Digitalisering har ændret den måde, virksomheder arbejder på inden for stort set alle brancher. Salg, økonomi, marketing og kundeservice er allerede blevet langt mere datadrevne, og den samme udvikling finder sted på lageret. For virksomheder, der håndterer mange varer, kan digital lagerstyring være en mulighed for at skabe bedre overblik, reducere manuelle processer og bruge virksomhedens data langt mere aktivt.

I mange brancher er lageret en central del af forretningen. Det gælder blandt andet detailhandel, engros, produktion, reservedele, fødevarer, byggebranchen og e-handel. Hvis lageret ikke fungerer effektivt, kan konsekvenserne mærkes gennem hele virksomheden. Varer kan være svære at finde, kunder kan få forkerte oplysninger, og medarbejdere kan bruge unødvendig tid på manuelle registreringer.

Digitalisering kan ændre dette. Samtidig åbner udviklingen inden for kunstig intelligens for nye muligheder, hvor eksisterende lagerdata kan bruges til blandt andet analyser, prognoser og beslutningsstøtte.

Digital lagerstyring kan erstatte mange manuelle arbejdsgange

I virksomheder med mindre lagre kan simple regneark og manuelle rutiner fungere i en periode. Udfordringerne bliver ofte større, når virksomheden vokser, får flere varer eller skal håndtere flere ordrer.

Digital lagerstyring kan samle information om varer, lokationer og bevægelser i et fælles system. Når en vare ankommer, kan den registreres digitalt. Når den flyttes, plukkes eller sendes, kan bevægelsen ligeledes registreres.

Det kan reducere behovet for papirlister og manuelle opdateringer.

Fordelen er ikke alene, at medarbejderne kan spare tid. Virksomheden kan også få et mere aktuelt billede af lageret, som andre afdelinger kan bruge. Indkøb, salg og kundeservice bliver dermed mindre afhængige af at ringe til lageret for at undersøge, om en bestemt vare faktisk findes.

Lagerstyring skaber værdifulde data for hele virksomheden

Når lagerprocesserne bliver digitale, begynder virksomheden samtidig at opbygge store mængder strukturerede data.

Moderne lagerstyring kan blandt andet generere information om lagerbeholdning, plukkefrekvens, ordrevolumen, varebevægelser og lagerlokationer.

Disse data kan bruges langt ud over den daglige drift.

Ledelsen kan eksempelvis undersøge, hvilke produkter der bevæger sig hurtigt, og hvilke varer der har stået stille gennem længere tid. Indkøbsafdelingen kan bruge informationen til at kvalificere sine beslutninger, mens lagerledelsen kan analysere arbejdsgangene.

Det er netop her, digitaliseringen begynder at skabe strategisk værdi. Lageret går fra primært at være en fysisk funktion til også at blive en vigtig kilde til forretningsdata.

AI kan gøre lagerstyring mere intelligent

Kunstig intelligens kan blive interessant, når virksomheden allerede har etableret et godt digitalt datagrundlag. AI kan analysere store datamængder og identificere mønstre, som det kan være vanskeligt at opdage manuelt.

Inden for lagerstyring kan AI eksempelvis bruges som støtte til analyser af efterspørgsel.

En virksomhed kan have flere års data om salg og lagerbevægelser. Kombineres disse data med relevante faktorer som sæsoner, kampagner eller andre forretningsdata, kan modeller hjælpe med at estimere den fremtidige efterspørgsel.

Det betyder ikke, at AI kan forudsige fremtiden perfekt. Uventede markedsændringer vil stadig forekomme. Men teknologien kan give medarbejderne et ekstra beslutningsgrundlag og gøre det lettere at arbejde systematisk med store datamængder.

Bedre prognoser gennem AI-baseret lagerstyring

Et klassisk problem inden for lagerarbejde er balancen mellem at have for meget og for lidt på lager. For få varer kan føre til tabte salg, mens for store beholdninger binder kapital og optager plads.

Her kan AI-baseret lagerstyring potentielt bidrage med mere avancerede prognoser.

I stedet for kun at se på, hvor mange enheder der blev solgt sidste måned, kan modeller analysere længere historiske perioder og forskellige mønstre i efterspørgslen.

Hvis et produkt eksempelvis sælger meget forskelligt afhængigt af årstid, kan dette indgå i prognosen.

Medarbejderne bør fortsat vurdere resultaterne og tage højde for information, som modellen ikke nødvendigvis kender. Kombinationen af teknologi og menneskelig forretningsforståelse kan derfor være mere værdifuld end fuld automatisering.

Lagerstyring kan reducere unødvendig kapitalbinding

Varer på lager repræsenterer penge. Hvis en virksomhed har store mængder produkter stående, som sjældent bliver solgt, kan betydelig kapital være bundet i lageret.

Digital lagerstyring kan gøre disse produkter lettere at identificere.

Virksomheden kan eksempelvis analysere lageromsætningshastigheden og se, hvor længe forskellige varer har været på lager. Det kan skabe grundlag for at justere indkøb eller arbejde aktivt med produkter, der bevæger sig langsomt.

AI kan yderligere hjælpe med at finde mønstre på tværs af tusindvis af produkter.

For store virksomheder kan dette være særligt interessant, fordi det er vanskeligt for medarbejderne manuelt at analysere hvert enkelt varenummer kontinuerligt.

AI kan hjælpe medarbejderne med lagerstyring

Debatten om AI handler ofte om automatisering af arbejdsopgaver, men teknologien kan også bruges som et værktøj for medarbejderne.

Inden for lagerstyring kan AI-baserede funktioner eksempelvis hjælpe med at fremhæve afvigelser eller præsentere relevante data på en mere overskuelig måde.

En lagerchef kunne eksempelvis få gjort opmærksom på produkter, hvor lagerbeholdningen udvikler sig usædvanligt hurtigt, eller hvor der er risiko for mangel.

På den måde behøver medarbejderen ikke gennemgå alle produkter manuelt.

Målet kan være at bruge teknologien til at prioritere opmærksomheden. Medarbejderne træffer fortsat beslutningerne, men får bedre information om, hvor der kan være behov for handling.

Lagerstyring kan optimere placeringen af varer

Placeringen af produkter har stor betydning på et fysisk lager. Hvis medarbejdere hver dag skal gå lange afstande for at hente de mest populære produkter, bruges der unødvendig tid.

Data fra digital lagerstyring kan vise, hvilke produkter der plukkes mest.

Virksomheden kan bruge denne information til løbende at optimere lagerets indretning. Produkter med høj aktivitet kan placeres på attraktive lokationer, mens varer med lavere aktivitet kan placeres andre steder.

AI kan potentielt gøre analysen mere avanceret ved at undersøge kombinationer af varer.

Hvis bestemte produkter ofte bestilles sammen, kan det eksempelvis være relevant at undersøge, om deres placering kan forbedres. På store lagre kan selv mindre forbedringer i den gennemsnitlige plukketid få betydning, når de gentages tusindvis af gange.

Automatisering og lagerstyring kan arbejde sammen

Digitalisering kan også skabe fundamentet for fysisk automatisering. Nogle lagre anvender allerede transportbånd, automatiske lagersystemer eller forskellige robotløsninger.

Her spiller lagerstyring en vigtig rolle, fordi de digitale systemer skal vide, hvilke varer der findes, og hvilke opgaver der skal gennemføres.

AI kan i visse løsninger bruges til at optimere prioriteringen af opgaver eller analysere kapaciteten.

Det betyder dog ikke, at alle virksomheder bør investere i avancerede robotter. Automatisering skal give økonomisk og operationel mening i forhold til virksomhedens størrelse, produkter og ordrevolumen.

For nogle virksomheder kan den største gevinst i første omgang komme fra at digitalisere de eksisterende manuelle processer.

Kundeservice kan forbedres med digital lagerstyring

Lageret er tæt forbundet med kundeoplevelsen. Hvis lagerdata er forkerte, kan en virksomhed komme til at sælge et produkt, som reelt ikke er tilgængeligt.

God digital lagerstyring kan give salg og kundeservice adgang til mere pålidelig information.

Hvis en kunde spørger, om et produkt er på lager, eller hvornår en ordre bliver sendt, kan medarbejderen hurtigere finde relevante oplysninger.

AI kan på sigt også bruges til at analysere leveringsmønstre og identificere risikoen for forsinkelser.

Det kan gøre virksomheden mere proaktiv. I stedet for først at reagere, når en kunde klager, kan medarbejderne i nogle situationer opdage et problem tidligere og kommunikere med kunden.

Medarbejderne skal involveres i digital lagerstyring

Et nyt system skaber ikke automatisk bedre processer. Hvis medarbejderne ikke forstår løsningen eller oplever, at den gør arbejdet mere besværligt, kan implementeringen få problemer.

Derfor bør medarbejderne involveres tidligt, når en virksomhed digitaliserer sin lagerstyring.

Lagerpersonalet har praktisk erfaring med de eksisterende processer og kan ofte pege på problemer, som ledelsen eller en ekstern IT-leverandør ikke umiddelbart ser.

Oplæring er samtidig afgørende.

Medarbejderne bør forstå både, hvordan systemet bruges, og hvorfor korrekt registrering er vigtig. Hvis en vare bliver placeret på en ny lokation uden at blive registreret, bliver de efterfølgende data mindre pålidelige.

God datakvalitet starter derfor med de daglige arbejdsgange.

AI kræver gode data fra lagerstyring

Kunstig intelligens er kun så nyttig som det datagrundlag, den arbejder med. Hvis virksomhedens data er mangelfulde, forældede eller fyldt med fejl, kan resultaterne blive tilsvarende usikre.

Derfor bør virksomheder ikke begynde deres AI-rejse med spørgsmålet om, hvilken avanceret teknologi de kan købe. De bør først undersøge kvaliteten af deres lagerstyring og data.

Er varenumrene strukturerede? Registreres lagerbevægelser korrekt? Er historiske data tilgængelige? Kan information fra lageret kombineres med data fra salg og indkøb?

Når fundamentet er på plads, bliver mulighederne for AI langt større.

Digital disciplin kan dermed være en forudsætning for at få reel forretningsværdi ud af kunstig intelligens.

En hel branche kan udvikles gennem digital lagerstyring

Hvis mange virksomheder inden for den samme branche bliver bedre til digital lagerstyring, kan effekten række længere end den enkelte virksomhed. Leverandører, grossister, producenter og forhandlere kan få bedre data og dermed skabe mere effektive forsyningskæder.

Det kan blandt andet føre til bedre planlægning, færre manuelle processer og større gennemsigtighed omkring varebeholdninger.

På længere sigt kan AI gøre det muligt at analysere endnu større datamængder og reagere hurtigere på ændringer i efterspørgslen.

Det kræver dog investeringer i teknologi, integrationer og medarbejdernes kompetencer. Virksomhederne skal samtidig være opmærksomme på datasikkerhed og kvaliteten af de modeller, de anvender.

Teknologien bør være et middel til at forbedre forretningen – ikke et mål i sig selv.

Fremtidens lagerstyring kombinerer mennesker, data og AI

Det store digitale løft kommer ikke nødvendigvis fra én bestemt teknologi. Det opstår, når virksomheden får mennesker, processer og systemer til at arbejde bedre sammen.

Moderne lagerstyring kan skabe et digitalt fundament, hvor virksomheden får bedre kontrol over sine varer og samtidig opbygger værdifulde data. Disse data kan bruges til analyser, rapportering og løbende optimering.

AI kan lægge endnu et lag ovenpå. Teknologien kan hjælpe med at identificere mønstre, udarbejde prognoser og gøre medarbejderne opmærksomme på områder, hvor der bør handles.

For en branche med mange varer, komplekse forsyningskæder og hård konkurrence kan potentialet derfor være betydeligt.

Virksomheder kan arbejde mod lavere kapitalbinding, færre fejl, bedre udnyttelse af lagerpladsen og en mere præcis kundeservice. Samtidig kan medarbejderne bruge mindre tid på at lede efter information og mere tid på opgaver, hvor deres erfaring og faglige vurdering skaber værdi.

Fremtidens lagerstyring handler derfor ikke om at erstatte mennesker med teknologi. Den handler om at give mennesker bedre digitale værktøjer. Når gode lagerdata kombineres med medarbejdernes erfaring og de nye muligheder inden for AI, kan både den enkelte virksomhed og en hel branche få et gevaldigt digitalt løft.