Jak zajistit, aby S&OP fungoval s předpovědí AI

Organizace, které efektivně využívají plánování prodeje a operací, s větší pravděpodobností uspějí při dosahování svých obchodních cílů. Zavedením robustního procesu S&OP mohou společnosti řídit výrobní kapacitu, přijímat informovaná rozhodnutí o pracovní síle, efektivně řídit dodavatele a optimalizovat požadavky na materiály.

Využití technologií AI může společnostem pomoci zlepšit jejich S&OP. Webinář „Jak zajistit, aby S&OP fungoval s předpovědí AI“ odhaluje hlavní výzvy S&OP a jak se s nimi vypořádat. Naši odborní řečníci Igor Eisenblätter, výkonný ředitel společnosti Business Views Consulting, Philip Taylor, výkonný ředitel společnosti Kernel Supply Chain Consulting, Natalie Lopadchak-Eksi, viceprezidentka pro partnerství v GMDH Streamline, a Amy Danversová, expertka na implementaci S&OP v Streamline, vysvětlili, proč by měl být S&OP spolu s efektivní a efektivní platformou řešení, zásobníkem digitálních technologií, který nám umožňuje maximalizovat hodnotu procesů plánování, spolupráce a komunikace.

Součástí webináře jsou praktické ukázky implementace těchto přístupů pomocí platformy Streamline.

Proč na S&OP záleží?

V kontextu efektivního řízení společnosti je sladění strategie a provádění klíčové, aby se zabránilo organizační fragmentaci. Toto sladění vyžaduje robustní komunikační kanály na všech úrovních společnosti. Základem je dosažení jednotného zaměření, vize a priorit. S&OP (Sales and Operations Planning) zapouzdřuje tuto potřebu soudržné akce a konsoliduje aktivity do čtyř základních složek pro efektivní a synchronizované operace.

S&OP aktivity

V činnostech S&OP tvoří hlavní proces čtyři hlavní složky. Za prvé, sběr dat je stěžejní, získává informace z IT systémů a prodejních týmů, aby pochopila perspektivy zákazníků, dynamiku trhu a potřeby. Operační týmy zároveň přispívají tím, že shromažďují data prostřednictvím svých činností, čímž rozšiřují informační fond. Druhý, hodnocení se stává zásadní. Porozumění shromážděným datům je zásadní, spravují je plánovači poptávky a nabídky, zaměstnanci oddělení a výkonné vedení, což zajišťuje komplexní posouzení. Za třetí, konsensus se stává cílem. Na všech úrovních—plánovači, oddělení a vedoucí pracovníci—konsensus je prvořadý, což znamená shodu na postupu. Konečně, provedení je středem pozornosti, řízena provozními vedoucími, manažery a týmy, což zajišťuje, že plánované akce jsou prováděny efektivně na každé úrovni provozu.

Sjednocení pohledů z oblasti prodeje, financí a dodavatelského řetězce

Každý tým má odlišné cíle: přesnost předpovědí pro plánování a provoz, spokojenost zákazníků s prodejem a dodržování rozpočtu u financí. Na data také nahlížejí odlišně; zatímco plánovači se zaměřují na seskupování produktů podle dodavatele nebo výroby, prodej se dívá na tržní kanály a finance sledují plnění rozpočtu. Navíc mluví různými „jazyky“, pokud jde o množství, hodnotu, výnosy, ziskové marže a peněžní toky. S umělou inteligencí mohou týmy prohlížet komerční a statistické prognózy, starat se o různá seskupení kategorií a přepínat mezi podrobnostmi o SKU a součty kategorií, což podporuje lepší týmovou spolupráci a porozumění.

Správa zásob, úrovně služeb, zisku a peněžních toků v dodavatelském řetězci

AI hraje klíčovou roli při optimalizaci řízení zásob, úrovně služeb, zisku a peněžních toků v rámci dodavatelského řetězce. S využitím algoritmů řízených umělou inteligencí a prediktivní analýzy mohou podniky přesně předpovídat poptávku a zajistit tak optimální úroveň zásob. Analýzou historických dat, tržních trendů a chování zákazníků zvyšuje umělá inteligence přesnost zásob a minimalizuje stavy zásob nebo přezásobení, čímž optimalizuje úroveň služeb a spokojenost zákazníků. Umělá inteligence navíc usnadňuje nákladově efektivní manipulaci se zásobami a pozitivně ovlivňuje ziskovost tím, že snižuje nadměrné náklady na zásoby a zmírňuje finanční rizika.

Závěr s Rozhodnými činy a jasnými rozhodnutími

AI jako mocný nástroj významně přispívá k usnadnění jasného rozhodování a rozhodných akcí. Využitím prediktivních schopností umělé inteligence a poznatků založených na datech mohou podniky zefektivnit komplexní informace do využitelných informací. Schopnost této technologie zpracovávat informace v reálném čase pomáhá při identifikaci potenciálních rizik, příležitostí a optimálních strategií a umožňuje organizacím rychle a efektivně reagovat na dynamické tržní podmínky.

Dopady umělé inteligence na S&OP

Plánování řízené umělou inteligencí výrazně zkracuje dobu cyklu v S&OP. Tento proces tradičně zahrnuje několik týdnů na modelování a analýzu, s omezeným časem na důkladné prozkoumání a rozhodování kvůli manuálním procesům, Excel listům a předávání dat mezi týmy.

„S platformou AI Streamline zaberou počáteční týdny prognózování poptávky a statistické analýzy pouhé sekundy namísto týdnů. Toto zrychlení umožňuje rozsáhlou analýzu poptávky a souběžné plánování nabídky, což umožňuje rychlé vytváření více možností. Vedoucí pracovníci tak získají více času na informované rozhodování a podporují rychlejší a lepší rozhodnutí,“ – řekl Philip Taylor, výkonný ředitel společnosti Kernel Supply Chain Consulting.„Tento posun k plánování založenému na umělé inteligenci se stává klíčovým a utváří efektivitu a úspěch celého procesu S&OP.“

Používání předpovědí řízených umělou inteligencí, které zahrnují různé úvahy a omezení, mění hru. Koncepce scénářů „co kdyby“, jako je stroj času připomínající digitální dvojče, ilustruje jeho potenciál pro hodnocení a pochopení pro vedení.

„Zavedení přesnosti v plánování podporuje důvěru nejen v data, ale i mezi týmy, což umožňuje významnější organizační změny. S&OP založené na AI je důležité pro podporu soudržných a efektivních organizačních pracovních postupů,“ – řekl Igor Eisenblätter, výkonný ředitel společnosti Business Views Consulting. "Umělá inteligence tedy zvyšuje efektivitu zpracování, umožňuje jasná rozhodnutí, uvolňuje čas pro strategickou práci nebo jiné důležité úkoly, vyvažuje cíle v reálném čase a zlepšuje spokojenost zákazníků."

Sečteno a podtrženo

Plánování prodeje a provozu je klíčový proces, který harmonizuje poptávku, nabídku a finanční plánování. Prostřednictvím umělé inteligence má Streamline za cíl zvýšit vyspělost a efektivitu procesu S&OP a zajistit hmatatelné výsledky. Zvažte optimalizaci toho, co nejlépe vyhovuje vašim operacím, zaměřte se na zvýšenou předvídatelnost a uvědomte si, jak může Streamline zvýšit hodnotu vašeho S&OP postupu.