AI i lagerstyring: Mere præcision, mindre mavefornemmelse

Kunstig intelligens bliver i stigende grad brugt til at optimere lagerstyring i komplekse supply chains. Hvor mange virksomheder stadig arbejder med faste genbestillingspunkter og historiske gennemsnit, giver AI mulighed for at tage højde for variation i både efterspørgsel og leveringstider.

I et nyt dansk blogindlæg forklarer AGR Inventory, hvad AI-optimering af lagerbeholdning egentlig dækker over – og hvordan det adskiller sig fra traditionelle, regelbaserede metoder

.

Fra statiske antagelser til dynamiske anbefalinger

AI-baseret lageroptimering anvender avancerede modeller til løbende at analysere data som efterspørgselsudsving, sæsonmønstre, lead times og serviceniveaukrav. I stedet for faste regler får planlæggere dynamiske anbefalinger til, hvornår og hvor meget der bør bestilles.

Det kan føre til lavere lagerbinding, færre stockouts og mindre manuel vedligeholdelse – uden at gå på kompromis med servicegraden.

Data er forudsætningen

En central pointe i blogindlægget er, at succes med AI starter med datagrundlaget. God datakvalitet, klare mål og forståelse for egne processer er afgørende for at få reel værdi ud af AI i lagerstyringen.

Læs hele bloggen (på dansk)

Vil du have den fulde gennemgang af, hvordan AI-optimering af lagerbeholdning fungerer i praksis, kan du læse hele blogindlægget her:

👉 Læs bloggen: AI-optimering af lagerbeholdning – definition, fordele og hvordan det virker