Jak sprawić, by S&OP współpracowało z prognozowaniem AI

Organizacje, które skutecznie korzystają z planowania sprzedaży i operacji, mają większe szanse na osiągnięcie swoich celów biznesowych. Wdrażając solidny proces S&OP, firmy mogą kontrolować moce produkcyjne, podejmować świadome decyzje dotyczące personelu, skutecznie zarządzać dostawcami i optymalizować wymagania materiałowe.

Wykorzystanie technologii sztucznej inteligencji może pomóc firmom ulepszyć swoje S&OP. Webinar „Jak sprawić, by S&OP współpracował z prognozowaniem AI” przedstawia główne wyzwania S&OP i sposoby radzenia sobie z nimi. Nasi eksperci-prelegenci Igor Eisenblätter, dyrektor zarządzający w Business Views Consulting, Philip Taylor, dyrektor zarządzający w Kernel Supply Chain Consulting, Natalie Lopadchak-Eksi, wiceprezes ds. partnerstw w GMDH Streamline i Amy Danvers, ekspert ds. wdrażania S&OP w Streamline, wyjaśnili, dlaczego S&OP powinien być towarzyszy nam skuteczna i wydajna platforma rozwiązań, stos technologii cyfrowych, który pozwala nam maksymalizować wartość procesów planowania, współpracy i komunikacji.

Webinarium obejmuje praktyczne demonstracje wdrażania tych podejść z wykorzystaniem platformy Streamline.

Dlaczego S&OP ma znaczenie?

W kontekście skutecznego zarządzania firmą, dostosowanie strategii i jej wykonania ma kluczowe znaczenie, aby zapobiec fragmentacji organizacyjnej. To dostosowanie wymaga solidnych kanałów komunikacji na wszystkich poziomach firmy. Osiągnięcie jednolitego celu, wizji i priorytetów ma fundamentalne znaczenie. S&OP (Planowanie sprzedaży i operacji) oddaje tę potrzebę spójnych działań, konsolidując działania w cztery podstawowe komponenty w celu usprawnienia i zsynchronizowania operacji.

Działania S&OP

W działaniach S&OP cztery główne komponenty tworzą proces podstawowy. Po pierwsze, zbieranie danych odgrywa kluczową rolę, pozyskując informacje z systemów IT i zespołów sprzedaży, aby poznać perspektywę klienta, dynamikę rynku i potrzeby. Jednocześnie zespoły operacyjne wnoszą swój wkład, gromadząc dane w ramach swoich działań, zwiększając pulę informacji. Drugi, ocena staje się kluczowa. Zrozumienie zebranych danych jest niezbędne. Zarządzają nimi planiści popytu i podaży, pracownicy działów i kierownictwo wykonawcze, co zapewnia wszechstronną ocenę. Po trzecie, zgoda staje się celem. Na wszystkich poziomach—Planiści, działy i kadra kierownicza—Konsensus jest najważniejszy i oznacza porozumienie co do kierunku działań. Wreszcie, wykonanie zajmuje centralne miejsce, koordynowane przez liderów operacyjnych, menedżerów i zespoły, zapewniając skuteczną realizację zaplanowanych działań na każdym poziomie operacyjnym.

Ujednolicenie perspektyw sprzedaży, finansów i łańcucha dostaw

Każdy zespół ma różne cele: dokładność prognozowania w zakresie planowania i operacji, zadowolenie klientów w zakresie sprzedaży oraz przestrzeganie budżetu w zakresie finansów. Inaczej też postrzegają dane; podczas gdy planiści skupiają się na grupowaniu produktów według dostawców lub producentów, sprzedaż skupia się na kanałach rynkowych, a finanse śledzą realizację budżetu. Co więcej, mówią różnymi „językami” w odniesieniu do ilości, wartości, przychodów, marży zysku i przepływów pieniężnych. Dzięki sztucznej inteligencji zespoły mogą przeglądać prognozy komercyjne i statystyczne, uwzględniać różne grupy kategorii oraz przełączać się między szczegółami SKU a sumami kategorii, co sprzyja lepszej współpracy i zrozumieniu zespołu.

Zarządzanie zapasami, poziomami usług, zyskami i przepływami pieniężnymi w łańcuchu dostaw

Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w optymalizacji zarządzania zapasami, poziomem usług, zyskami i przepływami pieniężnymi w łańcuchu dostaw. Wykorzystując algorytmy oparte na sztucznej inteligencji i analizy predykcyjne, firmy mogą dokładnie prognozować popyt, zapewniając optymalny poziom zapasów. Analizując dane historyczne, trendy rynkowe i zachowania klientów, sztuczna inteligencja zwiększa dokładność zapasów i minimalizuje braki lub nadmierne zapasy, optymalizując w ten sposób poziom usług i zadowolenie klientów. Co więcej, sztuczna inteligencja ułatwia opłacalną obsługę zapasów, pozytywnie wpływając na rentowność poprzez zmniejszenie kosztów nadmiernych zapasów i ograniczenie ryzyka finansowego.

Zakończenie zdecydowanymi działaniami i jasnymi decyzjami

Sztuczna inteligencja, jako potężne narzędzie, znacząco przyczynia się do ułatwienia podejmowania jasnych decyzji i zdecydowanych działań. Wykorzystując możliwości predykcyjne sztucznej inteligencji i spostrzeżenia oparte na danych, firmy mogą przekształcać złożone informacje w przydatne informacje. Zdolność tej technologii do przetwarzania informacji w czasie rzeczywistym pomaga w identyfikowaniu potencjalnych zagrożeń, możliwości i optymalnych strategii, umożliwiając organizacjom szybkie i skuteczne reagowanie na dynamiczne warunki rynkowe.

Wpływ AI na S&OP

Planowanie oparte na sztucznej inteligencji znacznie skraca czas cyklu w S&OP. Tradycyjnie proces ten obejmuje kilka tygodni na modelowanie i analizę, przy ograniczonym czasie na dokładne badanie i podjęcie decyzji ze względu na ręczne procesy, arkusze Excel i przekazywanie danych pomiędzy zespołami.

„Dzięki platformie Streamline opartej na sztucznej inteligencji pierwsze tygodnie prognozowania popytu i analizy statystycznej zajmują zaledwie sekundy, a nie tygodnie. To przyspieszenie pozwala na obszerną analizę popytu i jednoczesne planowanie dostaw, umożliwiając szybkie generowanie wielu opcji. W rezultacie kadra kierownicza zyskuje więcej czasu na podejmowanie świadomych decyzji, co sprzyja szybszym i lepszym decyzjom.” – powiedział Philip Taylor, dyrektor zarządzający w Kernel Supply Chain Consulting.„To przejście w stronę planowania opartego na sztucznej inteligencji staje się kluczowe, kształtując efektywność i sukces całego procesu S&OP”.

Korzystanie z prognoz opartych na sztucznej inteligencji, uwzględniających różnorodne względy i ograniczenia, zmienia zasady gry. Koncepcja scenariuszy „co by było, gdyby”, takich jak wehikuł czasu przypominający cyfrowego bliźniaka, ilustruje jej potencjał w zakresie oceny i zrozumienia przez kadrę kierowniczą.

„Zapewnienie precyzji planowania sprzyja zaufaniu nie tylko do danych, ale także między zespołami, umożliwiając bardziej znaczące zmiany organizacyjne. S&OP oparty na sztucznej inteligencji jest ważny dla wspierania spójnych i skutecznych przepływów pracy w organizacji” – powiedział Igor Eisenblätter, dyrektor zarządzający Business Views Consulting. „Tak więc sztuczna inteligencja zwiększa wydajność przetwarzania, umożliwia podejmowanie jasnych decyzji, zwalnia czas na pracę nad strategią lub inne ważne zadania, równoważy cele w czasie rzeczywistym i poprawia zadowolenie klientów”.

Dolna linia

Planowanie sprzedaży i operacji to kluczowy proces harmonizujący popyt, podaż i planowanie finansowe. Poprzez sztuczną inteligencję Streamline ma na celu podniesienie dojrzałości i efektywności procesu S&OP, zapewniając wymierne rezultaty. Rozważ optymalizację tego, co najlepiej odpowiada Twoim operacjom, dążąc do większej przewidywalności i rozpoznaj, w jaki sposób Streamline może zwiększyć wartość Twojej procedury S&OP.