Zaawansowane prognozowanie w celu redukcji kosztów zapasów

W dzisiejszym konkurencyjnym środowisku biznesowym, efektywne zarządzanie zapasami jest kluczowym czynnikiem strategicznym pozwalającym na redukcję kosztów i zwiększenie satysfakcji klientów. Jednym z najskuteczniejszych sposobów osiągnięcia tego jest zaawansowane prognozowanie.

Argumenty za zaawansowanym prognozowaniem

Argumentacja za zaawansowanym prognozowaniem jest przekonująca. To strategiczne podejście, które wykorzystuje najnowsze technologie i metodologie do przewidywania przyszłych trendów i zachowań, umożliwiając firmom podejmowanie świadomych decyzji i optymalizację ich operacji.

Statystyka stanowi kręgosłup każdego modelu prognozowania. Zaawansowane prognozowanie jednak wykracza poza tradycyjne metody statystyczne. Wykorzystuje złożone techniki statystyczne, takie jak analiza wielowymiarowa, wnioskowanie Bayesowskie i symulacje Monte Carlo. Te techniki pozwalają na bardziej subtelne zrozumienie danych, uwzględniając wiele zmiennych i ich wzajemne zależności.

Zaawansowana analityka to kolejny filar zaawansowanego prognozowania. Obejmuje ona użycie zaawansowanych algorytmów, które mogą uczyć się na podstawie danych, identyfikować wzorce i dokonywać prognoz. Uczenie maszynowe, będące podzbiorem zaawansowanej analityki, umożliwia modelom poprawianie ich dokładności z czasem, ucząc się na swoich błędach i doskonaląc swoje prognozy.

Modele dużych danych są nieodłącznym elementem zaawansowanych prognoz. Pojawienie się dużych danych dostarczyło firmom bogactwa informacji. Zaawansowane prognozy wykorzystują te dane, używając modeli dużych danych do przetwarzania i analizowania dużych i zróżnicowanych zbiorów danych. Modele te mogą obsługiwać dane strukturalne i niestrukturalne, zapewniając bardziej holistyczny widok na czynniki wpływające na przyszłe trendy.

Sztuczna inteligencja (AI) zrewolucjonizowała prognozowanie. Algorytmy AI, takie jak sieci neuronowe i modele głębokiego uczenia, mogą modelować złożone, nieliniowe zależności, z którymi tradycyjne metody statystyczne sobie nie radzą. Mogą one dostosowywać się do nowych danych i zmieniających się warunków, co czyni je szczególnie użytecznymi do prognozowania w dynamicznych i niepewnych środowiskach.

Part Insights Experience

Access critical supply chain intelligence as you design.

Learn More

Korzyści płynące z zaawansowanego prognozowania są oczywiste. Zgodnie z badaniem McKinsey, umożliwienie zaawansowanego prognozowania opartego na podstawowych czynnikach popytu, a nie na przeszłych wynikach, poprawia dokładność prognoz o 10 do 20 procent. Przekłada się to na potencjalne obniżenie kosztów zapasów o 5 procent i wzrost przychodów o 2 do 3 procent (https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/most-of-ais-business-uses-will-be-in-two-areas).

Te korzyści podkreślają wartość zaawansowanego prognozowania w dzisiejszym, opartym na danych krajobrazie biznesowym. Wykorzystując statystyki, zaawansowaną analitykę, modele big data i AI, firmy mogą nie tylko przewidywać przyszłość, ale również ją kształtować.

Studium przypadku: IKEA i prognozowanie predykcyjne oparte na AI

IKEA, globalny gigant handlowy, opracował zaawansowane narzędzie, które znacząco poprawia dokładność jego prognozowania popytu. To narzędzie, znane jako „Demand Sensing”, wykorzystuje sztuczną inteligencję i opiera się zarówno na istniejących, jak i nowych danych, aby oferować wysoce dokładne wglądy w prognozy.

Przed wdrożeniem Demand Sensing, IKEA borykała się z wyzwaniami takimi jak nadmierne zapasy lub niedobory, utracone możliwości przychodów oraz nieefektywne alokacje zasobów. Te problemy były szczególnie znaczące, biorąc pod uwagę skalę operacji IKEA, która obejmuje szacowanie produktów potrzebnych dla ponad 450 sklepów IKEA i platform e-commerce w 54 rynkach.

Wdrożenie systemu predykcyjnej analityki opartej na AI doprowadziło do znaczącej poprawy dokładności prognoz sprzedaży oraz redukcji błędów prognozowania. System może wykorzystać do 200 źródeł danych dla każdego produktu, aby obliczać prognozy i przewidywać przyszłe zapotrzebowanie w sposób bardziej inteligentny i skuteczny. Czynniki wpływające, które są brane pod uwagę przez system, obejmują preferencje zakupowe podczas festiwali, wpływ zmian sezonowych na wzorce zakupów oraz prognozy pogody.

Easy, Powerful, Modern

The world’s most trusted PCB design system.

Learn More

Rezultaty są imponujące. Dzięki narzędziu Demand Sensing, IKEA osiągnęła poziom akceptacji prognoz bliski 98%, z tylko 2% korekt. Jest to znacząca poprawa w porównaniu do poprzednich 92% akceptacji prognoz i 8% korekt.

Wdrożenie AI w łańcuchu dostaw IKEA za pomocą narzędzia Demand Sensing pokazuje transformacyjną moc zaawansowanych systemów prognozowania w poprawie efektywności operacyjnej i satysfakcji klientów.

Elementy kosztów zapasów, które są redukowane przez zaawansowane prognozowanie

Zaawansowane prognozowanie głównie redukuje dwa elementy kosztów zapasów (rysunek 1):

Koszty utrzymania i Koszty braku zapasów

1. Koszty utrzymania Koszty utrzymania, znane również jako koszty przechowywania, to koszty związane z przechowywaniem niesprzedanego zapasu. Mogą one być znaczące i obejmują kilka składników:

Koszty magazynowania: To obejmuje koszt przestrzeni magazynowej, mediów i ochrony. Im więcej zapasów posiada firma, tym więcej miejsca potrzebuje na ich przechowywanie.

Make cents of your BOM

Free supply chain insights delivered to your inbox

Learn More

Ubezpieczenie i podatki: Firmy muszą ubezpieczyć swoje zapasy przed utratą lub uszkodzeniem. Mogą również być zobowiązane do płacenia podatków od swoich zapasów, w zależności od lokalnych przepisów.

Deprecjacja:Z czasem niektóre rodzaje zapasów mogą tracić na wartości. Dotyczy to szczególnie towarów łatwo psujących się, sezonowych lub produktów o krótkim cyklu życia.

Koszt alternatywny: Środki związane z zapasami mogłyby zostać wykorzystane na inne cele, takie jak inwestowanie w nowe możliwości biznesowe czy spłata długów. Jest to znane jako koszt alternatywny utrzymania zapasów.

W bilansie koszty utrzymania zwykle pojawiają się pod pozycją Zapasy w sekcji Aktywa Obrotowe. Jednak niektóre składniki kosztów utrzymania (takie jak amortyzacja, ubezpieczenie i podatki) mogą pojawić się pod innymi nagłówkami, takimi jak Wydatki.

2. Koszty braku zapasów: Koszty braku zapasów występują, gdy firma wyczerpie zapasy danego artykułu i nie może sprostać zapotrzebowaniu klientów. Koszty te mogą być bezpośrednie lub pośrednie:

Utracone Sprzedaże: Jeśli klienci nie mogą znaleźć produktów, których szukają, mogą zdecydować się na zakupy gdzie indziej, co prowadzi do utraty sprzedaży.

Niezadowolenie Klientów: Braki w magazynie mogą prowadzić do niezadowolenia klientów i szkodzić reputacji firmy. Z czasem może to skutkować utratą lojalności klientów i spadkiem sprzedaży.

Koszty Przyspieszonej Wysyłki: W niektórych przypadkach firma może zdecydować się na pokrycie kosztów przyspieszonej wysyłki z własnej kieszeni, aby zrealizować zamówienie klienta i uniknąć braku towaru.

Koszty braku towaru zwykle nie pojawiają się bezpośrednio w bilansie. Jednak mogą pośrednio wpływać na kilka obszarów sprawozdań finansowych. Na przykład, częste braki w magazynie mogą prowadzić do zmniejszenia Przychodów ze Sprzedaży. Z czasem może to wpłynąć na Dochód Netto i ogólną wartość kapitału własnego przedsiębiorstwa.

Zaawansowane systemy prognozowania mogą pomóc firmom optymalizować poziomy zapasów, redukując koszty utrzymania zapasów i braki. Dokładnie przewidując popyt, firmy mogą upewnić się, że mają dokładnie odpowiednią ilość zapasów - nie za dużo i nie za mało. Może to prowadzić do oszczędności kosztów, wzrostu sprzedaży i poprawy satysfakcji klientów.

Wdrażanie Zaawansowanego Prognozowania

Wdrażanie zaawansowanego prognozowania obejmuje 5 kroków (rysunek 2):

1. Zbieranie danych: Pierwszym krokiem w implementacji zaawansowanego prognozowania jest zebranie historycznych danych sprzedaży, wraz z innymi istotnymi danymi takimi jak działania promocyjne, wskaźniki ekonomiczne i trendy rynkowe. Wraz z nadejściem ery big data, przedsiębiorstwa mogą teraz zbierać i przetwarzać ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym. Dane te mogą pochodzić z różnych źródeł, takich jak zapisy transakcji, interakcje z klientami, media społecznościowe i zewnętrzne bazy danych. Zebrane dane są następnie oczyszczane i transformowane do formatu odpowiedniego do analizy.

2. Wybór modelu: Kolejnym krokiem jest wybór modelu prognozowania, który odpowiada potrzebom Twojego biznesu. Może to być model szeregów czasowych, model uczenia maszynowego lub kombinacja obu. Modele szeregów czasowych to techniki statystyczne, które analizują dane zebrane w czasie, aby zidentyfikować trendy i wzorce. Z drugiej strony, modele uczenia maszynowego używają algorytmów do uczenia się z danych i dokonywania prognoz lub decyzji. Sztuczna inteligencja (AI) może być użyta do automatyzacji procesu wyboru modelu, wybierając najbardziej odpowiedni model na podstawie charakterystyki danych.

3. Szkolenie modelu: Po wyborze modelu należy go przeszkolić, wykorzystując dane historyczne. Polega to na dostosowaniu parametrów modelu, aby zminimalizować różnicę między prognozami modelu a rzeczywistymi obserwowanymi wartościami. Zaawansowane techniki analityczne mogą być użyte do optymalizacji tego procesu, zapewniając, że model dokładnie oddaje leżące u podstaw wzorce danych.

4. Prognozowanie: Po przeszkoleniu modelu można go użyć do generowania prognoz na przyszłe okresy. Tutaj pojawia się wykrywanie zapotrzebowania. Wykrywanie zapotrzebowania to metoda, która używa uczenia maszynowego i AI do analizy bieżących danych i przewidywania przyszłego popytu. Wykracza poza tradycyjne metody prognozowania, włączając dane w czasie rzeczywistym i krótkoterminowe prognozy, aby tworzyć bardziej dokładne i terminowe prognozy.

5. Przegląd i dostosowanie: Ostatnim krokiem jest regularne przeglądanie dokładności twoich prognoz i dostosowywanie modelu w razie potrzeby. Jest to proces ciągły, ponieważ dokładność prognoz może zmieniać się w czasie ze względu na zmiany warunków rynkowych, zachowania klientów i innych czynników. Zaawansowane analizy mogą być użyte do monitorowania wydajności modelu prognozowania i dostosowywania w razie potrzeby.

Korzystając z tych kroków oraz wykorzystując modele dużych danych, sztuczną inteligencję, zaawansowaną analitykę i prognozowanie zapotrzebowania, firmy mogą wdrażać zaawansowane systemy prognozowania, które poprawiają efektywność operacyjną, redukują koszty i zwiększają zadowolenie klientów. Te systemy dostarczają firmom wglądów potrzebnych do podejmowania świadomych decyzji i utrzymania przewagi nad konkurencją.

Podsumowanie

Zaawansowane prognozowanie, wykorzystujące najnowsze technologie i metodologie, wyłoniło się jako potężne narzędzie dla firm do optymalizacji zarządzania zapasami, co pozwala na redukcję kosztów i zwiększenie zadowolenia klientów. Poprzez stosowanie złożonych technik statystycznych, zaawansowanej analityki, modeli dużych danych i sztucznej inteligencji, zaawansowane prognozowanie przewyższa tradycyjne metody, umożliwiając firmom przewidywanie przyszłych trendów i zachowań z większą dokładnością.

Przypadek wdrożenia przez IKEA narzędzia opartego na AI „Demand Sensing” jest przykładem transformacyjnej mocy zaawansowanego prognozowania. Doprowadziło to do znaczącej poprawy dokładności prognoz sprzedaży, zmniejszenia błędów prognozowania i optymalizacji poziomów zapasów, demonstrując potencjał takich systemów w poprawie efektywności operacyjnej i zadowolenia klientów.

Zaawansowane prognozowanie przede wszystkim redukuje dwa elementy kosztów zapasów: koszty utrzymania i koszty braku towaru. Dokładnie przewidując zapotrzebowanie, firmy mogą zapewnić optymalne poziomy zapasów, co prowadzi do oszczędności kosztów, zwiększenia sprzedaży i poprawy zadowolenia klientów.

Wdrażanie zaawansowanego prognozowania obejmuje kroki takie jak zbieranie danych, wybór modelu, szkolenie modelu, prognozowanie oraz regularny przegląd i dostosowanie modelu. Postępując zgodnie z tymi krokami i wykorzystując modele dużych danych, sztuczną inteligencję, zaawansowaną analitykę i wyczuwanie popytu, firmy mogą wdrażać zaawansowane systemy prognozowania, które dostarczają im informacji potrzebnych do podejmowania świadomych decyzji i utrzymania przewagi nad konkurencją.

Zaawansowane prognozowanie to strategiczne podejście, które nie tylko pozwala firmom przewidywać przyszłość, ale także ją kształtować, prowadząc do zwiększenia rentowności i konkurencyjności w dzisiejszym, opartym na danych krajobrazie biznesowym.