AI gebruiken om menselijk gedrag te reproduceren voor vraagvoorspelling

Door Alex Koshulko, Ph.D., planningsdeskundige • Bijgewerkt op 5 januari 2024

Sinds 2009 heeft het Streamline-team AI-gebaseerde planningsoplossingen geleverd aan meerdere industrieën. We hebben de voordelen en beperkingen van AI-technologie geleerd en brengen die waarde momenteel rechtstreeks naar u toe in een betrouwbare en inzichtelijke oplossing. Ons artikel op Forbes.com, Supply Chain-uitdagingen overwinnen met AI: wat grote fabrikanten moeten weten, beschrijft de concurrentievoordelen die AI biedt voor de planning van de toeleveringsketen.

Wat buitengewoon handig is aan AI, is het effectieve vermogen om niet-triviale oplossingen te vinden waar je misschien niet aan denkt, zelfs niet nadat je jarenlang met cijfers in Excel hebt gewerkt. We passen AI toe op een van de cruciale onderdelen van het planningsproces van de supply chain: vraagvoorspelling. Ons doel is om de nauwkeurigheid van prognoses te verbeteren op basis van herkenning van vraagpatronen – zoals trends en niveauveranderingen – eerder en efficiënter dan andere methoden mogelijk maken. Ons doel is ook om beslissingen te reproduceren die u zou kiezen door individuele vraagpatronen te analyseren, en ook om kritieke fouten te vermijden die kunnen voortvloeien uit het gebruik van een ongepaste AI-methodologie of -strategie.

AI-technologie omvat een breed scala aan technieken: onder meer machine learning en expertsystemen. Tijdens de evolutie van Streamline hebben we een combinatie van benaderingen geïmplementeerd om een enigszins conservatieve maar stabiele en betrouwbare voorspelling te geven, in plaats van een meer gericht resultaat dat potentieel onstabiel is vanwege de gevoeligheid voor kleine inputstoringen. Onze AI-strategie omvat testen met miljoenen verschillende patronen en combinaties van invoerparameters, wat vertrouwen geeft in de betrouwbaarheid van voorspellingen die worden gegenereerd door Streamline.

Het komt neer op? Streamline gebruikt AI om menselijk gedrag te reproduceren voor vraagvoorspelling. Onze prognoses zijn gebaseerd op een combinatie van AI-technieken en -strategieën waarvan bewezen is dat ze effectief en efficiënt zijn en resulteren in een meerwaarde.

Verdere artikelen:

• Waarom het aanpassen van de Supply Chain-strategie voor een volledig herstel zorgt
• Excel VS-software: flexibiliteit en simulatiecapaciteit in voorraadplanningsprocessen
• Forecasting en budgetplanning met Streamline tijdens COVID-crisis
• Planning van de toeleveringsketen voor noodgevallen met Fishbowl en GMDH Streamline
• Hoe u QuickBooks echt in volledige weergave kunt gebruiken met Streamline als een echte MRP-tool