AI trong lập kế hoạch nhu cầu hàng tồn kho

Lập kế hoạch nhu cầu là nghệ thuật dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai để hướng dẫn việc mua hàng, sản xuất và phân phối. Các phương pháp truyền thống dựa vào mức trung bình đơn giản và trực giác của người lập kế hoạch, vốn phải vật lộn với hàng nghìn sản phẩm và nhu cầu thất thường. AI thu thập các tín hiệu phong phú hơn nhiều—doanh số bán hàng trước đây, các chương trình khuyến mãi, giá cả, tính thời vụ, thời tiết, ngày lễ, lưu lượng truy cập trang web và thậm chí cả xu hướng xã hội—để tạo ra các dự báo chi tiết, chính xác hơn cho từng mặt hàng và vị trí cửa hàng. Những dự đoán này cung cấp các quyết định về hàng tồn kho: điểm đặt hàng lại, mức tồn kho an toàn và phân bổ giữa các kho. Phần thưởng là tránh được tình trạng hết hàng (mất doanh thu, khách hàng không hài lòng) và tồn kho quá mức (tiền mặt bị ràng buộc, giảm giá, hư hỏng). Các nhà bán lẻ, nhà sản xuất và cửa hàng tạp hóa sử dụng các hệ thống này để làm trơn tru chuỗi cung ứng, đặc biệt đối với các sản phẩm mới và nhu cầu không ổn định hoặc theo mùa mà chỉ riêng lịch sử là sai lầm.