تحسين المخزون المدعوم بالذكاء الاصطناعي لصناعة التعدين

The Challenge

Our Approach

• Conducted a baseline assessment and comprehensive data audit
• Tested time series modeling first, identified strong white noise in consumption data and pivoted to custom machine learning approaches
• Cleaned and reconciled the fragmented, messy records into a reliable dataset, and estimated holding costs at 28% with ordering cost assumptions per order
• Addressed the joint replenishment fragmentation problem with a cluster of algorithms designed for limited data
• Developed a custom ML-based periodic Min-Max policy with practical review periods and optimization
• Delivered a six-class training program covering supply chain management, forecasting, analysis, inventory and procurement

• إجراء تقييم أساسي وتدقيق شامل للبيانات
• اختبار نمذجة السلاسل الزمنية أولًا، واكتشاف أن بيانات الاستهلاك مشتتة بدون أي نمط، والتحول إلى نهجات تعلم آلة مخصصة
• تنظيف السجلات المجزأة والفوضوية ودمجها في مجموعة بيانات موثوقة، وتقدير تكاليف الحمل بنسبة 28% مع افتراضات تكلفة الطلب
• معالجة مشكلة تفتت التجديد المشترك باستخدام مجموعة من الخوارزميات المصممة للبيانات المحدودة
• تطوير سياسة Min-Max دورية مخصصة قائمة على تعلم الآلة مع فترات مراجعة عملية وتحسين
• تقديم برنامج تدريبي من ستة أقسام يغطي إدارة سلاسل الإمداد والتنبؤ والتحليل والمخزون والمشتريات

Analytical Methods Used

Tools Used

Key Outcomes & Results

• Reduced annual relevant costs from about 4.13 million SAR to about 1.02 million SAR, a 75% reduction
• Achieved estimated savings of 350,000 SAR with a further 300,000 SAR reduction potential identified
• Quantified inventory investment and linked purchasing decisions to inventory positions
• Provided a monthly purchasing plan the team could put to use immediately
• Built staff capability across SCM, forecasting, analysis, inventory and procurement for sustainable implementation

• تخفيض التكاليف السنوية ذات الصلة من نحو 4.13 مليون ريال إلى نحو 1.02 مليون ريال، بانخفاض 75%
• تحقيق وفورات تقديرية بقيمة 350 ألف ريال مع تحديد فرص إضافية لتخفيض 300 ألف ريال
• قياس الاستثمار في المخزون وربط قرارات الشراء بأوضاع المخزون
• تقديم خطة شراء شهرية يمكن للفريق استخدامها فورًا
• بناء قدرات الفريق في إدارة سلاسل الإمداد والتنبؤ والتحليل والمخزون والمشتريات لتنفيذ مستدام