Hlavní strana -> Časopis IT Systems -> Rok 2025 -> IT Systems 6/2025 -> Jak může AI zlepšit řízení životního cyklu produktu
IT SYSTEMS 6/2025 , Plánování a řízení výroby , Logistika, řízení skladů, WMS

Jak může AI zlepšit řízení životního cyklu produktu

Dorothee Dossmann

ISTV dnešním rychle se vyvíjejícím podnikatelském prostředí je pro firmy stále složitější řídit životní cyklus svých produktů. Efektivní řízení dodavatelského řetězce je ovšem nezbytné pro zvládnutí procesů uvádění nových produktů na trh, stahování z trhu, reagování na tržní změny a kolísání cen. Využití praktických řešení s umělou inteligencí zaměřených na hodnotu může firmám pomoci proaktivně na tyto výzvy reagovat, činit chytřejší rozhodnutí a dosahovat provozní dokonalosti.


Role umělé inteligence v řízení životního cyklu produktů

Pragmatická umělá inteligence nemá lidskou inteligenci nahradit, ale posílit. Díky tomu mohou firmy informovaně rozhodovat rychleji a přesněji.
Umělá inteligence dokáže skvěle plnit úkoly, které by člověka snadno zahltily, například analyzovat obrovské množství dat. Umí snadno identifikovat anomálie nebo odchylky od zavedených vzorců, které by člověk mohl přehlédnout. Co ale AI neumí, je kreativní řešení problémů. V této oblasti je klíčová lidská inteligence. 
Pragmatická umělá inteligence se zaměřuje na poskytování hmatatelných hodnot bez zbytečné složitosti, díky čemuž se lidé mohou soustředit na řešení problémů. Vaše organizace se navíc vyhne nákladným investicím a neefektivitám, které vznikají při experimentování s technologiemi.
Pragmatická umělá inteligence nabízí funkce, které odpovídají klíčovým fázím životního cyklu produktů. Těmi jsou:
  • Uvedení nového produktu
  • Růst 
  • Zralost
  • Útlum
Fáze 1: Uvedení nového produktu
Integrované obchodní plánování je prvním krokem při uvádění nového produktu na trh. Zavádění nových produktů má dopad na všechny oblasti řízení produktu stejně jako na plánování dodavatelského řetězce, prodej a marketing. Při zavádění nových produktů je zásadní spolupracovat napříč globálními týmy. Pro úspěšné spuštění musí vaše plánování prodeje a provozu zajistit sladění mezi všemi zúčastněnými stranami. Zavedení nového produktu ovšem také vyžaduje přesná data. Čištění hlavních dat vytváří základ pro spolehlivé předvídání budoucí poptávky, plánování dodávek a efektivní provoz.
Je přitom důležité si uvědomit, že ne všechny trhy a ne všichni spotřebitelé se chovají stejně. Zde může s efektivním plánováním dodavatelského řetězce pomoci prognózování pomocí umělé inteligence. AI pomáhá předvídat poptávku v různých regionech a zákaznických segmentech. Díky tomu můžete své marketingové strategie přizpůsobit tak, aby měly maximální dopad. Použití umělé inteligence a strojového učení spolu s kvalitními daty zvýší přesnost předpovědí a zefektivní váš provoz.
 
Fáze 2: Fáze růstu
Po uvedení na trh je klíčové zjišťovat, jaká je po produktu poptávka na různých trzích. Prognózování poptávky (demand sensing) je proces spočívající v monitorování tržních senzorů a trendů v reálném čase, který umožňuje dynamicky upravovat projekci poptávky. Díky tomu mohou firmy vyladit své výrobní a dodavatelské strategie tak, aby efektivně uspokojily rostoucí poptávku.
Prognózování poptávky je nedílnou součástí technik strojového učení, které integrují základní informace, jako jsou údaje o počasí a data ze systémů EPOS, aby mohly lépe předvídat blízkou budoucnost. Tyto informace mohou ovlivnit až 20 % vaší pravidelné prognózy.
 
Fáze 3: Fáze zralosti
Jak váš produkt zraje, je nutné optimalizovat zásady pro jeho skladování. Optimalizace skladových zásob znamená přizpůsobování zásobovací strategie měnícímu se chování a požadavkům trhu. To bývá často spojováno s angažováním trhu prostřednictvím speciálních akcí. Výkonné kampaně mohou udržet relevanci produktu, spokojenost zákazníků i ziskovost.
Ve fázi zralosti vašeho produktu není pro oživení vašeho byznysu nic silnějšího než konkrétní akce, jako je změna cen, nebo propagační aktivity. Na ně totiž maloobchodníci a zákazníci reagují a dochází tak ke změně globálního vnímání vašeho produktu na trhu, což může ovlivnit váš tržní podíl. Techniky strojového učení tyto informace integrují, aby vám pomohly předpovědět potenciální dopad takových akcí v nadcházející budoucnosti.
 
Fáze 4: Řízení útlumu produktu
Poptávka po některých produktech nepolevuje po celá desetiletí, ale většina časem zastará a trh se posune jinam. Proto je důležité se tomuto riziku proaktivně věnovat, neboť má zásadní význam pro strategické sladění. Procesy ve fázi útlumu musí odpovídat celkovým obchodním cílům a potřebám zákazníků.
I tady může pomoci umělá inteligence, která může včas identifikovat rizika detekováním změn v chování spotřebitelů. Díky tomu můžete optimalizovat skladové zásoby a plánování výroby tak, abyste minimalizovali plýtvání.

Pět klíčových oblastí, které řeší umělá inteligence

Pragmatická umělá inteligence umožňuje organizacím řešit běžné problémy v dodavatelském řetězci a řízení životního cyklu produktu:
  • Řízení zavádění nových produktů: Umělá inteligence zjednodušuje předvídání a plánování pro hladší uvádění produktů na trh.
  • Reakce na změny na trhu: Zůstaňte agilní a reagujte na dynamické změny požadavků zákazníků a konkurenčního prostředí.
  • Řešení volatility tržních cen: Rozhodujte se na základě dat, abyste zmírnili finanční dopady.
  • Přechod od reaktivního k proaktivnímu plánování: Využijte prediktivní poznatky, abyste získali náskok před ostatními.
  • Zvládání zastarávání produktů: Identifikujte rizika včas a rozhodně jednejte v zájmu minimalizace plýtvání.

Dosažení obchodního úspěchu s pragmatickou umělou inteligencí

Zaměřením se na praktické aplikace mohou firmy využít skutečný potenciál umělé inteligence, aniž by si příliš komplikovaly své procesy. Schopnosti umělé inteligence analyzovat data, generovat užitečné poznatky a usnadňovat spolupráci zajišťují lepší výsledky v celém životním cyklu produktu.
Integrování umělé inteligence do vaší strategie pro dodavatelský řetězec může posílit vaši odolnost, zvýšit efektivitu a napomoci trvalému růstu. Jste připraveni transformovat svůj systém řízení životního cyklu produktů? Pokud má vaše organizace potíže se zaváděním nových produktů, jejich zastaráváním nebo udržením si náskoku na nestabilních trzích, systémy SCM využívající pragmatickou AI vám mohu pomoci.
 
Dorothee D. Dorothee Dossmann
Autorka článku působí na pozici Senior Global Marketing Manager ve společnosti QAD. Je zanícenou propagátorkou digitalizace řízení a pokročilého plánování dodavatelského řetězce. Získala titul MBA v oboru digitální strategie.
Chcete získat časopis IT Systems s tímto a mnoha dalšími články z oblasti informačních systémů a řízení podnikové informatiky? Objednejte si předplatné nebo konkrétní vydání časopisu IT Systems z našeho archivu.