Hvordan oppnå optimal beholdning med en AI-drevet tilnærming til etterspørselsføling | GMDH

AI-aktiverte løsninger for etterspørselsføling gir mange fordeler når det kommer til forsyningskjedeprognoser, inkludert forbedret nøyaktighet, økt effektivitet og forbedret pålitelighet. Ved å bruke AI-baserte algoritmer i forbindelse med Big Data-analyse, kan et stort antall input tas i betraktning og analyseres samtidig. Dette bidrar til å lage mer nøyaktige prognoser som er bedre i stand til å forutse hendelser eller endringer i markedet.

Nettseminaret "Hvordan oppnå optimal beholdning med en AI-drevet Demand Sensing Approach" holdt av Sheetal Yadav, COO hos Anamind sammen med Lu Shi, Partner Success Manager, avdekket egenskapene til Demand Sensing og dens innvirkning på forsyningskjeden.

Potensielle tap og overskytende lager

I supply chain management kan potensielle tap og overflødig lager skyldes ulike faktorer, inkludert utsolgt. Vanlige årsaker til å være utsolgt inkluderer etterspørselssvingninger, salgsprognosefeil, dårlig leverandørytelse, logistikkhendelser, kvalitetshendelser og problemer med driftspålitelighet. Ved å identifisere årsaken til disse problemene og implementere proaktive tiltak for å løse dem, kan bedrifter minimere risikoen for tapt salg, overflødig varelager og andre negative effekter på bunnlinjen. Det er avgjørende å prioritere forsyningskjedeoptimalisering, datadrevet beslutningstaking og kommunikasjon med leverandører for å sikre at lagernivået alltid opprettholdes på optimale nivåer.

Ulemper med å holde høy sikkerhetslager

Selv om sikkerhetslager kan hjelpe virksomheter med å redusere risikoen for lageruttak og sikre kontinuitet i driften, er det også ulemper ved å holde høye nivåer av sikkerhetslager. En stor ulempe er den økte beholdningskostnaden forbundet med overflødig varelager. Dette kan inkludere utgifter knyttet til lagring, håndtering og forsikring, som kan øke over tid og ha en negativ innvirkning på bedriftens bunnlinje. I tillegg, for produkter som har begrenset holdbarhet eller som er utsatt for skade eller kvalitetsforringelse, kan det å holde overdreven sikkerhetslager føre til avfall og ekstra kostnader forbundet med kassering av utgåtte eller skadede varer. Som sådan er det viktig å nøye balansere sikkerhetslagernivåer med andre faktorer som etterspørselsprognosenøyaktighet og leverandørytelse for å optimalisere lagerstyring og minimere de totale kostnadene.

Sikkerhetslager: faktorer å vurdere

Sikkerhetslager er en kritisk komponent i lagerstyring som hjelper virksomheter med å redusere risikoen for varelager og sikre kontinuitet i driften. Nøkkelen til sikkerhetslager inkluderer variasjon i etterspørsel og tilbud, samt følgende faktorer:

1) Prognosnøyaktighet: Nøyaktigheten av etterspørselsprognoser er avgjørende for å bestemme passende nivåer av sikkerhetslager. Unøyaktige prognoser kan føre til overflødig beholdning eller lageruttak, som begge kan påvirke bedriftens bunnlinje negativt.

2) Ledetid: Hvor lang tid det tar for leverandører å levere produkter kan påvirke sikkerhetslagernivået. Lengre ledetider kan kreve høyere nivåer av sikkerhetslager for å sikre kontinuitet i driften i perioder med stor etterspørsel eller leverandørforsinkelser.

3) Servicenivå: Ønsket servicenivå kan også påvirke sikkerhetslagernivået. Bedrifter som prioriterer høye servicenivåer må kanskje opprettholde høyere nivåer av sikkerhetslager for å sikre at de kan møte kundenes etterspørsel selv i perioder med høy etterspørsel eller forsyningsforstyrrelser.

Ved å nøye evaluere disse faktorene og optimalisere sikkerhetslagernivåene deretter, kan bedrifter sikre at de er i stand til å møte etterspørselen samtidig som de minimerer overflødig lagerbeholdning og tilhørende kostnader.

Etterspørselssensorfunksjoner

Demand Sensing eliminerer etterslep i forsyningskjeden ved å redusere tiden mellom hendelser og responsen på disse hendelsene. Målet er å redusere den totale tiden som går fra fremveksten av en statistisk meningsfull blanding av etterspørselssignaler til planleggerens evne til å reagere intelligent på disse signalene.

Streamlines behovsregistreringsfunksjon, når den er aktivert, utnytter eksisterende salgsdata for ufullstendige perioder for å avgrense og justere prognosene våre. Spesifikt vurderer den gjeldende salgsstatus for en periode og beregner hvor mye av et produkt som sannsynligvis vil bli solgt i løpet av de resterende dagene basert på ulike faktorer, for eksempel gjeldende dato og antall dager igjen av perioden.

For eksempel, i tilfelle uventet høyt salg i midten av en måned, vil etterspørselsregistreringsfunksjonen lage intelligente spådommer for de resterende dagene i måneden, og ta hensyn til gjeldende salgstrend og hvor mye tid som er igjen i perioden. Dette sikrer at salgsprognosen alltid er oppdatert, nøyaktig og pålitelig.

Effekten av etterspørselsføling på et selskaps forsyningskjede

Til slutt

"Demand Sensing er et kraftig verktøy som kan forbedre nøyaktigheten av lagerkravene, minimere transportkostnader og øke servicenivået. Ved å bruke Streamline kan bedrifter enkelt få tilgang til denne funksjonen med bare ett klikk, slik at systemet kan begynne å optimalisere beholdningen umiddelbart. – sa Sheetal Yadav. "Streamline er en brukervennlig plattform som tilbyr intuitiv navigasjon og sømløs integrasjon med andre systemer, noe som gjør den til en ideell løsning for bedrifter som ønsker å strømlinjeforme forsyningskjeden og forbedre den generelle effektiviteten."