AI in Action: When Is It Time to Move to Advanced AI Solutions in Business
ჩანაწერის მოთხოვნა
AI-Driven Demand Forecasting in Business: Lessons from McDonald's Georgia
ჩანაწერის მოთხოვნა
SMART Decision HUB
Demand Forecast
სისტემა ამარტივებს პროგნოზირების პროცესს და ზრდის მის სიზუსტეს. ამავდროულად, ის ამცირებს საოპერაციო ტვირთს მიწოდების ჯაჭვის გუნდისთვის, რაც საშუალებას აძლევს შეცვალოს აქცენტი ოპერატიული ამოცანებიდან სტრატეგიულზე.
SMART Demand Forecast
გამოყენების უპირატესობები
რეგულარული და სარეკლამო გაყიდვების ზუსტი პროგნოზირება საშუალებას მოგცემთ დროულად უზრუნველყოთ ბიზნესი შესაბამისი ინვეტარის მიწოდებით, მაქსიმალურად გაზარდოთ გაყიდვები და გააუმჯობესოთ მომსახურების დონე დაბალ ფასად.
გაზრდილი პროგნოზის სიზუსტე AI & ML-ის გამოყენებით
SMART Demand Forecast ეფუძნება მანქანური სწავლების და ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმებს. ის გეხმარებათ გაითვალისწინოთ ყველა საჭირო ფაქტორი, რომელიც გავლენას ახდენს პროგნოზის სიზუსტეზე, მათ შორის თქვენი გამოცდილებაზეც კონკრეტულ SKU-სთან და პროდუქტის ჯგუფთან.
შემცირებული
მარაგები
კომპლექსური ანალიტიკა და პროგნოზირების სიზუსტე უზრუნველყოფს საჭირო დროს, განსაზღვრული რაოდენობით საქონლის ხელმისაწვდომობას ზედმეტი მარაგის არსებობის გარეშე.
ხელმისაწვდომობის
დონის ოპტიმიზაცია
ინტელექტუალური ალგორითმები უზრუნველყოფს მაღალი პროგნოზის სიზუსტეს, რაც პირდაპირ გავლენას ახდენს პროდუქტის ხელმისაწვდომობის მაღალი დონის შენარჩუნებაზე. შედეგად, თქვენ არა მხოლოდ ზრდით მოგებას, არამედ აუმჯობესებთ მომსახურების დონეს და ბიზნესის რეპუტაციას.
დაზოგილი
შრომითი ხარჯები
SMART Demand Forecast დაგეგმვისა და ანალიტიკის პროცესის ოპტიმიზაცია ხელს უწყობს გუნდის გადატვირთვის თავიდან აცილებას, მათი ფოკუსის გადატანას ოპერატიულიდან სტრატეგიულ ამოცანებზე და ამცირებს ადამიანურ შეცდომებს.
შემცირებული
ჩამოწერა
პროგნოზირების მაღალი სიზუსტე ხელს უწყობს საქონლის ოპტიმალური დონის უზრუნველყოფას სამომხმარებლო მოთხოვნილების დასაკმაყოფილებლად, საწყობში ჭარბი რაოდენობის თავიდან აცილებისას. ეს თავის მხრივ საშუალებას გაძლევთ შეამციროთ ჩამოწერების რაოდენობა.
ბიზნეს გადაწყვეტილების სწრაფი მიღება
პროგნოზირების მაღალი სიზუსტე ხელს უწყობს საქონლის ოპტიმალური დონის უზრუნველყოფას სამომხმარებლო მოთხოვნილების დასაკმაყოფილებლად, საწყობში ჭარბი რაოდენობის თავიდან აცილების პარალელურად. ეს თავის მხრივ საშუალებას გაძლევთ შეამციროთ ჩამოწერების რაოდენობა.
SMART business-ს ენდობიან
SMART Demand Forecast სისტემის ფუნქციები
მუშაობა ანალოგურ პროდუქტებთან
ანალოგების გამოყენებით ახალი პროდუქტებისა და ობიექტების პროგნოზირება ხელს უწყობს სტრატეგიის გაუმჯობესებას და თავიდან აიცილებს არასაჭირო ხარჯებს, რომლებიც დაკავშირებულია ახალი პროდუქტის გაშვებასთან ან ქსელის გაფართოებასთან. ხელოვნური ინტელექტის საფუძველზე ანალოგების შერჩევა უზრუნველყოფს ხარჯების ოპტიმიზაციას ხელით ანალიზისთვის, როდესაც მონაცემები არასაკმარისია, რაც აუმჯობესებს პროგნოზის ხარისხს.
მოდელირება
რეგულარულ და სარეკლამო გაყიდვებზე მოთხოვნის პროგნოზების სწრაფი გენერაცია მოთხოვნაზე მოქმედი ფაქტორების ცვლილებაზე სწრაფად მორგების საშუალებას იძლევა.
სხვადასხვა სარეკლამო პირობებით სცენარების შექმნის შესაძლებლობა უზრუნველყოფს მოდელირებისა და პოტენციური შედეგების შედარების საშუალებას, რათა თავიდან იქნას აცილებული არასაჭირო ხარჯები და შეცვალოს მარკეტინგული სტრატეგია.
ანომალიის დამუშავება
AI ამოიცნობს ანომალიებს მონაცემებში და ავტომატურად ასწირებსს მათ, უზრუნველყოფს ზუსტი მონაცემების გამოყენებას და მოდელების ცვალებად პირობებთან ადაპტირებას.
იმ შემთხვევებში, როდესაც ავტომატური დაგლუვება არ გამოიყენება, სისტემა იძლევა ხელით რეგულირების შესაძლებლობას რისკების მინიმუმამდე შესამცირებლად.
ცხრილის ხედის
კონფიგურაცია საჭიროებისამებრ
კონფიგურაცია საჭიროებისამებრ
ანალოგური პროდუქტების იმპორტი/ექსპორტი
პროდუქტების ფილტრაცია
პროდუქტის დონეების მიხედვით
პროდუქტის დონეების მიხედვით
პროდუქტის/მაღაზიის ანალოგების დანიშვნა ბენჩნარკებად
შემოთავაზებული პროდუქტის/მაღაზიის ანალოგების სიის ანალიზი
მანქანური სწავლების დაწყება/გადატვირთვა
პროგნოზირების პერიოდისა და დროის აგრეგაციის შერჩევა
საპროგნოზო შედეგების იმპორტი/ექსპორტი
პროგნოზის კორექტირება მანუალურად
სხვადასხვა მოდელის პროგნოზირება სხვადასხვა სცენარისთვის
ანომალიის აგრეგაციის შერჩევა
გამოვლენილი ანომალიების ანალიზი და გაუმჯობესებული შედეგები
მექანიკური კორექტირების
გაკეთება მონაცემთა გასწორების შემდეგ
გაკეთება მონაცემთა გასწორების შემდეგ
პროგნოზის შექმნისა და მისი იმპორტი/ექსპორტის საბოლოო მონაცემთა ნაკრების ფორმირება
ანომალიური გაყიდვების გამოვლენა
SMART Demand Forecast-ის ანალიტიკა
პროგნოზირება დოკომპოზიცია
საშუალებას გვაძლევს გავიგოთ, რომელი ფაქტორები (სეზონურობა, ტენდენციები, აქციები) ახდენს ყველაზე დიდ გავლენას პროგნოზზე, ეხმარება სტრატეგიების უკეთ ადაპტირებასა და მარკეტინგის, ლოჯისტიკისა და წარმოების გეგმების დროულ კორექტირებას.
პროგნოზის ხარისხის ანალიზი
განსაზღვრავს პროგნოზების სისუსტეებს, აანალიზებს მოდელის შეცდომებს და აუმჯობესებს მათ ეფექტურობას, რაც ამცირებს არასწორი შესყიდვის ან დაგეგმვის რისკებს.
ისტორიული გაყიდვების ანალიზი
განსაზღვრავს ტენდენციებს, სეზონურობას და გაყიდვების ძირითად ფაქტორებს, რომლებიც ქმნიან საფუძველს სტრატეგიული დაგეგმვისთვის.
მონაცემთა ხარისხის ანალიზი
აღმოაჩენს ხარვეზებს ან შეცდომებს შეყვანილ მონაცემებში, ამცირებს მოდელის შეცდომებს.
ABC-XYZ ანალიზი
ABC-XYZ კლასიფიკაცია საშუალებას გაძლევთ კონცენტრაცია მოახდინოთ ყველაზე კრიტიკულ პროდუქტებზე, მინიმუმამდე დაიყვანოთ მათი სიჭარბე და დეფიციტი, რითაც შეამცირებთ შენახვის ხარჯებს.
პროდუქტის მარაგის ანალიზი
ამცირებს საოპერაციო ხარჯებს და ოპტიმიზაციას უკეთებს შესყიდვების პროცესს, თავიდან აიცილებს პროდუქციის სიჭარბეს ან დეფიციტს.
როგორ იმოქმედებს პროგნოზის სიზუსტე თქვენი ბიზნესის მომგებიანობაზე?
დაიანგარიშეთ რა სიდიდის მოგებას მიიღებს თქვენი ბიზნესი გაზრდილი პროგნოზირების სიზუსტით!
0
გაყიდვების დონე
გაიგეთ, რამდენად შეგიძლიათ გააუმჯობესოთ თქვენი პროგნოზირების სიზუსტე SMART Demand Forecast-ის გამოყენებით
მიიღეთ კონსულტაციარატომ SMART Demand Forecast
კომპლექსური მიდგომა
რეგულარული და პრომო გაყიდვების ერთდროული პროგნოზირების შესაძლებლობა.
მონაცემთა უსაფრთხოება
სისტემა უზრუნველყოფს GDPR-ის შესაბამისობას და ზრუნავს თქვენი პერსონალური მონაცემების უსაფრთხოებაზე.
ექსპერტთა გუნდი
გამოცდილ სპეციალისტებთან ურთიერთობა IT გადაწყვეტილებების განხორციელებაში, მოთხოვნის პროგნოზირებასა და მონაცემთა მართვაში.
Microsoft-თან ინტეგრაცია
Microsoft-ის გადაწყვეტილებების ერთი ეკოსისტემის გამოყენება საშუალებას გაძლევთ დააკონფიგურიროთ სწრაფი და მაღალი ხარისხის ინტეგრაციები.
რა გავლენა ექნება SMART Demand Forecast-ს თქვენს ბიზნესზე?
სისტემა ითვლის საქონლის ოპტიმალურ რაოდენობას მოთხოვნის დასაკმაყოფილებლად
გაყიდვების წერტილებში სათანადო ხელმისაწვდომობის უზრუნველყოფა
საწყობში ჭარბი მარაგის პრევენცია
დაკარგული გაყიდვების შემცირება
აქციებში გაყინული მარაგების შემცირება
მზარდი კონკურენცია, სარეკლამო კამპანიების მუდმივი გავლენა ასორტიმენტზე, ყიდვის ქცევისა და კონტექსტის შეცვლა, დამოკიდებულება გარე ფაქტორებზე – ეს ყველაფერი მნიშვნელოვან როლს ასრულებს მოთხოვნის პროგნოზირებაში.
SMART Demand Forecast საშუალებას იძლევა არა მხოლოდ გაითვალისწინოს ყველა ეს ფაქტორი, არამედ გააუმჯობესოს ოპერატიული, საშუალოვადიანი და გრძელვადიანი პროგნოზების სიზუსტე. ხოლო ინტერფეისში ჩაშენებული Power BI ბლოკი შედეგების გაანალიზებას საშუალებას იძლევა ნებისმიერ დროს.
იხილეთ თავად საპილოტე პროექტში!
როგორ ინერგება პროგნოზირების სისტემა?
ნაბიჯი 1
Საპილოტე პროექტი
გეგმის შედგენა და პროექტის მიზნების და KPI-ების განსაზღვრა, ყველა ბიზნეს პროცესის აღწერა, მონაცემთა ბაზის მდგომარეობის განსაზღვრა, უსაფრთხო ურთიერთქმედების ორგანიზება. მოდელის მომზადება და გაშვება, მისი შედეგების შემდგომი ანალიზი.
ნაბიჯი 2
პროდუქტის ტესტირება
ტესტირების გეგმისა და განრიგის კოორდინაცია, ინტეგრაციის პროცესის უზრუნველყოფა და გადაწყვეტილების ინფრასტრუქტურის განლაგება. მომხმარებლებისთვის ტრენინგების ორგანიზება სისტემის გამოყენების შესახებ. პროდუქტის ტესტირება, შედეგების ანალიზი და სისტემის გაშვების გადაწყვეტილების მიღება.
ნაბიჯი 3
სისტემის გაშვება
გადაწყვეტილების გამოყენების მასშტაბირება. სისტემის ფუნქციონირების მხარდაჭერა ახალი მოთხოვნების შესაბამისად.
გადაწყვეტილება განთავსებულია პლატფორმებზე
ჩვენი მიზანია თქვენი ბიზნესის რეალური შედეგი
თქვენთან ერთად ყველა ეტაპზე
ჩვენ მხარს გიჭერთ ყველა ეტაპზე: მონაცემთა სწორი სტრუქტურირებიდან დაწყებული ალგორითმების გამოყენებამდე ყველა SKU-სა და მაღაზიაში.
ეფექტური ML & AI ალგორითმები
სისტემა დაფუძნებულია ML & AI ალგორითმებზე, რომლებიც მუდმივად სწავლობენ თქვენს მონაცემებს და აუმჯობესებენ პროგნოზირების სიზუსტეს.
გარანტირებული მონაცემთა უსაფრთხოება
ჩვენ ვზრუნავთ მონაცემთა უსაფრთხოების მაღალი დონისა და GDPR შესაბამისობის უზრუნველყოფაზე.
