AI representerar ett skifte inom området supply chain management och erbjuder möjligheter utöver traditionella statistiska prognosmetoder. Genom att utnyttja kraften i maskininlärning och avancerad analys kan organisationer få insikter om konsumentbeteende, marknadsdynamik och lagerhanteringsstrategier. För att förverkliga den fulla potentialen i AI-driven prognostisering krävs dock ett holistiskt tillvägagångssätt som omfattar robust databeredskap, organisatorisk befogenhet och en förändring av det strategiska tankesättet.
Läs vidare för att lära dig mer om potentialen hos AI inom efterfrågeprognoser och hur du ser till att dina data är redo att dra nytta av AI-prognosverktyg.
Vad är egentligen AI-driven prognostisering?
Samtalet kring AI inom supply chain management handlar ofta om dess roll i prognoser. Prognosexperten Fanndís förklarar att AI tenderar att tas upp med efterfrågeprognoser på grund av dess koppling till uppskattning, även om det finns andra användningsområden, till exempel generativ AI. Icke desto mindre kan AI vara idealisk för att kombinera historiska försäljningsdata med marknadstrender och andra externa faktorer för att generera mycket exakta efterfrågeprognoser utöver traditionella statistiska modeller. Genom att berika prognosen med externa data kan du förutse fluktuationer i konsumentbeteendet och optimera lagernivåerna därefter.
Enligt Ástrós Eir, AI-expert på AGR, har AI också förmågan att anpassa sig och utvecklas över tid genom att kontinuerligt lära sig av ny data och justera prognoserna därefter. Dess dynamiska karaktär gör det möjligt för AI att fånga subtila nyanser och föränderlig marknadsdynamik, vilket gör det möjligt för företag att fatta mer flexibla och välgrundade beslut som svar på föränderliga förhållanden.
Till exempel är extreme Gradient Boosting, eller XGBoost, en toppmodern maskininlärningsteknik som har fått ett brett erkännande för sin förmåga att förbättra prognosnoggrannheten. Det ”extrema” i XGBoost kommer från dess effektivitet när det gäller att hantera glesa data och oväntade försäljningstoppar, vilket gör det särskilt fördelaktigt för produkter med en oregelbunden försäljningshistorik. Magin med XGBoost ligger i dess anpassningsförmåga. Den kan automatiskt skapa prognosmodeller som tar hänsyn till en rad faktorer, inklusive historiska försäljningsdata, säsongsvariationer, marknadstrender och till och med externa variabler som kan påverka efterfrågan.
Blandning av AI och statistiska prognoser för bästa resultat
Genom att kombinera traditionella statistiska metoder med AI-tekniker får försörjningskedjechefer ett balanserat tillvägagångssätt för prognoser som utnyttjar styrkorna i båda metoderna. Även om statistisk prognostisering är effektiv i scenarier med små datamängder, enkla trender och stabila datamönster, visar AI-prognoser, särskilt maskininlärning (ML), överlägsenhet när det gäller att hantera stora datamängder och snabbt föränderliga mönster. Nyckeln ligger i att förstå datakomplexiteten och tolkningsbehoven. Till exempel, när efterfrågeprognoser förlitar sig på många faktorer eller när mönster utvecklas snabbt, överträffar ML ofta traditionella statistiska metoder.
Genom att utforska exempel belyses denna synergi ytterligare. ML-algoritmer kan urskilja intrikata relationer mellan externa variabler som väderprognoser och efterfrågemönster, vilket leder till mer exakta förutsägelser. ML kan till exempel identifiera sambandet mellan höga temperaturer i väderprognoser och ökad glassförsäljning, vilket gör det möjligt för försörjningskedjechefer att justera sina lagernivåer därefter. Denna förmåga att fånga nyanserade relationer gör det möjligt för försörjningskedjechefer att förutse efterfrågefluktuationer mer exakt, vilket i slutändan optimerar lagerhantering och kundnöjdhet.
Databeredskap och egenmakt
Alla AI-verktyg är bara så bra som de data som de lär sig av. Detta innebär att för att förverkliga den fulla potentialen hos AI-driven prognostisering krävs robust databeredskap och strategier. Du kan förbereda dig för AI-prognoser genom att se till att rena data av hög kvalitet är lättillgängliga för analys. Svara på dessa enkla frågor för att komma igång.
- Har du den data som är mest användbar för ditt företag på ett och samma ställe?
- Är din lagerdata standardiserad?
- Är dina data tillgängliga för AI-verktyg?
Med det sagt, om du har dina data integrerade i en lagerhanteringslösning är det upp till din mjukvaruleverantör att förbereda dina data till nästa nivå genom att integrera AI-prognoser i din dagliga verksamhet.
AI-driven prognostisering kräver en förändring i organisatoriskt tänkesätt, som rör sig bort från statiska, deterministiska tillvägagångssätt mot att omfamna osäkerhet och komplexitet. Att göra flytten är dock värt det, eftersom AI-driven prognostisering ger fördelar som bättre förståelse för säsongstrender, smidigare hantering av nya artiklar och snabbare upptäckt av mönster som kan påverka dina prognoser. När företag av alla storlekar anammar AI som en strategisk allierad kan de låsa upp nya möjligheter till tillväxt, motståndskraft och konkurrensfördelar på en alltmer komplex och dynamisk marknad.
