AI representerar en förändring inom området för hantering av försörjningskedjor, och erbjuder möjligheter utöver traditionella statistiska prognosmetoder. Genom att utnyttja kraften i maskininlärning och avancerad analys kan organisationer låsa upp insikter om konsumentbeteende, marknadsdynamik och lagerhanteringsstrategier. Men för att förverkliga den fulla potentialen av AI-driven prognos krävs ett holistiskt tillvägagångssätt som omfattar robust databeredskap, organisatorisk bemyndigande och ett strategiskt tankesätt.
Läs vidare för att lära dig mer om potentialen för AI i efterfrågeprognoser och hur du ser till att din data är redo att dra nytta av AI-prognosverktyg.
Vad är egentligen AI-driven prognoser?
Konversationen kring AI i supply chain management fokuserar ofta på dess roll i prognostisering. Prognosexperten Fanndís förklarar att AI tenderar att uppfostras med efterfrågeprognoser på grund av dess koppling till uppskattning, även om det finns andra användningsområden, såsom generativ AI. Ändå kan AI vara idealiskt för att kombinera historisk försäljningsdata med marknadstrender och andra externa faktorer för att generera mycket exakta efterfrågeprognoser utöver traditionella statistiska modeller. Genom att berika prognosen med extern data kan du förutse fluktuationer i konsumentbeteende 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 datainmatning och justera prognoser därefter. Dess dynamiska karaktär gör det möjligt för AI att fånga subtila nyanser och förändrad marknadsdynamik, vilket gör att företag kan fatta mer smidiga och informerade beslut som svar på förändrade förhållanden.
Extreme Gradient Boosting, eller XGBoost, är till exempel en toppmodern maskininlärningsteknik som har fått ett brett erkännande för sin förmåga att förbättra prognosnoggrannheten. Den ”extrema” i XGBoost kommer från dess effektivitet i att hantera sparsam 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 bygga prognosmodeller som tar hänsyn till en rad faktorer, inklusive historiska försäljningsdata, säsongsvariationer, marknadstrender och till och med externa variabler som kan påverka efterfrågan.
Blanda AI och statistiska prognoser för de bästa resultaten
Att kombinera traditionella statistiska metoder med AI-tekniker ger leverantörskedjechefer ett balanserat tillvägagångssätt för prognoser som utnyttjar styrkorna av båda metoderna. Medan statistisk prognos är effektiv i scenarier med små datamängder, enkla trender och stabila datamönster, AI-prognoser, särskilt maskininlärning (ML),visar överlägsenhet i att hantera stora datamängder och snabbt föränderliga mönster. Nyckeln ligger i att förstå datakomplexiteten och behoven av tolkning. Till exempel, när efterfrågeprognoser bygger på många faktorer eller när mönster utvecklas snabbt, överträffar ML ofta traditionella statistiska metoder.
Att utforska exempel belyser denna synergi ytterligare. ML-algoritmer kan urskilja invecklade samband mellan externa variabler som väderprognoser och efterfrågemönster, vilket leder till mer exakta förutsägelser. Till exempel kan ML identifiera sambandet mellan höga temperaturer i väderprognoser och ökad glassförsäljning, vilket gör det möjligt för supply chain managers att anpassa sina lagernivåer därefter. Denna förmåga att fånga nyanserade relationer ger leverantörskedjechefer möjlighet att förutse efterfrågefluktuationer mer exakt, vilket i slutändan optimerar lagerhantering och kundnöjdhet.
Databeredskap och bemyndigande
Varje AI-verktyg som helst är bara så bra som den data den lär sig av. Detta innebär att för att förverkliga den fulla potentialen av AI-driven prognoser krävs robust databeredskap och strategier. Du kan förbereda AI-prognoser genom att säkerställa att rena, högkvalitativa data är lättillgängliga för analys. Svara på dessa enkla frågor för att börja.
- Har du den data som är mest användbar för ditt företag på ett ställe?
- Är dina lagerdata standardiserade?
- Är din data tillgänglig för AI-verktyg?
Med det sagt, om du har din data integrerad i en lagerhanteringslösning är det upp till din programvaruleverantör att förbereda dina data till nästa nivå genom att integrera AI-prognoser i din dagliga verksamhet.
AI-driven prognoser kräver en förändring i organisatoriskt tänkesätt, bort från statiska, deterministiska tillvägagångssätt mot att omfatta osäkerhet och komplexitet. Det är dock värt att göra det, eftersom AI-driven prognoser ger fördelar som bättre förståelse för säsongstrender, smidigare hantering av nya föremål och snabbare upptäckt av mönster som kan påverka dina prognoser. Eftersom företag av alla storlekar omfamnar AI som en strategisk allierad, kan de låsa upp nya möjligheter för tillväxt, motståndskraft och konkurrensfördelar på en allt mer komplex och dynamisk marknad.
ML kan identifiera sambandet mellan höga temperaturer i väderprognoser och ökad glassförsäljning, vilket gör det möjligt för supply chain managers att anpassa sina lagernivåer därefter. Denna förmåga att fånga nyanserade relationer ger leverantörskedjechefer möjlighet att förutse efterfrågefluktuationer mer exakt, vilket i slutändan optimerar lagerhantering och kundnöjdhet.
Databeredskap och bemyndigande
Varje AI-verktyg som helst är bara så bra som den data den lär sig av. Detta innebär att för att förverkliga den fulla potentialen av AI-driven prognoser krävs robust databeredskap och strategier. Du kan förbereda AI-prognoser genom att säkerställa att rena, högkvalitativa data är lättillgängliga för analys. Svara på dessa enkla frågor för att börja.
- Har du den data som är mest användbar för ditt företag på ett ställe?
- Är dina lagerdata standardiserade?
- Är din data tillgänglig för AI-verktyg?
Med det sagt, om du har din data integrerad i en lagerhanteringslösning är det upp till din programvaruleverantör att förbereda dina data till nästa nivå genom att integrera AI-prognoser i din dagliga verksamhet.
AI-driven prognoser kräver en förändring i organisatoriskt tänkesätt, bort från statiska, deterministiska tillvägagångssätt mot att omfatta osäkerhet och komplexitet. Det är dock värt att göra det, eftersom AI-driven prognoser ger fördelar som bättre förståelse för säsongstrender, smidigare hantering av nya föremål och snabbare upptäckt av mönster som kan påverka dina prognoser. Eftersom företag av alla storlekar omfamnar AI som en strategisk allierad, kan de låsa upp nya möjligheter för tillväxt, motståndskraft och konkurrensfördelar på en allt mer komplex och dynamisk marknad.
ML kan identifiera sambandet mellan höga temperaturer i väderprognoser och ökad glassförsäljning, vilket gör det möjligt för supply chain managers att anpassa sina lagernivåer därefter. Denna förmåga att fånga nyanserade relationer ger leverantörskedjechefer möjlighet att förutse efterfrågefluktuationer mer exakt, vilket i slutändan optimerar lagerhantering och kundnöjdhet.
Databeredskap och bemyndigande
Varje AI-verktyg som helst är bara så bra som den data den lär sig av. Detta innebär att för att förverkliga den fulla potentialen av AI-driven prognoser krävs robust databeredskap och strategier. Du kan förbereda AI-prognoser genom att säkerställa att rena, högkvalitativa data är lättillgängliga för analys. Svara på dessa enkla frågor för att börja.
- Har du den data som är mest användbar för ditt företag på ett ställe?
- Är dina lagerdata standardiserade?
- Är din data tillgänglig för AI-verktyg?
Med det sagt, om du har din data integrerad i en lagerhanteringslösning är det upp till din programvaruleverantör att förbereda dina data till nästa nivå genom att integrera AI-prognoser i din dagliga verksamhet.
AI-driven prognoser kräver en förändring i organisatoriskt tänkesätt, bort från statiska, deterministiska tillvägagångssätt mot att omfatta osäkerhet och komplexitet. Det är dock värt att göra det, eftersom AI-driven prognoser ger fördelar som bättre förståelse för säsongstrender, smidigare hantering av nya föremål och snabbare upptäckt av mönster som kan påverka dina prognoser. Eftersom företag av alla storlekar omfamnar AI som en strategisk allierad, kan de låsa upp nya möjligheter för tillväxt, motståndskraft och konkurrensfördelar på en allt mer komplex och dynamisk marknad.
om du har din data integrerad i en lagerhanteringslösning är det upp till din programvaruleverantör att förbereda dina data till nästa nivå genom att integrera AI-prognoser i din dagliga verksamhet.
AI-driven prognoser kräver en förändring i organisatoriskt tänkesätt, bort från statiska, deterministiska tillvägagångssätt mot att omfatta osäkerhet och komplexitet. Det är dock värt att göra det, eftersom AI-driven prognoser ger fördelar som bättre förståelse för säsongstrender, smidigare hantering av nya föremål och snabbare upptäckt av mönster som kan påverka dina prognoser. Eftersom företag av alla storlekar omfamnar AI som en strategisk allierad, kan de låsa upp nya möjligheter för tillväxt, motståndskraft och konkurrensfördelar på en allt mer komplex och dynamisk marknad.
om du har din data integrerad i en lagerhanteringslösning är det upp till din programvaruleverantör att förbereda dina data till nästa nivå genom att integrera AI-prognoser i din dagliga verksamhet.
AI-driven prognoser kräver en förändring i organisatoriskt tänkesätt, bort från statiska, deterministiska tillvägagångssätt mot att omfatta osäkerhet och komplexitet. Det är dock värt att göra det, eftersom AI-driven prognoser ger fördelar som bättre förståelse för säsongstrender, smidigare hantering av nya föremål och snabbare upptäckt av mönster som kan påverka dina prognoser. Eftersom företag av alla storlekar omfamnar AI som en strategisk allierad, kan de låsa upp nya möjligheter för tillväxt, motståndskraft och konkurrensfördelar på en allt mer komplex och dynamisk marknad.
