Hur man når optimalt lager med en AI-driven efterfrågeavkänningsmetod | GMDH

AI-aktiverade lösningar för efterfrågeavkänning ger många fördelar när det gäller prognoser för leveranskedjan, inklusive förbättrad noggrannhet, ökad effektivitet och ökad tillförlitlighet. Genom att använda AI-baserade algoritmer i kombination med Big Data-analys kan ett stort antal indata tas i beaktande och analyseras samtidigt. Detta hjälper till att skapa mer exakta prognoser som bättre kan förutse händelser eller förändringar på marknaden.

Webinariet "Hur man når optimalt lager med en AI-driven Demand Sensing Approach" som hölls av Sheetal Yadav, COO på Anamind tillsammans med Lu Shi, Partner Success Manager, avslöjade kapaciteten hos Demand Sensing och dess inverkan på leveranskedjan.

Potentiella förluster och överskottslager

I supply chain management kan potentiella förluster och överskottslager bero på olika faktorer, inklusive att vara slut i lager. Vanliga orsaker till att det inte finns i lager är fluktuationer i efterfrågan, fel i försäljningsprognoser, dålig leverantörsprestanda, logistikincidenter, kvalitetsincidenter och problem med driftsäkerhet. Genom att identifiera grundorsaken till dessa problem och implementera proaktiva åtgärder för att åtgärda dem, kan företag minimera risken för förlorad försäljning, överskottslager och andra negativa effekter på deras resultat. Det är avgörande att prioritera optimering av försörjningskedjan, datadrivet beslutsfattande och kommunikation med leverantörer för att säkerställa att lagernivåerna alltid hålls på optimala nivåer.

Nackdelar med att hålla högt säkerhetslager

Även om säkerhetslager kan hjälpa företag att minska risken för lageruttag och säkerställa kontinuitet i verksamheten, finns det också nackdelar med att hålla höga nivåer av säkerhetslager. En stor nackdel är den ökade innehavskostnaden i samband med överskottslager. Detta kan inkludera utgifter relaterade till lagring, hantering och försäkring, som kan öka med tiden och negativt påverka ett företags resultat. Dessutom, för produkter som har en begränsad hållbarhetstid eller är känsliga för skador eller kvalitetsförsämring, kan ett överdrivet säkerhetslager leda till slöseri och extra kostnader i samband med att kassera utgångna eller skadade varor. Som sådan är det viktigt att noggrant balansera säkerhetslagernivåer med andra faktorer såsom noggrannhet i efterfrågeprognoser och leverantörsprestanda för att optimera lagerhanteringen och minimera de totala kostnaderna.

Säkerhetslager: faktorer att beakta

Säkerhetslager är en kritisk komponent i lagerhantering som hjälper företag att minska risken för lagerförluster och säkerställa kontinuitet i verksamheten. Nyckeln till säkerhetslager inkluderar variationer i efterfrågan och utbud, såväl som följande faktorer:

1) Prognosnoggrannhet: Noggrannheten i efterfrågeprognoser är avgörande för att fastställa lämpliga nivåer av säkerhetslager. Felaktiga prognoser kan leda till överskottslager eller lagerförluster, som båda kan påverka ett företags resultat negativt.

2) Ledtid: Den tid det tar för leverantörer att leverera produkter kan påverka säkerhetslagernivåerna. Längre ledtider kan kräva högre nivåer av säkerhetslager för att säkerställa kontinuitet i verksamheten under perioder med hög efterfrågan eller leverantörsförseningar.

3) Servicenivå: Den önskade servicenivån kan också påverka säkerhetslagernivåerna. Företag som prioriterar höga servicenivåer kan behöva upprätthålla högre nivåer av säkerhetslager för att säkerställa att de kan möta kundernas efterfrågan även under perioder med hög efterfrågan eller störningar i utbudet.

Genom att noggrant utvärdera dessa faktorer och optimera säkerhetslagernivåerna i enlighet därmed kan företag säkerställa att de kan möta efterfrågan samtidigt som överskottslager och tillhörande kostnader minimeras.

Behovsavkänningsfunktioner

Efterfrågeavkänning eliminerar fördröjning i försörjningskedjan genom att minska tiden mellan händelser och svaret på dessa händelser. Målet är att minska den totala tiden som förflutit från uppkomsten av en statistiskt meningsfull blandning av efterfrågesignaler till planerarens förmåga att reagera intelligent på dessa signaler.

Streamline:s efterfrågeavkänningsfunktion, när den är aktiverad, utnyttjar befintlig försäljningsdata för ofullständiga perioder för att förfina och justera våra prognoser. Specifikt tar den hänsyn till det aktuella försäljningsläget för en period och beräknar hur mycket av en produkt som sannolikt kommer att säljas under de återstående dagarna baserat på olika faktorer, såsom aktuellt datum och antalet dagar kvar av perioden.

Till exempel, i händelse av oväntat hög försäljning under mitten av en månad, kommer efterfrågeavkänningsfunktionen att göra intelligenta förutsägelser för de återstående dagarna i månaden, med hänsyn till den aktuella försäljningstrenden och hur mycket tid som är kvar av perioden. Detta säkerställer att försäljningsprognosen alltid är uppdaterad, korrekt och pålitlig.

Inverkan av efterfrågeavkänning på ett företags leveranskedja

Till sist

"Demand Sensing är ett kraftfullt verktyg som kan förbättra noggrannheten i lagerkraven, minimera transportkostnaderna och öka servicenivåerna. Genom att använda Streamline kan företag enkelt komma åt den här funktionen med bara ett klick, vilket gör att systemet kan börja optimera lagret omedelbart.” – sa Sheetal Yadav. – sa Sheetal Yadav. "Streamline är en användarvänlig plattform som erbjuder intuitiv navigering och sömlös integration med andra system, vilket gör den till en idealisk lösning för företag som vill effektivisera sin leveranskedja och förbättra den totala effektiviteten."