konsultasiya almaq

Bloq

  • Hamısı
  • Ekspertiza
  • Uğur hekayələri
  • Relizlər
Fevral 13th, 2024 20 MIN READ
Təchizat zəncirində proqnozlaşdırma: tələb və təklifin mükəmməl balansına necə nail olmaq olar
Əgər tədarük zənciri malların xammaldan son istehlakçıya gedən yoludursa, o zaman istehlakçı tələbi proqnozunun dəqiqliyi bu prosesin nə dərəcədə səmərəli şəkildə həyata keçiriləcəyini müəyyən edəcəkdir. Bu o deməkdir ki, istehsal müəssisələrindən tutmuş pərakəndə satıcılara qədər bütün zəncir iştirakçıları maksimum mənfəət əldə etmək və xərcləri optimallaşdırmaq üçün öz resurslarından optimal şəkildə istifadə edə biləcəklər. Əslində, tələbin proqnozu bütün zəncirin başlanğıcıdır. O, bütün hissələrinin iş yükünü və "iş qrafikini" müəyyənləşdirir. Bu, həm də istehsalın planlaşdırılmasının başlanğıcıdır və malların alınması və daşınması zamanı distribyutorların və pərakəndə mağazaların etibar etdiyi əsasdır. . Bu mərhələdə edilən hər hansı bir səhv çox baha başa gələ bilər. Tələb olduqda istehsal olunan və ya alınan məhsulların çatışmazlığı satışların itirilməsi və ya ehtiyatların təcili doldurulması üçün əlavə xərclər deməkdir. RetailDive-in məlumatına görə, müştərilərin tələblərini vaxtında qarşılaya bilmədikləri üçün müəssisələr ildə təxminən 1 trilyon dollar itirirlər. Həddindən artıq istehsal eyni dərəcədə xoşagəlməz bir hadisədir. Lazım olduğundan çox sayda ehtiyatlar tələb olunmayan malların saxlanılması və saxlanma müddəti məhdud olan malların silinməsi üçün əlavə vəsait tələb edir. Siz bizim interaktiv kalkulyatordan istifadə edərək dəqiq proqnozlaşdırmanın şirkətinizin satışlarına necə təsir edəcəyini asanlıqla hesablaya bilərsiniz. Buna görə də, innovativ şirkətlər süni intellektə əsaslanan müasir proqnozlaşdırma həllərini kütləvi şəkildə tətbiq edirlər; onlardan biri SMART Demand Forecast-dır. Bu həllər şirkətlərə çoxlu sayda müxtəlif məlumatları nəzərə alaraq və qeyri-aşkar nümunələri müəyyən edərək proqnozu mümkün qədər dəqiqləşdirməyə imkan verir. McKinsey & Company tərəfindən aparılan araşdırmaya görə, şirkətlərin 20% artıq süni intellektdən istifadə edərək təchizat zəncirində tələbin planlaşdırılması və proqnozlaşdırılması üçün ən son texnologiyalardan istifadə edir. Təşkilatların 60% isə artıq bu cür texnologiyaların tətbiqini planlaşdırıb. Qalanları hələ də satış tarixçəsindəki tendensiyaları və biznes analitiklərinin fikirlərini nəzərə alaraq ekspert təhlilinə əsaslanır. Bununla belə, təcrübə göstərir ki, bu cür hesablamalar çox vaxt düzgün seçilmiş və konfiqurasiya edilmiş süni intellekt alqoritmləri olan alətlər tərəfindən verilən nəticələrdən dəqiqlik baxımından əhəmiyyətli dərəcədə aşağıdır. Təchizat zəncirinin idarə edilməsində tələbin proqnozlaşdırılmasının müxtəlif növləri mövcuddur: kəmiyyət, keyfiyyət və s. Lakin ən yaxşı təcrübələrə adətən süni intellekt alqoritmləri və genişləndirilmiş analitika daxildir.

Təchizat zəncirinin idarə edilməsində tələbin dəqiq proqnozlaşdırılmasının üstünlükləri

SMART Demand Forecast kimi proqnozlaşdırma vasitələri bütün qeyd olunan riskləri əhəmiyyətli dərəcədə azalda və təchizat zəncirinin idarə edilməsinin səmərəliliyini artıra bilər. Gəlin bizneslərin dəqiq tələb proqnozlaşdırılmasından əldə etdiyi faydalara daha yaxından nəzər salaq. İtirilmiş satışların minimuma endirilməsi Yuxarıdakı statistik məlumatlardan göründüyü kimi, şirkətlər istehlakçı tələbatını ödəyə bilmədikləri üçün əhəmiyyətli miqdarda pul itirirlər. Bu, analitiklər tərəfindən müəyyən məhsul qruplarına tələbin gözlənildiyindən daha intensiv artmasına səbəb olan amillər və ya gizli nümunələr lazımınca qiymətləndirmədikdə və ya nəzərə alınmadıqda baş verir. Nəticədə məhsulların tədarükü düzgün təşkil olunmamışdır. Şirkətlər elə bir vəziyyətə düşürlər ki, çox tələb olunan məhsulun sadəcə olmaması səbəbindən onu sata bilmirlər. Və ya sifarişin yerinə yetirilməsinin təxirəsalınmazlığına görə həddindən artıq ödəniş edərək ehtiyatları mümkün qədər tez doldurmaq üçün əlavə səylər və vəsait sərf etməyə məcbur olurlar. Müştəri loyallığının artırılması Əgər müştəri və ya alıcı vaxtaşırı ehtiyac duyduğu məhsulları əldə etməkdə çətinlik çəkirsə, bu, təchizatçının və ya mağazanın və bütövlükdə şəbəkənin imicinə ciddi təhlükə ola bilər. Zəif xidmət ən azı müştəri loyallığını itirməyinizə və ya əksər hallarda onları tamamilə itirməyinizə səbəb olacaqdır. Eyni zamanda, yeni müştəriləri cəlb etmək, mövcud müştəriləri saxlamaqdan daha çox xərc tələb edir. Bundan əlavə, tələb olanda məhsulunuz yoxdursa, daha az qazanc əldə edəcəksiniz. Dəqiq proqnoz, hər zaman, xüsusən də promo kampaniyaları zamanı zəruri olunan ehtiyat səviyyəsini saxlamağa kömək edir. Tələb dalğalanmalarına tez cavab vermək bacarığı Tələb və təklifin proqnozlaşdırılmasında çətinliklərdən biri istehlakçı davranışının dəyişən xarakteridir ki, bu da trendlər, rəqiblərin fəaliyyəti və hətta hava şəraiti kimi bir çox amillərin təsirinə məruz qala bilər. Aydındır ki, hətta süni intellekt də gözlənilməz amilləri nəzərə ala bilməz, çünki o, yalnız ona verilən məlumatları emal edir. Bununla belə, o, tələb dalğalanmalarının daha dəqiq və vaxtında proqnozlaşdırılması üçün mütləq bütün zəruri amilləri nəzərə ala biləcək ki, bu da təchizat zəncirinin daha səmərəli və çevik idarə olunmasına kömək edəcək. Logistika xərclərinin azaldılması Təchizat zəncirində tələbin qeyri-dəqiq proqnozlaşdırılması da lazımsız logistik xərclərə səbəb olur. Məsələn, mağazalar şəbəkəsi üçün proqnoz tamamilə analitiklərin təxminlərinə və fərziyyələrinə əsaslanırsa, bu o deməkdir ki:
  • proqnoz tez-tez realdan daha az dəqiq və daha pessimist olacaqdır;
  • adətən müxtəlif mağazalar arasında daha təxmini bölüşdürülməklə ilə bütün şəbəkə üçün hazırlanacaq.
Nəticədə bəzi mağazalarda adətən məhsul artıqlığı, digərlərində isə çatışmazlıq yaranır. Bu balanssızlığı aradan qaldırmaq üçün şirkətlər malların həcmini pərakəndə satış məntəqələri arasında yenidən bölüşdürməli olurlar ki, bu da öz növbəsində əlavə logistik xərclərə səbəb olur. Bu məsrəflər istehsalın maya dəyərini artırır və marjaları “yeyir”. Müasir alətlər hər bir mağaza üçün ayrı-ayrılıqda konkret məhsul növlərinə tələbi proqnozlaşdırmağa imkan verir. Bu, şəbəkənin bütün mağazalarında optimal ehtiyat səviyyələrini təmin etməyə kömək edir. Anbar xərclərinin azaldılması Yanlış olaraq yüksək qiymətləndirilmiş tələb proqnozu bəzi məhsulların satılmamış qalmasına səbəb olur. Bu məhsullar anbarlarda saxlanılaraq şirkətin "dondurulmuş kapitalı" adlandırılan kapitala çevrilir və nəticədə anbar sahəsinin icarəsi üçün əlavə xərclər yaranır. Silinmiş məhsulların sayının minimuma endirilməsi Məhdud saxlanma müddəti olan satılmamış məhsulların artığı çox vaxt onların bir müddət sonra silinməli olduğuna gətirib çıxarır. Belə vəziyyət onların alınmasına, çatdırılmasına və saxlanılmasına qoyulan bütün vəsaitə sadəcə ziyan vurmuş olur. Bundan əlavə, silinmə prosesinin özü müəyyən xərcləri əhatə edir. Ən azı qismən silinmənin qarşısını almaq üçün şirkətlər məhsulları əhəmiyyətli dərəcədə aşağı qiymətlərlə satmaq məcburiyyətində qalırlar, eyni zamanda marketinq fəaliyyətlərinə əlavə büdcə xərcləyirlər. Daha effektiv promo aksiyalar Tələb və təklifin proqnozlaşdırılması alətlərindən istifadə promo aksiyaları daha effektiv və idarəolunan etməyə imkan verir. Lakin bunun üçün həm müntəzəm, həm də promo satışlarının həcmini hesablaya bilən sistemlər tələb olunur. SMART Demand Forecast belə sistemlərdən biridir. Məsələn, onlar müəyyən məhsullar üçün optimal endirimi müəyyən etməyə kömək edir. Fərz edək ki, siz bir məhsulun qiymətini 30% azaltmağı planlaşdırırsınız. Sistem belə bir endirimlə tələbin o qədər yüksək olacağını və təchizatçıların onu ödəyə bilməyəcəyini görə bilər. Bu arada, 15% endirimlə siz daha az məhsul satacaqsınız, lakin daha yüksək qiymətə görə daha çox qazanacaqsınız. Sistemin proqnozuna əsaslanaraq, təchizat zəncirinin meneceri optimal endirimdən asılı olaraq nə qədər məhsul almaq barədə ağlabatan qərar qəbul edə biləcək. Bundan əlavə, promo satışları proqnozlaşdıran alətlər çox vacib olan “cannibalization” adlanan prosesi nəzərə ala bilər. Müəyyən bir məhsula endirim təyin etdikdə, ona olan tələbat artdıqca, aksiyada olmayan oxşar məhsulların satışını “yeyir”. Bəzi şirkətlər yalnız müntəzəm satışları proqnozlaşdırırlar və bu proqnozlar “cannibalization” faktorunu nəzərə almadıqları üçün həmişə səhv olur. SMART Demand Forecast kimi sistemlər endirimsiz məhsullar üçün tələb proqnozunu avtomatik və dəqiq şəkildə azaldır və oxşar endirimli məhsullar üçün artırır. Daha effektiv qiymət siyasəti Müxtəlif məhsul növləri üzrə tələb dalğalanmalarının dəqiq proqnozu da onlar üçün optimal qiymətləri təyin etməyə kömək edir. Məsələn, sistem müəyyən bir məhsula tələbat artımının gözlənildiyini “görürsə”, daha yüksək qiymət təyin etməyə əsas verir və əksinə. Bundan əlavə, proqnozlaşdırma həlli hansı qiymətin satışları maksimum dərəcədə artıracağını müəyyən etməyə kömək edəcəkdir.

İstehsalçılar və distribyutorlar üçün proqnozlaşdırma xüsusiyyətləri

Tələbin proqnozlaşdırılması istehsalçılar və distribyutorlar da daxil olmaqla təchizat zəncirinin bütün iştirakçıları üçün başlanğıc nöqtəsidir. İstehsalın planlaşdırılması proqnozdan başlayır. Onun əsasında gözlənilən tələbatı ödəmək üçün zəruri miqdarda xammal və istehsal gücü hesablanır. Burada məhsulların ehtiyat səviyyəsi, eləcə də artıq işə salınmış istehsal prosesləri nəzərə alınır. Baxmayaraq ki, bu cür şirkətlər adətən distribyutorlara olan satışlardan (ilkin adlanan satışlardan) qazanc əldə edirlər, dəqiq proqnoz üçün sonrakı (təkrar) satışları nəzərə almaq vacibdir: distribyutor məhsulunuzun nə qədərini pərakəndə satıcılara çatdıracaq. Məsələn, distribyutor mağazalarda müəyyən məhsullar üçün promo aksiya keçirməyi planlaşdırırsa, bu o deməkdir ki, distribyutor pərakəndə satıcıların yüksək tələbatını ödəmək üçün istehsalçıdan həmin məhsulları daha çox alacaq. Həmçinin məlum ola bilər ki, distribyutor müəyyən bir hesabat dövründə mağazalara satın aldığından daha çox məhsul göndərib. Distribyutorlar tərəfindən alınan və satılan malların nisbəti növbəti hesabat dövründə nə qədər məhsulun alınacağını müəyyən etməyə kömək edəcəkdir. Təkrar satışları həyata keçirən distribyutorlar pərakəndə satıcıların insayder məlumatlarına (planlaşdırılmış mağaza promo aksiyaları, onların satış proqnozları və s.) əsasən öz proqnozlarını qururlar. Ancaq bu cür məlumatlar həmişə mövcud olmadığından, distribyutorlar əvvəlki proqnozlardan kənarlaşmalar nəzərə alınmaqla müəyyən edilən sığorta ehtiyatı saxlamağa məcbur olurlar. Onlar üçün bir tərəfdən həddindən artıq olmayan, digər tərəfdən isə zəruri malların daimi mövcudluğunu təmin edən ehtiyatın saxlanılması çox vacibdir. Əgər hər hansı bir anda distribyutorda pərakəndə satıcı üçün kifayət qədər məhsul yoxdursa, pərakəndə satıcı başqa təchizatçıya müraciət edəcək və ya istehsalçı ilə birbaşa müqavilə imzalayacaq. Beləliklə, distribyutor sadəcə təchizat zəncirindən kənara çıxır.

Süni intellekt dəqiq tələb proqnozlarının qurulmasına necə kömək edir

Təchizat zəncirində tələbin proqnozlaşdırılması üçün süni intellekt əsasında həllər analitik hesablamaları xeyli sadələşdirir və onları daha dəqiq edir. Bu cür vasitələrdən istifadənin faydalarını daha ətraflı nəzərdən keçirək. Əmək xərclərinin azaldılması Əgər şirkət tələbin proqnozlaşdırılması üçün müasir alətlərdən istifadə etmirsə, o, böyük bir analitik heyətini işə götürməyə məcbur olur. Lakin hətta bütöv bir analitik şöbə məlumatı birləşdirmək, mürəkkəb hesablamalar aparmaq, böyük məlumat dəstlərini emal etmək və müxtəlif asılılıqları və tendensiyaları müəyyən etmək üçün çox vaxt tələb edir. Süni intellektə əsaslanan tələbin proqnozlaşdırılması həllindən istifadə edərək, analitik yalnız sistemə düzgün və hərtərəfli məlumatları yükləməli, hesablama prosesinə başlamalıdır və hazır proqnoz əldə etməlidir. Yalnız nəticəni rəhbərliyə nümayiş etdirmək, bu nəticənin niyə əldə edildiyini izah etmək və proqnozu şirkətin biznes məqsədlərinə yaxınlaşdıracaq tədbirlər təklif etmək qalır. Beləliklə, analitik böyük miqdarda əziyyətli və mürəkkəb işdən xilas olur və qərarların qəbulunda fəal iştirak etmək üçün daha çox vaxt qazanır. Onlar “kompüter operatoru” kimi sonsuz iş rejimində ilişib qalmaq əvəzinə, proqnozlaşdırma mütəxəssisinə çevrilirlər. İnsan səhvinin minimuma endirilməsi Təklif və tələbin proqnozlaşdırılması həlləri həm də biznes üçün əhəmiyyətli itkilərə səbəb ola biləcək insan səhvi ehtimalını minimuma endirir. Analitik heç bir hesablama aparmalı deyil. Bütün lazımi düsturlar və alqoritmlər artıq sistemdə qurulub. İstifadəçi proqnozun necə hesablandığını başa düşür, lakin proses avtomatik olaraq baş verir. Onun tez və düzgün olmasına zəmanət verilir. Vahid məlumatlar bazası SMART Demand Forecast kimi alətlər sayəsində bütün məlumatlar vahid məlumatlar bazasında saxlanılır. Belə proqnozlaşdırma həllərindən istifadə etməyən şirkətlərdə analitiklər adətən fərqli sistemlərdən məlumatları birləşdirməli olurlar. Onlar bir sistemdən əsas məlumatları, digərlərindən isə satış hesabatını və promo kampaniyaları haqqında məlumatları və s. almalıdırlar. SMART Demand Forecast-dan istifadə edərək bütün şöbələr və bütün işçilər vahid sistemdə, vahid formatda, vahid interfeysdə işləyir. Bunun faydaları xüsusilə müəyyən bir işçinin hansısa səbəbdən, məsələn, məzuniyyətə getməsi, xəstəliyə görə məzuniyyətinə çıxması və ya işdən çıxması ilə iş prosesindən kənarda qaldığı zamanı nəzərə çarpır. Başqa bir işçi əvvəlki işçinin vahid sistemə daxil etdiyi məlumatla asanlıqla işləməyə davam edə bilər. Müasir proqnozlaşdırma həlləri ilə təmin edilən unifikasiya olmadıqda, bir işçinin digərinin hesablamalarını başa düşməsi çox çətin ola bilər ki, bu da biznes proseslərinin davamlılığını təhlükə altına qoya bilər. Bütün zəruri amillərin nəzərə alınması Təchizat zəncirində tələbin proqnozlaşdırılmasında əsas çətinliklərdən biri ondan ibarətdir ki, çoxlu sayda həm daxili, həm də xarici amillər nəzərə alınmalıdır. Təcrübəli ekspertlər qrupu proqnoz üzərində işləsə belə, bunu etmək kifayət qədər çətindir. Bütün zəruri məlumatlar sistemə daxil edilərsə, süni intellekt həlləri bunu tez və dəqiq şəkildə edə bilər. Süni intellektin nəzərə ala biləcəyi amillərin siyahısı kifayət qədər uzundur. Onlardan yalnız bəzilərini təqdim edirik: - tədqiqat nəticələri; - rəqiblər haqqında məlumatlar; - makroiqtisadi tendensiyalar; - təchizatçıların promo aksiyaları; - öz promo aksiyaları; - “cannibalization” adlanan proses; - sosial şəbəkələrdən məlumatlar; - hava proqnozu; - POS terminallardan alınan məlumatlar; - ölkədə baş verən hadisələr... Süni intellekt bu və digər amilləri nəzərə almağa, onları müqayisə etməyə, analitiklər üçün aydın olmayan “pattern”ləri, qarşılıqlı asılılıqları və gizli tendensiyaları tapmağa qadirdir. Beləliklə, proqnoz daha dəqiq və əsaslandırılmış olacaq. Zəncirvari reaksiya Statistik olaraq sübut edilmişdir ki, təchizat zəncirində zəif proqnozlaşdırma ilə bağlı əlavə xərclər orta hesabla satış dəyərinin 2% təşkil edir. Əgər analitik hansısa səhvə yol verərsə, o zaman belə bir proqnozdan şirkətin itkiləri daha çox ola bilər. SMART Demand Forecast kimi süni intellekt və maşın öyrənmə texnologiyalarından istifadə edən sistemlər daha dəqiq hesablamalar apararaq bu itkiləri minimuma endirməyə qadirdir. Məhz buna görə də dünyada şirkətlərin böyük əksəriyyəti ya artıq bu cür həllərdən istifadə edir, ya da onları tətbiq etməyə hazırlaşır. Təchizat zəncirində tələbin dəqiq proqnozlaşdırılmasının şirkətinizdə satışlara necə təsir edəcəyi haqqında daha çox öyrənmək istəyirsiniz? Fərdi təqdimat sifariş edin.
Dekabr 6th, 2023 13 MIN READ
Yeni SMART Demand Forecast 3.0 relizi ilə proqnozlaşdırma daha da asanlaşdı
Proqnozlaşdırmanın dəqiqliyinin artırılması bazar tendensiyalarını, istehlakçı tələbini və müştəri ehtiyaclarını anlamağa kömək etməklə, strateji biznes planlaşdırmasına töhfə verməkdə mühüm rol oynayır. Bu, lazımsız xərcləri və çatışmazlıq risklərini minimuma endirərək ehtiyatlar və logistikanı səmərəli idarə etməyə imkan verir. SMART Demand Forecast kimi müasir proqnozlaşdırma sistemləri çoxfaktorlu modellərdən istifadə edir və tələbdəki dəyişiklikləri proqnozlaşdırmaq üçün böyük həcmdə məlumatı təhlil edir. Bunu daha effektiv etmək üçün sistemi daim təkmilləşdirmək lazımdır. Bu yeniləmədə həllin rahat istifadəsi, məlumatların yüklənməsi, cədvələ baxmaq və analitika ilə işləmək üçün bütün sistem proseslərinin və interfeysin optimallaşdırılması üzrə geniş iş aparılıb. Biz həmçinin yeni əsas funksionallıq əlavə etdik:
  • məlumatların anomaliyalarının aşkar edilməsi və emalı;
  • proqnozu əsas komponentlərə dekompozisiya (bölmək) imkanı;
  • proqnoz hesablama amilləri: xarici amillər (təbii hadisələr, fors-major hallar, valyuta məzənnəsinin dəyişməsi və s.) və rəqiblərin təsiri;
  • proqnozlaşdırma modeli – XGBoost;
  • Power BI hesabatları və s.
Bütün sistem yeniləmələri haqqında daha ətraflı məqalədə oxuyun. Texniki statuslar və onların interfeysdə nümayişi yeniləndi İnterfeys və statuslardakı dəyişikliklər sistemdən istifadəni asanlaşdırır və sistemi şirkət prosesindəki dəyişikliklərə tez uyğunlaşdırır. Bu, SMART Demand Forecast-ı daha çevik həll edir. Proqram intuitiv olduğundan və müasir məlumat təqdimetmə standartlarına cavab verdiyi üçün yeni istifadəçilərə öyrənməyə kömək edir. Məhsul səviyyələrinin sayındakı dəyişikliklərə dinamik uyğunlaşma əlavə edildi Tələb proqnozunun qurulması ilə əlaqəli olan iş prosesləri çeşiddə məhsulların idarə edilməsinin çevikliyi sayəsində asanlaşır. Sistem artıq məhsulun strukturunda baş verən dəyişikliklərə tez uyğunlaşa bilir, bu da onun gündəlik işlərdə istifadəsini daha rahat edir. Yeniləmə, daha az vaxt və insan resursları sərf edərək, cari ehtiyaclarınızı ödəmək üçün sistemi asanlıqla miqyaslandırmağa və fərdiləşdirməyə imkan verir. Sistem proseslərinin və məlumatların nümayişinin təkmilləşdirilmiş vizuallaşdırılması Optimallaşdırılmış alqoritmlər və təkmilləşdirilmiş məlumat emalı sayəsində prosesin vizuallaşdırılması daha sürətli və rahat olmuşdur. İndi ekrandakı məlumatlar sistemin işləməsi zamanı baş verənləri daha dəqiq əks etdirir. İstifadəçi üçün məlumatların emalı mərhələlərini görmək daha asandır, beləliklə, həll ilə qarşılıqlı əlaqə, hətta yeni işçilər üçün də mümkün qədər rahat və anlaşılan olacaqdır. Bağlantı kəsildikdə optimallaşdırılmış məlumat bərpası SMART Demand Forecast komandası üçün ən vacib sahələrdən biri müştərilərə həllin stabil işləməsini təmin etməkdir. Sistem indi prosesləri real vaxt rejimində izləyir, ona görə də İnternet bağlantısı qəfil kəsilərsə, yenilənmiş bərpa strategiyaları avtomatik olaraq işə salınır. Xarici amillərə baxmayaraq, iş prosesi indi daha səmərəlidir. İndi işlədiyiniz məlumatları itirməkdən narahat olmaq lazım deyil. Bu, yalnız texniki baxımdan yüksək keyfiyyətli işi təmin etmir, həm də işçilərin stresini azaldır və işdə planlaşdırılmamış fasilələri minimuma endirir. Anomaliyaları emal etmək imkanı əlavə edildi Böyük həcmli məlumatlarla işləyən və süni intellektdən istifadə edən sistemlər üçün anomal məlumatların tapılması və emalı məsələləri həmişə ön plandadır. SMART Demand Forecast istisna deyil, lakin qazanılan təcrübə sayəsində tarixi satışlardakı anomaliyaları müəyyən etmək, onları hamarlaşdırmaq və düzəltmək mümkün oldu. Anomaliya cədvəllərinin və qrafiklərinin sinxron sürüşməsi (scroll) əlavə edildi SMART Demand Forecast-da işləyərkən siz eyni vaxtda cədvəllərdə və anomaliya qrafiklərində məlumatları sürüşdürə və müqayisə edə bilərsiniz. Bu funksiya tələbin proqnozuna təsir edəcək məlumatları təhlil etmək üçün daha rahat və səmərəli üsul təqdim edir. İndi istifadəçilər məlumatlardakı mühüm nümunələri və anomaliyaları daha tez müəyyən edə və təchizat zəncirinin idarə edilməsində gələcək qərarlar üçün analitik əsas yarada bilərlər. Proqnozu komponent hissələrinə dekompozisiya (bölmək) imkanı əlavə edildi Proqnozun ümumi həcmini təşkil edən əsas elementlər komponent hissələrinin bloklarıdır. Onların dekompozisiyası gələcək tendensiyaları daha dəqiq proqnozlaşdırmağa, dəyişikliyin əsas amillərini müəyyən etməyə və daha effektiv resursların idarə edilməsi və planlaşdırma strategiyalarının hazırlanmasına kömək edir.. Sistemdə “Komponent hissələri blokları” hesabatı yaradılmışdır. Bunun sayəsində siz hansı amillərin proqnoza az və ya çox dərəcədə təsir etdiyini tez təhlil edə, bu amillər əsasında tədarüklər və promoaksiyalar üzrə strateji qərarlar və s. qəbul edə bilərsiniz. Analoq cədvəllərin importu və eksportu üçün yeni interfeys tətbiq edilmişdir Sistemin görünüşünün davamlı olaraq təkmilləşdirilməsi SMART Demand Forecast üçün vacib inkişaf sahələrindən biridir. Buna görə də, bu sistem yeniləməsi analoq cədvəllərin importu və eksportu üçün yeni interfeysin inteqrasiyasını əhatə edir. Məlumatın sadə və aydın nümayişi sayəsində istifadəçilər sistemlə daha sürətli əlaqə saxlaya bilirlər. Bu, əməliyyat tapşırıqlarını yerinə yetirmək üçün tələb olunan vaxt və səy miqdarını azaldır. Anomaliya axtarışını konfiqurasiya etmək üçün yeni diapazon komponenti əlavə edildi Bu funksiya ilə istifadəçilər intuitiv interfeys vasitəsilə Isolation Forest axtarış metodu üçün asanlıqla kontaminasiya səviyyəsini təyin edə, məlumat anomaliyaların müəyyən edilməsi prosesini sadələşdirə bilərlər. Bu, sistemin işinin məhsuldarlığını artırır və komandaya yüksək keyfiyyətli analitik hesabatlar hazırlamağa imkan verir. CI/CD prosesləri optimallaşdırılıb 3.0 relizinin bir hissəsi olaraq, CI/CD prosesləri modifikasiya olunmuşdur ki, bu da tərtibat, sınaq və müştəriyə çatdırılma zamanı məhsulun çatdırılmasının keyfiyyətinə nəzarəti və yerləşdirmə sürətini əhəmiyyətli dərəcədə artırır. Bu, istifadəçilər üçün aydın görünməsə, gələcəkdə yeni funksiyaların tez və səmərəli şəkildə tətbiqinə və sistemin davamlı olaraq təkmilləşdirilməsinə kömək etdiyi üçün işin vacib bir məqamdır. Modelləşdirmə zamanı təqvimdən istifadə etmək imkanı genişləndirildi SMART Demand Forecast təqviminin yenilənmiş interfeysi ondan səmərəli istifadəni təmin edir, zəruri məlumatları tez əldə etməyə və müxtəlif aqreqasiya mərhələrində məlumatlara baxmaq imkanı verir. Bundan əlavə, planlaşdırma dövrünün açılış tarixini tez seçmək imkanı əlavə edildi. Yeni məhsullar üçün proqnozlaşdırma yanaşması yeniləndi. Çeşiddə olan yeni məhsullar tələbin proqnozlaşdırılmasını çətinləşdirir. Proqnozlaşdırma üçün analoqların təmin edilməsinin standart məntiqi işləyir, lakin yüzlərlə və ya minlərlə məhsul üçün çox sayda analoq təyin etməli olduğunuz hallar var. İndi bu, kateqoriyalar üzrə orta satışlar əsasında analoq göstərmədən yeni məhsulların proqnozlaşdırılması funksionallığı sayəsində mümkün oldu. Yeni maşın öyrənməsi modeli XGBoost əlavə edildi XGBoost ən uğurlu maşın öyrənməsi modellərindən biridir (extreme gradient boosting) və proqnozlaşdırma və reqressiya tapşırıqları sahəsində bir çox Kaggle müsabiqələrinin qalibidir. Bu modeli SMART Demand Forecast-a əlavə etməklə şirkət müxtəlif proqnozlaşdırma alətləri ilə təcrübə aparmaq və ən effektivlərini seçmək imkanı əldə edir. TFT model işləməsi optimallaşdırıldı Reliz 2.0-da həyata keçirilən TFT (Temporal Fusion Transformation) modeli refaktorinqdən keçmiş (yenidən işlənmiş) və performans və dəqiqlik baxımından təkmilləşdirilmişdir. İlk növbədə, biz onun dəqiqliyini təkmilləşdirdik ki, bu da daha yaxşı proqnozlar verməyə və bununla da biznes fəaliyyətini artırmağa imkan verir. Yeni amillər tətbiq olundu: Bass diffuziyası, rəqiblərin təsiri və xarici amillər Bas diffuziya faktoru əvvəlki reliz üçün aparılan araşdırmalara əsaslanır. Qısa tarixçəsi olan məhsullar üçün nümunələri müəyyən etməyə kömək edir. Təcrübələr göstərdi ki, bu amil bütün məhsulların proqnozlaşdırılması üçün çox faydalıdır, çünki o, proqnozun qurulmasına daha kompleks yanaşmaya kömək edir. Müvafiq məlumatlar mövcud olduqda, rəqiblərin təsiri kimi mühüm amilləri də nəzərə almaq olar. Biz tələbin formalaşmasının xarici amillərini nəzərə almaq üzərində işi davam etdiririk. İndi iqtisadi amilləri nəzərə almaq mümkündür.
  • Yeni analitik məlumat modeli yaradıldı 3.0 relizində analitik hesabatın yeni konsepsiyası optimallaşdırıldı və formalaşdırıldı:
    • Mövcud Power BI hesabatları uyğunlaşdırılıb; “Kompensasiya edilmiş satış” hesabatı istifadəçiyə müəyyən mağazalarda mal çatışmazlığı faktlarını təhlil etməyə və nə qədər gəlirin itirildiyini görməyə imkan verir. Gələcəkdə itkiləri azaltmağa kömək edir. "Satışların təhlili" hesabatı istifadəçiyə faktiki satış tarixçəsi ilə işləməyə, müxtəlif dövrləri müqayisə etməyə və tendensiyaları görməyə imkan verir. “Proqnozların təhlili” hesabatı faktiki satış məlumatlarını əvvəlki təqvim dövrləri üzrə yekun proqnozla müqayisə edir və onun dəqiqliyini qiymətləndirir.
    • Əlavə edilmiş 5 yeni Power BI hesabatı əlavə edildi: "ABC-XYZ Analizi" hesabatı satış həcmindən və dəyişkənlikdən asılı olaraq məhsul və mağaza kateqoriyalarına görə metrikləri göstərir. " Məhsul qalıqlarının təhlili" hesabatı proqnozlaşdırılan tələbi nəzərə alaraq müəyyən mağazalarda müəyyən məhsulların hansı müddətə kifayət qədər olacağı göstərilir. Bu, mağazalara mal tədarükünün planlaşdırılması və optimal Safety Stock müəyyən edilməsi ilə bağlı qərarlar qəbul etməyə imkan verir. “Məhsulun mövcudluğunun təhlili” hesabatı tarixi dövrdə hansı mağazalarda hansı məhsullar üzrə çatışmazlıqların olduğunu göstərir ki, bu da daha səmərəli planlaşdırma üçün tədarük çatışmazlığını müəyyən etməyə imkan verir. "Validasiya təhlili" hesabatı yeniləndi. İndi o, bir sıra proqnozlaşdırma məlumatlarının faktiki satışlarla nə dərəcədə uyğun olduğunu təhlil etməyə imkan verir. Bu, proqnoz nəticələrinin dəqiqliyini qiymətləndirməyə və təlim keçmiş modelin sonrakı istifadəsi barədə qərar qəbul etməyə imkan verir. “Yekun proqnozların təhlili” hesabatı yaradılmış proqnozların ssenarilərini bir-biri ilə müqayisə etməyə və ssenarilərdən birini seçməklə yekunlaşdırma barədə qərar qəbul etməyə imkan verir.
    • vahid dizayn konsepsiyası işlənib hazırlanmışdır;
    • təhlil üçün əsas göstəricilər razılaşdırılıb.
İndi həm biznesin cari vəziyyətini (faktiki satış və ehtiyatlar), həm də DF tətbiqinin nəticələrini (proqnozun vizuallaşdırılması və onun dəqiqlik göstəriciləri) təhlil etmək və vizuallaşdırmaq mümkündür.
İyun 28th, 2023 9 MIN READ
sdh release 2.0 main eng
SMART Demand Forecast həllinin yeni imkanları. Reliz 2.0
Uğurlu təchizat zənciri tələbin dəqiq proqnozlaşdırılması ilə başlayır. Təchizat zənciri menecerləri müştərilərin ehtiyaclarına cavab verən, həddən artıq ehtiyatların yığılması və silinmə hallarının qarşısını almağa kömək edən və yüksək xidmət səviyyəsini təmin edən optimal sifariş miqdarını müəyyən etmək vəzifələrini qarşılarına qoyurlar. McKinsey & Company-nin araşdırmalarına görə, şirkətlər proqnozların dəqiqliyini orta hesabla 10-20% artırmaqla marjinal gəlirləri orta hesabla 2-5% artıra və ehtiyat səviyyələrini 20-25% azalda bilərlər. Yüksək keyfiyyətli proqnozlaşdırmanı təmin etmək üçün maşın öyrənməsi və süni intellekt alqoritmlərinə əsaslanan SMART Demand Forecast kimi həllərdən istifadə olunur. SMART biznes komandası sizə ən yaxşı istifadəçi təcrübəsini təqdim etmək üçün tələbin proqnozlaşdırılması sisteminin funksionallığını təkmilləşdirmək üçün gündəlik işləyir. Bu yeniləmədə biz analoqların rahat seçimi üçün mağaza və məhsullar üçün klasterləşdirmə alqoritmini tətbiq etdik, promo fəaliyyətlərinin proqnozlaşdırılması proseslərində modifikasiya etdik, yeni proqnozlaşdırma modeli – TFT (Temporal Fusion Transformation) və s. əlavə etdik. Bütün sistem yeniləmələri haqqında daha ətraflı məqalədə oxuyun. Advanced abunəliyə TFT (Temporal Fusion Transformation) proqnozlaşdırma modeli əlavə edilib. Tətbiq edilən TFT (Temporal Fusion Transformation) proqnozlaşdırma modeli uzunmüddətli dövrlər üçün proqnozun daha yüksək dəqiqliyini əldə etməyə imkan verəcək ki, bu da öz növbəsində müştərinin biznes göstəricilərinə əhəmiyyətli dərəcədə təsir göstərəcək. Bu, biznesinizin daha güclü olmasına və dəyişən bazar şərtlərinə asan uyğunlaşmasına imkan verəcək Analoqların seçilməsi üçün mağaza və məhsullar üçün klasterləşdirmə alqoritmi tətbiq edilib. Sistemdəki mağaza və məhsulların analoqları üçün klasterləşdirmə alqoritmi istifadəçilərin vaxt və əməyinə qənaət edir, onlara ən yaxşı variantları tez tapmaq və müqayisə etmək üçün rahat funksionallıq təmin edir. İndi siz oxşar məhsullar və mağazaları qruplara (klasterlərə) ayıra və satış nümunələri və xüsusiyyətlərinə görə oxşar məhsulları tapa bilərsini. DevOps tərtibatları sinxronlaşdırılıb və yenilənib Komandanın prioriteti müştərilərə sistemin yüksək keyfiyyətli və sabit işləməsini təmin etmək, həmçinin insan amilinin həllin işinə təsirini azaltmaqdır, buna görə də DevOps prosesləri məhsulun keyfiyyətinə nəzarətin tərkib hissəsidir. Həyata keçirilən bu yeniləmə sistemi təkmilləşdirməyə və proqram təminatını daha səmərəli və sürətli tətbiq etməyə kömək edəcəkdir. Tarix, biznes və məhsullar üzrə aqreqasiyanın daha yüksək mərhələlərində proqnozlaşdırmaya vahid yanaşma tətbiq edilib. SMART Demand Forecast-da aqreqasiyanın daha yüksək mərhələlərində tələb proqnozlarının qurulması üçün vahid yanaşma tətbiq edilmişdir. Yeniləmə proqnozlaşdırma prosesini sadələşdirir və standartlaşdırır. Bu, öz növbəsində, proqnozun keyfiyyətini artırır və planlaşdırma və idarəetmə qərarlarının qəbulu proseslərinə birbaşa təsir göstərir. Bass diffuziyasından istifadə edərək yeni məhsullara tələbin proqnozlaşdırılması üçün PoC yanaşması həyata keçirilib. Yeni məhsullar və mağazalarla işləyərkən proqnozlaşdırma dəqiqliyi mühüm rol oynayır və onların inkişafı üçün sərfəli strategiyanın qurulmasına kömək edir. Bass diffuziyasından istifadə edərək həyata keçirilən PoC yanaşması sistemə keyfiyyətli proqnoz verməyə və bu məlumatdan strateji planlaşdırma üçün istifadə etməyə imkan verir. Optimallaşdırma işləri və skorinq prosesinin paralelləşdirilməsi aparılıb, bu da proqnozun hazırlanmasını 2,5 dəfə sürətləndirməyə imkan yaradıb. SMART Demand Forecast həllində paralel skorinq prosesi tətbiq olunub. Bu o deməkdir ki, bütün sistem tapşırıqları müxtəlif hesablama resurslarında eyni vaxtda yerinə yetirilə bilən daha kiçik alt tapşırıqlara bölünür. Yeniləmə müxtəlif prosessorlar arasında işin bölüşdürülməsi, həmçinin paralel hesablama alqoritmlərindən istifadə etməklə həyata keçirilib. Bu, sistemin istifadəçilərinə eyni vaxtda daha çox hesablamalar aparmağa və biznesin rəqabət qabiliyyətini və mənfəətini artıran dəqiq və səmərəli həlləri tez bir zamanda əldə etməyə imkan verəcək. Kompleks ssenarilərin optimal dəstinin seçilməsi funksionalı üçün PoC işləri həyata keçirilib. Sistem tərəfindən qurulan tələb proqnozuna təsir göstərə bilən promo kampaniyaları, hadisələr və parametrlərin mürəkkəb kombinasiyalarını təhlil etmək imkanı əlavə edilmişdir. İstifadəçilər ən yaxşı ssenarini seçə və daha dəqiq idarəetmə qərarları qəbul edə, resurslardan səmərəli istifadə edə və sistemdəki prosesləri optimallaşdıra bilərlər. Bütün bunlar birlikdə məhsuldarlığı artırmağa və xərcləri azaltmağa kömək edir. Promo fəaliyyətlərinin proqnozlaşdırılması proseslərinin modifikasiyası həyata keçirilib. SMART Demand Forecast sistemində bir zaman sırasında birdən çox promo aksiyaları proqnozlaşdırmaq imkanı əlavə edilmişdir ki, bu da sistem istifadəçilərinə promo fəaliyyətlərinin variasiyalarını sistemə daxil etmək, onların tələbata təsirini qiymətləndirmək və müvafiq olaraq, şirkətin marketinq fəaliyyətini təkmilləşdirmək üçün əlavə imkanlar yaratmaqda daha çox çeviklik təmin edir. Layihənin texniki və proses sənədləri əlavə edilib. Ətraf Mühit Siyasəti sənədi hazırlanıb. Sənədlərin mövcudluğu istifadəçilərin sistemdəki işinə, eləcə də tərtibatların sürətinə və keyfiyyətinə birbaşa təsir edən mühüm cəhətdir. Buna görə də bu relizdə layihənin texniki və proses sənədləri əlavə edilmiş və Ətraf Mühit Siyasəti işlənib hazırlanmışdır. Bu ona görə vacibdir ki: Birincisi, texniki və proses sənədləri istifadəçilərə sistemi, onun funksionallığını, istifadə qaydalarını və əlaqəli prosesləri daha yaxşı başa düşməyə kömək edir. Bu, sistemin daha səmərəli istifadəsinə kömək edir və anlaşılmazlıqları azaldır. İkincisi, texniki sənədlərin mövcudluğu yeni funksiyalarının tərtibatını, sistemin modifikasiyasını və genişləndirilməsini sadələşdirir. Tərtibatçılar sistemin arxitekturası və komponentləri haqqında vacib məlumatlara çıxış əldə edirlər ki, bu da onların işini asanlaşdırır. Üçüncüsü, sənədlərin mövcudluğu sistemin normativ tələblərə və standartlara cavab verməsinə kömək edir ki, bu da ətraf mühitə və onun mühafizə standartlarına öz tələbləri olan tərəfdaşlar və ya müştərilərlə işləyərkən vacib ola bilər. Power BI-da hesabatların lokallaşdırılması həyata keçirilib. SMART Demand Forecast hesabatları istifadəçilərin dil tələblərinə avtomatik uyğunlaşdırmaq üçün konfiqurasiya edilib. Dil paketlərindən istifadə analitikanın müxtəlif auditoriyalar üçün daha başa düşülən və rahat istifadə edilə bilən olmasına imkan verir. Data Health Check hesabatı yaradılıb. Kritik xətaların və ya məlumatların natamamlığının cəld müəyyən edilməsi indi yeni Data Health Check hesabatı ilə mümkündür. İstifadəçilər öz məlumatlarının vəziyyətinə vizual baxış əldə edə və riyazi modelin təlimi və proqnozun hazırlanması prosesində sistemin istifadə etdiyi məlumatların dəqiqliyi və etibarlılığı ilə bağlı problemləri vaxtında müəyyən edib aradan qaldıra bilərlər. SMART business həlləri və xidmətləri haqqında ətraflı məlumat üçün +38 (044) 585-35-50 nömrəsinə zəng edə və ya sorğunuzu göndərə bilərsiniz.
Yanvar 27th, 2023 8 MIN READ
obkladinka en
SMART Demand Forecast yeniləməsi haqqında hər şey
Bütün təchizat zəncirinin işləməsi tələbin proqnozlaşdırılması ilə başlayır. İstehlakçıları qane etmək üçün nə qədər sifariş vermək və ehtiyatların dondurulmasının və silinmələrin qarşısını almaq və düzgün müştəri xidmətini təmin etmək tədarük zənciri menecerlərinin hər bir SKU (Anbar saxlama vahidi) üçün proqnozlar qurarkən özlərinə verdiyi suallardır. Onların yüksək dəqiqliyini təmin etmək üçün maşın öyrənməsi və süni intellekt alqoritmlərinə əsaslanan SMART Demand Forecast kimi həllər mövcuddur. SMART business komandası SMART Demand Forecast funksionallığını təkmilləşdirmək üçün hər gün işləyir. Bizim diqqətimiz həmişə müştərilərimizin biznesinin maliyyə göstəricilərini yaxşılaşdırmaq və ən yaxşı istifadəçi təcrübəsini təmin etməkdir, ona görə də bu relizdə biz cədvəlin fərdiləşdirilməsi funksiyasını tərtib etmişik, promo kampaniyasının import prosesini və brauzerlər arası uyğunluğu optimallaşdırmışıq, interfeysi və Data Science proseslərini sürətləndirmişik və systemin texniki optimallaşdırılmasını həyata keçirmişik. Bütün sistem yeniləmələri haqqında daha çox məlumat əldə etmək üçün məqaləni oxuyun.

Məhsul sənədləri yeniləndi

Ətraf mühitin fəaliyyətini və qarşılıqlı əlaqəsini, standartları və məhsulun təhlükəsizlik komponentinə yanaşmaları təsvir edən Təhlükəsizlik və Ətraf Mühit Siyasəti sənədləri yekunlaşdırılıb. Sənədlər SMART Demand Forecast-ın müştərilərimizin məlumatları ilə qarşılıqlı əlaqəsini tənzimləyir. Layihənin idarə edilməsi strukturu yeniləndi. Müştərilərə biznes prosesləri, həll arxitekturası, terminologiya və s. ilə bağlı sənədlərlə tanış olmaq imkanı vermək üçün biz məhsulun texniki sənədlərini diqqətlə yaradırıq və yeniləyirik

Cədvəl fərdiləşdirmə funksiyası işlənib hazırlandı

SMART business komandası göstərilən sətirlərin sayını seçmək, siyahı və sütun ardıcıllığını fərdiləşdirmək imkanı ilə cədvəlin fərdiləşdirilməsi funksiyasını əlavə etmişdir. Bu fərdiləşdirmə istifadəçilərə tələbin proqnozlaşdırılması sistemi ilə işləyərkən cədvəllərin görünüşünü dəyişməyə imkan verir ki, bu da öz növbəsində istifadəçi təcrübəsini xeyli yaxşılaşdırır. Başqa sözlə, işinizin nüansları interfeysin fərdiləşdirilməsini tələb edirsə, lazım olduqda məlumatları köçürə və ya gizlədə bilərsiniz.

Promo kampaniyaların importu prosesi optimallaşdırıldı və yükləmə sürəti artırıldı

Biz həmişə sistemin sürətli və etibarlı işləməsinin qayğısına qalırıq. Buna görə də, biz promo kampaniyaları import edərkən gözləmə müddətini azaltmaq və onların SMART Demand Forecast -da sonrakı validasiyası üçün çox çalışdıq.

Biznes qaydaları və əsas məlumatların yoxlanılması (Data Health Check) prosesi işlənib hazırlandı

Məlumatları sistemə inteqrasiya edərkən, o, həllin əsas funksiyası olan proqnozu hazırlamağa mane olacaq kritik səhvlər üçün yüklənmiş məlumatları avtomatik olaraq yoxlayacaq. Bu relizdə biz aşağıdakılar üçün yoxlama əlavə etdik:
  • metadata
  • məlumatların bütövlüyü
  • etalon strukturuna uyğunluq

Sistem interfeysinin performansı təkmilləşdirildi

Təkrar hesablamaların qarşısını almaq üçün sistemdə yerinə yetirilən funksiyaların nəticələrinin saxlanması həyata keçirilib. Beləliklə, sistem səhifələrini yükləyərkən interfeysin performansında əhəmiyyətli artım oldu.

Brauzerlər arası uyğunluq təmin edildi

Quraşdırılmış brauzerdən asılı olmayaraq, interfeysin düzgün göstərilməsi və sistem funksionallığının işləməsi konfiqurasiya edilib.

Daha yüksək aqreqasiya səviyyələrinə proqnozlaşdırma funksionallığı işlənib hazırlandı

Əvvəllər SMART Demand Forecast-da ən aşağı aqreqasiya səviyyəsində proqnozlaşdırma prosesləri həyata keçirilirdi. Daha geniş biznes tapşırıqlarını əhatə etmək üçün komanda daha yüksək vaxt, məhsul və biznes aqreqasiyası səviyyələrində proqnozlaşdırmağa imkan verən modelin yaradılmasına yanaşmalar işləyib hazırladı. Artıq sistemdə həftəlik və aylıq aqreqasiya səviyyələri tətbiq edilib.

Modellər üzrə Time Series proqnozlaşdırılması konsepsiyası təsdiq edildi

Sistem proqnozlaşdırma üçün bir modellə işləyir - LGBM. Fərqli biznes tələbləri üçün çox modelli yanaşmanı inkişaf etdirmək üçün zaman sıralarının proqnozlaşdırılması üçün Deep Learning modeli hazırlanmışdır. Bu konsepsiyanın sistemə tətbiqi üzrə işlər 2.0 relizə daxil ediləcək.

Sürətləndirilmiş Data Science prosesləri

Reliz 1.2-də Data Science proseslərinin icra müddətini azaltmaq üçün bir sıra çərçivələr və yanaşmalar sınaqdan keçirilmişdir ki, bu da SMART Demand Forecast sisteminin kommersiya istismarı xərclərinə təsir edəcəkdir. Bir neçə mürəkkəb ssenarinin paralel qiymətləndirilməsi prosesi nəzərdən keçirilmişdir ki, bu da öz növbəsində istifadəçi proqnoz nəticələrinin verilməsini sürətləndirəcəkdir.

Sistem texniki cəhətdən optimallaşdırılıb

İT həllinin vacib cəhəti, böyük həcmli məlumatların daimi emalı və təhlili nəzərə alınmaqla istifadəçilərə sabit və sürətli sistem əməliyyatını təmin etməkdir, beləliklə, SMART business komandası SMART Demand Forecast-ın texniki optimallaşdırılmasını həyata keçirib, o cümlədən:
  • ICacheValidator metodlarının adaptasiyası
  • Məlumatların sistem bazasına tədricən yüklənməsi prosesinin işlənib hazırlanması
  • Ölçü vahidlərinin konversiya proseslərinin sınaqdan keçirilməsi və modifikasiyası.
  • Tətbiqin məlumat bazasında saxlanılan prosedurların icrası üçün performansın optimallaşdırılması
  • Feature Selection modulunun işinin avtomatlaşdırılması
Faktor seçim modulu giriş şərtlərinə uyğun olaraq optimallaşdırılmışdır. İki iş rejimi var: əl üsulu və avtomatik. Pilot mərhələ və müştəri üçün həllin daha dəqiq tənzimlənməsi üçün əl üsulu rejimi tələb olunur. Avtomatik rejim minimum insan vaxtı sərfi ilə kompleks istifadə üçün lazımdır.
  • DS prosesləri kodu refaktorinqi həyata keçirilib
SMART business komandası planlaşdırılmış məlumat toplusunun yaradılması və kitabxananın Databricks noutbuklarına importu addımını yenidən nəzərdən keçirdi və optimallaşdırdı, həmçinin Docker image ölçüsünü azaltdı. Bunun sayəsində kod daha təmiz və daha başa düşülən oldu. SMART business həlləri və xidmətləri haqqında ətraflı məlumat üçün zəhmət olmasa +38 (044) 585-35-50 nömrəsinə zəng edin və ya bura sorğu göndərin.
Yanvar 10th, 2023 13 MIN READ
rectangle 4 1 1
Təchizatçı seçiminin əsas aspektləri. Ən yaxşı tələb proqnozlaşdırma sisteminin seçilməsi
Tələbin proqnozlaşdırılması bütün təchizat zəncirinə təsir göstərir. Satışları planlaşdırmaqla və gələcək tələb haqqında təsəvvürə malik olmaqla, siz nəinki rəflərdə zəruri miqdarda məhsulların olmasını təmin edə, həm də əlavə mənfəət əldə etmək üçün konkret məhsul mövqeləri ilə hansı tədbirlərin həyata keçirilməsi lazım olduğunu başa düşə bilərsiniz. Bundan əlavə, bu, minimal ehtiyatla malların yüksək səviyyədə mövcudluğunu təmin etməyə imkan verir. Tələbin proqnozlaşdırılmasının bir çox üsulları var. Bununla belə, bu gün analitiklər və biznes sahibləri elektron cədvəllərdən istifadə edərək əl üsulu ilə aparılan proseslərin artıq səmərəli olmadığını qəbul edirlər. Əvəzində tələbin proqnozlaşdırılmasının ən yaxşı həllərində istifadə edilən maşın öyrənməsinə və süni intellektə əsaslanan ən son metodlara maraq artır. Bəs belə bir sistemin tətbiqinin sizin üçün uyğun olub olmadığını necə yoxlamaq olar və onu seçərkən nəyi bilmək lazımdır? Məqalədə bunlar haqqında danışacağıq. Öyrənmək üçün məqaləni oxuyun.

Tələbin proqnozlaşdırılmasının nüansları

Böyük həcmdə fərqli məlumatların emalı tələbin proqnozlaşdırılmasında əsas problemdir. Beləliklə, şirkət bazarda nə qədər uzun müddət fəaliyyət göstərirsə, bir o qədər tələblə bağlı məlumatları saxlayır. Biznesin müəyyən mərhələsində bütün məlumatların sistemləşdirilməsi və tələbin proqnozlaşdırılmasında yanaşmaların müəyyən edilməsi məntiqi addıma çevrilir. Əksər hallarda, bu öz təcrübələrinə arxalanan və elektron cədvəllər kimi əlavə vasitələrdən istifadə edən, ayrıca analitiklər və digər mütəxəssislər qrupunun məsuliyyətidir. Bu yanaşma aydın və əlçatandır, lakin bir sıra çatışmazlıqlara malikdir:
İnsan səhvi faktoru İnsanlar rutin tapşırıqları yerinə yetirərkən daha çox səhv edirlər. Bu, çox vaxt əlavə xərclərə və ya itirilmiş mənfəətə səbəb olur.
Prosesin subyektivliyi və konkret mütəxəssislərdən asılılığı Proqnoz məlumatları ilə işləməyə yanaşma müəyyən bir mütəxəssisdən asılı olaraq dəyişə bilər. Tez-tez olur ki, yeni bir şəxsin gəlişi ilə prosesləri başa düşməkdə çətinliklər yaranır. Bu, hesablamalarda səhvlərə yol açır, eyni zamanda prosesin ayrı-ayrı işçilərdən “asılı” olmasına səbəb olur. Başqa bir tanış vəziyyət, müəyyən SKU-lara təyin edilmiş menecerlərin məzuniyyətə getməsinin çətin olmasıdır. Tapşırıqların ötürülməsi zamanı komandanın qalan hissəsinə yük artır və onların olmadığı müddət üçün ehtiyatlar yaradıldıqda anbar həddindən artıq yüklənir.
Məlumatların əl ilə yenilənməsi ehtiyacı Elektron cədvəl yanaşması fərdi işçilər tərəfindən məlumatların müntəzəm olaraq əl ilə yenilənməsini nəzərdə tutur. Bu isə öz növbəsində əməyin ümumi dəyərini artırır.
Daha yaxşı bir proqnozlaşdırma əldə etmək üçün biznes sahibləri tez-tez ixtisaslaşmış analitik firmalara müraciət edirlər. Bununla belə, bu, böyük miqdarda məlumatı emal etmək üçün xeyli vaxt tələb edir və aktual nəticələr əldə etməmək riskini yaradır. Bunun səbəbi xarici amillərdə dinamik dəyişikliklərdir. Ən yaxşı seçim, süni intellekt və maşın öyrənməsi alqoritmlərindən istifadə edərək proqnozun keyfiyyətini yaxşılaşdıracaq ayrıca tələb proqnozlaşdırma sisteminin tətbiqidir. Bu cür həllər tələbata təsir edən xarici və daxili amilləri nəzərə almaqla yanaşı, proqnozu mümkün qədər tez tərtib etməyə qadirdir ki, bu da müasir dəyişən dünyada son dərəcə vacibdir.

Tələbin proqnozlaşdırılması həllini seçərkən nələrə diqqət yetirilməlidir

Beləliklə, bazardakı bir çox seçim arasında ən yaxşı tələb proqnozlaşdırma proqramını necə seçmək olar? Aşağıdakı məqamları nəzərə almağı təklif edirik:
  • Təchizatçı təcrübəsi Həll təchizatçısının sənayenizdən olan hallar da daxil olmaqla geniş tətbiq təcrübəsinə malik olması vacibdir. Layihənin mürəkkəbliyindən asılı olmayaraq, təchizatçı sistemin yerləşdirilməsi və istifadəsinin bütün mərhələlərində sizə yüksək keyfiyyətli dəstək göstərməlidir.
  • Proqnozlaşdırma şərtlərinin çevikliyi
Dövr kontekstində proqnozlaşdırma qısamüddətli, ortamüddətli və uzunmüddətli ola bilər. Müəyyən bir vaxtda biznes ehtiyacından asılı olaraq, fərqli bir proqnoz tələb oluna bilər: planlaşdırılan satınalmalar üçün – bir həftədən rübə qədər və strategiyanın hazırlanması üçün – altı aydan başlayaraq. Bununla belə, bəzi təchizatçılar müxtəlif dövrlər üçün proqnozun eyni vaxtda həyata keçirilməsinə zəmanət verə bilməzlər. Buna görə də nəinki mövcud proseslərə, həm də onların dəyişməsinə tez uyğunlaşa bilən bir sistem seçmək vacibdir. Məsələn, əlavə satış məntəqələrinin açılması və ya yeni məhsulların ortaya çıxması proqnozlaşdırma üçün çətinlik yaratmamalıdır.
  • Əlaqəli sistemlərlə inteqrasiya mövcudluğu Tələbin proqnozlaşdırılması proqram təminatının mühasibat uçotu sisteminizlə inteqrasiyası əsas məqamlardan biridir. Bunun sayəsində proqnoz üçün ən aktual məlumatlar, əl müdaxiləsinə ehtiyac olmadan avtomatik olaraq məlumatlar bazasından götürülür.
  • Məlumat təhlükəsizliyi Təchizatçıya ən vacib informasiyanı, yəni məlumatlarınızı etibar etdiyiniz üçün NDA müqaviləsində bütün risklərin bərabərləşdirilməsi məcburidir. Ukraynanın hazırda Avropaya fəal şəkildə inteqrasiya etdiyini nəzərə alsaq, biznes üçün istənilən müasir sistemin seçilməsi üçün vacib meyar onun GDPR (Ümumi Məlumat Qoruma Tənzimləməsi ) uyğunluğudur.
  • Sistem balansı
Daha çox həmişə daha yaxşı demək deyil. Bu prinsip tələbin proqnozlaşdırılması həllində alqoritmlərin sayına da aiddir. Həll tələbə təsir etməyən əlavə məlumatları təhlil etdikdə "həddindən artıq hazırlanmış model" anlayışı var. Bundan əlavə, bu kimi amilləri nəzərə alaraq, proqnozlaşdırmanın dəqiqliyini azalda bilərsiniz. Təcrübəli təchizatçı hansı alqoritmlərin və neçə amilin optimal olduğunu bilir. Belə fərdi yanaşma proqnozun keyfiyyətini və dəqiqliyini əhəmiyyətli dərəcədə artıracaqdır. Analitik hesabat Etibarlı sistem proqnozlaşdırmadan əlavə, sizə ehtiyac yarandıqda analitik hesabat təqdim etməlidir. Məsələn, Power BI sistemi SMART Demand Forecast-a inteqrasiya olunub ki, bu da sizə analitik bölməni sorğularınıza uyğunlaşdırır və aşağıdakı imkanları yaradır:
  • müxtəlif qranulyasiya səviyyələri əsasında tarixi satışların təhlili
  • satış ifratlarının təhlili və bu cür hesabatların müxtəlif filtrasiyası ilə öyrənilməsinə köməklik
  • əvvəlki dövrə aid tarixi məlumatlar əsasında proqnozun keyfiyyətini müqayisə etmək, beləliklə də onun yaxşılaşmasına və ya pisləşməsinə nəzarət etmək imkanı
  • kompensasiya edilmiş satışın təhlili. Sistemin riyazi alqoritmləri ehtiyatları nəzərə alaraq satış səviyyəsini formalaşdırır.
  • Sınaq (pilot) layihəsinin mövcudluğu

İcraçı tərəfdaş seçərkən pilot layihəsinin olması əsas amildir. Sistemi sınaqdan keçirə bilmək onun imkanları haqqında anlayış formalaşdıracaq və ən əsası, ümumiyyətlə, tələbin proqnozlaşdırılması alətinə ehtiyacınız olub-olmaması sualına cavab verəcəkdir. Cavab xeyrdirsə, heç olmasa dəqiq proqnoz yaratmaq üçün nəyi təkmilləşdirməli olduğunuzu biləcəksiniz. Məsələn, SMART Demand Forecast ilə maraqlanırsınızsa, əvvəlcə mütəxəssislərimizdən vəziyyətinizin ekspert təhlilini və ətraflı fəaliyyət planını alacaqsınız. Yalnız bundan sonra biz pilotun işə salınmasına, onun effektivliyinin təhlilinə və tam tətbiqinə başlayırıq. Beləliklə, pilot layihələr sayəsində bir neçə həlli müqayisə edə və ən yaxşısını seçə bilərsiniz. Əsas odur ki, məlumatlarınızın təhlükəsizliyini unutmayın və NDA imzalayaraq özünüzü sığortalayın.

  • Gələcək dəstək
Tələb proqnozlaşdırma vasitələrinin tətbiqinə başlamazdan əvvəl əmin olun ki, tərəfdaş yalnız həllin həyata keçirilməsi zamanı deyil, həm də ondan sonrakı istifadə zamanı sizə adekvat texniki dəstək verə biləcək.

İcra prosedurunun əsas məqamlarına diqqət yetirilməlisiniz

Təchizatçı seçiminin ilkin mərhələsində həllin həyata keçirilməsi prosesinin necə qurulacağı, məsuliyyət sahələrinin necə müəyyən ediləcəyi və s. məlumatlar ilə maraqlanın. Bu yolla siz öz mütəxəssislərinizi hazırlaya və layihədən gözləntilərinizi müəyyən edə biləcəksiniz. SMART Demand Forecast tətbiqi prosedurunun nümunəsindən istifadə edərək, bütün mərhələlərin xüsusiyyətlərini nəzərdən keçirək:
  1. Birinci mərhələnin məqsədi zəruri məlumatların təhlili və toplanmasıdır. Təchizatçının vəzifəsi daha yaxşı bir proqnoz üçün sistemin hansı məlumatlara ehtiyac duyduğunu dəqiq söyləməkdir. Tələblərdən asılı olaraq, podratçı ilə birlikdə həyata keçirməyə indi başlamağın mümkün olub-olmadığını və ya tarixi məlumatların toplanması şəklində əlavə hazırlığın tələb olunduğunu müəyyənləşdirirsiniz.
  2. İkinci mərhələ sistemə daxil etmək üçün məlumatların hazırlanmasını və pilot versiyasının işə salınmasını nəzərdə tutur.
  3. Növbəti addım sistemin istifadəçi tərəfindən yoxlanılmasıdır. Təchizatçı tərəfdəki mütəxəssislər rollara uyğun olaraq son istifadəçi təlimi keçirirlər.
  4. Daha sonra layihə informasiya və texniki dəstəyi nəzərdə tutur.
Sonda, xüsusilə vacib olan əsas məqamları formalaşdıracağıq:
  1. Analitika və məlumatların emalı: proqnozun əsasını inteqrasiya nəticəsində əldə edilən məlumatlar təşkil etməli, hesablamanın özü isə vaxtında aparılmalıdır.
  2. Avtomatlaşdırma: prosesin şəffaflığını təmin etmək üçün proqnozun işlənib hazırlanmasında insan rolu minimuma endirilməlidir.
  3. Çeviklik: seçilmiş sistem yaranan əlavə sorğulara uyğunlaşmalıdır. İstər yeni satış nöqtələrinin yaranması, istərsə də daha uzunmüddətli proqnoza ehtiyac olsun, şirkətdəki dəyişikliklər və ya şirkətin miqyasının genişləndirilməsi səbəbindən sistemi dəyişdirmək məcburiyyətində qalmayacağınıza əmin olmalısınız.
SMART Demand Forecast ilə bağlı suallarınız var? Bizimlə əlaqə saxlayın: sales@smart-it.com.
Dekabr 15th, 2022 11 MIN READ
image 2
Tələbin proqnozlaşdırılmasının dəqiqliyini və mənfəəti necə artırmaq olar? Pərakəndə satıcılar üçün məsləhətlər
Tələbin proqnozlaşdırılması tarixi məlumatlardan tutmuş xarici təsirlərə qədər təhlil tələb edən bir çox amillərdən asılıdır. Dəyişən mühitdə bütün bu amilləri nəzərə almaq olduqca çətindir. Eyni zamanda, qeyri-dəqiq proqnozlaşdırma logistika, anbar və ya maliyyə kimi lazımsız əməliyyat xərclərinin artmasına gətirib çıxarır və satışların itirilməsinə səbəb olur. Bu məqalədə biz proqnozlaşdırmanın dəqiqliyini necə artırmaq barədə məlumat verəcəyik.

Pərakəndə satışda tələbin proqnozlaşdırılmasının xüsusiyyətləri

Pərakəndə satışda proqnozlaşdırmanın dəqiqliyini artırmaq üçün əsas xarici və daxili amilləri başa düşmək lazımdır. Əsas olanlar bunlardır: Promo kampaniyalarının çeşidlərə təsiri Promo kampaniyalarının işə salınması əlaqəli məhsulların “cannibalization” adlanan prosesinə kömək edir. Məsələn, daha yüksək qiymət kateqoriyasındakı məhsullara endirimlər həmişə orta qiymət seqmentində satışın azalmasına səbəb olur. Buna görə də, promo kampaniyaları üçün malların mövcudluğunu təmin etmək üçün burada tələbin kəmiyyətini müəyyənləşdirmək vacibdir. Müştəri davranışının dəyişkənliyi Satışlar alıcıların üstünlükləri ilə sıx əlaqəlidir. Müəyyən bir məhsulun alınmasına nəyin səbəb olduğunu söyləmək çətindir: onun qiyməti, markası və ya müştərinin rəqibin məhsulu ilə uğursuz təcrübəsi. Alıcıların şüurunda satış nöqtəsinin ümumi qavrayışı da eyni dərəcədə mühüm rol oynayır. Beləliklə, gördüyünüz kimi, son satışlara təsir edən bir çox amillər mövcuddur. Ümumi kontekst Müəyyən bir pərakəndə satıcının ümumi mühiti də nəzərə alınmalıdır. Burada əlaqəli sahələr nəzərə alınmaqla, yaxınlıqdakı mövcud müəssisələrdən söhbət gedir. Məsələn, ərzaq alış-verişinə gedərkən şəxs məişət malları mağazasını görə bilər və təmizlik məhsulları almaq lazım olduğunu xatırlaya bilər. Bu amillər satışlara da təsir edir, baxmayaraq ki, bu təsiri qiymətləndirmək çox çətindir. Xarici amillərin təsiri Mövsümilik, siyasi vəziyyət və iqtisadi xüsusiyyətlər tələbata və satışın proqnozlaşdırılmasının dəqiqliyinə təsir göstərir. Təəssüf ki, biznesin gələcəkdə nə ilə qarşılaşacağını dəqiq proqnozlaşdıra bilən alətlər yoxdur, lakin müasir proqnozlaşdırma imkanları şirkətlərə dəyişikliklərə mümkün qədər tez reaksiya verməyə kömək edir. Brend və marketinq Mühüm rolu müəyyən bir SKU ilə istehlakçının şüurunda aydın ehtiyac arasındakı əlaqə oynayır. Burada reklam kampaniyaları və brend inkişafı işləri köməyə gəlir ki, bu da öz növbəsində satışları bir neçə dəfə artıra bilər. Satış nöqtələrinin məkanı Mağazaların yerləşməsi pərakəndə tələbin proqnozlaşdırılmasında böyük əhəmiyyət kəsb edir. Alıcıların sayı və mövcud mal çeşidinin aktuallığı bu amildən asılıdır. Ənənəvi əl analizi üsulları süni intellekt və maşın öyrənməsinin istifadəsinə əsaslanan riyazi modellər qarşısında öz effektivliyini çoxdan itirib. Bu yanaşma yalnız müəyyən bir düsturdan istifadə etməyi nəzərdə tutmur, həm də daxili və xarici amilləri nəzərə alaraq tələbin proqnozlaşdırılmasının dəqiqliyini artırır.

Yüksək keyfiyyətli proqnozu necə hazırlamaq olar?

Proqnozlaşdırmanın dəqiqliyi ehtiyatların idarə olunması üçün əsasdır, ona görə də hər bir şirkət müxtəlif müddətlər üçün tələbi proqnozlaşdırmalıdır. Biznesin hədəf və vəzifələrindən asılı olaraq bir neçə növ proqnozlaşdırma mövcuddur:
  • Qısamüddətli və ya operativ: tələbin tez-tez dəyişməsi fonunda sürətli qərarlar qəbul etmək
  • Orta müddətli: resursları idarə etmək və biznes səmərəliliyini təmin etmək
  • Uzunmüddətli: investisiyalar və çeşid matrislərində dəyişikliklərlə bağlı strateji qərarları qəbul etmək
Yuxarıda təsvir edilən bütün proqnozlaşdırma növləri üçün əl üsulu metodundan istifadə bu prosesi bir sıra səbəblərə görə səmərəsiz edir:
  1. Siz konkret mütəxəssislərdən və ya layihə qruplarından asılısınız.
  2. Hətta ən təcrübəli mütəxəssislər elektron cədvəl formatında bütün amilləri nəzərə ala bilməzlər.
  3. Əl üsulu metodlar adətən məhdud sayda düstur və metodların istifadəsini nəzərdə tutur.
  4. Proqnozlarda insan səhvi ehtimalı yüksəkdir.
Proqnozlaşdırmanın dəqiqliyini artırmaq üçün pərakəndə satıcılar mürəkkəb riyazi proqnozlaşdırma hesablamalarını bu prosesi avtomatlaşdıra və süni intellekt və maşın öyrənməsi vasitəsilə daha səmərəli edə bilən ağıllı sistemlərə həvalə edirlər. Bu sistemlərin proqnozlaşdırma səmərəliliyi və dəqiqliyi hesablama üçün uyğun olan yeni məlumatları nə qədər tez-tez daxil etdiyinizdən asılıdır. Sistemə nə qədər yüksək keyfiyyətli analitik məlumat təqdim etsəniz, onun riyazi modeli bir o qədər dəqiq işləyəcək. Beləliklə, əgər siz sadəcə olaraq proqnozlaşdırmanın dəqiqliyini təkmilləşdirə biləcək bir sistemin tətbiqi haqqında düşünürsünüzsə, o zaman sizə indidən tarixi məlumatlar və tələbi düzəldən amillərlə işləməyə başlamağı məsləhət görürük. Proqnoz üçün hansı məlumatlar lazımdır? Nümunə olaraq SMART Demand Forecast götürək. Bu, həm daimi, həm də promo satışlar üçün tələbi proqnozlaşdıra bilən bir sistemdir. Uğurlu proqnoz üçün pərakəndə satıcıların strukturlaşdırmalı və toplamalı olduğu zəruri məlumatlar aşağıdakılardır:
  • Satış tarixi
  • Promo kampaniyalar haqqında ətraflı məlumat (promo növü, müddəti)
  • Qiymətlər
  • Marketinq fəaliyyəti
  • Məhsulların və satış nöqtələrinin iyerarxiyası
  • Rəqiblər haqqında məlumat (növ, coğrafiya və s.)
Yuxarıda göstərilən məlumatların bəzilərinin olmaması proqnozlaşdırmanın dəqiqliyinə təsir göstərə bilər. Lakin bu, SMART Demand Forecast-ın həyata keçirilməsi baxımından sizi məhdudlaşdırmır. Həllin üstünlükləri və imkanları haqqında daha çox məlumat əldə etmək üçün formanı doldurun. Proqnozlaşdırmanın dəqiqliyini artırmağa hazır olan şirkətlərlə biz aşağıdakıları əhatə edən pilot layihəyə start veririk:
  • Planın hazırlanması, hədəflərin təyin edilməsi
  • Biznes proseslərinin təsviri
  • Bütün məlumatların vahid struktura uyğunlaşdırılması
  • Pərakəndə satıcıya proqnozlaşdırmanın dəqiqliyini qiymətləndirməyə imkan verəcək modelin bəzi SKU-larda işə salınması
Bunun ardınca SMART Demand Forecast sisteminin inteqrasiya və yerləşdirildiyi həllin tam miqyaslı sınaq mərhələsi gəlir. Son addım bütün məhsul çeşidi və satış nöqtələri üçün sistem alqoritmlərinin tətbiqidir. Müştərinin istəyindən asılı olaraq gələcəkdə layihə texniki nəzarət üçün SMART business mütəxəssislərinə verilə və ya müştəri tərəfində həyata keçirilə bilər.

Proqnozlaşdırmanın əsas biznes göstəricilərinə təsiri

Təchizat zəncirinin daha yaxşı nəzarəti və idarə edilməsi yüksək keyfiyyətli proqnozlaşdırma tələb edir: ehtiyatların planlaşdırılması, logistika komponentinin təkmilləşdirilməsi və müştəri təcrübəsinin artırılması. Dəqiq proqnozlaşdırmanın digər üstünlüklərinə aşağıdakılar daxildir: Artıq ehtiyatların azaldılması Artıq malların silinməsi təkcə itirilmiş mənfəət deyil, həm də planlaşdırılmamış utilizasiya xərcləridir. Bunun qarşısını almaq üçün tələbin proqnozlaşdırılmasının dəqiqliyini artırmaq üzərində işləmək lazımdır. Mal dövriyyəsinin təkmilləşdirilməsi Dəqiq proqnozlaşdırma artıq ehtiyatları azaltmağa kömək edir. Bu, məhsul dövriyyəsini yaxşılaşdırır və dondurulmuş vəsaitləri azad edir. Satışların artırılması Keyfiyyətli proqnoz rəflərdə lazımi səviyyədə məhsul mövcudluğunu təmin edəcək və bu, anbarda tükənmə təhlükəsi olmadan müntəzəm satışa səbəb olacaqdır.

Strateji diqqət və personal xərclərinin azaldılması Tələbin proqnozlaşdırılması sistemləri demək olar ki, bütün mexaniki işləri öz üzərinə götürür. Bu, hazırkı analitiklərə diqqəti daha çox strateji vəzifələrə yönəltməyə imkan verəcək və şirkət yeni mütəxəssislərin cəlb edilməsinə pul xərcləməli olmayacaq.

Buna görə də, dəqiq proqnoz bir çox biznes göstəricilərində müsbət dəyişiklikləri stimullaşdırır. Süni intellektə və maşın öyrənməsinə əsaslanan proqnoz tələbata təsir edən daha çox komponenti nəzərə alır və şirkətdə idarəetmə qərarlarının qəbulu prosesini sürətləndirir.

SMART Demand Forecast ilə bağlı fərdi konsultasiya almaq üçün formanı doldurun.
Noyabr 23rd, 2022 14 MIN READ
prognos
Tələbin proqnozlaşdırılması gəlirli biznes vasitəsi kimi
Bu gün biznes qurmaq asan deyil. Reallığın bir-birinin ardınca qarşımıza qoyduğu problemlər bu prosesi xeyli çətinləşdirir, əlverişsiz xarici amillərin bazara və istehlakçı davranışına təsirini isə proqnozlaşdırmaq bəzən olduqca çətindir. Son illərdə şirkətlər üçün ən ağrılı məqamlardan biri tələbin dəyişkənliyi olub. İnflyuenser postlarından tutmuş gözlənilməz hallara qədər artan sayda amillər alıcıların alış davranışlarını daha tez-tez dəyişməsinə səbəb olur. Problem ondadır ki, bu dəyişikliklər tamamilə gözlənilmədən baş verir və şirkətlər üçün risklər yaradan qlobal vəziyyətləri qabaqcadan görə biləcək sehrli alət yoxdur. Bəs gələcəyə baxmaq və biznes proseslərinizi tənzimləmək üçün başqa üsullar varmı? Bu məqalədə biz tələbin proqnozlaşdırılmasından danışacağıq, prosesin əhəmiyyətini öyrənəcəyik və maşın öyrənməsi alqoritmləri və süni intellektə əsaslanan, dəyişən mühitdə əməliyyat planlaşdırmanızı təkmilləşdirə biləcək müasir həllərə baxacağıq.

Tələbin proqnozlaşdırılması nədir?

Bu, informasiyanın, tarixi məlumatların təhlili və əlavə amillərin təsiri ilə gələcək tələbin qiymətləndirilməsi prosesidir. Tələbin effektiv proqnozlaşdırılması şirkətləri cari və potensial bazarlardakı imkanlar haqqında dəyərli məlumatlarla təmin edir və menecerlərə sifariş həcmi, məhsulun təşviqi və ümumi biznes strategiyası haqqında əsaslandırılmış qərarlar qəbul etməyə kömək edir. Digər tərəfdən, bu prosesə məhəl qoymayan şirkətlər məhsul strategiyası və hədəf bazarları baxımından səhv qərarlar vermək riski daşıyırlar. Bu da öz növbəsində saxlama xərclərinin artması, müştəri məmnuniyyətinin azalması və təchizat zəncirinin idarə edilməsində boşluqlar kimi bir çox problem yarada bilər. Bir sözlə, şirkət ya vəsait itirir, ya da tam şəkildə almır.

Tarixi qeyd

Ümumiyyətlə, şirkətlərdə tələbin proqnozlaşdırılması üçün ayrıca departamentlərin yaradılması tendensiyası ötən əsrin 80-ci illərinin sonlarında meydana çıxdı. Əvvəlcə, əksər hallarda, proqnozlar sadə statistik modellərə və hərəkətli ortalamalar, eksponensial hamarlaşdırma və ya hətta instinktiv qərar kimi üsullara əsaslanırdı (xalq arasında “daxili hissi” adlanır). Sonra isə, məlumatların saxlanması və emalı (Big Data) sahəsində texnologiyaların inkişafı ilə tələbin proqnozlaşdırılması prosesi əhəmiyyətli dəyişikliklərə məruz qaldı və müxtəlif sənaye və ölçülü bizneslər üçün əvəzedilməz alətə çevrildi. Əgər 2019-cu ildə tələbin proqnozlaşdırılması proqram təminatı bazarı 3 milyard dollar həcmində qiymətləndirilirdisə, 2030-cu ilə qədər bu məbləğin 14,5 milyard dollardan çox olacağı gözlənilir (Transparency Market Research). Beləliklə, daha sonra bu mövzuya niyə diqqət yetirməli olduğunuzu və tələbin proqnozlaşdırılmasının biznes proseslərinizin bir hissəsinə necə çevrilə biləcəyini izah edəcəyik.

Biznes üçün tələbin proqnozlaşdırılmasının əhəmiyyəti

Tələb biznesin hərəkətverici qüvvəsidir. Təəccüblü deyil ki, onun təhlili bir çox şirkət proseslərinin səmərəliliyinə təsir göstərir. Tələbin proqnozlaşdırılması heç vaxt 100% dəqiq deyil (yalnız bu təsadüf və ya saxta hesablama olduqda), lakin zəruridir, çünki o, aşağıdakılara təsir edir: Büdcə planlaşdırılması Proqnozdan əldə edilən məlumatlar əməliyyat, istehsal və marketinq xərcləri ilə bağlı effektiv maliyyə qərarları qəbul etməyə kömək edir. Bundan əlavə, gözlənilən tələbin aydın mənzərəsi sizə işçi xərclərini planlaşdırmağa və fəaliyyətin pik dövrlərində resursları yenidən bölüşdürməyə kömək edəcək. Qiymət strategiyasının işlənib hazırlanması Cari bazar fəaliyyətini və məhsulunuza olan tələbatı nəzərə alaraq düzgün qiymətin müəyyən edilməsi əsas məsələdir. Tələbin proqnozlaşdırılması sayəsində siz qiymət siyasətinizi vəziyyətdən asılı olaraq tənzimləyə, həmçinin onun həyata keçirilməsi üçün endirimlər, promo aksiyalar və s. kimi alətləri əvvəlcədən təyin edə biləcəksiniz. Bazar və potensial imkanları dərk edərək, rəqabətədavamlı qiymətlər təyin edə və sərfəli qiymət və keyfiyyətə uyğun müvafiq marketinq strategiyalarından istifadə edə biləcəksiniz. Ehtiyat səviyyəsinə nəzarət Gələcək tələbi proqnozlaşdırmaqla, artıq ehtiyat yaratmadan anbarda olan malların optimal miqdarını hesablaya bilərsiniz. Beləliklə, siz ehtiyat saxlama üçün həddindən artıq ödənişdən xilas olunursunuz və ya əksinə, satışların artdığı bir dövrdə ajiotaja əvvəlcədən hazırlaşa bilərsiniz. Biznes sahəsindən asılı olmayaraq tələbin proqnozlaşdırılmasından istifadə etmək məqsədəuyğundur: istər pərakəndə, istər FMCG, istər əczaçılıq şirkəti, istərsə də tikinti və s.

Tələbin proqnozlaşdırılması və planlaşdırılması. Fərq nədir?

Bir çox insanlar tələbin proqnozlaşdırılması və tələbin planlaşdırılması anlayışlarını sinonim kimi istifadə edirlər. Bununla belə, bu terminlərin arasında əsaslı fərq var. Proqnozlaşdırma tarixi məlumatlara və əlaqəli amillərin təhlilinə əsaslanan strateji proqnoz olsa da, planlaşdırma daha çox taktiki prosesdir və proqnoz məlumatlarına əsaslanan planın qurulmasını və onun həyata keçirilməsi üçün addımların işlənməsini əhatə edir. Fərq haqqında daha çox:

Tələbin proqnozlaşdırılmasına təsir edən amillər

Tələbə əhəmiyyətli dərəcədə təsir edən bir sıra amillər var və onlar proqnozlaşdırma zamanı nəzərə alınır. Əsas olanlar bunlardır:

Mövsümilik  

Tələb mövsümə görə dəyişir. Mövsümi brend və ya dövri biznes pik dövrlərdə aktivliyi artıra bilər, ardınca isə mövsümdənkənar satışlar sabit və ya orta səviyyədən aşağı ola bilər.

Mövsümi proqnozlar konkret dövrlər, bayramlar və ya tədbirlər zamanı daha populyar olan məhsulları nəzərə alır. Belə məhsullar iş qabiliyyətinin, resursların və anbarın çevik idarə edilməsinə ehtiyac duyduğundan, effektiv proqnozlaşdırma əsas vasitələrdən biri olacaqdır.

Rəqiblər 

Birbaşa və əlaqəli məhsul kateqoriyalarında yeni oyunçuların meydana çıxması müştəriləriniz üçün getdikcə daha çox alternativ yaradır ki, bu da tələbata təsir edir. Yeni rəqabətədavamlı məhsulların bazara çıxarılması və ya əksinə kiminsə bazarı tərk etməsi sizi təəccübləndirə bilər. Çevik proqnozlaşdırma modeli sizə dəyişən hadisələrə daha tez cavab verməyə imkan verəcək.

Malların növü 

Proqnozlaşdırma prosesi tez xarab olan mallardan aylıq ödəniş edilən abunə xidmətlərinə qədər müxtəlif növ məhsul və xidmətlər üçün fərqli olacaq. Müştərilərinizin ömür boyu dəyərini (müəyyən müddət ərzində adambaşına düşən alışların ümumi sayı), orta qəbzin ölçüsünü və alınan məhsulların kombinasiyalarını bilmək vacibdir. Məlumatlardan istifadə edərək, siz proqnozun keyfiyyətini yaxşılaşdıra və bir SKU-nun digərinə necə təsir etdiyini və ya tələbi artırdığını izləyə bilərsiniz.

Coğrafiya 

Müştərilərinizin cəmləşdiyi yerlər, istehsalın yeri və məhsulların göndərilmə məntəqələri ehtiyatların proqnozlaşdırılmasına və müştəri sifarişlərinin yerinə yetirilmə sürətinə təsir göstərir. Saxlama sahəsinin mövcudluğu və sürətli çatdırılma üsulları tələbin proqnozlaşdırılmasına müsbət təsir göstərə bilər.

Tələbin proqnozlaşdırılması növləri

Sənayedən, müştəri bazasından və məhsulun xüsusiyyətlərindən asılı olaraq müxtəlif növ tələbin proqnozlaşdırılmasından istifadə olunur. Əsas olanlar bunlardır: Makro səviyyədə proqnozlaşdırma Bu zaman biznesə təsir edə biləcək ümumi iqtisadi vəziyyət, xarici və digər irimiqyaslı amillər proqnozlaşdırılır. Bu komponentlərin təhlili biznesə yerli və qlobal risklər, imkanlar haqqında məlumat verir, həmçinin mədəni və bazar dəyişiklikləri kontekstində qalmağa imkan verir. Mikro səviyyədə proqnozlaşdırma Mikro səviyyədə tələbin proqnozlaşdırılması konkret məhsul, region və ya seqmentə xas ola bilər. Adətən bu, tələbin kəskin artmasına və ya azalmasına səbəb ola biləcək birdəfəlik və ya kortəbii dəyişikliklərə aiddir. Məsələn, əgər siz yerli pivə istehsalçısısınızsa və yerli komandanız gözlənilmədən futbol çempionatının finalına çıxıbsa, o zaman rəflərdə malların olmasına əvvəlcədən diqqət yetirməli və əlavə marketinq tədbirləri aparmalısınız. Qısamüddətli tələbin proqnozlaşdırılması Makro və mikro səviyyələrdə istifadə edilə bilər. Adətən gündəlik tapşırıqlar haqqında məlumat əldə etmək üçün 12 aydan az bir müddəti əhatə edir. Qısamüddətli proqnozlaşdırma satış və marketinq departamentlərinin fəaliyyətini daha yaxşı başa düşmək üçün konsultasiyalar nəzərdə tutur ki, bu da tələbin artmasına səbəb ola bilər. Uzunmüddətli planlaşdırma Əvvəlki növ kimi, makro və mikro səviyyələrdə istifadə edilə bilər və bir ildən çox müddətə tərtib edilir. Bu növ proqnozlaşdırma şirkətlərə genişlənmə, investisiya və ya uzunmüddətli tərəfdaşlıq haqqında əsaslandırılmış qlobal qərarlar qəbul etməyə kömək edir. Proqnozlaşdırma prosesinə bir il və ya daha çox vaxt ayırmaqla şirkət, məsələn, başqa ölkələrdə yeni mağaza açdıqdan və ya biznesini genişləndirdikdən sonra yarana biləcək tələb meyllərinin etibarlı mənzərəsini görür.

Tələbin proqnozlaşdırılmasının avtomatlaşdırılması

Müasir bazar şəraitində proqnozlaşdırma üçün məlumatların əl üsulu ilə izahı şirkətlərin ehtiyaclarını ödəmir. Ətraf mühitin dəyişkənliyini və müştəri davranışının sürətli dəyişməsini nəzərə alan çevik və müasir yanaşma real vaxt rejimində məlumatların təhlilini, yəni texnoloji proqramların istifadəsini nəzərdə tutur. Bu, həmçinin insan amilinin təsirini və komandaların iş yükünü azaldır, eləcə də onların diqqətini əməliyyat tapşırıqlarından strateji vəzifələrə dəyişir. Belə proqram təminatına misal olaraq SMART Demand Forecast-ı göstərmək olar. Sistem maşın öyrənməsi və süni intellekt alqoritmlərinə əsaslanır. Bu, müəyyən bir SKU və məhsul qrupları ilə təcrübəniz də daxil olmaqla, proqnozlaşdırmanın düzgünlüyünə təsir edən bütün zəruri amilləri nəzərə almağa imkan verir. Bundan əlavə, Power BI analitikası Demand Forecast sisteminə daxil edilib, bu da aktual məlumatlar əsasında idarəetmə qərarlarını tez qəbul etməyə imkan verir. Universal məlumatlar strukturunun olması isə ayrı-ayrı məlumatları vahid formatda və mühitdə saxlamağa imkan verir. Həll haqqında daha çox öyrənmək və şəxsi demo sifariş etmək üçün sales@smart-it.com ünvana müraciət edin.

Xülasə

Tələbin proqnozlaşdırılması şirkətlərə ehtiyatların planlaşdırılmasından tutmuş təchizat zəncirinin optimallaşdırılmasına qədər hər şeyə təsir edən əsaslandırılmış qərarlar qəbul etməyə kömək edir. Bu gün, müştərilərin gözləntiləri və davranışları həmişəkindən daha çox dəyişdikdə, çevik və dəqiq proqnozlaşdırma proqram təminatı şirkətlərə dəyişikliklərə tez reaksiya vermək imkanı verir. Tələbin proqnozlaşdırılmasını optimallaşdırmaq üçün süni intellektə və maşın öyrənməsinə əsaslanan sistemlərin tətbiq edilib-edilməməsi dilemması zaman məsələsinə çevrilir.
Sentyabr 26th, 2022 6 MIN READ
release 1 eng 1200x628
SMART Demand Forecast- maşın öyrənməsi və süni intellekt alqoritmlərinə əsaslanan tələbin proqnozlaşdırılması sistemi. Reliz 1.0.
Ehtiyatlar şirkətin ən dəyərli aktivlərindən biridir. Düzgün idarə olunmasının açarı tələbin yüksək dəqiqliklə proqnozlaşdırılmasıdır. Maşın öyrənmə alqoritmləri və süni intellektə əsaslanan SMART Demand Forecast bu işdə Təchizat Zənciri Menecerlərinə kömək edir. Həll sifariş verməzdən əvvəl tələbatı ödəmək üçün kifayət qədər malların optimal miqdarını müəyyən etməyə imkan verir və anbarda artıq ehtiyatların yaranmasının qarşısını alır. Bütün bunlar, öz növbəsində, pərakəndə satış məntəqələrində lazımi mövcudluğun təmin edilməsinə, itirilmiş satışın səviyyəsinin azalmasına və eyni zamanda, ehtiyatlarda dondurulmuş vəsaitlərin səviyyəsinin azalmasına təsir göstərir. Tələb proqnozlaşdırma sisteminin aktuallığı və zəruriliyi şübhəsizdir, ona görə də biz sizi SMART Demand Forecast -ın funksionallığı ilə tanış olmağa dəvət edirik.

SMART Demand Forecast-ın funksional blokları

SMART Demand Forecast-ın fəaliyyəti 5 blokla təmin edilir: modelləşdirmə, analoqların seçilməsi, analitik hesabatlar, şəxsi məlumatların emalı və sistem konfiqurasiyası.

İnformasiya emalı bloku

Sistem maşın öyrənməsi və süni intellekt alqoritmləri əsasında fəaliyyət göstərir ki, bunun üçün model təlimi üçün giriş məlumatları mühüm rol oynayır. Buna görə də, biz onların bütövlüyünün və təhlükəsiz emal imkanlarının yoxlanılmasına, habelə biznes fəaliyyətinin tarixi məlumatlarının və istifadəçilərin şəxsi məlumatlarının saxlanmasına xüsusi diqqət yetirdik. Bu blokun xüsusiyyətlərinə daha yaxından nəzər salaq:
  1. Ümumi Məlumatın Mühafizəsi Qaydalarına (GDPR) uyğun olaraq şəxsi məlumatların emalı
SMART Demand Forecast alınan məlumatların təhlükəsizliyinə diqqət yetirir və Ümumi Məlumatın Mühafizəsi Qaydalarına uyğundur, buna görə də:
  • Sistemdə avtorizasiya Microsoft Azure Active Directory istifadə edərək baş verir.
  • Sistem tərəfindən emal edilən istifadəçilər haqqında şəxsi məlumatlar psevdonimləşdirilir və birbaşa Microsoft Azure Active Directory-də saxlanılır.
  1. Məlumatların bütövlüyünün yoxlanılması
Sistem böyük massivlərin emalı üçün intellektual alqoritmləri özündə birləşdirir ki, bu da məlumatların bütövlüyünü yoxlamağa imkan verir. Bu, modeli işə salmazdan əvvəl məlumatlarla bağlı problemləri aşkar etməyə imkan verir.

Modelləşdirmə bloku

SMART Demand Forecast model təlimi və proqnozun hazırlanması prosesinə başlamaq, promo kampaniyalarını idarə etmək, nəticələri saxlamaq və ixrac etmək imkanı verən modelləşdirmə blokuna malikdir. Blok aşağıdakı imkanlara malikdir:
  1. Məhsullar və mağazalar üzrə filtrasiya
Məhsul iyerarxiyasının səviyyələrinə və mağazalar üzrə filtrasiya səviyyələrinə uyğun olaraq, sistem modelləşdirmə blokunda göstərilən məlumat üçün filtrlərin istifadəsini təmin edir.
  1. Model təlim prosesinin başlanması
Tələbin proqnozlaşdırılması sisteminin interfeysində müvafiq giriş hüquqlarına malik olan istifadəçilər model təlimi prosesinə başlaya bilərlər.
  1. Model təlimi və proqnozun hazırlanması mərhələlərinin nümayişi
SMART Demand Forecast proqramında bütün istifadəçilər üçün model təlimi və proqnoza hazırlıq statuslarının başdan sona nümayişi həyata keçirilir.
  1. Model təlimi və proqnozun hazırlanması prosesinin ləğvi
Müvafiq giriş hüquqlarına malik olan istifadəçilər üçün zərurət yarandıqda model təlimini və proqnoz hazırlamaq proseslərini dayandırmaq imkanı tətbiq edilmişdir.
  1. Promo kampaniyalarının importu
İnterfeys əvvəlcədən eksport edilmiş şablon faylından istifadə edərək promo kampaniyalarını import etmək xüsusiyyətinə malikdir.
  1. Proqnozun hazırlanması və onun sonrakı saxlanması
Müvafiq rol hüquqlarına malik olan istifadəçilər aşağıdakıları edə bilərlər:
  • Maşın öyrənmə alqoritmlərindən istifadə edərək proqnozlaşdırmanın hazırlanması prosesinə başlamaq,
  • Hazırlanmış proqnozu yekunlaşdırmaq,
  • Nəticələri CSV formatında eksport etmək.

Analoq seçimi bloku

SMART Demand Forecast-da analoq emal etmək üçün funksional tətbiq olunub. İstifadəçilər aşağıdakı imkanlara malikdirlər:
  • roqnozlaşdırmaq üçün faktiki satışlar haqqında kifayət qədər məlumatı olmayan məhsulların/mağazaların mövcudluğunu yoxlamaq,
  • Məhsulların/mağazaların təklif olunan analoqlarının siyahısını təhlil etmək,
  • Müvafiq məhsulu/mağazanı bençmark (etalon) kimi seçmək.

Analitik hesabatlar bloku

Analitika sistemin ayrılmaz hissəsidir. Sistemdə hesabatlar çevik və dolğun məlumat verən interfeysə inteqrasiya olunmuş Power BI-a əsaslanır. İstifadəçilər təhlil edə bilər:
  • Retrospektiv satışları,
  • Retrospektiv məlumatlara əsaslanan proqnoz keyfiyyəti,
  • Proqnozlaşdırmada iştirak edən promo kampaniyaları dəstləri,
  • Kompensasiya edilmiş satışlar.

Sistem konfiqurasiya bloku:

SMART Demand Forecast-ın fərdi parametrləri onu biznesiniz üçün daha çevik edir. Siz bacaracaqsınız:
  • Təlim və proqnozların hazırlanması ilə bağlı parametrlər qurmaq,
  • Sistem istifadəçilərinə, onların hüquq və statuslarına nəzarət etmək,
  • Şəxsi parametrləri seçmək,
  • Modelləşdirmə blokunda sonrakı istifadə üçün müxtəlif şərtlər ilə öz filtrlərinizi təyin etmək,
  • Planlaşdırma paramentlərinin ayarlanması, o cümlədən:
    • Planlaşdırma dövrünün açılış tarixi,
    • Planlaşdırma üfüqü,
    • Model təlimi üçün tələb olunan zaman sıraları,
    • Proqnozun qranulyasiya səviyyələri.
SMART Demand Forecast haqqında daha çox öyrənmək istəyirsiniz? Əlaqə saxlamaq üçün sales@smart-it.com ünvanına e-mail göndərin.

    Proqnozun dəqiqliyini artırmaq üçün
    artıq sabah təqdimat sifariş edin

      Sorğunuz üçün təşəkkür edirik
      Tezliklə sizinlə əlaqə saxlayacağıq