Продвинутое прогнозирование для снижения затрат на запасы

В современной конкурентной бизнес-среде эффективное управление запасами является ключевым стратегическим фактором для снижения затрат и повышения удовлетворенности клиентов. Одним из наиболее эффективных способов достижения этого является продвинутое прогнозирование.

Аргументы в пользу продвинутого прогнозирования

Аргументы в пользу продвинутого прогнозирования убедительны. Это стратегический подход, который использует передовые технологии и методологии для предсказания будущих тенденций и поведения, позволяя бизнесу принимать обоснованные решения и оптимизировать свои операции.

Статистика лежит в основе любой модели прогнозирования. Однако продвинутое прогнозирование выходит за рамки традиционных статистических методов. Оно использует сложные статистические техники, такие как многомерный анализ, байесовский вывод и симуляции методом Монте-Карло. Эти техники позволяют более тонко понимать данные, учитывая множество переменных и их взаимозависимости.

Продвинутая аналитика - еще один столп продвинутого прогнозирования. Она включает в себя использование сложных алгоритмов, которые могут учиться на данных, выявлять закономерности и делать прогнозы. Машинное обучение, подмножество продвинутой аналитики, позволяет моделям со временем повышать свою точность, учась на своих ошибках и совершенствуя свои прогнозы.

Модели больших данных являются неотъемлемой частью продвинутого прогнозирования. Появление больших данных предоставило бизнесу огромный объем информации. Продвинутое прогнозирование использует эти данные, применяя модели больших данных для обработки и анализа больших и разнообразных наборов данных. Эти модели могут обрабатывать структурированные и неструктурированные данные, предоставляя более целостный взгляд на факторы, влияющие на будущие тенденции.

Искусственный интеллект (ИИ) революционизировал прогнозирование. Алгоритмы ИИ, такие как нейронные сети и модели глубокого обучения, могут моделировать сложные, нелинейные отношения, с которыми традиционные статистические методы не справляются. Они могут адаптироваться к новым данным и изменяющимся условиям, что делает их особенно полезными для прогнозирования в динамичных и неопределенных условиях.

Part Insights Experience

Access critical supply chain intelligence as you design.

Learn More

Преимущества продвинутого прогнозирования очевидны. Согласно исследованию McKinsey, применение продвинутого прогнозирования, основанного на ключевых факторах спроса, а не на прошлых результатах, улучшает точность прогнозов на 10-20 процентов. Это приводит к потенциальному снижению затрат на запасы на 5 процентов и увеличению доходов на 2-3 процента (https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/most-of-ais-business-uses-will-be-in-two-areas).

Эти преимущества подчеркивают ценность продвинутого прогнозирования в сегодняшнем бизнес-ландшафте, основанном на данных. Используя статистику, продвинутую аналитику, большие данные и ИИ, компании могут не только предсказывать будущее, но и формировать его.

Кейс-стади: IKEA и прогнозирование на основе ИИ

IKEA, глобальный ритейлер, разработал продвинутый инструмент, который значительно повышает точность прогнозирования спроса. Этот инструмент, известный как «Чувствительность к спросу» (Demand Sensing), использует искусственный интеллект и опирается как на существующие, так и на новые данные для предоставления высокоточных прогнозных данных.

До внедрения системы Чувствительность к спросу IKEA сталкивалась с такими проблемами, как переизбыток или нехватка товаров на складе, упущенные возможности для получения дохода и неэффективное распределение ресурсов. Эти проблемы были особенно значимы, учитывая масштабы операций IKEA, которые включают оценку продукции, необходимой более чем для 450 магазинов IKEA и платформ электронной коммерции в 54 рынках.

Внедрение системы прогнозной аналитики на основе ИИ привело к значительному улучшению точности прогнозов продаж и сокращению ошибок прогнозирования. Система может использовать до 200 источников данных для каждого продукта, чтобы рассчитывать прогнозы и предсказывать будущий спрос более умно и эффективно. К факторам, учитываемым системой, относятся предпочтения в покупках во время фестивалей, влияние сезонных изменений на модели покупок и прогнозы погоды.

Easy, Powerful, Modern

The world’s most trusted PCB design system.

Learn More

Результаты впечатляют. С инструментом Demand Sensing, IKEA достигла уровня принятия прогнозов около 98% с всего 2% корректировками. Это значительное улучшение по сравнению с предыдущими 92% принятыми прогнозами и 8% корректировками.

Внедрение ИИ в цепочку поставок IKEA через инструмент Demand Sensing демонстрирует трансформационную мощь передовых систем прогнозирования в улучшении операционной эффективности и удовлетворенности клиентов.

Элементы затрат на инвентаризацию, которые сокращаются за счет передового прогнозирования

Передовое прогнозирование в первую очередь сокращает два элемента затрат на инвентарь (рисунок 1):

Затраты на хранение и Затраты из-за нехватки товара на складе

1. Затраты на хранение Затраты на хранение, также известные как затраты на содержание, являются затратами, связанными с хранением непроданного инвентаря. Эти затраты могут быть значительными и включают в себя несколько компонентов:

Затраты на хранение: Это включает в себя стоимость складского помещения, коммунальные услуги и охрану. Чем больше инвентаря у компании, тем больше места ей нужно для его хранения.

Make cents of your BOM

Free supply chain insights delivered to your inbox

Learn More

Страхование и налоги: Компании должны страховать свой инвентарь от потерь или повреждений. Также им может потребоваться платить налоги на свой инвентарь в зависимости от местных регуляций.

Амортизация: Со временем некоторые виды инвентаря могут терять в стоимости. Это особенно актуально для скоропортящихся товаров, сезонных товаров или продуктов с коротким жизненным циклом.

Альтернативные издержки: Деньги, замороженные в запасах, могли бы быть использованы в других целях, например, для инвестирования в новые бизнес-возможности или погашения долга. Это известно как альтернативные издержки хранения запасов.

В балансе затраты на хранение обычно отображаются в разделе Текущие активы под пунктом Запасы. Однако некоторые компоненты затрат на хранение (такие как амортизация, страхование и налоги) могут появляться под другими заголовками, например, Расходы.

2. Затраты на нехватку товара: Затраты на нехватку товара возникают, когда у компании заканчивается определенный товар, и она не может удовлетворить спрос покупателей. Эти затраты могут быть прямыми или косвенными:

Упущенные Продажи: Если клиенты не могут найти нужные им товары, они могут решить совершать покупки в другом месте, что приведет к упущенным продажам.

Недовольство Клиентов: Нехватка товаров на складе может привести к недовольству клиентов и нанести ущерб репутации компании. Со временем это может привести к потере лояльности клиентов и снижению продаж.

Расходы на Срочную Доставку: В некоторых случаях компания может решить оплатить срочную доставку за свой счет, чтобы выполнить заказ клиента и избежать нехватки товара на складе.

Затраты на нехватку товара обычно не отображаются напрямую в балансе. Однако они могут косвенно влиять на несколько областей финансовой отчетности. Например, частые случаи нехватки товара могут привести к снижению Выручки от Продаж. Со временем это может повлиять на Чистую Прибыль и общий капитал бизнеса.

Продвинутые системы прогнозирования могут помочь бизнесу оптимизировать уровни запасов, сокращая как затраты на хранение, так и на нехватку товара. Точно предсказывая спрос, компании могут гарантировать, что у них будет в точности столько инвентаря, сколько нужно - не слишком много и не слишком мало. Это может привести к экономии затрат, увеличению продаж и повышению удовлетворенности клиентов.

Внедрение Продвинутого Прогнозирования

Внедрение продвинутого прогнозирования включает в себя 5 шагов (рисунок 2):

1. Сбор данных: Первый шаг в реализации продвинутого прогнозирования заключается в сборе исторических данных о продажах, а также любых других соответствующих данных, таких как рекламные акции, экономические индикаторы и тенденции рынка. С появлением больших данных компании теперь могут собирать и обрабатывать огромные объемы данных в реальном времени. Эти данные могут поступать из различных источников, таких как записи транзакций, взаимодействия с клиентами, социальные сети и внешние базы данных. Собранные данные затем очищаются и преобразуются в формат, подходящий для анализа.

2. Выбор модели: Следующий шаг - выбор модели прогнозирования, которая соответствует потребностям вашего бизнеса. Это может быть модель временных рядов, модель машинного обучения или их комбинация. Модели временных рядов - это статистические методы, которые анализируют данные, собранные во времени, для выявления тенденций и закономерностей. С другой стороны, модели машинного обучения используют алгоритмы для обучения на данных и принятия прогнозов или решений. Искусственный интеллект (ИИ) может быть использован для автоматизации процесса выбора модели, выбирая наиболее подходящую модель на основе характеристик данных.

3. Обучение модели: После выбора модели ее необходимо обучить, используя исторические данные. Это включает в себя корректировку параметров модели для минимизации разницы между прогнозами модели и фактическими наблюдаемыми значениями. Для оптимизации этого процесса могут быть использованы передовые аналитические методы, обеспечивающие точное отражение моделью основных закономерностей в данных.

4. Прогнозирование: После обучения модели ее можно использовать для генерации прогнозов на будущие периоды. Здесь на сцену выходит чувствительность к спросу. Чувствительность к спросу — это метод, использующий машинное обучение и ИИ для анализа текущих данных и прогнозирования будущего спроса. Он выходит за рамки традиционных методов прогнозирования, включая в себя анализ данных в реальном времени и краткосрочные прогнозы, что позволяет создавать более точные и своевременные прогнозы.

5. Проверка и корректировка: Последний шаг заключается в регулярной проверке точности ваших прогнозов и при необходимости корректировке модели. Это непрерывный процесс, поскольку точность прогнозов может меняться со временем из-за изменений в рыночных условиях, поведении потребителей и других факторов. Для мониторинга производительности модели прогнозирования и ее корректировки могут быть использованы передовые аналитические методы.

Следуя этим шагам и используя большие данные, искусственный интеллект, продвинутую аналитику и прогнозирование спроса, компании могут внедрять передовые системы прогнозирования, которые повышают операционную эффективность, снижают затраты и улучшают удовлетворенность клиентов. Эти системы предоставляют бизнесу необходимые данные для принятия обоснованных решений и сохранения конкурентного преимущества.

Заключение

Передовое прогнозирование, использующее передовые технологии и методологии, выявилось как мощный инструмент для компаний для оптимизации управления запасами, тем самым снижая затраты и повышая удовлетворенность клиентов. Применяя сложные статистические методы, продвинутую аналитику, модели больших данных и искусственный интеллект, передовое прогнозирование превосходит традиционные методы, позволяя компаниям с большей точностью предсказывать будущие тенденции и поведение.

Пример внедрения IKEA инструмента на базе ИИ «Прогнозирование спроса» демонстрирует трансформационную мощь передового прогнозирования. Это привело к значительному улучшению точности прогнозов продаж, снижению ошибок прогнозирования и оптимизации уровней запасов, демонстрируя потенциал таких систем в улучшении операционной эффективности и удовлетворенности клиентов.

Передовое прогнозирование в первую очередь снижает два элемента затрат на запасы: затраты на хранение и затраты на нехватку товара. Точно предсказывая спрос, компании могут обеспечить оптимальные уровни запасов, что приводит к экономии затрат, увеличению продаж и повышению удовлетворенности клиентов.

Реализация передового прогнозирования включает шаги, такие как сбор данных, выбор модели, обучение модели, прогнозирование, а также регулярный обзор и корректировка модели. Следуя этим шагам и используя модели больших данных, искусственный интеллект, передовые аналитические методы и чувствительность к спросу, компании могут внедрять системы передового прогнозирования, которые предоставляют им необходимые для принятия обоснованных решений сведения и помогают опережать конкурентов.

Передовое прогнозирование - это стратегический подход, который не только позволяет компаниям предсказывать будущее, но и формировать его, что приводит к увеличению прибыльности и конкурентоспособности на сегодняшнем рынке, управляемом данными.