Kā panākt, lai S&OP darbotos ar AI prognozēšanu

Organizācijām, kas efektīvi izmanto pārdošanas un operāciju plānošanu, ir lielāka iespēja sasniegt savus biznesa mērķus. Ieviešot stabilu S&OP procesu, uzņēmumi var kontrolēt ražošanas jaudu, pieņemt apzinātus darbaspēka lēmumus, efektīvi pārvaldīt pārdevējus un optimizēt materiālu prasības.

AI tehnoloģiju izmantošana var palīdzēt uzņēmumiem uzlabot savu S&OP. Tīmekļseminārs “Kā panākt, lai S&OP darbotos ar AI prognozēšanu” atklāj galvenos S&OP izaicinājumus un to, kā ar tiem tikt galā. Mūsu ekspertu lektori Igors Eizenblaters, uzņēmuma Business Views Consulting rīkotājdirektors, Filips Teilors, Kernel Supply Chain Consulting rīkotājdirektors, Natālija Lopadčaka-Eksi, GMDH Streamline partnerību viceprezidente, un Eimija Danversa, Streamline S&OP ieviešanas eksperte, paskaidroja, kāpēc S&OP vajadzētu. kopā ar efektīvu un efektīvu risinājumu platformu, digitālo tehnoloģiju kaudzi, kas ļauj mums maksimāli palielināt plānošanas, sadarbības un komunikācijas procesu vērtību.

Tīmekļseminārs ietver praktiskus demonstrējumus šo pieeju ieviešanai, izmantojot Streamline platformu.

Kāpēc S&OP ir svarīga?

Efektīvas uzņēmuma vadības kontekstā stratēģijas un izpildes saskaņošana ir ļoti svarīga, lai novērstu organizācijas sadrumstalotību. Šai saskaņošanai ir nepieciešami spēcīgi saziņas kanāli visos uzņēmuma līmeņos. Ir svarīgi panākt vienotu fokusu, redzējumu un prioritātes. S&OP (Pārdošanas un operāciju plānošana) ietver šo vajadzību pēc vienotas darbības, apvienojot darbības četros būtiskos komponentos racionalizētām un sinhronizētām darbībām.

S&OP aktivitātes

S&OP aktivitātēs četras galvenās sastāvdaļas veido pamatprocesu. Pirmkārt, datu vākšana ir galvenais, iegūstot informāciju no IT sistēmām un pārdošanas komandām, lai izprastu klientu perspektīvas, tirgus dinamiku un vajadzības. Vienlaikus operāciju komandas sniedz savu ieguldījumu, savācot datus, izmantojot savas darbības, uzlabojot informācijas kopu. Otrkārt, novērtējums kļūst izšķirošs. Izpratne par savāktajiem datiem ir būtiska, un tos pārvalda pieprasījuma un piedāvājuma plānotāji, departamentu darbinieki un izpildvaras vadība, nodrošinot visaptverošu novērtējumu. Treškārt, vienprātība kļūst par mērķi. Visos līmeņos—plānotāji, departamenti un vadītāji—vienprātība ir vissvarīgākā, kas nozīmē vienošanos par darbības virzienu. Visbeidzot, izpildi ieņem centrālo vietu, ko organizē operatīvie vadītāji, vadītāji un komandas, nodrošinot plānoto darbību efektīvu izpildi visos darbības līmeņos.

Pārdošanas, finanšu un piegādes ķēdes perspektīvu apvienošana

Katrai komandai ir atšķirīgi mērķi: prognozēšanas precizitāte plānošanai un darbībai, klientu apmierinātība ar pārdošanu un budžeta ievērošana finanšu jomā. Viņi arī aplūko datus atšķirīgi; kamēr plānotāji koncentrējas uz produktu grupēšanu pēc piegādātāja vai ražošanas, pārdošana skatās uz tirgus kanāliem, un finanses seko budžeta izpildei. Turklāt viņi runā dažādās “valodās” attiecībā uz daudzumu, vērtību, ieņēmumiem, peļņas normām un naudas plūsmām. Izmantojot AI, komandas var skatīt komerciālās un statistikas prognozes, nodrošināt dažādu kategoriju grupējumus un pārslēgties starp SKU detaļām un kategoriju kopsummu, veicinot labāku komandas sadarbību un izpratni.

Krājumu, pakalpojumu līmeņu, peļņas un naudas plūsmu pārvaldība piegādes ķēdē

AI ir galvenā loma krājumu pārvaldības, pakalpojumu līmeņa, peļņas un naudas plūsmu optimizēšanā piegādes ķēdē. Izmantojot mākslīgā intelekta vadītus algoritmus un paredzamo analīzi, uzņēmumi var precīzi prognozēt pieprasījumu, nodrošinot optimālu krājumu līmeni. Analizējot vēsturiskos datus, tirgus tendences un klientu uzvedību, mākslīgais intelekts uzlabo krājumu precizitāti un samazina krājumu iztrūkumu vai pārmērīgu krājumu situācijas, tādējādi optimizējot pakalpojumu līmeni un klientu apmierinātību. Turklāt mākslīgais intelekts veicina rentablu krājumu apstrādi, pozitīvi ietekmējot rentabilitāti, samazinot liekās krājumu izmaksas un mazinot finanšu riskus.

Noslēdzot ar izlēmīgām darbībām un skaidriem lēmumiem

AI kā spēcīgs instruments ievērojami veicina skaidru lēmumu pieņemšanu un izlēmīgas darbības. Izmantojot mākslīgā intelekta prognozēšanas iespējas un uz datiem balstītu ieskatu, uzņēmumi var racionalizēt sarežģītu informāciju izmantojamā inteliģencē. Šīs tehnoloģijas spēja apstrādāt informāciju reāllaikā palīdz identificēt iespējamos riskus, iespējas un optimālas stratēģijas, dodot organizācijām iespēju ātri un efektīvi reaģēt uz dinamiskiem tirgus apstākļiem.

AI ietekme uz S&OP

AI vadīta plānošana ievērojami samazina cikla laiku S&OP. Tradicionāli šis process ietver pāris nedēļas modelēšanai un analīzei, un ir ierobežots laiks rūpīgai pārbaudei un lēmumu pieņemšanai manuālo procesu, Excel lapu un datu nodošanas starp komandām dēļ.

“Izmantojot Streamline AI platformu, pieprasījuma prognozēšanas un statistiskās analīzes sākotnējās nedēļas aizņem tikai sekundes, nevis nedēļas. Šis paātrinājums ļauj veikt plašu pieprasījuma analīzi un vienlaicīgu piegādes plānošanu, ļaujot ātri ģenerēt vairākas iespējas. Līdz ar to vadītāji iegūst vairāk laika apzinātu lēmumu pieņemšanai, veicinot ātrāku un labāku lēmumu pieņemšanu. – teica Filips Teilors, Kernel Supply Chain Consulting rīkotājdirektors."Šī pāreja uz AI balstītu plānošanu kļūst par galveno, veidojot visa S&OP procesa efektivitāti un panākumus."

AI vadītu prognožu izmantošana, kas ietver dažādus apsvērumus un ierobežojumus, maina spēli. Scenāriju jēdziens "kā būtu, ja būtu", piemēram, laika mašīna, kas atgādina digitālo dvīni, ilustrē tās potenciālu novērtēšanai un izpildvaras izpratnei.

“Precizitātes noteikšana plānošanā veicina uzticēšanos ne tikai datiem, bet arī komandām, ļaujot veikt nozīmīgākas organizatoriskas izmaiņas. Ar AI darbināms S&OP ir svarīgs, lai veicinātu saskaņotas un efektīvas organizatoriskās darbplūsmas. – sacīja Igors Eizenblēters, Business Views Consulting rīkotājdirektors. "Tātad AI uzlabo apstrādes efektivitāti, ļauj pieņemt skaidrus lēmumus, atbrīvo laiku stratēģijas darbam vai citiem svarīgiem uzdevumiem, līdzsvaro mērķus reāllaikā un uzlabo klientu apmierinātību."

Bottom Line

Pārdošanas un operāciju plānošana ir ļoti svarīgs process, kas harmonizē pieprasījumu, piedāvājumu un finanšu plānošanu. Izmantojot AI, Streamline mērķis ir paaugstināt S&OP procesa briedumu un efektivitāti, nodrošinot taustāmus rezultātus. Apsveriet iespēju optimizēt to, kas vislabāk atbilst jūsu darbībai, cenšoties panākt lielāku paredzamību, un apzināties, kā Streamline var uzlabot jūsu S&OP procedūras vērtību.