fbpx

HomeBlogappstar automationSystem do automatycznej predykcji wielkości zamówienia na sklep – CASE STUDY

System do automatycznej predykcji wielkości zamówienia na sklep – CASE STUDY

System do automatycznej predykcji wielkości zamówienia na sklep – CASE STUDY

Spis treści

coffe selection system do zarządzania zapasami predykcja zamówień appstar

Branża

Sprzedaż stacjonarna i online

Główny problem

Konieczność ręcznego i czasochłonnego monitorowania stanów magazynowych. Duża ilość błędów.

Wykorzystane narzędzia

Make.com

Airtable

OpenAI

WooCommerce

Baselinker

appstar automatyzacja

CASE STUDY

Wstęp i opis sytuacji początkowej

Duże sklepy z szerokim asortymentem produktów często borykają się z wyzwaniem efektywnego zarządzania zapasami, szczególnie w przypadku towarów o ograniczonym terminie przydatności do spożycia. Nasz klient, prowadzący duży sklep specjalizujący się w kawie, stanął przed problemem optymalizacji procesu zamawiania produktów. Dotychczasowy system opierał się na ręcznym monitorowaniu stanów magazynowych, co przy tysiącach produktów w ofercie było czasochłonne i narażone na błędy. Dodatkowo, ograniczona przestrzeń magazynowa wymagała precyzyjnego planowania zamówień, aby uniknąć nadmiernego zatowarowania lub braków w asortymencie.

Jak wdrażaliśmy automatyzację?

Proces wdrożenia automatyzacji rozpoczęliśmy od szczegółowej analizy istniejących procedur i identyfikacji kluczowych obszarów wymagających usprawnienia. Na podstawie zebranych informacji, zaprojektowaliśmy system wykorzystujący sztuczną inteligencję do predykcji optymalnych wielkości zamówień.

Kluczowe elementy wdrożonego rozwiązania:

  1. Integracja danych sprzedażowych z systemu WooCommerce i Baselinker.
  2. Wykorzystanie Airtable jako centralnej bazy danych do gromadzenia i analizy informacji o produktach.
  3. Implementacja AI (OpenAI) do analizy danych historycznych i prognozowania przyszłego popytu.
  4. Stworzenie automatycznych przepływów pracy w Make.com do koordynacji całego procesu.

System zbiera dane o wielkości sprzedaży w określonych interwałach, poziomie niskiego zapasu, obecnym stanie magazynowym oraz nadchodzących promocjach i kampaniach. Na podstawie tych informacji, AI dokonuje predykcji optymalnej wielkości zamówienia dla każdego produktu.

Jakie efekty automatyzacja przyniosła firmie po wdrożeniu?

  1. Znacząca redukcja czasu poświęcanego na zarządzanie zapasami – z kilku godzin dziennie do kilkunastu minut.
  2. Zmniejszenie liczby przypadków wyczerpania zapasów.
  3. Optymalizacja wykorzystania przestrzeni magazynowej – redukcja nadmiernych zapasów.
  4. Poprawa rotacji towaru, szczególnie w przypadku produktów o krótkim terminie przydatności.

Ile zajęło nam skuteczne wdrożenie automatyzacji?

Cały proces wdrożenia, od początkowej analizy do pełnego uruchomienia systemu, zajął 8 tygodni. Obejmowało to:

  • 2 tygodnie na analizę i projektowanie rozwiązania
  • 4 tygodnie na implementację techniczną i integrację systemów
  • 2 tygodnie na testy, szkolenia personelu i optymalizację

Z jakich narzędzi korzystaliśmy?

W procesie automatyzacji wykorzystaliśmy następujące narzędzia:

  1. Make.com – do tworzenia i zarządzania automatycznymi przepływami pracy
  2. Airtable – jako centralna baza danych do gromadzenia i analizy informacji o produktach
  3. OpenAI – do implementacji algorytmów predykcyjnych
  4. WooCommerce – pobieranie danych o produktach i dostawca
  5. Baselinker – pobieranie danych o wielkości sprzedaży z wszystkich źródeł

Połączenie tych narzędzi pozwoliło stworzyć elastyczny i skalowalny system, który znacząco usprawnił proces zarządzania zapasami w sklepie z kawą. Kluczowym elementem jest możliwość ludzkiej weryfikacji propozycji systemu, co zapewnia pełną kontrolę nad procesem zamawiania przy jednoczesnym wykorzystaniu potencjału sztucznej inteligencji.

Też chcesz usprawnić procesy w swojej firmie?

Umów bezpłatną konsultację, podczas której będziesz mógł przedstawić swoje problemy i wątpliwości, a doświadczony konsultant przedstawi Ci najlepsze rozwiązania.

Spodobał Ci się ten artykuł ? Udostępnij go :)

Podobne artykuły