Як досягти оптимальних запасів за допомогою підходу визначення попиту на основі штучного інтелекту | GMDH

Рішення для визначення попиту з підтримкою штучного інтелекту надають багато переваг, коли йдеться про прогнозування ланцюга поставок, зокрема підвищену точність, ефективність і надійність. Використовуючи алгоритми на основі штучного інтелекту в поєднанні з аналітикою великих даних, можна враховувати й аналізувати одночасно велику кількість вхідних даних. Це допомагає створювати точніші прогнози, які краще передбачають події чи зміни на ринку.

Вебінар «Як досягти оптимальних запасів за допомогою підходу визначення попиту на основі штучного інтелекту», який провели Шитал Ядав, головний операційний директор компанії Anamind, разом із Лу Ши, менеджером із успішного розвитку партнерів, розкрив можливості визначення попиту та його вплив на ланцюг поставок.

Потенційні втрати та надлишкові запаси

В управлінні ланцюгом постачання потенційні втрати та надлишкові запаси можуть бути результатом різних факторів, у тому числі відсутності на складі. До поширених причин відсутності товару належать коливання попиту, помилки прогнозування продажів, низька продуктивність постачальників, логістичні інциденти, інциденти з якістю та проблеми з надійністю операцій. Виявивши першопричину цих проблем і запровадивши профілактичні заходи для їх усунення, компанії можуть мінімізувати ризик втрати продажів, надмірних запасів та інші негативні наслідки для прибутку. Дуже важливо визначити пріоритети для оптимізації ланцюга постачання, прийняття рішень на основі даних і спілкування з постачальниками, щоб гарантувати, що рівень запасів завжди підтримується на оптимальному рівні.

Недоліки зберігання високого запасу безпеки

Хоча страхові запаси можуть допомогти підприємствам зменшити ризик вичерпання запасів і забезпечити безперервність операцій, утримання високих рівнів страхових запасів також має недоліки. Одним з головних недоліків є збільшення витрат на зберігання, пов’язане з надлишковими запасами. Це може включати витрати, пов’язані зі зберіганням, транспортуванням і страхуванням, які з часом можуть накопичуватися та негативно вплинути на прибутки бізнесу. Крім того, для продуктів, які мають обмежений термін придатності або чутливі до пошкоджень або погіршення якості, зберігання надмірних безпечних запасів може призвести до відходів і додаткових витрат, пов’язаних з утилізацією прострочених або пошкоджених товарів. Таким чином, для оптимізації управління запасами та мінімізації загальних витрат важливо ретельно збалансувати рівень безпечних запасів з іншими факторами, такими як точність прогнозування попиту та продуктивність постачальника.

Запас безпеки: фактори, які слід враховувати

Гарантійні запаси є критично важливим компонентом управління запасами, який допомагає підприємствам зменшити ризик дефіциту та забезпечити безперервність операцій. До ключових страхових запасів відносять мінливість попиту та пропозиції, а також наступні фактори:

1) Точність прогнозу: точність прогнозування попиту має вирішальне значення для визначення відповідних рівнів страхового запасу. Неточні прогнози можуть призвести до надмірних запасів або їх дефіциту, що може негативно вплинути на прибутки бізнесу.

2) Час виконання: кількість часу, який потрібен постачальникам для доставки продуктів, може вплинути на рівень безпечних запасів. Більш тривалі терміни виконання можуть вимагати вищого рівня гарантійного запасу для забезпечення безперервності операцій у періоди високого попиту або затримок постачальників.

3) Рівень обслуговування: бажаний рівень обслуговування також може вплинути на рівень безпечного запасу. Підприємствам, які віддають перевагу високому рівню обслуговування, може знадобитися підтримувати більш високий рівень запасів, щоб гарантувати, що вони зможуть задовольнити попит клієнтів навіть у періоди високого попиту або перебоїв у постачанні.

Ретельно оцінюючи ці фактори та відповідним чином оптимізуючи рівні запасів, підприємства можуть гарантувати, що вони здатні задовольнити попит, мінімізуючи надлишкові запаси та пов’язані з цим витрати.

Можливості визначення попиту

Відстеження попиту усуває відставання в ланцюжку поставок, скорочуючи час між подіями та відповіддю на ці події. Мета полягає в тому, щоб скоротити загальний час, що минув від появи статистично значущої суміші сигналів попиту до здатності планувальника розумно реагувати на ці сигнали.

Функція визначення попиту Streamline, якщо її ввімкнено, використовує наявні дані про продажі за неповні періоди для уточнення та коригування наших прогнозів. Зокрема, він розглядає поточний стан продажів за певний період і обчислює, скільки продукту, ймовірно, буде продано в дні, що залишилися, на основі різних факторів, таких як поточна дата та кількість днів, що залишилися до кінця періоду.

Наприклад, у разі несподівано високих продажів у середині місяця функція визначення попиту зробить інтелектуальні прогнози на дні місяця, що залишилися, враховуючи поточну тенденцію продажів і час, який залишився до кінця періоду. Це гарантує, що прогноз продажів завжди буде актуальним, точним і надійним.

Вплив визначення попиту на ланцюжок постачання компанії

Наостанок

«Demand Sensing — це потужний інструмент, який може підвищити точність вимог до запасів, мінімізувати витрати на транспортування та підвищити рівень обслуговування. Використовуючи Streamline, компанії можуть легко отримати доступ до цієї функції лише одним клацанням миші, дозволяючи системі негайно розпочати оптимізацію запасів», – сказав Шитал Ядав. «Streamline — це зручна платформа, яка пропонує інтуїтивно зрозумілу навігацію та безперебійну інтеграцію з іншими системами, що робить її ідеальним рішенням для підприємств, які прагнуть оптимізувати свої операції в ланцюзі поставок і підвищити загальну ефективність».