Прогнозирование спроса на основе AI/ML

Внедрение прогнозирования спроса AI/ML:

Прогнозирование спроса помогает компании понять и предвидеть потребительский спрос, а также помочь в выборе важных предложений для улучшения результатов бизнеса.

Неправильные прогнозы могут привести к проблемам с хранением, нарушению связи с поставщиками, плохому управлению денежными средствами и увеличению затрат. В результате совершенствование модели прогнозирования бизнеса должно быть в центре внимания.

Прогнозирование спроса на основе искусственного интеллекта:

Искусственный интеллект прогнозирование спроса может помочь компаниям оценить расходы цепочки поставок и точно подготовиться к различным изменениям продукта с помощью алгоритмов машинного обучения. По данным Gartner, к концу этого года искусственный интеллект принесет бизнесу 2,9 триллиона долларов и обеспечит 6,2 миллиарда рабочих часов по всему миру.

Тенденции и модели прогнозирования спроса:

Узнайте, как сильное прогнозирование улучшает логистику за счет оптимизации процесса прогнозирования с учетом множества элементов, таких как прошлые данные о продажах, текущие тенденции и иногда даже шумиха в социальных сетях.

Искусственный интеллект может помочь улучшить эти данные и извлечь из них соответствующую информацию, чтобы заранее прогнозировать потребность в ресурсах. Прогнозируя спрос с помощью машинного обучения, логистические операторы могут качественно и правильно прогнозировать спрос по всей цепочке поставок.

Примеры случаев:

Ниже приведены тематические исследования в реальном времени, показывающие, как инструменты прогнозирования спроса на основе искусственного интеллекта могут сломать или улучшить бизнес.

Как Nike использовала инструмент прогнозирования спроса:

Прогнозирование спроса является важнейшим компонентом бизнеса. В результате инвестиции в соответствующую модель прогнозирования или ее внедрение имеют решающее значение. Nike занялась программным обеспечением для планирования спроса в 2001 году. Однако прогноз оказался неточным из-за недостаточного тестирования. Из-за переизбытка дешевой обуви и нехватки знаменитых кроссовок Air Jordan продажи Nike потеряли около 100 миллионов долларов.

Как ИКЕА делала прогнозы:

С другой стороны, модель прогнозирования IKEA способствовала росту компании. Отдел логистики ИКЕА правильно оценивает продажи на следующие несколько дней и заказывает товары в соответствии с прогнозируемым рынком на основе данных POS и системы управления складом. Когда менеджер замечает несоответствие, он физически пересчитывает товар на складе.

Хотя прогнозирование существует уже некоторое время, прогнозирование с поддержкой ИИ все еще находится на ранних стадиях. По мере того, как все больше предприятий начинают использовать потенциал ИИ, мы ожидаем, что эта тенденция сохранится и со временем будет расти.

Искусственный интеллект в логистике и цепях поставок:

Прогнозирование с помощью искусственного интеллекта (ИИ) улучшает логистику за счет оптимизации процедуры прогнозирования с учетом множества элементов, таких как прошлые данные о продажах, текущие тенденции и даже популярные СМИ.

ИИ может помочь улучшить эти данные, извлекая из них соответствующую информацию, чтобы заранее прогнозировать потребности в ресурсах. Прогнозируя спрос с помощью машинного обучения, логистические операторы могут качественно и правильно оценивать потребности по всей цепочке распределения.

AI/ML в логистике:

В логистическом бизнесе прогнозирование с помощью ИИ становится все более важным. Благодаря способности предвидеть потребление и модели потребления, прогнозирование спроса с помощью ИИ улучшает логистику, позволяя организациям подготовиться к будущему спросу и запастись запасами до того, как они закончатся.

Виды прогнозирования спроса:

Краткосрочный: используется для прогнозирования продаж, потребностей клиентов или любой другой формы прогноза запасов на короткий период времени, часто менее года.

Активный: используется для прогнозирования продаж и маркетинговых кампаний, а также планов роста и развития. Эти оценки часто используются новыми предприятиями для получения инвестиционного капитала или прогнозирования сроков масштабирования.

Долгосрочные: используются для получения прогнозов на более длительный срок, чем краткосрочные (обычно до двух-четырех лет в будущем). Эти оценки также могут учитывать капиталовложения, сети поставок и логистические проблемы.

Внутренний: используется для создания внутренних прогнозов, чтобы получить более полное представление о финансах, проблемах распределительной сети, спросе на продукцию и общих операциях.

Пассивный: используется для прогнозирования спроса, если у корпорации есть большой объем прошлых данных.

Внешний: используется для создания реалистичного внешнего прогноза общего состояния фирмы с учетом конкурентов, целей и развития.

Почему прогнозирование спроса терпит неудачу:

Никакая система прогнозирования спроса не может каждый раз получать абсолютно верный прогноз. Внешние и внутренние переменные, такие как цены продажи, маркетинг, погодные условия или даже публикация в социальных сетях влиятельным лицом, могут способствовать волатильности потребителей.

Важно понимать, что любой прогноз всегда будет содержать элемент неопределенности. Возьмем эпидемию. Ни один инструмент прогнозирования не мог предвидеть эпидемию или связанное с ней нарушение как спроса, так и предложения.

Поскольку обычные методы проще, чем разведывательные процедуры, их развертывание часто значительно дешевле. В результате очень важно сравнить стоимость вашего предпочтительного подхода с целями, которых вы хотите достичь с помощью своих прогнозов, а также оценить, какой метод лучше всего соответствует растущей стратегии ваших товаров.

Последние статистические данные:

Amazon начала использовать машинное обучение для прогнозирования спроса более десяти лет назад. По данным Gartner, 55% организаций будут инвестировать в машинное обучение в течение следующих двух лет. Для создания прогнозов приложения на основе AI и ML используют данные. Механизмы сжатия изображения, перекрестной проверки и поиска по сетке позволяют алгоритму улучшить модель и свести к минимуму ошибки путем настройки функций и параметров.

Стабильность является важнейшим требованием для эффективности статистического прогнозирования. Мы думаем, что история повторяется и что события двух-трехлетней давности вернутся. Это далеко не так. В идеальном сценарии статистические подходы предсказывали бы иррациональные изменения в предпочтениях клиентов и когда возникнет рынок.

Оптимизация запасов:

Оптимизация запасов — это более масштабный процесс, который включает прогнозирование, но не ограничивается им. Он использует «прогнозы и знания для прогнозирования спроса на различные товары в различных точках цепочки поставок», цитируется Институтом бизнес-прогнозирования и планирования. Специалисты по планированию спроса участвуют в управлении запасами, обеспечивают доступность нужных товаров и анализируют разрыв между прогнозами и текущими доходами в дополнение к разработке оценок.

Важность прогнозирования спроса:

В отсутствие прогнозирования спроса вы, по сути, летите, практически не имея представления о том, чего ожидать. Ваш гид может предвидеть, что дорога останется прямой, как это было 20 минут назад, используя статистическое прогнозирование.

При прогнозировании интеллекта ваше руководство также будет учитывать исторические данные, но также принимать во внимание внешние данные, такие как то, что они действительно могли слышать или видеть в окрестностях, любые вывески или отпечатки обуви, которые подразумевают, что сделали другие люди, и предсказывать что путь может круто свернуть или что вам удалось добраться до опушки леса. Хотя эти две проекции существенно не различаются, они могут влиять на то, что вы будете делать дальше, с разными последствиями — будь то продолжение или перерыв.

Результаты высокого уровня:

Это повышение точности приводит к непреднамеренным последствиям оптимизации уровней буферных запасов, что позволяет избежать опасности затоваривания при сохранении доступности продуктов. Кроме того, по мере снижения уровня буферных запасов сокращается внешнее финансирование и площадь, используемая для хранения продукции.

В целом, прогнозирование на основе ИИ может помочь вам держать под рукой меньше запасов (уменьшая риск наличия мертвых товаров, которые не будут продаваться) и снизить затраты на логистику, сохраняя при этом удовлетворенность клиентов.

Заключение:

Прогнозирование спроса с помощью искусственного интеллекта меняет то, как компании управляют своими сетями поставок и делают выбор.

Прогнозирование искусственного интеллекта собирает и смешивает наборы данных и анализирует их на наличие тенденций и проблем, а не зависит от ручных методов. В результате предприятия могут принимать решения, начиная от покупки акций и заканчивая снижением цен, основываясь на оценках спроса, а не на догадках.

Преимущества использования систем прогнозирования спроса на основе искусственного интеллекта и машинного обучения многочисленны. По данным McKinsey, использование подходов на основе ИИ для оценки спроса может уменьшить количество ошибок в операциях цепочки поставок на 30–50%.

Принятие этих подходов может помочь организациям на всех этапах делать точные прогнозы.