AI repræsenterer et skift inden for supply chain management, der tilbyder muligheder ud over traditionelle statistiske prognosemetoder. Ved at udnytte kraften i maskinlæring og avanceret analyse kan organisationer låse op for indsigt i forbrugeradfærd, markedsdynamik og lagerstyringsstrategier. Men at realisere det fulde potentiale af AI-drevet prognoser kræver en holistisk tilgang, der omfatter robust databeredskab, organisatorisk bemyndigelse og et strategisk mindsetskifte.
Læs videre for at lære mere om potentialet ved AI i efterspørgselsprognoser, og hvordan du sikrer dig, at dine data er klar til at drage fordel af AI-prognoseværktøjer.
Hvad er AI-drevet prognoser egentlig?
Samtalen omkring AI i supply chain management er ofte centreret om dens rolle i forecasting. Prognoseekspert Fanndís forklarer, at AI har en tendens til at blive opdraget med efterspørgselsprognoser på grund af dets tilknytning til estimering, selvom der er andre anvendelser, såsom generativ AI. Ikke desto mindre kunne AI være ideel til at kombinere historiske salgsdata med markedstendenser og andre eksterne faktorer for at generere meget nøjagtige efterspørgselsprognoser ud over traditionelle statistiske modeller. Berigelse af prognosen med eksterne data kan gøre dig i stand til at forudse udsving i forbrugeradfærd og optimere lagerniveauer i overensstemmelse hermed.
Ifølge Ástrós Eir, AI-ekspert hos AGR, har AI også evnen til at tilpasse sig og udvikle sig over tid ved løbende at lære af nye datainput og justere prognoser i overensstemmelse hermed. Dens dynamiske karakter gør det muligt for kunstig intelligens at fange subtile nuancer og skiftende markedsdynamik, hvilket giver virksomheder mulighed for at træffe mere agile og informerede beslutninger som reaktion på skiftende forhold.
Ekstrem Gradient Boosting eller XGBoost er f.eks. en avanceret maskinlæringsteknik, der har vundet udbredt anerkendelse for sin evne til at forbedre prognosenøjagtigheden. Den “ekstreme” i XGBoost kommer fra dets effektivitet i at håndtere sparsomme data og uventede salgsstigninger, hvilket gør det særligt fordelagtigt for produkter med en uregelmæssig salgshistorik. Magien ved XGBoost ligger i dens tilpasningsevne. Det kan automatisk bygge prognosemodeller, der tager højde for en række faktorer, herunder historiske salgsdata, sæsonbestemte, markedstendenser og endda eksterne variabler, der kan påvirke efterspørgslen.
Blanding af AI og statistiske prognoser for de bedste resultater
Kombinering af traditionelle statistiske metoder med AI-teknikker giver forsyningskædeledere en afbalanceret tilgang til prognoser, der udnytter styrkerne af begge metoder. Mens statistisk prognose er effektiv i scenarier med små datasæt, enkle tendenser og stabile datamønstre, AI-prognoser, især maskinlæring (ML),demonstrerer overlegenhed i håndtering af store datasæt og hurtigt skiftende mønstre. Nøglen ligger i at forstå datakompleksiteten og behovene for fortolkning. For eksempel, når efterspørgselsprognoser er afhængige af adskillige faktorer, eller når mønstre udvikler sig hurtigt, overgår ML ofte traditionelle statistiske metoder.
At udforske eksempler belyser denne synergi yderligere. ML-algoritmer kan skelne indviklede forhold mellem eksterne variabler som vejrudsigter og efterspørgselsmønstre, hvilket fører til mere præcise forudsigelser. For eksempel kan ML identificere sammenhængen mellem høje temperaturer i vejrudsigter og øget issalg, hvilket gør det muligt for supply chain managers at justere deres lagerniveauer i overensstemmelse hermed. Denne evne til at fange nuancerede relationer giver forsyningskædeledere mulighed for at forudse efterspørgselsudsving mere præcist, hvilket i sidste ende optimerer lagerstyring og kundetilfredshed.
Databeredskab og empowerment
Ethvert AI-værktøj er kun så godt som de data, det lærer af. Dette betyder, at realisering af det fulde potentiale af AI-drevet prognose kræver robust databeredskab og strategier. Du kan forberede AI-prognoser ved at sikre, at rene data af høj kvalitet er let tilgængelige til analyse. Besvar disse enkle spørgsmål for at starte.
- Har du de data, der er mest nyttige for din virksomhed, samlet ét sted?
- Er dine lagerdata standardiseret?
- Er dine data tilgængelige for AI-værktøjer?
Når det er sagt, hvis du har dine data integreret i en lagerstyringsløsning, er det op til din softwareudbyder at forberede dine data til det næste niveau ved at integrere AI-prognoser i din daglige drift.
AI-drevet prognoser nødvendiggør et skift i organisatorisk tankegang, der bevæger sig væk fra statiske, deterministiske tilgange til at omfavne usikkerhed og kompleksitet. Det er dog det værd at flytte, da AI-drevet prognose giver fordele som bedre forståelse af sæsonbestemte tendenser, smidigere håndtering af nye varer og hurtigere registrering af mønstre, der kan påvirke dine prognoser. Da virksomheder af alle størrelser omfavner AI som en strategisk allieret, kan de frigøre nye muligheder for vækst, robusthed og konkurrencefordele på en stadig mere kompleks og dynamisk markedsplads.
ML kan identificere sammenhængen mellem høje temperaturer i vejrudsigter og øget issalg, hvilket gør det muligt for supply chain managers at justere deres lagerniveauer i overensstemmelse hermed. Denne evne til at fange nuancerede relationer giver forsyningskædeledere mulighed for at forudse efterspørgselsudsving mere præcist, hvilket i sidste ende optimerer lagerstyring og kundetilfredshed.
