Optimaalisen varaston saavuttaminen tekoälypohjaisella kysyntätunnistusmenetelmällä | GMDH

Tekoälypohjaiset kysyntätunnistusratkaisut tarjoavat monia etuja toimitusketjun ennustamisessa, mukaan lukien parempi tarkkuus, tehokkuus ja parannettu luotettavuus. Käyttämällä tekoälypohjaisia algoritmeja yhdessä Big Datan analytiikan kanssa voidaan ottaa huomioon ja analysoida suuri määrä syötteitä samanaikaisesti. Tämä auttaa luomaan tarkempia ennusteita, jotka pystyvät paremmin ennakoimaan tapahtumia tai muutoksia markkinoilla.

Webinaari "Kuinka saavuttaa optimaalinen varasto tekoälyllä toimivalla kysyntätunnistusmenetelmällä", jonka piti Sheetal Yadav, COO Anamindista yhdessä Lu Shi, Partner Success Manager, paljasti Demand Sensingin ominaisuudet ja sen vaikutuksen toimitusketjuun.

Mahdolliset tappiot ja ylimääräiset varastot

Toimitusketjun hallinnassa mahdolliset häviöt ja ylimääräiset varastot voivat johtua useista tekijöistä, mukaan lukien varaston loppumisesta. Yleisiä syitä varaston loppumiseen ovat kysynnän vaihtelut, myynnin ennustevirheet, toimittajan huono suorituskyky, logistiikkahäiriöt, laatuhäiriöt ja toiminnan luotettavuusongelmat. Tunnistamalla näiden ongelmien perimmäiset syyt ja ottamalla käyttöön ennakoivia toimenpiteitä niiden ratkaisemiseksi yritykset voivat minimoida menetettyjen myynnin, ylimääräisten varastojen ja muiden negatiivisten vaikutusten riskin. On ratkaisevan tärkeää priorisoida toimitusketjun optimointi, tietoihin perustuva päätöksenteko ja viestintä toimittajien kanssa, jotta varmistetaan, että varastotasot pysyvät aina optimaalisella tasolla.

Korkean turvallisuusvaraston pitämisen haitat

Vaikka turvavarasto voi auttaa yrityksiä vähentämään varaston loppumisen riskiä ja varmistamaan toiminnan jatkuvuuden, korkean turvallisuusvaraston ylläpitämisessä on myös haittoja. Yksi suuri haittapuoli on ylimääräiseen varastoon liittyvät kohonneet säilytyskustannukset. Tämä voi sisältää varastointiin, käsittelyyn ja vakuutuksiin liittyviä kuluja, jotka voivat kasvaa ajan myötä ja vaikuttaa negatiivisesti yrityksen tulokseen. Lisäksi tuotteille, joiden säilyvyysaika on rajoitettu tai jotka ovat alttiita vaurioille tai laadun heikkenemiselle, liiallisen turvavaraston säilyttäminen voi johtaa hukkaan ja vanhentuneiden tai vaurioituneiden tuotteiden hävittämiseen liittyviin lisäkustannuksiin. Sellaisenaan on tärkeää tasapainottaa huolellisesti turvallisuusvarastotasot muiden tekijöiden, kuten kysynnän ennusteen tarkkuuden ja toimittajien suorituskyvyn, kanssa varastonhallinnan optimoimiseksi ja kokonaiskustannusten minimoimiseksi.

Turvallisuusvarasto: huomioon otettavat tekijät

Turvavarasto on tärkeä osa varastonhallintaa, joka auttaa yrityksiä vähentämään varaston loppumisen riskiä ja varmistamaan toiminnan jatkuvuuden. Turvavaraston avaimia ovat kysynnän ja tarjonnan vaihtelevuus sekä seuraavat tekijät:

1) Ennusteen tarkkuus: Kysynnän ennusteen tarkkuus on ratkaisevan tärkeää varmuusvaraston asianmukaisten tasojen määrittämisessä. Epätarkat ennusteet voivat johtaa ylimääräiseen varastoon tai varastoihin, jotka molemmat voivat vaikuttaa negatiivisesti yrityksen tulokseen.

2) Toimitusaika: Toimittajilta tuotteiden toimittamiseen kuluva aika voi vaikuttaa turvavarastoihin. Pidemmät läpimenoajat saattavat edellyttää korkeampaa turvallisuusvarastoa toiminnan jatkuvuuden varmistamiseksi suuren kysynnän tai toimittajien viivästysten aikana.

3) Palvelutaso: Haluttu palvelun taso voi myös vaikuttaa turvallisuusvarastoihin. Korkeaa palvelutasoa priorisoivat yritykset saattavat joutua ylläpitämään korkeampaa turvallisuustasoa varmistaakseen, että ne voivat vastata asiakkaiden kysyntään myös korkean kysynnän tai toimitushäiriöiden aikoina.

Arvioimalla nämä tekijät huolellisesti ja optimoimalla turvallisuusvarastot niiden mukaisesti, yritykset voivat varmistaa, että ne pystyvät vastaamaan kysyntään ja minimoivat ylimääräisen varaston ja siihen liittyvät kustannukset.

Kysynnän tunnistusominaisuudet

Demand Sensing eliminoi toimitusketjun viiveen vähentämällä tapahtumien ja tapahtumien välistä aikaa. Tavoitteena on lyhentää kokonaisaikaa, joka kuluu tilastollisesti merkityksellisen kysyntäsignaalien yhdistelmän syntymisestä suunnittelijan kykyyn vastata älykkäästi näihin signaaleihin.

Kun Streamline:n kysynnän tunnistava ominaisuus on käytössä, se hyödyntää olemassa olevia myyntitietoja epätäydellisiltä ajanjaksoilta tarkentamaan ja mukauttaakseen ennusteitamme. Tarkemmin sanottuna se ottaa huomioon jakson nykyisen myynnin tilan ja laskee, kuinka paljon tuotetta todennäköisesti myydään jäljellä olevina päivinä eri tekijöiden, kuten nykyisen päivämäärän ja ajanjakson jäljellä olevien päivien määrän, perusteella.

Esimerkiksi odottamattoman korkean myynnin sattuessa kuun puolivälissä kysynnän tunnistava ominaisuus tekee älykkäitä ennusteita kuun jäljellä oleville päiville ottaen huomioon senhetkisen myynnin trendin ja kuinka paljon aikaa on jäljellä. Tämä varmistaa, että myyntiennuste on aina ajan tasalla, tarkka ja luotettava.

Demand Sensingin vaikutus yrityksen toimitusketjuun

Lopuksi

"Demand Sensing on tehokas työkalu, joka voi parantaa varastovaatimusten tarkkuutta, minimoida kuljetuskustannuksia ja nostaa palvelutasoa. Hyödyntämällä Streamline:tä yritykset voivat helposti käyttää tätä ominaisuutta yhdellä napsautuksella, jolloin järjestelmä voi aloittaa varaston optimoinnin välittömästi. - sanoi Sheetal Yadav. "Streamline on käyttäjäystävällinen alusta, joka tarjoaa intuitiivisen navigoinnin ja saumattoman integroinnin muihin järjestelmiin, mikä tekee siitä ihanteellisen ratkaisun yrityksille, jotka haluavat virtaviivaistaa toimitusketjunsa toimintaa ja parantaa yleistä tehokkuutta."