Tələbin proqnozlaşdırılması praktikada: SMART Demand Forecast həlli müəssisələrə dəqiq proqnozlar əldə etməyə necə kömək edir

Məşhur futuroloqun yuxarıda qeyd olunan sözlərində proqnozlaşdırma prosesinin aerodinamik boru vasitəsilə süni yaradılmış şəraitdə müxtəlif təyyarə modellərinin sınaqdan keçirilməsi ilə kifayət qədər dəqiq bir müqayisəsi verilmişdir. Bu bənzətmə istehsaldan tutmuş pərakəndə satışa qədər müxtəlif biznes sektorlarında getdikcə daha çox istifadə edilən müasir həllər vasitəsilə tələbin proqnozlaşdırılmasına da tətbiq oluna bilər. Axı tələbin proqnozlaşdırılması sisteminin risksiz bir mühitdə mümkün ssenariləri sınaqdan keçirməyə, onların üstünlüklərini və çatışmazlıqlarını qiymətləndirməyə imkan verməsi çox önəmlidir.

Tələbin proqnozlaşdırılmasının vəzifələri:

Aerodinamik boru modeldə işə salınmazdan əvvəl dizayn qüsurlarını aşkar etdiyi kimi, tələbin proqnozlaşdırılması həlləri də şirkətlərə gələcək dəyişikliklərə aşağıda qeyd olunanlar sayəsində daha yaxşı hazırlaşmağa kömək edir:

1. Ehtiyatların optimallaşdırılması;
2. Malların artıqlığının və ya çatışmazlığının formalaşmasının minimuma endirilməsi;
3. Təchizat zənciri proseslərinin sabitliyinin təmin edilməsi;
4. Dəqiq məlumatlar əsasında istehsal və marketinq fəaliyyətinin planlaşdırılması.

Beləliklə, tələbin proqnozlaşdırılması nədir?

Yuxarıda göstərilənlərə əsasən, tələbin proqnozlaşdırılması belə tərif edilə bilər – bu, şirkətin mal və ya xidmətlərə olan gələcək ehtiyaclarının təhlili və proqnozlaşdırılması prosesidir ki, müəssisənin ehtiyatlarını, istehsalını və logistikasını optimallaşdırmağa imkan verir. Süni intellekt alqoritmlərindən istifadə edən müasir həllər sayəsində isə müəssisələr dəyişən bazar çağırışlarına daha effektiv şəkildə cavab vermək və yeni, əvvəllər nəzərə alınmayan mənfəət mənbələri kəşf etmək imkanı əldə edirlər.

Tələbin proqnozlaşdırılması ilə bağlı müəssisələrin üzləşdiyi çətinliklər

Tələbin proqnozlaşdırılması prosesi müasir biznesin qarşılaşa biləcəyi bir çox çətinliklərlə doludur, bunların arasında aşağıdakıları qeyd etək olar:

1. Məlumatın çatışmazlığı və ya aşağı keyfiyyətli olması – əgər tələb haqqında məlumat tam və ya dəqiq deyilsə, proqnozlar yanlış ola bilər.
2. Tələbin dəyişkənliyi – mövsümilik, xarici amillər (məsələn, iqtisadi dalğalanmalar və ya qanunvericilikdəki dəyişikliklər və s.) proqnozları daha az etibarlı edə bilər.
3. İnteqrasiya çətinlikləri – proqnozlaşdırılan məlumatların gündəlik əməliyyat proseslərinə inteqrasiyası kompleks yanaşma, yüksək səviyyədə təcrübə və kross-funksional komandalar arasında effektiv əməkdaşlıq tələb edir.
4. Köhnəlmiş əl üsulları ilə proqnozlaşdırma metodlarından istifadə – ənənəvi cədvəllər, avtomatlaşdırmanın olmaması və sadə tələbin proqnozlaşdırılması düsturlarının istifadəsi çoxlu sayda dəyişənlərin nəzərə alınmasına və proqnozların yeni məlumatlara tez uyğunlaşdırılmasına imkan vermir ki, bu da onların dəqiqliyinin azalmasına səbəb olur.

Proqnozlaşdırma necə işləyir və dəqiq tələb proqnozu yaratmaq üçün effektiv yanaşmanın əsas addımları

Tələbin proqnozlaşdırılması bir neçə əsas mərhələdən ibarət mürəkkəb və strukturlaşdırılmış bir prosesdir:

Keyfiyyətli məlumatların toplanılması

Bu mərhələ dəqiq tələb proqnozunun əldə edilməsi üçün əsas və vacib addımdır. Buraya satışların tarixçəsi, marketinq fəaliyyətləri, mövsümi məlumatlar və xarici təsir amilləri haqqında məlumatların toplanması daxildir. Nə qədər çox sayda keyfiyyətli məlumatınız varsa, proqnozlarınız bir o qədər dəqiq olacaq.

Tələbə təsir edən amillərin təhlili

Bu mərhələ daxili və xarici amillərin öyrənilməsindən ibarətdir, məsələn: mal və ya xidmətlərin qiymətləri, aksiyalar, endirimlər, marketinq kampaniyaları, ehtiyat səviyyələri və ya mövsümilik, rəqabət mühiti, iqtisadi vəziyyət, demoqrafik göstəricilər, bazar tendensiyaları və s. Şirkətin tələbinə ən çox təsir edən amilləri müəyyən etmək üçün korrelyasiya təhlili aparılır, asılılıqlar araşdırılır, müştərilərin seqmentasiyası və statistik üsullardan istifadə edilməklə faktor təhlili aparılır.

Müvafiq tələbin proqnozlaşdırılması metodunun seçilməsi

Əvvəlki addımların nəticələrinə əsasən, konkret hallar üçün ən effektiv olan tələbin proqnozlaşdırılması metodları (məsələn, kəmiyyət və ya keyfiyyət) seçilir.

Tələbin proqnozlaşdırılması modelinin yaradılması

Bu, ən vacib mərhələlərdən biridir, çünki toplanmış və təhlil edilmiş məlumatlar əsasında proqnoz qurulur. Tələbin proqnozlaşdırılması modelləri müxtəlif statistik alətlərə əsaslana bilər, məsələn: xətti reqressiya, zaman sıraları metodları və s. Lakin bugün proqnozlaşdırma modelinin yeni tendensiyalar, bazar dəyişkənliyi və digər dəyişən amilləri nəzərə alınmaqla uyğunlaşmaq üçün kifayət qədər çevik olması vacibdir. Belə hallarda, ənənəvi statistik modellər çoxlu məhdudiyyətlərə malikdir və süni intellekt alqoritmlərindən istifadə edən modellərdən geri qalır. Beləliklə, SMART Demand Forecast həlli çevik tələb proqnozlaşdırma modellərinin yaradılması üçün bütün zəruri olan alətləri ehtiva edir. Sistem proqnozların dəqiqliyini və dinamikliyini təmin edən süni intellekt alqoritmlərini istifadə edir.

Tələbin proqnozlaşdırılması modelinin sınaqdan keçirilməsi və optimallaşdırılması

Bu mərhələ mütləqdir, çünki modelin real şəraitdə effektivliyini qiymətləndirməyə imkan verir. Test nəticələrinə əsasən modelə düzəlişlər edilir ki, proqnozların dəqiqliyi maksimum səviyyəyə çatdırılsın.

• Proqnozun əsas biznes proseslərində istifadəsi – bu sonuncu mərhələ şirkət üçün vacib olan və biznesə real dəyər gətirən biznes proseslərində proqnozdan istifadəni nəzərdə tutur: ehtiyatların idarə olunması, istehsal, marketinq kampaniyalarının planlaşdırılması və s.

Tələbin proqnozlaşdırılmasının üstünlükləri:

• Təchizat zənciri prosesinin optimallaşdırılması: məhsul üzrə dəqiq tələb proqnozu malların ehtiyatlarının daha effektiv şəkildə idarə olunmasına kömək edir ki, bu da ehtiyatların çatışmazlığı və ya həddindən artıq sayda yaranmağı riskini minimuma endirir. Bu, öz növbəsində, malların saxlanılması ilə bağlı xərcləri azaltmağa kömək edir, malların çatışmazlığı və ya xidmətin əlçatan olmamağı səbəbindən satışların itirilməsinin qarşısını alır. Dəqiq tələb proqnozlarına əsaslanan proseslər quraraq, şirkət təcili çatdırılma və gecikmələri minimuma endirərək təchizat zənciri boyunca malların səmərəli şəkildə hərəkətini təmin edir.
• İstehsal proseslərinin daha yaxşı planlaşdırılması: dəqiq tələb proqnozları ilə istehsal şöbələri resurslardan istifadəni optimallaşdıra bilərlər. Proqnozlar lazım olan miqdarda xammalın vaxtında mövcudluğunu təmin etməyə kömək edir.
• Daha effektiv marketinq kampaniyaları: hansı məhsul və ya xidmətə nə zaman daha yüksək tələbat olacağını anladıqda, marketinq mütəxəssisləri daha məqsədyönlü və uğurlu kampaniyalar hazırlayıb həyata keçirə bilərlər, bu isə satışları maksimal səviyyəyə çatdırmağa kömək edir.
• Xərclərin azaldılması və şirkətin P&L-ə təsiri: dəqiq tələb proqnozlarından istifadə saxlama, istehsal, marketinq, satınalma, təchizat zənciri və s. kimi şirkətin əsas proseslərini optimallaşdırmaqla xərcləri azaldır. Bütün bunlar tələb və resurslar arasında dəqiq uyğunluğu təmin edir. Nəticədə bu, şirkətin P&L göstəricilərinə müsbət təsir göstərir. Çünki xərclərin azaldılması və bu proseslərin səmərəliliyinin artırılması şirkətin ümumi gəlirinin və xalis mənfəətinin artmasına kömək edir.
• Xidmət keyfiyyətinin yüksəldilməsi: dəqiq tələb proqnozu şirkətin resurslarını daha rasional şəkildə planlaşdırmağa kömək edir. Məsələn, proqnoza əsaslanaraq, fərdi satış nöqtələrində müştəri tələbatını tam ödəmək üçün lazımi sayda işçi heyəti və mallar əvvəlcədən təmin edilə bilər.

Tələbin proqnozlaşdırılmasının dəqiqliyinə nail olmaq üçün ən vacib olan nədir və hansı amillər buna təsir edir?

Süni intellektə əsaslanan həllər üçün məlumat əsas şərtdir. SMART Demand Forecast həllini tətbiq edərkən, təchizatçı modelləşdirmə zamanı gələcəkdə istifadə ediləcək universal məlumat strukturunun formalaşmasına kömək edir. Bu struktur modelin düzgün işləməsini təmin edir, həmçinin məlumatı effektiv şəkildə təhlil etməyə və dəqiq proqnozlar verməyə imkan verir. Buna görə də, icra layihəsi çərçivəsində SMART business şirkəti müştərinin əsas biznes proseslərini təhlil edir və məlumatların toplanması üçün hazır şablon təklif edir. Müştəri yalnız məlumatı hazırlayıb təchizatçıya təqdim etməlidir ki, bu da səylərə, vaxta qənaət edir və həllin həyata keçirilməsinin sonrakı mərhələlərində müvəffəqiyyəti təmin edir.

Tələbin proqnozlaşdırılmasına təsir edən amillər

İstehlakçının nəyə və hansı miqdarda ehtiyac duyduğunu dəqiq proqnozlaşdırmaq üçün müxtəlif amilləri nəzərə almağa dəyər. Axı, onlar göstəriciləri yuxarı və ya aşağı çəkən görünməz iplər kimi işləyirlər və biznesinizin uğuru onların düzgün təhlilindən asılıdır. Əsas amillərə aşağıdakılar daxildir:

• Xarici amillər və sosial hadisələr: pandemiya dövründə hamının qoruyucu maskalar və antiseptiklər aldığını xatırlayın. Trend təhlili müştəri seçimlərində mühüm və gözlənilməz dəyişiklikləri proqnozlaşdırmaq üsuludur.
• Qiymət siyasəti: endirimlər, promo kampaniyalar və ya hətta minimal qiymət artımı satışlarınıza kəskin şəkildə təsir edə bilər. İnsanlar həmişə özləri üçün ən yaxşı qiymət-keyfiyyət nisbətini axtaracaqlar. Məhz bunu başa düşmək bizə tələbin necə dəyişəcəyini daha dəqiq proqnozlaşdırmağa imkan verir.
• Mövsümilik: qış və yay aylarında bir dondurma mağazası təsəvvür edin. Aydın məsələdir ki, tələbat soyuq mövsümdə düşür, istidə isə yüksəlir. Mövsümi dəyişiklikləri anlamaq və dəqiq tələb proqnozları ilə ehtiyatları planlaşdırmaq müəssisələrə həddindən artıq istehsal və ya çatışmazlıqlarla qarşılaşmadan istehsal gücünü və məhsul həcmini planlaşdırmağa kömək edir.
• İqtisadi amillər: əhalinin gəlir səviyyəsi, inflyasiya və valyuta bazarında dalğalanmalar istehlakçıların alıcılıq qabiliyyətini formalaşdıran amillərdir.
• Rəqabət: rəqiblərinizin fəaliyyəti də mühüm rol oynayır. Rəqabət mühitinin təhlili sizə öz strategiyalarınızı vaxtında uyğunlaşdırmağa imkan verir.

Qısamüddətli və uzunmüddətli tələbin proqnozlaşdırılması nədir və hansı yanaşma daha uyğun olar?

Tələbin proqnozlaşdırılması səyahət üçün marşrut hazırlamağa bənzəyir: hara getdiyinizi anlamaq vacibdir, lakin eyni zamanda növbəti döngənin arxasında nə olacağını da bilməlisiniz.

Qısamüddətli dövrə tələbin proqnozlaşdırılması

Ən yaxın həftələr və ya aylar üçün nəzərdə tutulur və 12 aya qədər bir dövrü əhatə edir. Qısamüddətli tələbin proqnozlaşdırılması həm makro səviyyədə, məsələn, ölkədə və ya regionda müəyyən növ məhsula olan ümumi tələbin proqnozlaşdırılmasında, həm də mikro səviyyədə – konkret mağazada, satış nöqtəsində və ya müəyyən kateqoriyalı müştərilər arasında ayrı-ayrı mallara və ya xidmətlərə olan tələbin proqnozlaşdırılmasında istifadə oluna bilər. Qısamüddətli proqnozlaşdırma ani tələbat, mövsümi zirvələr və ya marketinq kampaniyalarının başlanması ilə bağlı dəyişikliklərə operativ şəkildə reaksiya verməyə imkan verir. Bu, satış, marketinq və əməliyyat şöbələri arasında sıx qarşılıqlı əlaqəni nəzərdə tutur, çünki onların fəaliyyəti tələbin dəyişməsinə birbaşa təsir göstərir. Məsələn, marketinq kampaniyası məhsula olan marağı əhəmiyyətli dərəcədə artıra bilər ki, bu da ehtiyatların sayında və təchizatda dərhal düzəlişlər tələb edəcək.

Uzunmüddətli dövrə tələbin proqnozlaşdırılması

Əsas diqqəti strategiyaya yönəldir: yəni, bazar tendensiyaları, dəyişikliklər və biznesin inkişafı nəzərə alınmaqla bir ildən çox müddət üçün tələbin proqnozlaşdırılması. Qısamüddətli proqnozlaşdırma kimi, makro və mikro səviyyələr üçün də istifadə edilə bilər. Uzunmüddətli yanaşma şirkətə hansı tendensiyaların üstünlük təşkil edəcəyini, istehlakçı davranışının necə dəyişəcəyini və gələcəkdə biznesin hansı resurslara və miqyasa ehtiyac duyacağını anlamağa kömək edir. Məsələn, yeni mağaza və ya istehsal xəttinin açılması təkcə mövcud tələbin başa düşülməsini deyil, həm də uzunmüddətli perspektivlərin qiymətləndirilməsini tələb edir.

Tələbin uzunmüddətli və qısamüddətli proqnozlaşdırılması fəaliyyət sahəsindən asılı olmayaraq eyni dərəcədə vacibdir. Pərakəndə satışda qısamüddətli proqnozlar pik dövrlərdən əvvəl rəfləri vaxtında məhsullarla doldurmağa kömək edir, uzunmüddətli proqnozlar isə şirkətin ümumi istiqamətini müəyyənləşdirir. Mürəkkəb təchizat zəncirinə malik istehsalda qısamüddətli proqnozlar tədarük gecikmələrinin qarşısını almağa kömək edir, uzunmüddətli proqnozlar isə istehsal gücünün genişləndirilməsini planlaşdırmağa imkan verir. Balanslaşdırılmış proqnozlaşdırma yanaşması isə çevikliyi, səmərəliliyi və dayanıqlı inkişafı təmin edir.

Tələbin proqnozlaşdırılmasının kəmiyyət və keyfiyyət üsulları hansılardır və onlardan nə zaman istifadə edilməlidir?

Tələbin proqnozlaşdırılmasında riyazi dəqiqlik və bazarın intuitiv başa düşülməsi arasında balans tapmaq vacibdir.

Tələbin proqnozlaşdırılmasının kəmiyyət üsulları

Kəmiyyət üsulları rəqəmlərə və statistik məlumatlara əsaslanır. Onlar keçmiş məlumatları, mövsümi trendləri, satış səviyyələrini və müştəri davranışlarını təhlil edirlər. Bu üsullar xüsusilə böyük həcmli tarixi məlumatlarınız olduqda və tələb tendensiyalarının yaxşı proqnozlaşdırıldığı bir bazarda fəaliyyət göstərdiyiniz zaman effektiv olur. Tələb proqnozunu necə hesablamaq barədə sual yarandıqda, məhz kəmiyyət üsulları obyektiv məlumatlar əsasında dəqiq nəticələr əldə etməyə imkan verir.

Tələbin proqnozlaşdırılmasının keyfiyyət üsulları

Bu üsullar proqnozlaşdırmaya insan amilini əlavə edirlər. Bunlar ekspert fikirlərini və ya məsələn, müştəri rəylərini nəzərə alan yanaşmalardır. Bu yanaşmalar ani bazar dəyişiklikləri baş verdikdə və ya tarixi məlumat olmadan yeni məhsulun bazara çıxarılması zamanı faydalıdırlar. Kəmiyyət təhlili və keyfiyyət qiymətləndirməsinin yaxşı balanslaşdırılmış birləşməsi gələcək tələb haqqında tam məlumat əldə etməyə imkan verir.

Tələbin proqnozlaşdırılması modelləri hansılardır?

Şərti olaraq, əksər modelləri çoxfaktorlu və zamanla bağlı modellərə bölmək olar. Zamanla bağlı modellər tarixi məlumatları təhlil edərək müəyyən bir müddət ərzində tələbin necə dəyişdiyini, mövsümi dalğalanmaların olub-olmamasını və yaxın gələcəkdə gözlənilə bilən tendensiyaları müəyyən edir. Məsələn, hərəkətli ortalama və ya trend təhlili üsulları məlumatların sabit struktura malik olduğu mallara tələbatı yüksək dəqiqliklə proqnozlaşdırılmağa imkan verir.

Müasir çoxfaktorlu modellər daha dərinə gedir — onlar sadə statistik modellərin öhdəsindən gəlməyəcəyi çoxlu sayda amillərə əsaslanaraq proqnoz qurmağı bacarır. Bu faktorlara qiymət dəyişiklikləri, yeni məhsulların bazara çıxarılması, iqtisadi şərtlər və hətta hava şəraiti daxil ola bilər. Məsələn, reqressiya modeli bir parametrin (məsələn, endirim) dəyişməsinin satış həcminə necə təsir etdiyini müəyyən etməyə kömək edir.

Tələbin proqnozlaşdırılması texnikaları hansılardır və onlardan hansıları müasir biznes ehtiyaclarına ən yaxşı cavab verir?

Tələbin proqnozlaşdırılması texnikaları sadə və anlaşılanlardan tutmuş mürəkkəb analitik olanlara qədər müxtəlifdir. Məsələn, ən çox istifadə edilən texnikalardan biri keçmiş hadisələrin və tendensiyaların və ya trendlərin gələcəyə ötürüldüyü ekstrapolyasiyadır. Tələb sabit və proqnozlaşdırıla biləndirsə, bu metod yaxşı işləyir. Lakin anormal sıçrayışlar, çatışmazlıqlar, dəyişkənliklər və s. səbəblərdən tələbin tez-tez qeyri-sabit olduğu müasir dünyada biznes çoxfaktorlu modellərdən istifadə edən daha effektiv texnikalara ehtiyac duyur. Axı onlar mövsümilik təhlilini, dövri dalğalanmaları, məsələn, bayramqabağı satışların pik nöqtələrini və ya yay aylarında mövsümi enişləri nəzərə alır, anomaliyaları təmizləyir və s.

Beləliklə, müasir bazar daha çevik və ağıllı yanaşmalar tələb edir. Buna görə də, müəssisələr getdikcə daha mürəkkəb metodlara, məsələn, süni intellektə (AI) və ya maşın öyrənməsinə (ML) əsaslanan modelləşdirməyə müraciət edirlər.

Süni intellekt əsasında tələbin proqnozlaşdırılması: üstünlüklər və çətinliklər

Süni intellekt əsasında işləyən tələbin proqnozlaşdırılmasının əsas üstünlüklərindən biri onun müxtəlif mənbələrdən alınan böyük həcmdə məlumatı tez təhlil etmək imkanıdır – bu, əl üsulları ilə müqayisədə daha səmərəlidir. Süni intellekt alqoritmləri insanlar tərəfindən diqqətdən kənarda qala biləcək mürəkkəb əlaqələri aşkar edə bilər və real vaxt rejimində real bazar dəyişikliklərini əks etdirmək üçün proqnozları uyğunlaşdıra bilər.

Bununla belə, hər hansı bir texnologiya kimi, süni intellektə əsaslanan proqnozlaşdırmanın da keyfiyyətli məlumatlarından asılılıq kimi çətinlikləri və tələbləri var. Məlumatlarda səhvlər və ya boşluqlar varsa, bu, proqnozlaşdırmanın dəqiqliyini əhəmiyyətli dərəcədə azalda bilər. Buna görə də, vahid məlumat strukturunun formalaşdırılmasına və təchizatçının seçilməsinə düzgün yanaşmaq vacibdir. Məsələn, SMART business şirkətlərə səhvləri və boşluqları minimuma endirən və yüksək dəqiqliklə proqnozlaşdırmanı təmin edən universal məlumat strukturu yaratmağa kömək edir.

Süni intellekt əsasında tələbin mövsümi dalğalanmalarının və promo aksiyaların proqnozlaşdırılması

Mövsümi və promo məhsullarına tələbin proqnozlaşdırılması hər zaman dəyişkən təbiətinə görə bir çox suallar doğurub. Lakin süni intellekt sayəsində bu çətinliklər keçmişdə qaldı. Alqoritmlər əvvəlki satış dövrlərini təhlil edir və onları xarici amillərlə müqayisə edir. Məsələn, süni intellekt Milad mövsümü üçün hansı məhsulun hansı miqdarda hazırlanması lazım olduğunu və ya endirimlərin kampaniya dövründə satışlara necə təsir edəcəyini proqnozlaşdıra bilər.

Yeni məhsullar üçün tələbinin proqnozlaşdırılmasında süni intellektdən necə istifadə etmək olar?

Tarixi məlumatların olmaması səbəbindən yeni məhsullara olan tələbin proqnozlaşdırılması biznes üçün ən çətin məsələlərdən biridir. Bununla belə, süni intellekt bu problemi həll edə bilər. Oxşar məhsullar haqqında məlumatlardan, bazar tendensiyalarının və müxtəlif istehlak seqmentlərinin davranış nümunələrinin təhlilindən istifadə edərək, ağıllı alqoritmlər hətta tamamilə yeni məhsullar üçün də proqnozlar yarada bilər.

Tələbin proqnozlaşdırılmasında maşın öyrənməsi (ML)

Maşın öyrənməsinin üstünlüyü ondan ibarətdir ki, belə bir sistem daim təkmilləşir. Həmçinin, bu sistem böyük həcmdə məlumatları təhlil edə və ənənəvi analiz üsulları üçün aşkarlanması daha çətin olan gizli nümunələri və tendensiyaları müəyyən edə bilər. Bununla belə, qeyd etmək lazımdır ki, proqnozların düzgünlüyü məlumatların həcmindən deyil, keyfiyyətindən və aktuallığından asılıdır. Buna görə də modelin mürəkkəbliyi ilə onun ümumiləşdirmə imkanları arasında tarazlığı tapmaq, modelin həddən artıq yüklənməsinin qarşısını almaq üçün düzgün alqoritmlərdən və yoxlanılmış təsdiq metodlarından istifadə etməklə gərəksiz məlumatlardan imtina etmək vacibdir.

Tələbin proqnozlaşdırılması üçün hansı ML modelləri mövcuddur?

Maşın öyrənməsi modelləri yanaşma və funksionallıq baxımından fərqlənir, hər biri xüsusi proqnozlaşdırma ehtiyaclarına xidmət edir. Ən çox yayılmış modellər bunlardır:

• Xətti reqressiya – tələb və əsas amillər arasındakı asılılığı təhlil edən sadə, lakin effektiv modeldir. 
• Random Forest – çox sayda dəyişənlər və mürəkkəb qarşılıqlı asılılıqlarla yaxşı işləyən ansambl modelidir. 
• Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM) – eyni vaxtda çoxsaylı amilləri nəzərə aldığı üçün yüksək proqnozlaşdırma dəqiqliyini təmin edir. 
• Klasterləşdirmə metodları (K-means) – oxşarlıqları müəyyən etmək üçün məlumatların qruplaşdırılmasına kömək edirlər. 
• Dərin Neyron Şəbəkələri LSTM (Long Short-Term Memory) – zaman sıraları ilə işləmək üçün effektivdir ki, bu da tələbin sürətlə dəyişdiyi dinamik bazarlarda xüsusilə faydalıdır. 
• Biliklərin ötürülməsi metodları – tarixi məlumatların kifayət qədər olmadığı hallarda, məsələn, yeni bazarlara daxil olma zamanı və ya yeni məhsulların satışa çıxarılması zamanı istifadə olunur.

Hər bir şirkətin özünəməxsus biznes prosesləri olduğundan, bütün ehtiyaclara cavab verən universal model yoxdur. SMART business şirkəti, maşın öyrənməsi və məlumat analitikası sahəsində dərin təcrübəsi ilə biznesiniz üçün optimal modeli seçməyə kömək edə bilər. Şirkət SMART Demand Forecast həlli ilə dəstəklənən müasir ML modellərinin geniş çeşidi ilə işləyir. Bu, biznes məqsədlərinizə və istehlakçı davranışının sürətlə dəyişdiyi bugünkü bazarın dinamik şərtlərinə uyğun olaraq yüksək dəqiqlikli tələb proqnozlaşdırılmasını təmin edir.

Müəssisədə tələbin proqnozlaşdırılması – təchizat zəncirində biznes proseslərinin effektivliyi və davamlılığının açarıdır

Tələbin dəqiq proqnozlaşdırılması sayəsində siz təchizatçıların, istehsal xətlərinin və anbarların işini effektiv şəkildə tənzimləyə bilərsiniz ki, hər şey maksimum səmərəli şəkildə və minimum xərclərlə işləsin. Proqnozlar anbarlarda həddindən artıq sayda malların yığılmasının qarşısını alır və kritik anlarda ehtiyatları vaxtında yeniləyir. Tələbin proqnozlaşdırılmasının rolu həm də şirkətin xərclərinə birbaşa təsir edən sifariş və təchizat proseslərinin optimallaşdırılmasından ibarətdir.

Ehtiyatların idarə edilməsində tələbin proqnozlaşdırılması, ehtiyatların optimallaşdırılması

Dəqiq proqnozlar olmadan şirkətlər ehtiyatların artıq sayda olmağı və ya çatışmazlığı ilə qarşılaşa bilərlər ki, bu da maliyyə itkiləri və müştəri xidmətinin səviyyəsinin azalması ilə nəticələnir. Ehtiyatların idarə edilməsində tələbin proqnozlaşdırılması şirkətlərə bazarın tələbatını qarşılamaq üçün anbarlarda tələb olunan optimal ehtiyat səviyyələrini proqnozlaşdırmağa kömək edir.

Hazır məhsullara tələbin proqnozlaşdırılması

SMART Demand Forecast həllinin Microsoft Dynamics 365 Business Central ERP sistemi ilə inteqrasiyası ehtiyatların idarə edilməsi üçün tələbin proqnozlaşdırılmasının qızıl düsturuna çevrilə bilər. Bu, müəssisələrə tələb proqnozlarını və ehtiyatların idarə edilməsi ilə bağlı real məlumatları vahid sistemdə birləşdirməyə imkan verir. Məsələn, SMART Demand Forecast sistemi tələb proqnozlarını yaratmaq üçün cari satış məlumatlarından, mövsümi dalğalanmalardan və digər amillərdən istifadə edir. Bu proqnozlar Microsoft Dynamics 365 Business Central ilə inteqrasiya olunduqda, məhsul sifarişi və ehtiyatların idarə edilməsi ilə bağlı qərarlar yalnız faktiki ehtiyatları deyil, həm də gələcək hazır məhsul üçün tələbin proqnozlarını nəzərə ala bilər. Bu, malların alınması və çatdırılması proseslərini avtomatik konfiqurasiya etməyə, qərar qəbul etmə vaxtını azaltmağa və resurslardan səmərəsiz istifadəni minimuma endirməyə imkan verəcəkdir. Bundan əlavə, inteqrasiya bütün məlumatlara vahid rəqəmsal məkan daxilində rahat giriş təmin edərək, aktuallaşdırılmış konsolidasiya edilmiş məlumatlar əsasında sürətli şəkildə əsaslandırılmış qərarları qəbul etməyə imkan verir.

Tələbin proqnozlaşdırılması müxtəlif biznes sahələrində necə faydalı ola bilər?

Tələbin proqnozlaşdırılması hər bir sənayedə mühüm rol oynayır:

• Pərakəndə satışda məhsula olan tələbinin proqnozlaşdırılması, anbarda lazımsız məhsullar saxlamadan müştərilərin ehtiyaclarını qarşılamaq üçün optimal ehtiyat səviyyələrini tənzimləməyə kömək edir. Bundan əlavə, dəqiq proqnozlarla, müxtəlif yerlərdə tələbin xüsusiyyətlərini nəzərə alaraq, hər bir satış nöqtəsi üçün məhsul çeşidi və ehtiyatlarını effektiv şəkildə planlaşdırmaq mümkündür. 
• Tikiş sənayesində tələbin dəqiq proqnozları istehsalın daha yaxşı planlaşdırılmasına, xammal alışı və ehtiyatlarının optimallaşdırılmasına, material xərclərinin azaldılmasına, həmçinin məhsulun artıqlığı və ya çatışmazlığı risklərinin aradan qaldırılmasına imkan verir. 
• Avtomobil sənayesində istehsal xətlərinin optimallaşdırılmasına kömək edir ki, bu da avtomobillərin və ehtiyat hissələrinin təchizatında gecikmələrin qarşısını almaq üçün vacibdir. 
• Aviasiya sənayesində dəqiq proqnozlaşdırma ilə aviaşirkətlər öz daşımalarının həcmlərini və insan resurslarına olan ehtiyaclarını daha dəqiq planlaşdıra bilirlər ki, bu da onlara yanacaq və personal xərclərini azaltmağa imkan verir. 
• Moda sənayesində mövsümiliyi və trendləri nəzərə almaq çox vacibdir. Mövsümi kolleksiyalar üçün tələbin dəqiq proqnozlaşdırılması şirkətlərə alış və istehsal həcmini daha effektiv planlaşdırmağa kömək edir. Bu, satılmayan malların qalıqlarını minimuma endirməyə, uzunmüddətli endirimlərdən qaçmağa və müvafiq olaraq satışı stimullaşdırmaq üçün nəzərdə tutulan marketinq kampaniyalarının xərclərini azaltmağa imkan verir. 
• Qida sənayesində proqnozlaşdırma tələbin dəyişikliklərini qabaqcadan görməyə, həmçinin silinmə, inqrediyentlərin artıqlığı və ya çatışmazlığı ilə bağlı xərclərin qarşısını almağa kömək edir, keyfiyyətli məhsulların vaxtında və sabit şəkildə istehsalını təmin edir. 
• İstehsal sənayesində tələbin proqnozlaşdırılması şirkətlərə bazarın tələblərinə uyğun olaraq istehsalı və xammal tədarükünü optimallaşdırmağa imkan verir ki, bu da əsas biznes proseslərinin səmərəliliyini artırır və xərcləri azaldır. 
• Əczaçılıq sənayesində tələbin proqnozlaşdırılması müxtəlif bölgələrdəki ehtiyacları və xəstəliklərin mövsümi dalğalanmalarını nəzərə alaraq dərman ehtiyatlarının idarə edilməsinə kömək edir. 
• Xidmət sektorunda proqnozlaşdırma iş resurslarının optimallaşdırılmasına və effektiv şəkildə bölüşdürülməsinə, həmçinin keyfiyyətli müştəri xidmətininin təmin edilməsinə kömək edir. 
• Turizm sənayesində tələbin dəqiq proqnozları turizm şirkətlərinə turları daha yaxşı planlaşdırmağa, müştərilərə optimal qiymətlər təklif etməyə və populyar istiqamətlərdə həddindən artıq sıxlığın yaranma ehtimalının qarşısını almağa kömək edir. 
• Qonaqpərvərlik sənayesində (HoReCa) tələbin proqnozlaşdırılması xidmət səviyyəsini idarə etməyə, qonaqlar üçün yüksək xidmət təmin etməyə və otellərin mənfəətini maksimuma çatdırmağa kömək edir. Restoran sektoru üçün isə proqnozlaşdırma məhsulun səmərəli şəkildə sifarişini qurmağa, inqrediyentlərin alınması xərclərini azaltmağa, mal və xammalın artıqlığı və ya çatışmazlığı səbəbindən yaranan itkilərin qarşısını almağa kömək edir.

SMART business şirkətinin müştəri portfelində tətbiqi bütün dünyada şirkətlər üçün yeni imkanlar açan SMART Demand Forecast həllindən istifadə edərək tələbin proqnozlaşdırılmasının uğurlu nümunələri var. Bunun parlaq nümunəsi, dörd həftə ərzində həftəlik məlumatların toplanması əsasında şəbəkədəki hər bir restoran üçün 83% satış proqnozu dəqiqliyinə nail olan McDonald’s Georgia üçün həllin tətbiqi oldu.

Bu həllin şirkətinizə necə faydalı ola biləcəyini öyrənmək üçün təqdimat sifariş edin!