Machine Learning i supply chain
Machine Learning i supply chain refererer til brugen af kunstig intelligens, hvor algoritmer og systemer lærer af data for at optimere og automatisere forskellige dele af forsyningskæden – uden at være eksplicit programmeret til hver enkelt opgave. I praksis betyder det, at virksomheder kan bruge historiske data og realtidsdata til at forudsige efterspørgsel, optimere lagerbeholdning, forbedre leveringstider og mindske spild – alt sammen ved hjælp af selvforbedrende algoritmer.
Rackbeat september 19, 2025
Hvad kan Machine Learning bruges til i supply chain?
Machine Learning (ML) har vundet indpas i supply chain-verdenen, fordi det gør det muligt at træffe mere præcise og datadrevne beslutninger på tværs af logistik og drift. Her er nogle af de områder, hvor ML kan skabe værdi:
Efterspørgselsprognoser: Algoritmer analyserer tidligere salgsdata, sæsonudsving og eksterne faktorer for at forudsige fremtidig efterspørgsel, og hjælpe med smartere indkøbsstyring.
Lageroptimering: ML kan minimere over- og underbeholdning ved at forudse lagerbehov og optimere flowet i din lagerstyring.
Ordrehåndtering: Gennem analyse af mønstre i ordreflow og kundepræferencer kan Machine Learning understøtte mere effektiv ordrestyring, f.eks. ved at prioritere ordrer eller forudsige forsinkelser.
Transport og logistik: Machine Learning bruges til at optimere ruter, leveringstider og kapacitetsudnyttelse i det sidste led af forsyningskæden.
Integration med WMS: I avancerede systemer kan ML bruges sammen med et Warehouse Management System (WMS) til at automatisere lagerprocesser, fra pluk og pak til varemodtagelse og genopfyldning.
Udfordringer ved Machine Learning i din supply chain
Selvom Machine Learning kan virke som den ultimative løsning på mange supply chain-udfordringer, er der også en række udfordringer, du skal være opmærksom på:
1. Kvalitet og mængde af data:
ML kræver store mængder struktureret og troværdig data, typisk fra systemer til lagerstyring, indkøbsstyring og ordrestyring. Hvis dataene ikke er konsistente, bliver outputtet det heller ikke.
2. Teknisk kompleksitet:
Det kræver både specialiserede kompetencer og teknisk infrastruktur at få Machine Learning til at fungere sammen med dine eksisterende systemer, f.eks. dit WMS.
3. Mangel på gennemsigtighed:
Mange ML-modeller fungerer som en “black box”, hvor det ikke altid er til at gennemskue, hvordan beslutninger bliver truffet. Det kan være en udfordring, hvis du har brug for fuld kontrol over dine processer.
4. Løbende vedligeholdelse:
ML-modeller skal trænes og opdateres løbende, så de forbliver relevante i takt med ændringer i markedet og forretningsbehov.
5. Overteknologisering:
I visse tilfælde kan Machine Learning være overkill. Hvis dine arbejdsgange er forholdsvis enkle, og dit primære mål er at få overblik og kontrol, kan et velfungerende og brugervenligt lagerstyringssystem (med eller uden WMS) være en langt bedre løsning.
Fremtiden for supply chain med Machine Learning
Machine Learning er i stigende grad en vigtig brik i den digitale transformation, som mange virksomheder gennemgår, især inden for områder som lagerstyring, ordrestyring og indkøbsstyring. I en tid, hvor forsyningskæder bliver mere komplekse og udsatte for forstyrrelser, bliver fleksibilitet og præcision altafgørende.
Teknologien gør det muligt at omsætte store datamængder til forudsigelser og optimeringsforslag, som forbedrer hele værdikæden. Det kan være alt fra at planlægge indkøb bedre til at justere lagerbeholdningen i realtid, og i nogle tilfælde automatisere beslutninger direkte i virksomhedens WMS.
Men Machine Learning er ikke nødvendigvis den rette løsning for alle. For mange virksomheder kan en mere intuitiv og brugervenlig tilgang være både tilstrækkelig og mere omkostningseffektiv. Det gælder særligt, hvis behovet primært handler om at få styr på basale processer som lageroptælling, ordreflow og genbestilling.
Få mere viden direkte i indbakken
Vil du holde dig opdateret på de nyeste trends inden for lagerstyring, ordrestyring, indkøbsstyring og supply chain? Så tilmeld dig vores nyhedsbrev. Vi deler løbende tips, guides og indsigter, der hjælper dig med at optimere din lagerdrift, uden unødvendigt teknisk snak.