Как достичь оптимального уровня запасов с помощью подхода к измерению спроса на основе искусственного интеллекта

Решения по измерению спроса на основе ИИ обеспечивают множество преимуществ, когда речь идет о прогнозировании цепочки поставок, включая улучшенную точность, повышенную эффективность и повышенную надежность. Используя алгоритмы на основе ИИ в сочетании с аналитикой больших данных, можно одновременно учитывать и анализировать огромное количество входных данных. Это помогает создавать более точные прогнозы, которые лучше предвосхищают события или изменения на рынке.

Вебинар «Как достичь оптимального уровня запасов с помощью подхода к измерению спроса на основе искусственного интеллекта», проведенный Шиталом Ядавом, главным операционным директором Anamind, и Лу Ши, менеджером по работе с партнерами в GMDH Streamline, раскрыл возможности измерения спроса и его влияние на цепочку поставок.

Возможные потери и излишки запасов

В управлении цепочкой поставок потенциальные потери и излишки запасов могут быть результатом различных факторов, включая отсутствие на складе. Распространенными причинами отсутствия на складе являются колебания спроса, ошибки прогнозирования продаж, плохая работа поставщиков, логистические инциденты, инциденты с качеством и проблемы с надежностью операций. Выявляя первопричину этих проблем и реализуя упреждающие меры по их решению, предприятия могут минимизировать риск потери продаж, излишков запасов и других негативных последствий для своей прибыли. Крайне важно отдать приоритет оптимизации цепочки поставок, принятию решений на основе данных и общению с поставщиками, чтобы гарантировать, что уровни запасов всегда поддерживаются на оптимальном уровне.

Недостатки содержания большого страхового запаса

Хотя резервный запас может помочь компаниям снизить риск дефицита и обеспечить непрерывность операций, существуют также недостатки в поддержании высокого уровня резервного запаса. Одним из основных недостатков является увеличение расходов на хранение, связанных с избыточным запасом. Это может включать расходы, связанные с хранением, обработкой и страхованием, которые могут накапливаться с течением времени и негативно влиять на прибыль компании. Кроме того, для продуктов, которые имеют ограниченный срок годности или подвержены повреждениям или ухудшению качества, сохранение избыточного резервного запаса может привести к отходам и дополнительным расходам, связанным с утилизацией просроченных или поврежденных товаров. Таким образом, важно тщательно сбалансировать уровни резервного запаса с другими факторами, такими как точность прогнозирования спроса и эффективность работы поставщиков, чтобы оптимизировать управление запасами и минимизировать общие затраты.

Страховой запас: факторы, которые следует учитывать

Резервный запас является важнейшим компонентом управления запасами, который помогает компаниям снизить риск дефицита и обеспечить непрерывность операций. Ключ к резервному запасу включает изменчивость спроса и предложения, а также следующие факторы:

1) Точность прогноза: Точность прогнозирования спроса имеет решающее значение для определения соответствующих уровней страхового запаса. Неточные прогнозы могут привести к избыточным запасам или дефициту, что может негативно повлиять на итоговый результат бизнеса.

2) Время выполнения: Количество времени, которое требуется поставщикам для доставки продукции, может влиять на уровень резервного запаса. Более длительное время выполнения может потребовать более высокого уровня резервного запаса для обеспечения непрерывности операций в периоды высокого спроса или задержек со стороны поставщиков.

3) Уровень обслуживания: желаемый уровень обслуживания также может влиять на уровень страхового запаса. Предприятиям, которые отдают приоритет высокому уровню обслуживания, может потребоваться поддерживать более высокий уровень страхового запаса, чтобы гарантировать, что они могут удовлетворить спрос клиентов даже в периоды высокого спроса или перебоев с поставками.

Тщательно оценивая эти факторы и соответствующим образом оптимизируя уровни резервных запасов, предприятия могут гарантировать, что они смогут удовлетворить спрос, минимизируя при этом избыточные запасы и связанные с этим затраты.

Возможности определения спроса

Датчики спроса устраняют задержку в цепочке поставок, сокращая время между событиями и реакцией на эти события. Цель состоит в том, чтобы сократить общее время, прошедшее с момента появления статистически значимого сочетания сигналов спроса до способности планировщика разумно реагировать на эти сигналы.

Функция зондирования спроса Streamline, если она включена, использует существующие данные о продажах за неполные периоды для уточнения и корректировки наших прогнозов. В частности, она учитывает текущее состояние продаж за период и рассчитывает, сколько продукта, скорее всего, будет продано за оставшиеся дни, на основе различных факторов, таких как текущая дата и количество дней, оставшихся в периоде.

Например, в случае неожиданно высоких продаж в середине месяца функция определения спроса будет делать интеллектуальные прогнозы на оставшиеся дни месяца, учитывая текущую тенденцию продаж и то, сколько времени осталось в периоде. Это гарантирует, что прогноз продаж всегда будет актуальным, точным и надежным.

Влияние оценки спроса на цепочку поставок компании

На последней ноте

«Demand Sensing — это мощный инструмент, который может повысить точность требований к запасам, минимизировать транспортные расходы и повысить уровень обслуживания. Используя Streamline, предприятия могут легко получить доступ к этой функции всего одним щелчком мыши, что позволяет системе немедленно начать оптимизацию запасов», – сказал Шитал Ядав. «Streamline — это удобная в использовании платформа, которая предлагает интуитивно понятную навигацию и бесшовную интеграцию с другими системами, что делает ее идеальным решением для предприятий, стремящихся оптимизировать операции своей цепочки поставок и повысить общую эффективность».