Использование ИИ для воспроизведения человеческого поведения для прогнозирования спроса
С 2009 года команда Streamline поставляет решения для планирования на основе ИИ для различных отраслей. Мы изучили преимущества и недостатки технологии искусственного интеллекта и в настоящее время доносим эту ценность непосредственно до вас в надежном и содержательном решении. Наша статья в Forbes.com, Преодоление проблем цепочки поставок с помощью ИИ: что нужно знать крупным производителям, описывает конкурентные преимущества, которые ИИ привносит в планирование цепочки поставок.
Что чрезвычайно полезно в ИИ, так это его эффективная способность находить нетривиальные решения, о которых вы, возможно, и не подозреваете, даже после долгих лет обработки чисел в Excel. Мы применяем ИИ к одной из важнейших частей процесса планирования цепочки поставок: прогнозированию спроса. Наша цель — повысить точность прогнозов на основе распознавания моделей спроса, таких как тенденции и изменения уровня, раньше и эффективнее, чем это позволяют другие методы. Кроме того, наша цель — воспроизвести решения, которые вы выберете, анализируя индивидуальные модели спроса, а также избежать критических ошибок, которые могут возникнуть в результате использования неподходящей методологии или стратегии ИИ.
Технология искусственного интеллекта включает в себя широкий спектр методов: среди прочего, машинное обучение и экспертные системы. В ходе разработки Streamline мы внедрили комбинацию подходов, чтобы обеспечить несколько консервативный, но стабильный и надежный прогноз, а не более целенаправленный результат, который потенциально нестабилен из-за чувствительности к незначительным входным возмущениям. Наша стратегия искусственного интеллекта включает в себя тестирование с использованием миллионов различных шаблонов и комбинаций входных параметров, что обеспечивает уверенность в надежности прогнозов, генерируемых Streamline.
Суть? Streamline использует искусственный интеллект для воспроизведения человеческого поведения для прогнозирования спроса. Наше прогнозирование основано на сочетании методов и стратегий ИИ, доказавших свою эффективность, действенность и результативность.
Дополнительные статьи:
- Почему адаптация стратегии цепочки поставок обеспечивает полное восстановление.
- Программное обеспечение Excel VS: гибкость и возможности моделирования в процессах планирования запасов
- Прогнозирование и планирование бюджета с помощью Streamline во время COVID-кризиса
- Планирование цепочки поставок в чрезвычайных ситуациях с помощью системы Fishbowl & GMDH Streamline.
- Как полноценно использовать QuickBooks с помощью Streamline как инструмента MRP
Все еще полагаетесь на ручную работу в Excel при планировании?
Автоматизируйте планирование спроса и предложения с помощью Streamline уже сегодня!
- Достигните оптимальной доступности запасов 95-99%, гарантируя постоянное удовлетворение спроса клиентов.
- Достигните точности прогнозов до 99%, получив более надежное планирование и принятие решений.
- Ощутите сокращение дефицита товаров на 98%, минимизируя упущенные возможности продаж и недовольство клиентов.
- Сократите избыточные запасы на 50%, высвободив ценный капитал и складские помещения.
- Увеличьте маржу на 1–5 процентных пунктов, повысив общую прибыльность.
- Получите до 56-кратного увеличения окупаемости инвестиций в течение одного года, при этом окупаемость инвестиций в размере 100% может быть достигнута за первые три месяца.
- Сократите время, затрачиваемое на прогнозирование, планирование и заказы, до 90%, что позволит вашей команде сосредоточиться на стратегических мероприятиях.
