AI representerer et skifte innen forsyningskjedestyring, og tilbyr muligheter utover tradisjonelle statistiske prognosemetoder. Ved å utnytte kraften til maskinlæring og avanserte analyser kan organisasjoner låse opp innsikt i forbrukeratferd, markedsdynamikk og lagerstyringsstrategier. Å realisere det fulle potensialet til AI-drevet prognose krever imidlertid en helhetlig tilnærming som omfatter robust databeredskap, organisasjonsstyrking og et strategisk tankesettskifte.
Les videre for å lære mer om potensialet til AI i etterspørselsprognoser og hvordan du sørger for at dataene dine er klare til å dra nytte av AI-prognoseverktøy.
Hva er egentlig AI-drevet prognoser?
Samtalen rundt AI i supply chain management dreier seg ofte om rollen i prognoser. Prognoseekspert Fanndís forklarer at AI har en tendens til å bli oppdratt med etterspørselsprognoser på grunn av assosiasjonen til estimering, selv om det er andre bruksområder, for eksempel generativ AI. Ikke desto mindre kan AI være ideelt for å kombinere historiske salgsdata med markedstrender og andre eksterne faktorer for å generere svært nøyaktige etterspørselsprognoser utover tradisjonelle statistiske modeller. Å berike prognosen med eksterne data kan gjøre deg i stand til å forutse svingninger i forbrukeratferd og optimalisere lagernivåene deretter.
Ifølge Ástrós Eir, AI-ekspert ved AGR, har AI også evnen til å tilpasse seg og utvikle seg over tid ved kontinuerlig å lære av nye datainndata og justere prognoser deretter. Dens dynamiske natur gjør AI i stand til å fange subtile nyanser og skiftende markedsdynamikk, slik at bedrifter kan ta mer smidige og informerte beslutninger som svar på skiftende forhold.
Ekstrem Gradient Boosting, eller XGBoost, er for eksempel en toppmoderne maskinlæringsteknikk som har fått bred anerkjennelse for sin evne til å forbedre prognosenøyaktigheten. Den «ekstreme» i XGBoost kommer fra effektiviteten i håndteringen av sparsomme data og uventede salgstopper, noe som gjør det spesielt gunstig for produkter med en uberegnelig salgshistorikk. Magien med XGBoost ligger i tilpasningsevnen. Den kan automatisk bygge prognosemodeller som vurderer en rekke faktorer, inkludert historiske salgsdata, sesongvariasjoner, markedstrender og til og med eksterne variabler som kan påvirke etterspørselen.
Blande AI og statistiske prognoser for de beste resultatene
Kombinering av tradisjonelle statistiske metoder med AI-teknikker gir leverandørkjedeledere en balansert tilnærming til prognoser som utnytter styrkene av begge metodene. Mens statistisk prognose er effektiv i scenarier med små datasett, enkle trender og stabile datamønstre, AI-prognoser, spesielt maskinlæring (ML),viser overlegenhet i håndtering av store datasett og raskt skiftende mønstre. Nøkkelen ligger i å forstå datakompleksiteten og behovene for tolkning. For eksempel, når etterspørselsprognoser er avhengige av en rekke faktorer eller når mønstre utvikler seg raskt, overgår ML ofte tradisjonelle statistiske metoder.
Utforsking av eksempler belyser denne synergien ytterligere. ML-algoritmer kan skjelne intrikate forhold mellom eksterne variabler som værmeldinger og etterspørselsmønstre, noe som fører til mer presise spådommer. For eksempel kan ML identifisere sammenhengen mellom høye temperaturer i værmeldinger og økt iskremsalg, noe som gjør det mulig for leverandørkjedeledere å justere lagernivåene sine deretter. Denne evnen til å fange opp nyanserte relasjoner gir leverandørkjedeledere mulighet til å forutse etterspørselssvingninger mer nøyaktig, og til slutt optimalisere lagerstyring og kundetilfredshet.
Databeredskap og styrking
Alle AI-verktøy er bare så gode som dataene de lærer av. Dette betyr at det å realisere det fulle potensialet til AI-drevet prognose krever robust databeredskap og strategier. Du kan forberede AI-prognoser ved å sikre at rene data av høy kvalitet er lett tilgjengelige for analyse. Svar på disse enkle spørsmålene for å starte.
- Har du dataene som er mest nyttige for virksomheten din på ett sted?
- Er lagerdataene dine standardisert?
- Er dataene dine tilgjengelige for AI-verktøy?
Når det er sagt, hvis du har dataene dine integrert i en lagerstyringsløsning, er det opp til programvareleverandøren din å forberede dataene dine til neste nivå ved å integrere AI-prognoser i den daglige driften.
AI-drevet prognoser nødvendiggjør et skifte i organisatorisk tankesett, og beveger seg bort fra statiske, deterministiske tilnærminger til å omfavne usikkerhet og kompleksitet. Det er imidlertid verdt det å flytte, siden AI-drevet prognoser gir fordeler som bedre forståelse av sesongmessige trender, jevnere håndtering av nye varer og raskere oppdagelse av mønstre som kan påvirke prognosene dine. Ettersom bedrifter i alle størrelser omfavner AI som en strategisk alliert, kan de frigjøre nye muligheter for vekst, motstandskraft og konkurransefortrinn i en stadig mer kompleks og dynamisk markedsplass.
ML kan identifisere sammenhengen mellom høye temperaturer i værmeldinger og økt iskremsalg, noe som gjør det mulig for leverandørkjedeledere å justere lagernivåene sine deretter. Denne evnen til å fange opp nyanserte relasjoner gir leverandørkjedeledere mulighet til å forutse etterspørselssvingninger mer nøyaktig, og til slutt optimalisere lagerstyring og kundetilfredshet.
