Prediktivní plánování materiálu ve výrobě: AI vs. Excel

Limity Excelu v plánování

Excel je skvělý nástroj, ale při plánování materiálu ve výrobě naráží na své meze:

Problémy s manuálním plánováním

• ❌ Nemožnost zpracovat stovky SKU současně
• ❌ Chybí predikce sezónních výkyvů
• ❌ Nereaguje na náhlé změny poptávky
• ❌ Ignoruje závislosti mezi materiály
• ❌ Časová náročnost (hodiny týdně)

Důsledky nedostatečného plánování

• 💸 Přebytečné zásoby = vázaný kapitál
• ⚠️ Nedostatek materiálu = výpadky výroby
• 📉 Špatná predikce = ztracené zakázky
• 🔄 Neefektivní nákup = vyšší náklady

Jak AI přináší revoluci

1. Predikce poptávky

Tradiční Excel přístup:

Průměr za 3 měsíce + safety stock 20%

AI přístup:

- Analýza 2+ let historických dat
- Sezónní trendy a cykly
- Vliv marketingových akcí
- Externí faktory (svátky, počasí)
- Vývoj u konkurence
→ Přesnost 85-95% vs. 60-70% u Excelu

2. Optimalizace skladových zásob

AI model počítá optimální úroveň skladů pro každé SKU individuálně:

Vstupy:

• Lead time dodavatele
• Variabilita poptávky
• Náklady na skladování
• Cena výpadku výroby
• MOQ (minimální objednávací množství)

Výstup:

• Optimální reorder point
• Optimální order quantity
• Safety stock doporučení
• Urgence objednávky

3. Automatické objednávání

Systém může autonomně:

• Generovat objednávky pod definovaným limitem
• Navrhovat konsolidaci objednávek (úspora dopravy)
• Vyjednávat termíny dodání s dodavateli
• Eskalovat kritické situace

Případová studie: Výrobce nábytku

Výchozí situace:

• 450 druhů materiálů (dřevo, kování, látky)
• Plánování v Excelu: 8 hodin týdně
• Přebytečné zásoby: 2,5 mil. Kč
• Výpadky výroby: 4-6x ročně

Po implementaci AI:

• Automatické plánování: 30 min týdně (kontrola)
• Snížení zásob o 35% (úspora 875k Kč)
• Zero výpadků za 12 měsíců
• ROI za 7 měsíců

Konkrétní příklad:

Materiál: Dubové prkna 40mm

• Predikce Excelem: 120 m³/měsíc (konstantní)
• Skutečná spotřeba: 80-180 m³/měsíc (sezónní)
• AI predikce:
  • Leden: 85 m³ (skutečnost: 82 m³)
  • Květen: 175 m³ (skutečnost: 178 m³)
  • Září: 145 m³ (skutečnost: 142 m³)

Úspora: 250k Kč ročně jen na tomto materiálu

Technická implementace

Fáze 1: Příprava dat (2-3 týdny)

-- Export historických dat
- Prodejní objednávky (min. 18 měsíců)
- Spotřeba materiálu
- Skladové pohyby
- Dodací lhůty dodavatelů
- Sezónní faktory

Fáze 2: Trénink modelu (2-3 týdny)

• Natrénování na historických datech
• Validace na posledních 3 měsících
• Backtesting různých scénářů
• Fine-tuning parametrů

Fáze 3: Integrace s ERP (3-4 týdny)

• API propojení s ERP systémem
• Dashboard pro vizualizaci predik​cí
• Automatizace objednávkového procesu
• Alerting a notifikace

Fáze 4: Produkce (ongoing)

• Soft launch s manuální kontrolou
• Postupné zvyšování autonomie
• Průběžné učení a optimalizace
• Měsíční reporting

Srovnání: Excel vs. AI

Kritérium	Excel	AI systém
Přesnost predikce	60-70%	85-95%
Čas na plánování	6-10 h/týden	0,5-1 h/týden
Počet SKU	<100	Neomezeno
Sezónní faktory	Manuální	Automatické
Integrace s ERP	CSV export	Real-time API
Náklady na zásoby	Baseline	-25% až -40%
Výpadky výroby	Občasné	Minimální

Investice a ROI

Typická investice

• Setup a integrace: 300-600k Kč
• Měsíční provoz: 15-30k Kč (SaaS model)
• Alternativa: On-premise (vyšší CAPEX, nižší OPEX)

Očekávané úspory (ročně)

• Snížení zásob 30%: 500k-2mil Kč (dle velikosti)
• Časové úspory: 200-400k Kč
• Eliminace výpadků: 300k-1mil Kč
• Lepší nákupní podmínky: 100-300k Kč

Průměrný ROI: 6-15 měsíců

Kdy se AI vyplatí?

AI predikce má smysl, když:

• ✅ Více než 50 SKU materiálů
• ✅ Sezónní nebo volatilní poptávka
• ✅ Vysoká hodnota skladových zásob (>1mil Kč)
• ✅ Kritické dodací lhůty
• ✅ Komplexní výrobní proces s závislostmi

První kroky

1. Analýza současného stavu (1 týden, zdarma)

   • Audit procesů
   • Analýza dat
   • Identifikace příležitostí

2. Pilotní projekt (2 měsíce)

   • Výběr 20-30 kritických SKU
   • Proof of concept
   • Měření úspor

3. Plné nasazení (3-4 měsíce)

   • Rozšíření na všechny materiály
   • Integrace do procesů
   • Školení týmu

Závěr

Excel měl svou dobu, ale moderní výroba potřebuje chytřejší nástroje. AI predikce není náhrada za zkušené plánovače - je to nástroj, který jim umožní fokus na strategická rozhodnutí místo rutinní administrativy.

Chcete vidět AI v akci na vašich datech? Nabízíme bezplatnou analýzu a pilotní projekt.