Logga in Prenumerera
Av Lars Diethelm • 24 okt 2025 • 6 min read

Kapitel 15: Drifts- & varuförsöjrningsoptimering

"Vi har 2 miljoner i lager av fel produkter och noll av det kunderna vill ha," sa logistikchefen på tillverkningsföretaget. "Våra prognoser är skit. Excel-arkens formler har ingen uppdaterat sedan 2019. Och Sven som kunde allt går i pension nästa månad."

Tre månader senare:

  • Lagervärde ner 35%
  • Leveransprecision upp till 97%
  • Prognosträffsäkerhet från 60% till 89%
  • Sven utbildar AI:n istället för sin ersättare

Sanningen om drift & varuförsörjning: Det är här de RIKTIGA pengarna finns. Inte i flashiga säljkampanjer. Inte i fancy hemsidor. I det tråkiga. I det osynliga. I det ingen vill prata om på mingel.

DEN BRUTALA VERKLIGHETEN I SVENSKA DRIFTSVERKSAMHETER

VAD FÖRETAG SÄGER ATT DE GÖR:

  • "Vi har lean manufacturing"
  • "Vi kör just-in-time"
  • "Vi är data-drivna"
  • "Vi har full kontroll"

VAD SOM FAKTISKT HÄNDER:

  • Excel-ark med 47 flikar som bara Göran förstår
  • SMS-gruppen där den RIKTIGA planeringen sker
  • Post-it lappar som styr produktionen
  • "Vi har alltid gjort så här"

KOSTNADEN FÖR KAOS:

  • 15-30% för mycket lager
  • 5-10% försenade leveranser
  • 10-20% överproduktion
  • 20-40% slösad arbetstid

Total årlig förlust för en svenskt genomsnitts-SME: 2-5 miljoner SEK

Och det värsta? De flesta vet inte ens om det.

DE FEM DRIFT-PROBLEMEN AI AUTOMATION LÖSER DIREKT

1. LAGEROPTIMERING - SLUTA GISSA, BÖRJA VETA

PROBLEMET: "Vi beställer baserat på känsla och förra årets siffror"

AI-LÖSNINGEN:

  • Analyserar 5 års historik på 5 minuter
  • Inkluderar väder, helgdagar, trender
  • Predicerar behov 3-6 månader framåt
  • Justerar dagligen

VERKLIGT EXEMPEL - BYGGHANDEL I SKÅNE:

FÖRE AI (2023):
- Lagervärde: 12 MSEK
- Kapitalbindning: 3 månader
- Brist-situationer: 2-3 per vecka
- Inkurans: 800 000 SEK/år

EFTER AI (2024):
- Lagervärde: 7.5 MSEK
- Kapitalbindning: 1.5 månader  
- Brist-situationer: 1 per månad
- Inkurans: 150 000 SEK/år

BESPARING: 4.5 MSEK frigjort kapital + 650 000 SEK/år

IMPLEMENTATION (2 VECKOR):

  • Vecka 1: Koppla AI till affärssystem
  • Vecka 2: Träna på historisk data
  • Vecka 3: Parallel-kör med gamla systemet
  • Vecka 4: Full övergång

2. PRODUKTIONSPLANERING - FRÅN KAOS TILL KLOCKREN

PROBLEMET: "Planeringen ändras 10 gånger per dag"

AI-LÖSNINGEN:

INPUT:
- Order-backlog
- Maskin-kapacitet
- Personal-schema
- Material-tillgång
- Leveranstider

OUTPUT:
- Optimal körplan
- Flaskhals-varningar
- Omplaneringsförslag
- "What-if" scenarios

CASE: MEKANISK VERKSTAD, SMÅLAND

Måndag morgon, kl 06:00:

🚨 AI-ALERT:
- Maskin 3 kommer gå sönder inom 48h (vibrationsmönster)
- Order #4521 materialbrist om 3 dagar
- Sjukdom predicerad i svets (3 personer)
  
FÖRESLAGEN OMPLANERING:
- Kör order #4525 före #4521
- Boka service maskin 3 tisdag kväll
- Övertid montage istället för svets
  
PÅVERKAN:
✓ Alla leveranser i tid
✓ Undvik stillestånd
✓ Övertidskostnad: 12 000 SEK
✓ Besparing: 340 000 SEK

3. KVALITETSKONTROLL - SE PROBLEM INNAN DE BLIR PROBLEM

TRADITIONELL APPROACH:

  • Stickprov var 100:e produkt
  • Upptäcker fel efter 500 tillverkade
  • Kostsamma återkallelser

AI-APPROACH:

  • Kamera + AI kontrollerar VARJE produkt
  • Upptäcker avvikelser på 0.1mm
  • Predikterar när verktyg behöver bytas
  • Larmar vid trend mot toleransgräns

RESULTAT FRÅN ELEKTRONIKTILLVERKARE:

  • Defekter: 3% → 0.3%
  • Reklamationer: -78%
  • Kundnöjdhet: +34%
  • ROI: 6 månader

4. LEVERANSOPTIMERING - RÄTT PRODUKT, RÄTT PLATS, RÄTT TID

VERKLIGHETEN: "Vår chaufför kör samma rutt han kört i 15 år"

AI-REVOLUTIONEN:

DAGLIG RUTT-OPTIMERING:

Inkluderar:
- Trafikläge realtid
- Väderprognos
- Kundpreferenser
- Bränslepriser
- Förartrötthet

Resultat samma dag:
- 23% kortare körsträcka
- 5 leveranser mer
- 2 timmar mindre övertid
- 340 kr lägre bränslekostnad

5. DEMAND FORECASTING - SLUTA REAGERA, BÖRJA AGERA

GAMMAL METOD: "Förra året sålde vi 100, så vi beställer 110"

AI-METOD: Analyserar:

  • Historisk försäljning
  • Säsongsvariationer
  • Marknadstrender
  • Konkurrentaktivitet
  • Sociala medier-sentiment
  • Väderprognoser
  • Ekonomiska indikatorer

EXEMPEL - LIVSMEDELSGROSSIST:

AI-PROGNOS FÖR GRILLSÄSONG 2024:

Baserat på:
- Långtidsprognos: Varm maj
- Ekonomi: Hushållen har 5% mer att röra sig med
- Trend: Vegansk grillning upp 340%
- Konkurrent: ICA satsar stort på grill

REKOMMENDATION:
- Öka veganska alternativ 200%
- Standard grillkött +15%
- Kampanj-start: 27 april (2 veckor tidigare)
- Fokus: Helgpaket familj

RESULTAT: +47% försäljning vs 2023

OPERATIONS AI-VERKTYGSLÅDAN

NIVÅ 1: EXCEL PÅ STEROIDER (0 KR)

ChatGPT/Claude + Era Excel-ark:

PROMPT EXEMPEL:
"Här är våra lagerdata för 2 år [klistra in].
Analysera:
1. Säsongsmönster
2. Långsam-rörliga produkter
3. Optimal beställningspunkt
4. EOQ för top 20 produkter"

AI GER DIG:
- Komplett analys
- Formler att applicera
- Visualiseringar
- Handlingsplan

Tid: 2 timmar Resultat: 20-30% bättre prognoser

NIVÅ 2: AUTOMATION (1000-5000 KR/MÅN)

Verktyg:

  • Zapier/Make: Koppla system
  • Monday.com: Visuell planering
  • Power BI: Real-time dashboards

Automatiseringar:

ORDER KOMMER IN
→ AI kontrollerar lager
→ Planerar produktion
→ Bokar transport
→ Skickar bekräftelse
→ Uppdaterar prognos
= 0 manuella steg

NIVÅ 3: FULL AI-INTEGRATION (10 000+ KR/MÅN)

Enterprise-lösningar:

  • Palantir Foundry
  • C3.ai
  • DataRobot
  • Snowflake + AI

Men ärligt talat: 90% av svenska SME behöver INTE detta.

SUPPLY CHAIN - DÄR AI VERKLIGEN SKINER

LEVERANTÖRSANALYS PÅ STEROIDER

TRADITIONELLT: "Kalle är billigast, vi kör med honom"

AI-ANALYS:

LEVERANTÖR SCORECARD (AI-GENERERAD):

KALLE AB:
- Pris: 8/10
- Leveransprecision: 4/10
- Kvalitet: 6/10
- Finansiell stabilitet: 3/10 ⚠️
- Risk-score: HÖG

REKOMMENDATION:
- Diversifiera 40% till Pelle AB
- Säkerhetsstock +20% kritiska komponenter
- Omförhandla betalningsvillkor
- Aktivera alternativ leverantör

RISKHANTERING SOM FAKTISKT FUNGERAR

2020 lärde oss: Supply chains är sköra

AI:S LÖSNING: Kontinuerlig risk-scanning

🚨 SUPPLY CHAIN ALERT (AI-GENERERAD):

RISK IDENTIFIERAD:
- Komponent: #SKU-4521
- Leverantör: Shanghai Parts Ltd
- Problem: Strejk annonserad
- Påverkan: Produktion stoppar om 6 veckor

FÖRESLAGEN ÅTGÄRD:
1. Beställ 6 veckors extra NU (pris +5%)
2. Aktivera backup-leverantör (pris +15%)
3. Redesigna för alternativ komponent
4. Informera kunder om möjlig försening

BESLUT KRÄVS INOM: 48 timmar

TRANSPORT-INTELLIGENS

EXEMPEL FRÅN ÅKERI I GÖTEBORG:

Före AI:

  • 50 bilar
  • 65% fyllnadsgrad
  • Tomkörning: 30%
  • Förseningar: 15%

Efter AI (6 månader):

  • 50 bilar (samma)
  • 87% fyllnadsgrad
  • Tomkörning: 12%
  • Förseningar: 3%
  • Resultat: +4.2 MSEK/år

IMPLEMENTERING - VECKA FÖR VECKA

VECKA 1-2: KARTLÄGGNING

Måndag-Tisdag: Data-inventering □ Vilka system har vi? □ Vilken data finns? □ Vad mäter vi idag? □ Vad BORDE vi mäta?

Onsdag-Torsdag: Smärtpunkts-analys □ Intervjua operations-teamet □ Var slösar vi mest tid? □ Var förlorar vi mest pengar? □ Vad klagar kunderna på?

Fredag: Prioritering

  • Välj ETT problem att börja med
  • Helst något med snabb ROI
  • Något som irriterar alla

VECKA 3-4: PILOT

Välj en avgränsad del:

  • En produktlinje
  • En leveransrutt
  • En maskin
  • Ett lager

Kör parallellt:

  • Gamla systemet fortsätter
  • AI kör bredvid
  • Jämför resultat dagligen

MÅNAD 2: UTRULLNING

Om piloten fungerade:

  • Skala till 25% av operations
  • Utbilda berörda
  • Dokumentera allt
  • Fira framgångar

MÅNAD 3: OPTIMERING

Nu börjar magin:

  • AI har lärt sig era mönster
  • Prognoserna blir träffsäkra
  • Team vänjer sig
  • ROI accelererar

VANLIGA FALLGROPAR

FALLGROP 1: "VI HAR FÖR UNIK VERKSAMHET"

Myten: "AI förstår inte vår bransch"

Sanningen: Er verksamhet är 80% standard

Lösningen: Börja med de 80% som är standard

FALLGROP 2: "DATAN ÄR FÖR DÅLIG"

Myten: "Vi måste städa all data först"

Sanningen: AI kan hantera skit-data bättre än människor

Lösningen: Börja med det ni har, förbättra över tid

FALLGROP 3: "PERSONALEN KOMMER REVOLTERA"

Myten: "De kommer sabba AI:n"

Sanningen: De hatar nuvarande system mer

Lösningen: Involvera dem från dag 1

CASE STUDIES - SVENSKA FRAMGÅNGAR

CASE 1: LIVSMEDELSPRODUCENT - 30% MINDRE SVINN

Utgångsläge:

  • 300 anställda
  • 5000 SKU
  • Svinn: 8% av produktion

AI-implementation:

  • Månad 1: Prediktiv efterfrågan
  • Månad 2: Dynamisk produktionsplanering
  • Månad 3: Automatisk omfördelning

Resultat år 1:

  • Svinn: 2.3%
  • Besparing: 12 MSEK
  • ROI: 400%

CASE 2: E-HANDEL - LEVERANS SAMMA DAG

Problem: "Kan inte konkurrera med Amazon"

Lösning:

  • AI predicerar vad kunder kommer köpa
  • Pre-positionerar produkter
  • Optimerar plockrutt i realtid
  • Dynamisk rutt-planering

Resultat:

  • 65% leverans samma dag (från 0%)
  • Logistikkostnad: -15%
  • Kundnöjdhet: +45%

CASE 3: VERKSTADSINDUSTRI - PREDICTIVE MAINTENANCE

Före: Maskiner gick sönder = panik

Efter: AI varnar 72 timmar innan

Resultat:

  • Oplanerade stopp: -89%
  • Underhållskostnad: -34%
  • Produktion: +15%
  • ROI: 3 månader

MÄTETAL SOM BETYDER NÅGOT

SLUTA MÄTA:

  • Antal producerade enheter
  • Antal leveranser
  • Lageromsättningshastighet (isolerat)

BÖRJA MÄTA:

  • OTIF (On-Time-In-Full): Målet 95%+
  • Cash-to-cash cycle time
  • Forecast accuracy (MAPE)
  • Total cost to serve
  • First pass yield

OPERATIONS DASHBOARD:

REALTIDS-KPI (AI-UPPDATERAD):

JUST NU:
- Produktion: 97% av plan ✅
- Kvalitet: 99.7% ✅
- OEE: 78% ⚠️
- Lager-dagar: 22 ✅

PREDIKTION NÄSTA VECKA:
- Maskin 4 behöver service
- Material X blir kritiskt torsdag
- Övertid krävs för order #4456

ACTION REQUIRED: 3 beslut väntar

RÄKNEEXEMPEL - VAD ÄR DET VÄRT?

TYPISKT SVENSKT TILLVERKNINGSFÖRETAG:

  • Omsättning: 100 MSEK
  • Anställda: 50
  • Marginaler: 8%

AI-PÅVERKAN ÅR 1:

Lagerreduktion: 20%
- Frigjort kapital: 3 MSEK

Produktivitet: +15%
- Samma output, färre övertidstimmar
- Besparing: 1.8 MSEK

Kvalitet: Defekter -50%
- Färre reklamationer
- Besparing: 0.9 MSEK

Leveransprecision: 85% → 97%
- Behålla kunder
- Värde: 2.5 MSEK

TOTAL: 8.2 MSEK
INVESTERING: 0.5 MSEK
ROI: 1,540%

TRE SAKER ATT GÖRA DENNA VECKA

1. LAGERANALYS MED AI (2 TIMMAR)

Exportera lagerdata till Excel. Kör genom ChatGPT. Be om analys.

2. FOTOGRAFERA PRODUCTIONSPLANEN (5 MIN)

Ta bild på whiteboarden. Fråga AI: "Hur skulle du optimera detta?"

3. PRATA MED GOLVET (1 TIMME)

Fråga: "Vad slösar mest tid?" Det är där du börjar.

SAMMANFATTNING

REMEMBER:

  • Operations = Guldgruvan ingen ser
  • Börja med ETT problem
  • Data behöver inte vara perfekt
  • Människor + AI > Bara AI

STÖRSTA VINSTERNA:

  • Lageroptimering (30% reduktion)
  • Produktionsplanering (15% produktivitet)
  • Predictive maintenance (89% färre stopp)
  • Supply chain visibility (50% risk-reduktion)

SNABBASTE ROI:

  • Demand forecasting (1 månad)
  • Rutt-optimering (2 veckor)
  • Kvalitetskontroll (3 månader)

NÄSTA KAPITEL

Operations flyter som smör. Men vad händer när kunden ringer? Mejlar? Chattar?

Nästa kapitel visar hur AI transformerar kundservice från kostnad till konkurrensfördel. Från frustration till fascination.

Men först: Analysera ert lager. Idag. Med AI.

För varje dag med för mycket lager är pengar som kunde investeras i tillväxt. Och varje dag med för lite är en kund som går till konkurrenten.