Kaip pasiekti optimalų atsargų kiekį naudojant AI valdomą paklausos nustatymo metodą

AI palaikantys paklausos nustatymo sprendimai teikia daug privalumų, kai reikia numatyti tiekimo grandinės prognozes, įskaitant didesnį tikslumą, didesnį efektyvumą ir didesnį patikimumą. Naudojant dirbtinio intelekto algoritmus kartu su didžiųjų duomenų analize, galima atsižvelgti ir vienu metu analizuoti daugybę įvesties duomenų. Tai padeda sukurti tikslesnes prognozes, kurios leidžia geriau numatyti įvykius ar pokyčius rinkoje.

Internetinis seminaras „Kaip pasiekti optimalų inventorių naudojant AI pagrįstą paklausos jutimo metodą“, kurį surengė Sheetal Yadav, Anamind COO kartu su GMDH Streamline partnerių sėkmės vadovu Lu Shi, atskleidė paklausos nustatymo galimybes ir jos poveikį tiekimo grandinei.

Galimi nuostoliai ir atsargų perteklius

Valdant tiekimo grandinę, galimi nuostoliai ir atsargų perteklius gali atsirasti dėl įvairių veiksnių, įskaitant prekių trūkumą. Dažniausios priežastys, kodėl nėra sandėlyje, yra paklausos svyravimai, pardavimų prognozavimo klaidos, prastas tiekėjo veikimas, logistikos incidentai, kokybės incidentai ir veiklos patikimumo problemos. Nustačius pagrindinę šių problemų priežastį ir įgyvendinant aktyvias priemones joms spręsti, įmonės gali sumažinti prarastų pardavimų, atsargų pertekliaus ir kitokio neigiamo poveikio riziką. Labai svarbu teikti pirmenybę tiekimo grandinės optimizavimui, duomenimis pagrįstų sprendimų priėmimui ir bendravimui su tiekėjais, siekiant užtikrinti, kad atsargų lygis visada būtų optimalus.

Didelio saugumo atsargų laikymo trūkumai

Nors saugos atsargos gali padėti įmonėms sumažinti atsargų trūkumo riziką ir užtikrinti veiklos tęstinumą, aukšto lygio saugos atsargos turi ir trūkumų. Vienas iš pagrindinių trūkumų yra padidėjusios laikymo išlaidos, susijusios su atsargų pertekliumi. Tai gali apimti išlaidas, susijusias su saugojimu, tvarkymu ir draudimu, kurios laikui bėgant gali padidėti ir neigiamai paveikti įmonės pelną. Be to, gaminiams, kurių galiojimo laikas yra ribotas arba kurie gali būti pažeisti arba pablogėti kokybė, dėl pernelyg didelių saugos atsargų gali atsirasti atliekų ir papildomų išlaidų, susijusių su pasibaigusio galiojimo ar sugadintų prekių išmetimu. Todėl svarbu kruopščiai suderinti saugos atsargų lygius su kitais veiksniais, tokiais kaip paklausos prognozavimo tikslumas ir tiekėjo našumas, siekiant optimizuoti atsargų valdymą ir sumažinti bendras išlaidas.

Saugos atsargos: veiksniai, į kuriuos reikia atsižvelgti

Apsaugos atsargos yra svarbi atsargų valdymo sudedamoji dalis, padedanti įmonėms sumažinti atsargų praradimo riziką ir užtikrinti veiklos tęstinumą. Saugos atsargų pagrindas yra paklausos ir pasiūlos kintamumas, taip pat šie veiksniai:

1) Prognozės tikslumas: paklausos prognozavimo tikslumas yra labai svarbus nustatant tinkamus saugos atsargų lygius. Dėl netikslios prognozės gali atsirasti perteklinių atsargų arba atsargų, o tai gali neigiamai paveikti įmonės pelną.

2) Pristatymo laikas: laikas, per kurį tiekėjai pristato gaminius, gali turėti įtakos saugos atsargų lygiui. Ilgesniam pristatymo laikui gali prireikti didesnio saugos atsargų lygio, kad būtų užtikrintas veiklos tęstinumas didelės paklausos arba tiekėjų vėlavimo laikotarpiais.

3) Paslaugos lygis: pageidaujamas paslaugų lygis taip pat gali turėti įtakos saugos atsargų lygiui. Įmonėms, kurios teikia pirmenybę aukštam paslaugų lygiui, gali tekti išlaikyti aukštesnio lygio saugos atsargas, kad būtų užtikrinta, jog jos galėtų patenkinti klientų poreikius net didelės paklausos arba tiekimo sutrikimų laikotarpiais.

Kruopščiai įvertinusios šiuos veiksnius ir atitinkamai optimizuodamos saugos atsargų lygį, įmonės gali užtikrinti, kad sugebės patenkinti paklausą, sumažindamos atsargų perteklių ir susijusias išlaidas.

Paklausos jutimo galimybės

Paklausos jutiklis pašalina tiekimo grandinės vėlavimą, sumažindamas laiką tarp įvykių ir reagavimo į tuos įvykius. Tikslas yra sumažinti bendrą laiką, praėjusį nuo statistiškai reikšmingo paklausos signalų derinio atsiradimo iki planuotojo gebėjimo protingai reaguoti į tuos signalus.

„Streamline“ paklausos jutimo funkcija, kai įjungta, naudoja esamus pardavimo duomenis ne visais laikotarpiais, kad patikslintų ir pakoreguotų mūsų prognozes. Tiksliau, atsižvelgiama į dabartinę tam tikro laikotarpio pardavimo būklę ir apskaičiuojama, kiek produkto gali būti parduota per likusias dienas, atsižvelgiant į įvairius veiksnius, pvz., dabartinę datą ir dienų, likusių iš laikotarpio, skaičių.

Pavyzdžiui, netikėtai dideliems pardavimams mėnesio viduryje, paklausos jutimo funkcija pateiks protingas likusių mėnesio dienų prognozes, atsižvelgdama į dabartinę pardavimo tendenciją ir kiek laiko liko tam laikotarpiui. Tai užtikrina, kad pardavimų prognozė visada yra naujausia, tiksli ir patikima.

Paklausos nustatymo įtaka įmonės tiekimo grandinei

Paskutinė pastaba

„Paklausos jutimas yra galingas įrankis, galintis pagerinti atsargų reikalavimų tikslumą, sumažinti transportavimo išlaidas ir padidinti paslaugų lygį. Naudodamos „Streamline“, įmonės gali lengvai pasiekti šią funkciją vienu paspaudimu, todėl sistema gali nedelsiant pradėti optimizuoti atsargas. - pasakė Sheetal Yadav. „Streamline“ yra patogi vartotojui platforma, siūlanti intuityvią naršymą ir sklandų integravimą su kitomis sistemomis, todėl tai idealus sprendimas įmonėms, norinčioms racionalizuoti tiekimo grandinės operacijas ir pagerinti bendrą efektyvumą.