzielać według różnych reguł dla klientów, kanałów i kontraktów. Intelligent Rebalancer ma ponownie alokować oraz potwierdzać duże partie zamówień, gdy zmienią się popyt, podaż lub dostępna zdolność realizacyjna.
Smart Disposition rozszerza analizę na produkty zwrócone. Na podstawie zasad biznesowych i rentowności system pomaga zdecydować, czy artykuł powinien wrócić do sprzedaży, zostać naprawiony, przekazany dostawcy lub skierowany do innego procesu. Szybsze przywrócenie kwalifikujących się produktów do obrotu może ograniczyć nieproduktywny czas zapasu.
Blue Yonder przedstawia rozwiązanie jako sposób na jednoczesną ochronę poziomu obsługi, kosztów realizacji i marży. W praktyce jego wartość będzie zależeć od jakości danych, integracji oraz reguł, według których organizacja pozwoli AI rekomendować działania.
