Jak dosáhnout optimálních zásob pomocí přístupu založeného na AI založeném na snímání poptávky | GMDH

Řešení pro snímání poptávky s podporou umělé inteligence poskytují mnoho výhod, pokud jde o prognózování dodavatelského řetězce, včetně vyšší přesnosti, vyšší účinnosti a zvýšené spolehlivosti. Použitím algoritmů založených na AI ve spojení s analýzou velkých dat lze vzít v úvahu a analyzovat velké množství vstupů současně. To pomáhá vytvářet přesnější prognózy, které jsou schopny lépe předvídat události nebo posuny na trhu.

Webinář „Jak dosáhnout optimálního inventáře pomocí přístupu snímání poptávky založeného na umělé inteligenci“, který pořádal Sheetal Yadav, COO ve společnosti Anamind, spolu s Lu Shi, Partner Success Manager, odhalil možnosti Demand Sensing a jeho dopad na dodavatelský řetězec.

Potenciální ztráty a nadměrné zásoby

Při řízení dodavatelského řetězce mohou potenciální ztráty a nadměrné zásoby vyplývat z různých faktorů, včetně vyprodání zásob. Mezi běžné důvody vyprodání zásob patří výkyvy poptávky, chyby v prognózách prodeje, špatný výkon dodavatelů, logistické incidenty, kvalitativní incidenty a problémy se spolehlivostí provozu. Identifikací hlavní příčiny těchto problémů a implementací proaktivních opatření k jejich řešení mohou podniky minimalizovat riziko ztráty prodeje, nadměrné zásoby a další negativní dopady na jejich hospodářský výsledek. Je důležité upřednostnit optimalizaci dodavatelského řetězce, rozhodování na základě dat a komunikaci s dodavateli, aby bylo zajištěno, že zásoby budou vždy udržovány na optimální úrovni.

Nevýhody udržování skladu s vysokou bezpečností

Zatímco bezpečnostní zásoby mohou podnikům pomoci zmírnit riziko zásob a zajistit kontinuitu provozu, udržování vysokých úrovní bezpečnostních zásob má také nevýhody. Jednou z hlavních nevýhod jsou zvýšené náklady na držení spojené s přebytečnými zásobami. To může zahrnovat výdaje související se skladováním, manipulací a pojištěním, které se mohou časem sčítat a negativně ovlivnit hospodářský výsledek podniku. Navíc u produktů, které mají omezenou trvanlivost nebo jsou náchylné k poškození či zhoršení kvality, může udržování nadměrných bezpečnostních zásob vést k plýtvání a dodatečným nákladům spojeným s likvidací prošlého nebo poškozeného zboží. Proto je důležité pečlivě vyvážit úrovně bezpečnostních zásob s dalšími faktory, jako je přesnost prognózování poptávky a výkon dodavatele, aby se optimalizovalo řízení zásob a minimalizovaly celkové náklady.

Bezpečnostní zásoby: faktory, které je třeba zvážit

Bezpečnostní zásoby jsou kritickou složkou řízení zásob, která pomáhá podnikům zmírnit riziko zásob a zajistit kontinuitu provozu. Klíčem k bezpečnostním zásobám je variabilita poptávky a nabídky a také následující faktory:

1) Přesnost předpovědi: Přesnost předpovědi poptávky je zásadní pro stanovení vhodných úrovní bezpečnostní zásoby. Nepřesné předpovědi mohou vést k nadměrnému zásobování nebo vyprodání zásob, což může mít negativní dopad na hospodářský výsledek podniku.

2) Doba dodání: Doba, kterou dodavatelé potřebují k dodání produktů, může ovlivnit úroveň bezpečnostních zásob. Delší dodací lhůty mohou vyžadovat vyšší úrovně bezpečnostních zásob, aby byla zajištěna kontinuita provozu během období vysoké poptávky nebo zpoždění dodavatelů.

3) Úroveň služeb: Požadovaná úroveň služeb může také ovlivnit úroveň bezpečnostních zásob. Podniky, které upřednostňují vysokou úroveň služeb, mohou potřebovat udržovat vyšší úrovně bezpečnostních zásob, aby zajistily, že budou schopny uspokojit poptávku zákazníků i v obdobích vysoké poptávky nebo přerušení dodávek.

Pečlivým vyhodnocením těchto faktorů a odpovídajícím optimalizací úrovně bezpečnostních zásob mohou podniky zajistit, že jsou schopny uspokojit poptávku a zároveň minimalizovat nadměrné zásoby a související náklady.

Schopnosti snímání poptávky

Demand Sensing eliminuje zpoždění dodavatelského řetězce zkrácením doby mezi událostmi a reakcí na tyto události. Cílem je snížit celkový čas, který uplynul od vzniku statisticky významné směsi signálů poptávky, na schopnost plánovače inteligentně reagovat na tyto signály.

Funkce snímání poptávky Streamline, je-li povolena, využívá stávající údaje o prodeji za neúplná období ke zpřesnění a úpravě našich prognóz. Konkrétně zvažuje aktuální stav prodeje za určité období a vypočítává, kolik produktu se pravděpodobně prodá ve zbývajících dnech na základě různých faktorů, jako je aktuální datum a počet dní zbývajících v období.

Například v případě neočekávaně vysokých prodejů v polovině měsíce funkce detekce poptávky provede inteligentní předpovědi pro zbývající dny v měsíci, přičemž zohlední aktuální trend prodeje a kolik času zbývá v daném období. To zajišťuje, že prognóza prodeje je vždy aktuální, přesná a spolehlivá.

Dopad snímání poptávky na dodavatelský řetězec společnosti

Na závěr

„Demand Sensing je výkonný nástroj, který může zlepšit přesnost požadavků na zásoby, minimalizovat náklady na dopravu a zvýšit úroveň služeb. Využitím Streamline mohou podniky snadno přistupovat k této funkci jediným kliknutím, což umožňuje systému okamžitě začít optimalizovat zásoby,“ “ řekl Sheetal Yadav. „Streamline je uživatelsky přívětivá platforma, která nabízí intuitivní navigaci a bezproblémovou integraci s jinými systémy, což z ní činí ideální řešení pro podniky, které chtějí zefektivnit operace svého dodavatelského řetězce a zlepšit celkovou efektivitu.“