如何使用 AI 驅動的需求感知方法達到最佳庫存 | GMDH

支持 AI 的需求傳感解決方案在供應鏈預測方面具有許多優勢，包括提高準確性、提高效率和增強可靠性。通過將基於人工智能的算法與大數據分析結合使用，可以同時考慮和分析大量輸入。這有助於創建更準確的預測，能夠更好地預測市場中的事件或變化。

Anamind 首席運營官 Sheetal Yadav 和合作夥伴成功經理 Lu Shi 舉辦的網絡研討會“如何通過人工智能驅動的需求感知方法達到最佳庫存”揭示了需求感知的能力及其對供應鏈的影響。

潛在損失和庫存過剩

在供應鏈管理中，潛在損失和庫存過剩可能由多種因素造成，包括缺貨。缺貨的常見原因包括需求波動、銷售預測錯誤、供應商績效不佳、物流事件、質量事件以及運營可靠性問題。通過找出這些問題的根本原因並採取積極措施來解決這些問題，企業可以最大限度地降低銷售損失、庫存過剩和其他對其底線產生的負面影響的風險。優先考慮供應鏈優化、數據驅動的決策以及與供應商的溝通以確保庫存水平始終保持在最佳水平至關重要。

保持高安全庫存的缺點

雖然安全庫存可以幫助企業降低缺貨風險並確保運營的連續性，但保持高水平的安全庫存也有不利之處。一個主要缺點是與庫存過剩相關的持有成本增加。這可能包括與存儲、處理和保險相關的費用，這些費用會隨著時間的推移而增加，並對企業的底線產生負面影響。此外，對於保質期有限或容易損壞或質量下降的產品，保持過多的安全庫存會導致浪費和與處理過期或損壞的商品相關的額外成本。因此，重要的是要仔細平衡安全庫存水平與需求預測準確性和供應商績效等其他因素，以優化庫存管理並最大限度地降低總體成本。

安全庫存：需要考慮的因素

安全庫存是庫存管理的重要組成部分，可幫助企業降低缺貨風險並確保運營的連續性。安全庫存的關鍵包括需求和供應的可變性，以及以下因素：

1) 預測準確性：需求預測的準確性對於確定適當的安全庫存水平至關重要。不准確的預測會導致庫存過剩或缺貨，這兩者都會對企業的利潤產生負面影響。

2) 交貨時間：供應商交付產品所需的時間會影響安全庫存水平。更長的交貨時間可能需要更高水平的安全庫存，以確保在高需求或供應商延遲期間的運營連續性。

3) 服務水平：所需的服務水平也會影響安全庫存水平。優先考慮高服務水平的企業可能需要保持更高水平的安全庫存，以確保即使在高需求或供應中斷期間也能滿足客戶需求。

通過仔細評估這些因素並相應地優化安全庫存水平，企業可以確保他們能夠滿足需求，同時最大限度地減少過剩庫存和相關成本。

需求感知能力

需求感知通過減少事件之間的時間和對這些事件的響應來消除供應鏈滯後。目標是減少從出現具有統計意義的需求信號組合到規劃人員能夠對這些信號做出智能響應的總時間。

Streamline 的需求感知功能啟用後，會利用不完整時期的現有銷售數據來完善和調整我們的預測。具體來說，它會考慮一段時間內的當前銷售狀態，並根據當前日期和該期間剩餘的天數等各種因素計算產品在剩余天數中可能售出的數量。

例如，如果月中出現意外的高銷量，需求感知功能將對當月剩余天數進行智能預測，考慮當前的銷售趨勢以及該期間還剩多少時間。這確保了銷售預測始終是最新的、準確的和可靠的。

需求感知對公司供應鏈的影響

最後一點

“需求感知是一個強大的工具，可以提高庫存需求的準確性，最大限度地降低運輸成本，並提高服務水平。通過使用 Streamline，企業只需單擊一下即可輕鬆訪問此功能，使系統能夠立即開始優化庫存，” – Sheetal Yadav 說。 “Streamline 是一個用戶友好的平台，提供直觀的導航和與其他系統的無縫集成，使其成為希望簡化供應鏈運營和提高整體效率的企業的理想解決方案。”