ΕπόμενοΕπόμενος οδηγός
AI στον προγραμματισμό ταξιδιωτικών δρομολογίων
Εφαρμογές
ΟΔΗΓΟΣ Εφαρμογών
AI στον προγραμματισμό ζήτησης αποθεμάτων
Η τεχνητή νοημοσύνη προβλέπει πόσο από κάθε προϊόν θα πουλήσει και πού, έτσι οι επιχειρήσεις διαθέτουν τη σωστή ποσότητα στο σωστό μέρος τη σωστή στιγμή.
Ακούστε αυτόν τον οδηγόαφήγηση με AI · ~2 min
Σε αυτήν τη σελίδα2 λεπτά ανάγνωση
Επισκόπηση
Καλύτερες προβλέψεις σημαίνουν λιγότερα αποθέματα, λιγότερα απόβλητα και χαμηλότερο κόστος εκμετάλλευσης.
Βαθιά κατάδυση
Ο προγραμματισμός της ζήτησης είναι η τέχνη της πρόβλεψης μελλοντικών πωλήσεων για να καθοδηγήσει την αγορά, την παραγωγή και τη διανομή. Οι παραδοσιακές μέθοδοι βασίζονταν σε απλούς μέσους όρους και στη διαίσθηση ενός σχεδιαστή, που αγωνίζεται με χιλιάδες προϊόντα και ακανόνιστη ζήτηση. Η τεχνητή νοημοσύνη προσλαμβάνει πολύ πλουσιότερα σήματα -ιστορικές πωλήσεις, προσφορές, τιμές, εποχικότητα, καιρός, διακοπές, επισκεψιμότητα στον ιστό και ακόμη και κοινωνικές τάσεις- για να παράγει πιο ακριβείς, αναλυτικές προβλέψεις μέχρι μεμονωμένα στοιχεία και τοποθεσίες καταστημάτων. Αυτές οι προβλέψεις τροφοδοτούν τις αποφάσεις απογραφής: σημεία αναδιάταξης, επίπεδα αποθεμάτων ασφαλείας και κατανομή μεταξύ των αποθηκών. Η ανταμοιβή είναι η αποφυγή τόσο των αποθεμάτων (απώλειες πωλήσεων, δυσαρεστημένοι πελάτες) όσο και του πλεονάζοντος αποθέματος (δεσμευμένα μετρητά, αποσβέσεις, αλλοιώσεις). Οι έμποροι λιανικής, οι κατασκευαστές και τα παντοπωλεία χρησιμοποιούν αυτά τα συστήματα για την εξομάλυνση των αλυσίδων εφοδιασμού, ειδικά για νέα προϊόντα και ασταθή ή εποχιακή ζήτηση όπου η ιστορία από μόνη της είναι παραπλανητική.
Υλοποίηση σε πραγματικό κόσμο
Οι αλυσίδες παντοπωλείων προβλέπουν ευπαθή ζήτηση χρησιμοποιώντας δεδομένα καιρού και εορτών για να μειώσουν την αλλοίωση των τροφίμων, διατηρώντας παράλληλα τα ράφια αποθηκευμένα.
Οι έμποροι λιανικής μόδας προβλέπουν ζήτηση σε επίπεδο μεγέθους και καταστήματος για εποχιακές συλλογές για την κατανομή του αποθέματος και την ελαχιστοποίηση των σημαδιών στο τέλος της σεζόν.
Οι εταιρείες ηλεκτρονικού εμπορίου τοποθετούν προϊόντα με γρήγορη κίνηση σε περιφερειακές αποθήκες με βάση την προβλεπόμενη τοπική ζήτηση για να επιταχύνουν την παράδοση και να μειώσουν το κόστος αποστολής.
Οι κατασκευαστές χρησιμοποιούν προβλέψεις ζήτησης για να προγραμματίσουν αγορές πρώτων υλών και σειρές παραγωγής, μειώνοντας τόσο τις ελλείψεις όσο και το υπερβολικό απόθεμα σε εξέλιξη.
Το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης στον προγραμματισμό ζήτησης αποθεμάτων
Ο σχεδιασμός της ζήτησης κινείται προς συστήματα σε πραγματικό χρόνο, βασισμένα σε ανίχνευση που εντοπίζουν αλλαγές στη ζήτηση ημέρες νωρίτερα από ζωντανά σημεία πώλησης και εξωτερικά δεδομένα. Αναμένετε στενότερη ενσωμάτωση στις προβλέψεις, την τιμολόγηση και την αναπλήρωση σε αυτόνομες αλυσίδες εφοδιασμού που αναδιατάσσουν με ελάχιστη ανθρώπινη συνεισφορά. Τα μοντέλα θεμελίωσης προεκπαιδευμένα σε δεδομένα ευρειών χρονοσειρών υπόσχονται ισχυρές προβλέψεις για νέα προϊόντα με μικρή ιστορία. Επεξηγήσιμα, βασισμένα σε σενάρια εργαλεία θα επιτρέψουν στους σχεδιαστές να κάνουν ερωτήσεις σχετικά με τις προσφορές —σχετικά με τις προσφορές, τον καιρό ή τις διακοπές— και να δουν άμεσα τις προβλεπόμενες επιπτώσεις του αποθέματος.
Κάνοντάς το στην πράξη
Γιατί έχει σημασία
- Δημιουργήστε επιλογές. Ο σχεδιασμός σε επίπεδο εφαρμογής καθορίζει εάν η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει τα πραγματικά αποτελέσματα.
- Ομάδα και ροή εργασίας. Η καλή ενσωμάτωση ροής εργασιών δημιουργεί κέρδη παραγωγικότητας που μπορούν να εμπιστευτούν οι χρήστες.
- Κίνδυνος και ασφάλεια. Οι καλές περιπτώσεις χρήσης μειώνουν την κόπωση λόγω αλλαγής και τον κίνδυνο εφαρμογής.
Προσέξτε
- Η αυτοματοποίηση μιας διαλυμένης διαδικασίας μπορεί να ενισχύσει τα υπάρχοντα προβλήματα.
- Οι ομάδες μπορεί να αυτοματοποιήσουν υπερβολικά και να αφαιρέσουν την απαραίτητη ανθρώπινη κρίση.
- Η ποιότητα μπορεί να αλλάξει αν τα αποτελέσματα δεν αξιολογούνται συνεχώς.
Επόμενα βήματα
- Χαρτογραφήστε την τρέχουσα ροή εργασίας και εντοπίστε το βήμα της υψηλότερης τριβής.
- Καθορίστε ανθρώπινα σημεία ελέγχου πριν από την πλήρη αυτοματοποίηση.
- Εκπαιδεύστε τους χρήστες σε προτροπές, διαδρομές κλιμάκωσης και πρότυπα ποιότητας.
- Παρακολουθήστε τα αποτελέσματα σε επίπεδο εργασίας για να επιβεβαιώσετε τη σταθερή αξία.
Συνεχίστε την εξερεύνηση
Δωρεάν ενημερωτικό δελτίο
Λάβετε την καθημερινή ενημέρωση AI
Τρία επαληθευμένα νέα AI κάθε πρωί της εβδομάδας, γραμμένα σε απλή αγγλική. Δωρεάν για πάντα, χωρίς διαφημίσεις.
Ένα email κάθε εργάσιμη ημέρα. Κατάργηση συνδρομής με ένα κλικ. Δεν πουλάμε ή μοιραζόμαστε ποτέ τη διεύθυνσή σας.
Δοκιμάστε τον εαυτό σας
Take the AI in Inventory Demand Planning quiz
Άμεση ανάδραση σε κάθε απάντηση, και πιστοποιητικό με επαληθεύσιμο ID μόλις περάσετε το μάθημα.
Υποστηρίξτε τη δωρεάν εκπαίδευση AI. AI Understanding είναι μια μη κερδοσκοπική οργάνωση 501(c)(3) — χωρίς διαφημίσεις, χωρίς τοίχο πληρωμής, ποτέ. Κάντε μια δωρεά
Συχνές ερωτήσεις
Τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη στον προγραμματισμό ζήτησης αποθεμάτων;
Η τεχνητή νοημοσύνη προβλέπει πόσο από κάθε προϊόν θα πουλήσει και πού, έτσι οι επιχειρήσεις διαθέτουν τη σωστή ποσότητα στο σωστό μέρος τη σωστή στιγμή. Καλύτερες προβλέψεις σημαίνουν λιγότερα αποθέματα, λιγότερα απόβλητα και χαμηλότερο κόστος εκμετάλλευσης.
Ποιος είναι ο κύριος στόχος του σχεδιασμού ζήτησης AI;
Ο σχεδιασμός ζήτησης προβλέπει μελλοντικές πωλήσεις για να καθοδηγήσει τις αποφάσεις αγοράς, παραγωγής και διανομής.
Γιατί είναι πολύτιμες οι πιθανοτικές προβλέψεις (κατανομές, όχι μεμονωμένοι αριθμοί);
Μια πλήρης διανομή καταγράφει την αβεβαιότητα, έτσι οι υπεύθυνοι σχεδιασμού μπορούν να επιλέξουν επίπεδα αποθέματος ασφαλείας που πληρούν την επιθυμητή πιθανότητα να μην εξαντληθούν.
Ποια είναι τα δύο δαπανηρά αποτελέσματα που προσπαθεί να αποφύγει ο σχεδιασμός της ζήτησης;
Τα αποθέματα προκαλούν χαμένες πωλήσεις και δυσαρεστημένους πελάτες, ενώ το υπερβολικό απόθεμα συνδέεται με μετρητά και οδηγεί σε μαρκάρισμα ή αλλοίωση.
Ποιο είναι το πλεονέκτημα των «παγκόσμιων» μοντέλων πρόβλεψης;
Τα παγκόσμια μοντέλα εκπαιδεύονται σε πολλά σχετικά στοιχεία μαζί, καταγράφοντας διαπροϊόντα και κοινά εποχιακά μοτίβα αντί να αντιμετωπίζουν κάθε στοιχείο μεμονωμένα.
Ποιο εξωτερικό σήμα θα βοηθούσε περισσότερο στην πρόβλεψη της ευπαθούς ζήτησης παντοπωλείων;
Ο καιρός και οι διακοπές επηρεάζουν έντονα τη ζήτηση για φρέσκα είδη, επομένως η συμπερίληψή τους βελτιώνει τις προβλέψεις και μειώνει την αλλοίωση.
Συνέχισε να μαθαίνεις
Σχετικοί οδηγοί
Επιλέχθηκαν περισσότεροι οδηγοί για αυτό το θέμα