# Demand Forecast --- ## Сторінки - [Blog](https://sdh.smart-it.com/blog/) - [Bloq](https://sdh.smart-it.com/blog/) - [Blog](https://sdh.smart-it.com/blog/) - [ბლოგი](https://sdh.smart-it.com/blog/) - [Блог](https://sdh.smart-it.com/blog/) - [Əsas](https://sdh.smart-it.com/) - [Main](https://sdh.smart-it.com/) - [Main](https://sdh.smart-it.com/) - [მთავარი](https://sdh.smart-it.com/) - [Main](https://sdh.smart-it.com/) - [Головна](https://sdh.smart-it.com/) - [კალკულატორი](https://sdh.smart-it.com/calculator-of-efficiency/) - [Calculator](https://sdh.smart-it.com/calculator-of-efficiency/) - [Calculator](https://sdh.smart-it.com/calculator-of-efficiency/) - [Калькулятор](https://sdh.smart-it.com/calculator-of-efficiency/) - [Calculator](https://sdh.smart-it.com/calculator-of-efficiency/) - [Demo request](https://sdh.smart-it.com/demo-request/) - [Demo request](https://sdh.smart-it.com/demo-request/) - [Demo request](https://sdh.smart-it.com/demo-request/) - [Демо запит](https://sdh.smart-it.com/demo-request/) - [DF](https://sdh.smart-it.com/df/) - [DF](https://sdh.smart-it.com/df/) - [DF](https://sdh.smart-it.com/df/) - [DF](https://sdh.smart-it.com/df/) - [მთავარი](https://sdh.smart-it.com/df/) - [DF](https://sdh.smart-it.com/df/) - [DF](https://sdh.smart-it.com/df/) --- ## Експертиза - [არ დაკარგოთ დრო, მიიღეთ მოგება: როგორ ეხმარება AI საცალო ვაჭრობას მარაგების ოპტიმიზაციაში და ზარალის თავიდან აცილებაში](https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-in-retail-optimizing-inventory-and-preventing-write-offs/) - [İtirmək yox, qazanmaq vaxtıdır: Süni intellekt pərakəndə satış şirkətlərinə anbar ehtiyatlarını optimallaşdırmağa və silinmələrin qarşısını almağa necə kömək edir](https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-in-retail-optimizing-inventory-and-preventing-write-offs/) - [Jak AI w handlu detalicznym pomaga optymalizować zapasy i zapobiegać stratom: nie czas na straty – czas na zysk](https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-in-retail-optimizing-inventory-and-preventing-write-offs/) - [Cómo la IA en el comercio minorista ayuda a optimizar sus existencias y prevenir la amortización: no es momento de perder, es hora de ganar](https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-in-retail-optimizing-inventory-and-preventing-write-offs/) - [How AI in Retail Helps Optimize Inventory and Prevent Write-offs: No Time to Lose, Time to Earn](https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-in-retail-optimizing-inventory-and-preventing-write-offs/) - [Як АІ в ритейлі допомагає оптимізувати складські запаси та запобігти списанню: втрачати не можна, час заробляти](https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-in-retail-optimizing-inventory-and-preventing-write-offs/) - [AI у ритейлі – страхи й помилки на шляху до ефективності: чому бізнесу варто переглянути своє ставлення до штучного інтелекту](https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-in-retail-fears-and-mistakes-on-the-way-to-efficiency-why-businesses-should-reconsider-their-attitude-to-artificial-intelligence/) - [Technologie AI w prognozowaniu popytu: od tradycyjnych metod do nowoczesnych rozwiązań](https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-technologies-in-demand-forecasting-from-traditional-methods-to-modern-solutions/) - [Технології AI у прогнозуванні попиту: від традиційних методів до сучасних рішень](https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-technologies-in-demand-forecasting-from-traditional-methods-to-modern-solutions/) - [AI Technologies in Demand Forecasting: From Traditional Methods to Modern Solutions](https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-technologies-in-demand-forecasting-from-traditional-methods-to-modern-solutions/) - [AI Technologies in Demand Forecasting: From Traditional Methods to Modern Solutions](https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-technologies-in-demand-forecasting-from-traditional-methods-to-modern-solutions/) - [Tələbin proqnozlaşdırılmasında süni intellekt texnologiyaları: ənənəvi metodlardan müasir həllərə qədər](https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-technologies-in-demand-forecasting-from-traditional-methods-to-modern-solutions/) - [AI ტექნოლოგიები მოთხოვნის პროგნოზირებაში: ტრადიციული მეთოდებიდან თანამედროვე გადაწყვეტილებებამდე](https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-technologies-in-demand-forecasting-from-traditional-methods-to-modern-solutions/) - [Synergia AI oraz ERP: jak odpowiednie wykorzystanie danych zwiększa efektywność biznesową](https://sdh.smart-it.com/news-post/synergy-of-ai-and-erp/) - [The Synergy of AI and ERP: How Proper Data Management Boosts Business Efficiency](https://sdh.smart-it.com/news-post/synergy-of-ai-and-erp/) - [Синергія ШІ та ERP: як правильне використання даних підвищує ефективність бізнесу](https://sdh.smart-it.com/news-post/synergy-of-ai-and-erp/) - [Rola AI w Supply Chain: przegląd kluczowych metodologii S&OP, S&OE, IBP i DDMRP w połączeniu z AI w celu optymalizacji łańcucha dostaw](https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-in-supply-chain/) - [Роль AI у Supply Chain: огляд ключових методологій S&OP, S&OE, IBP, DDMRP у поєднанні з AI для оптимізації ланцюга постачання](https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-in-supply-chain/) - [The Role of AI in Supply Chain Planning: An overview of key methodologies – S&OP, S&OE, IBP, and DDMRP – combined with AI for supply chain optimization](https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-in-supply-chain/) - [Papel de la IA en la Cadena de Suministro: resumen de metodologías clave S&OP, S&OE, IBP, DDMRP en combinación con la IA para la optimización de la cadena de suministro](https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-in-supply-chain/) - [ხელოვნური ინტელექტის როლი მიწოდების ჯაჭვის დაგეგმვაში: ძირითადი მეთოდოლოგიების მიმოხილვა - S&OP, S&OE, IBP და DDMRP - AI-თან ერთად მიწოდების ჯაჭვის ოპტიმიზაციისთვის](https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-in-supply-chain/) - [Tələbin proqnozlaşdırılması praktikada: SMART Demand Forecast həlli müəssisələrə dəqiq proqnozlar əldə etməyə necə kömək edir](https://sdh.smart-it.com/news-post/demand-forecasting/) - [Prognozowanie popytu w praktyce: jak SMART Demand Forecast pomaga firmom uzyskać dokładne prognozy](https://sdh.smart-it.com/news-post/demand-forecasting/) - [Demand forecasting in action: how SMART Demand Forecast helps businesses achieve accurate predictions](https://sdh.smart-it.com/news-post/demand-forecasting/) - [მოთხოვნის პროგნოზირება მოქმედებაში: როგორ ეხმარება SMART Demand Forecast ბიზნესს ზუსტი პროგნოზების მიღებაში](https://sdh.smart-it.com/news-post/demand-forecasting/) - [Прогнозування попиту в дії: як рішення SMART Demand Forecast допомагає бізнесу отримувати точні прогнози](https://sdh.smart-it.com/news-post/demand-forecasting/) - [Şirkətiniz əhəmiyyətli dəyişikliklərə hazırdırmı? Süni intellekt müasir dövrün əsas aspekti kimi](https://sdh.smart-it.com/news-post/is-your-company-ready-for-disruptive-changes/) - [Чи готова ваша компанія до проривних змін: штучний інтелект як ключовий аспект сьогодення](https://sdh.smart-it.com/news-post/is-your-company-ready-for-disruptive-changes/) - [Is your company ready for breakthrough changes? Artificial Intelligence as a key aspect of the present](https://sdh.smart-it.com/news-post/is-your-company-ready-for-disruptive-changes/) - [Czy Twoja firma jest gotowa na przełomowe zmiany: sztuczna inteligencja jako kluczowy aspekt dzisiejszego świata](https://sdh.smart-it.com/news-post/is-your-company-ready-for-disruptive-changes/) - [მზად არის თქვენი კომპანია მნიშვნელოვანი ცვლილებებისთვის? ხელოვნური ინტელექტი, როგორც აწმყოს ძირითადი ასპექტი](https://sdh.smart-it.com/news-post/is-your-company-ready-for-disruptive-changes/) - [¿Está preparada su empresa para los cambios innovadores? La inteligencia artificial como aspecto clave de la actualidad](https://sdh.smart-it.com/news-post/is-your-company-ready-for-disruptive-changes/) - [SMART Demand Forecast: როგორ აქცევს მოთხოვნის პროგნოზირების გადაწყვეტილება გაყიდვების გეგმებს რეალობად](https://sdh.smart-it.com/news-post/how-a-demand-forecasting-solution-turns-sales-plans-into-reality/) - [SMART Demand Forecast: cómo una solución de previsión de la demanda convierte los planes de ventas en una realidad](https://sdh.smart-it.com/news-post/how-a-demand-forecasting-solution-turns-sales-plans-into-reality/) - [SMART Demand Forecast: Tələbin proqnozlaşdırılması həlli satış planlarını necə reallığa çevirir](https://sdh.smart-it.com/news-post/how-a-demand-forecasting-solution-turns-sales-plans-into-reality/) - [SMART Demand Forecast: jak rozwiązanie do prognozowania popytu przekształca plany sprzedaży w rzeczywistość](https://sdh.smart-it.com/news-post/how-a-demand-forecasting-solution-turns-sales-plans-into-reality/) - [SMART Demand Forecast: How a Demand Forecasting Solution Turns Sales Plans into Reality](https://sdh.smart-it.com/news-post/how-a-demand-forecasting-solution-turns-sales-plans-into-reality/) - [SMART Demand Forecast: як рішення для прогнозування попиту перетворює плани продажів на реальність](https://sdh.smart-it.com/news-post/how-a-demand-forecasting-solution-turns-sales-plans-into-reality/) - [Nieoczywiste strategie wzrostu zysków: wpływ prognozowania popytu za pomocą AI na P&L firmy](https://sdh.smart-it.com/news-post/non-obvious-strategies-for-profit-growth-the-impact-of-ai-demand-forecasting-on-a-companys-pl/) - [Görünməyən mənfəət artımı strategiyaları: Süni intellekt vasitəsilə tələbin proqnozlaşdırılmasının şirkətin P&L göstəricilərinə təsiri](https://sdh.smart-it.com/news-post/non-obvious-strategies-for-profit-growth-the-impact-of-ai-demand-forecasting-on-a-companys-pl/) - [Non-obvious strategies for profit growth: the impact of AI demand forecasting on a company’s P&L](https://sdh.smart-it.com/news-post/non-obvious-strategies-for-profit-growth-the-impact-of-ai-demand-forecasting-on-a-companys-pl/) - [Неочевидні стратегії зростання прибутку: вплив прогнозування попиту з AI на P&L компанії](https://sdh.smart-it.com/news-post/non-obvious-strategies-for-profit-growth-the-impact-of-ai-demand-forecasting-on-a-companys-pl/) - [სტრატეგიები მოგების ზრდისთვის: AI მოთხოვნის პროგნოზირების გავლენა კომპანიის P&L-ზე](https://sdh.smart-it.com/news-post/non-obvious-strategies-for-profit-growth-the-impact-of-ai-demand-forecasting-on-a-companys-pl/) - [Estrategias no evidentes para aumentar los beneficios: impacto de la previsión de demanda con la IA al P&L de una empresa](https://sdh.smart-it.com/news-post/non-obvious-strategies-for-profit-growth-the-impact-of-ai-demand-forecasting-on-a-companys-pl/) - [SMART Demand Forecast həllinin tətbiqi McDonald's Georgia-da tələbin proqnozlaşdırılmasının dəqiqliyini necə artırdı](https://sdh.smart-it.com/az/news-post/how-the-implementation-of-smart-demand-forecast-improved-the-accuracy-of-demand-forecasting-at-mcdonalds-georgia/) - [როგორ გააუმჯობესა SMART Demand Forecast-ის იმპლემენტაციამ McDonald’s Georgia-ის მოთხოვნის პროგნოზირების სიზუსტე](https://sdh.smart-it.com/ge/news-post/how-the-implementation-of-smart-demand-forecast-improved-the-accuracy-of-demand-forecasting-at-mcdonalds-georgia/) - [W jaki sposób wdrożenie rozwiązania SMART Demand Forecast poprawiło dokładność prognozowania popytu w McDonald's Georgia?](https://sdh.smart-it.com/news-post/how-the-implementation-of-smart-demand-forecast-improved-the-accuracy-of-demand-forecasting-at-mcdonalds-georgia/) - [How the implementation of SMART Demand Forecast improved the accuracy of demand forecasting at McDonald’s Georgia](https://sdh.smart-it.com/en/news-post/how-the-implementation-of-smart-demand-forecast-improved-the-accuracy-of-demand-forecasting-at-mcdonalds-georgia/) - [Як впровадження рішення SMART Demand Forecast підвищило точність прогнозування попиту в McDonald’s Georgiа?](https://sdh.smart-it.com/news-post/how-the-implementation-of-smart-demand-forecast-improved-the-accuracy-of-demand-forecasting-at-mcdonalds-georgia/) - [¿Cómo la implementación de la solución SMART Demand Forecast ha mejorado la precisión de la previsión de la demanda en McDonald’s Georgiа?](https://sdh.smart-it.com/news-post/how-the-implementation-of-smart-demand-forecast-improved-the-accuracy-of-demand-forecasting-at-mcdonalds-georgia/) - [Інновації в прогнозуванні попиту: як ШІ допомагає уникати непередбачуваних витрат](https://sdh.smart-it.com/news-post/innovacziyi-v-prognozuvanni-popytu-yak-shi-dopomagaye-unykaty-neperedbachuvanyh-vytrat/) - [Təchizat zəncirində proqnozlaşdırma: tələb və təklifin mükəmməl balansına necə nail olmaq olar](https://sdh.smart-it.com/news-post/forecasting-in-the-supply-chain-how-to-achieve-the-perfect-balance-of-supply-and-demand/) - [Previsiones en la cadena de suministro: cómo lograr un equilibrio ideal entre la oferta y la demanda](https://sdh.smart-it.com/news-post/forecasting-in-the-supply-chain-how-to-achieve-the-perfect-balance-of-supply-and-demand/) - [Прогнозування в ланцюзі поставок: як досягти ідеального балансу попиту і пропозиції](https://sdh.smart-it.com/news-post/forecasting-in-the-supply-chain-how-to-achieve-the-perfect-balance-of-supply-and-demand/) - [Forecasting in the supply chain: How to achieve the perfect balance of supply and demand](https://sdh.smart-it.com/news-post/forecasting-in-the-supply-chain-how-to-achieve-the-perfect-balance-of-supply-and-demand/) - [Prognozowanie w łańcuchu dostaw: Jak osiągnąć idealną równowagę podaży i popytu?](https://sdh.smart-it.com/news-post/forecasting-in-the-supply-chain-how-to-achieve-the-perfect-balance-of-supply-and-demand/) - [პროგნოზირება მიწოდების ჯაჭვში: როგორ მივაღწიოთ მიწოდებისა და მოთხოვნის სრულყოფილ ბალანსს](https://sdh.smart-it.com/news-post/forecasting-in-the-supply-chain-how-to-achieve-the-perfect-balance-of-supply-and-demand/) - [Rola prognozowania w planowaniu popytu: strategie i metodologie](https://sdh.smart-it.com/news-post/strategies-and-methodologies/) - [პროგნოზირების როლი მოთხოვნის დაგეგმვაში: სტრატეგიები და მეთოდოლოგიები](https://sdh.smart-it.com/news-post/strategies-and-methodologies/) - [The role of forecasting in demand planning: Strategies and methodologies](https://sdh.smart-it.com/news-post/strategies-and-methodologies/) - [Роль прогнозування в плануванні попиту: стратегії та методології](https://sdh.smart-it.com/news-post/strategies-and-methodologies/) - [Papel de la previsión en la planificación de la demanda: estrategias y metodologías](https://sdh.smart-it.com/news-post/strategies-and-methodologies/) - [Як технології для прогнозування попиту можуть змінити вашу стратегію продажів?](https://sdh.smart-it.com/news-post/yak-tehnologiyi-dlya-prognozuvannya-popytu-mozhut-zminyty-vashu-strategiyu-prodazhiv/) - [მოთხოვნის ზუსტი პროგნოზი სწორი ბიზნეს გადაწყვეტილებებისთვის](https://sdh.smart-it.com/news-post/accurate-df-for-smart-business-decisions/) - [Previsiones de la demanda precisas para tomar decisiones empresariales acertadas](https://sdh.smart-it.com/news-post/accurate-df-for-smart-business-decisions/) - [Точний прогноз попиту для влучних бізнес-рішень](https://sdh.smart-it.com/news-post/accurate-df-for-smart-business-decisions/) - [Accurate demand forecasts for right business decisions](https://sdh.smart-it.com/news-post/accurate-df-for-smart-business-decisions/) - [Як оперативно приймати управлінські рішення на основі даних з прогнозу попиту – поради SMART business Джерело: https://rau.ua/dosvid/upravlinski-rishennja/](https://sdh.smart-it.com/news-post/upravlinski-rishennja/) - [Як продавати в умовах постійної невизначеності?](https://sdh.smart-it.com/news-post/govorymo-pro-tochnyj-prognoz-popytu-zavdyaky-ai-ta-ml-tehnologiyam/) - [Шляхи збільшення прибутку ритейлера: неочевидні можливості у звичних процесах](https://sdh.smart-it.com/news-post/shlyahy-zbilshennya-prybutku-rytejlera-neochevydni-mozhlyvosti-u-zvychnyh-proczesah/) - [Təchizatçı seçiminin əsas aspektləri. Ən yaxşı tələb proqnozlaşdırma sisteminin seçilməsi](https://sdh.smart-it.com/news-post/obyrayemo-najkrashhu-systemu-prognozuvannya-popytu-vazhlyvi-momenty-ta-tonkoshhi-vyboru/) - [ვენდორის არჩევის ძირითადი ასპექტები. ვირჩევთ საუკეთესო მოთხოვნის პროგნოზირების სისტემას](https://sdh.smart-it.com/news-post/obyrayemo-najkrashhu-systemu-prognozuvannya-popytu-vazhlyvi-momenty-ta-tonkoshhi-vyboru/) - [Key aspects of choosing a vendor. Choosing the best demand forecasting system](https://sdh.smart-it.com/news-post/obyrayemo-najkrashhu-systemu-prognozuvannya-popytu-vazhlyvi-momenty-ta-tonkoshhi-vyboru/) - [Kluczowe aspekty wyboru sprzedawcy. Wybór najlepszego systemu prognozowania popytu. ](https://sdh.smart-it.com/news-post/obyrayemo-najkrashhu-systemu-prognozuvannya-popytu-vazhlyvi-momenty-ta-tonkoshhi-vyboru/) - [Ключові аспекти вибору вендора. Обираємо найкращу систему прогнозування попиту](https://sdh.smart-it.com/news-post/obyrayemo-najkrashhu-systemu-prognozuvannya-popytu-vazhlyvi-momenty-ta-tonkoshhi-vyboru/) - [Aspectos clave de selección de un proveedor. Elegimos el mejor sistema de previsión de la demanda](https://sdh.smart-it.com/news-post/obyrayemo-najkrashhu-systemu-prognozuvannya-popytu-vazhlyvi-momenty-ta-tonkoshhi-vyboru/) - [Як покращити точність прогнозування попиту та збільшити прибуток? Поради для ритейлерів](https://sdh.smart-it.com/news-post/yak-pokrashhyty-tochnist-prognozuvannya-popytu-ta-zbilshyty-prybutok-porady-dlya-rytejleriv/) - [How to improve the accuracy of demand forecasting and increase profits? Tips for retailers](https://sdh.smart-it.com/news-post/yak-pokrashhyty-tochnist-prognozuvannya-popytu-ta-zbilshyty-prybutok-porady-dlya-rytejleriv/) - [¿Cómo mejorar la precisión de la previsión de la demanda y aumentar los beneficios? Consejos para minoristas](https://sdh.smart-it.com/news-post/yak-pokrashhyty-tochnist-prognozuvannya-popytu-ta-zbilshyty-prybutok-porady-dlya-rytejleriv/) - [Jak poprawić dokładność prognozowania popytu i zwiększyć zyski? Wskazówki dla sprzedawców](https://sdh.smart-it.com/news-post/yak-pokrashhyty-tochnist-prognozuvannya-popytu-ta-zbilshyty-prybutok-porady-dlya-rytejleriv/) - [როგორ გავაუმჯობესოთ მოთხოვნის პროგნოზირების სიზუსტე და გავზარდოთ მოგება? რჩევები საცალო ვაჭრობისთვის](https://sdh.smart-it.com/news-post/yak-pokrashhyty-tochnist-prognozuvannya-popytu-ta-zbilshyty-prybutok-porady-dlya-rytejleriv/) - [Tələbin proqnozlaşdırılmasının dəqiqliyini və mənfəəti necə artırmaq olar? Pərakəndə satıcılar üçün məsləhətlər](https://sdh.smart-it.com/news-post/yak-pokrashhyty-tochnist-prognozuvannya-popytu-ta-zbilshyty-prybutok-porady-dlya-rytejleriv/) - [Previsión de la demanda como herramienta de un negocio rentable](https://sdh.smart-it.com/news-post/prognoz-popytu-yak-instrument-prybutkovogo-biznesu/) - [Prognoza popytu jako narzędzie rentownego biznesu](https://sdh.smart-it.com/news-post/prognoz-popytu-yak-instrument-prybutkovogo-biznesu/) - [Demand forecast as a profitable business tool](https://sdh.smart-it.com/news-post/prognoz-popytu-yak-instrument-prybutkovogo-biznesu/) - [მოთხოვნის პროგნოზი, როგორც მომგებიანი ბიზნეს ინსტრუმენტი](https://sdh.smart-it.com/news-post/prognoz-popytu-yak-instrument-prybutkovogo-biznesu/) - [Tələbin proqnozlaşdırılması gəlirli biznes vasitəsi kimi](https://sdh.smart-it.com/news-post/prognoz-popytu-yak-instrument-prybutkovogo-biznesu/) - [Прогноз попиту як інструмент прибуткового бізнесу](https://sdh.smart-it.com/news-post/prognoz-popytu-yak-instrument-prybutkovogo-biznesu/) --- ## Релізи - [Versión 5.0. SMART Demand Forecast: un nuevo nivel de gestión de la demanda](https://sdh.smart-it.com/es/releases-post/smart-demand-forecast-5-0-release/) - [Təkmilləşdirmə qeydləri buraxılışı 5.0. SMART Demand Forecast: tələbin idarə olunmasında yeni mərhələ](https://sdh.smart-it.com/az/releases-post/smart-demand-forecast-5-0-release/) - [რელიზი 5.0. SMART Demand Forecast: მოთხოვნის მართვის ახალი დონე](https://sdh.smart-it.com/ge/releases-post/smart-demand-forecast-5-0-release/) - [Release 5.0. SMART Demand Forecast: nowy poziom zarządzania popytem](https://sdh.smart-it.com/pl/releases-post/smart-demand-forecast-5-0-release/) - [Release 5.0. SMART Demand Forecast: A New Level of Demand Management](https://sdh.smart-it.com/en/releases-post/smart-demand-forecast-5-0-release/) - [Реліз 5.0. SMART Demand Forecast: новий рівень управління попитом](https://sdh.smart-it.com/releases-post/smart-demand-forecast-5-0-release/) - [რელიზი 4.1. SMART Demand Forecast: პროგნოზის შექმნა კიდევ უფრო მოსახერხებელია](https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-4-1/) - [Реліз 4.1. SMART Demand Forecast: побудова прогнозу стала ще зручнішою](https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-4-1/) - [Release 4.1. SMART Demand Forecast: Making Forecasting Even More Convenient](https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-4-1/) - [Versión 4.1. SMART Demand Forecast: la previsión se ha vuelto aún más cómoda](https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-4-1/) - [რელიზი 4.0. SMART Demand Forecast: პროგნოზის შექმნა ახლა კიდევ უფრო მოსახერხებელია](https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-4-0/) - [Wersja 4.0. SMART Demand Forecast: prognozowanie stało się jeszcze wygodniejsze](https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-4-0/) - [Release 4.0. SMART Demand Forecast: building a forecast is now even more convenient](https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-4-0/) - [Release 4.0. SMART Demand Forecast: building a forecast is now even more convenient](https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-4-0/) - [Реліз 4.0. SMART Demand Forecast: побудова прогнозу стала ще зручнішою](https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-4-0/) - [პროგნოზის შექმნა კიდევ უფრო ადვილი გახდა ახალი SMART Demand Forecast რელიზით 3.0](https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-3-0/) - [Yeni SMART Demand Forecast 3.0 relizi ilə proqnozlaşdırma daha da asanlaşdı](https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-3-0/) - [Tworzenie prognoz jest teraz jeszcze łatwiejsze dzięki nowej wersji SMART Demand Forecast 3.0](https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-3-0/) - [Building a forecast has become even easier with the new SMART Demand Forecast release 3.0](https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-3-0/) - [Побудова прогнозу стала ще простішою з новим релізом SMART Demand Forecast 3.0](https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-3-0/) - [New capabilities of SMART Demand Forecast. Release 2.0](https://sdh.smart-it.com/releases-post/smart-demand-forecast-release-2-0/) - [Нові можливості рішення для прогнозування попиту SMART Demand Forecast. Release 2.0](https://sdh.smart-it.com/releases-post/smart-demand-forecast-release-2-0/) - [SMART Demand Forecast-ის ახალი შესაძლებლობები. რელიზი 2.0](https://sdh.smart-it.com/releases-post/smart-demand-forecast-release-2-0/) - [SMART Demand Forecast həllinin yeni imkanları. Reliz 2.0](https://sdh.smart-it.com/releases-post/smart-demand-forecast-release-2-0/) - [SMART Demand Forecast yeniləməsi haqqında hər şey](https://sdh.smart-it.com/releases-post/vse-pro-onovlennya-systemy-smart-demand-forecast/) - [Все про оновлення системи SMART Demand Forecast](https://sdh.smart-it.com/releases-post/vse-pro-onovlennya-systemy-smart-demand-forecast/) - [ყველაფერი SMART Demand Forecast-ის სისტემის განახლების შესახებ.](https://sdh.smart-it.com/releases-post/vse-pro-onovlennya-systemy-smart-demand-forecast/) - [Wszystko o aktualizacjach SMART Demand Forecast](https://sdh.smart-it.com/releases-post/vse-pro-onovlennya-systemy-smart-demand-forecast/) - [All about the SMART Demand Forecast System Update](https://sdh.smart-it.com/releases-post/vse-pro-onovlennya-systemy-smart-demand-forecast/) - [SMART Demand Forecast- maşın öyrənməsi və süni intellekt alqoritmlərinə əsaslanan tələbin proqnozlaşdırılması sistemi. Reliz 1.0.](https://sdh.smart-it.com/releases-post/smart-demand-forecast-systema-prognozuvannya-popytu-na-osnovi-algorytmiv-mashynnogo-navchannya-ta-shtuchnogo-intelektu-release-1/) - [SMART Demand Forecast – მოთხოვნის პროგნოზირების სისტემა, რომელიც დაფუძნებულია მანქანური სწავლების და ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმებზე. Release 1.](https://sdh.smart-it.com/releases-post/smart-demand-forecast-systema-prognozuvannya-popytu-na-osnovi-algorytmiv-mashynnogo-navchannya-ta-shtuchnogo-intelektu-release-1/) - [SMART Demand Forecast to system prognozowania popytu oparty na algorytmach uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Wydanie 1.](https://sdh.smart-it.com/releases-post/smart-demand-forecast-systema-prognozuvannya-popytu-na-osnovi-algorytmiv-mashynnogo-navchannya-ta-shtuchnogo-intelektu-release-1/) - [SMART Demand Forecast is a demand forecasting system based on machine learning and artificial intelligence algorithms. Release 1](https://sdh.smart-it.com/releases-post/smart-demand-forecast-systema-prognozuvannya-popytu-na-osnovi-algorytmiv-mashynnogo-navchannya-ta-shtuchnogo-intelektu-release-1/) - [SMART Demand Forecast – система прогнозування попиту на основі алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту. Release 1](https://sdh.smart-it.com/releases-post/smart-demand-forecast-systema-prognozuvannya-popytu-na-osnovi-algorytmiv-mashynnogo-navchannya-ta-shtuchnogo-intelektu-release-1/) --- # # Detailed Content ## Сторінки > Artykuły dotyczące prognozowania popytu oraz aktualności dla sprzedawców. Najnowszy wydania systemu SMART Demand Forecast" - Published: 2023-01-19 - Modified: 2023-02-10 - URL: https://sdh.smart-it.com/blog/ Блог SMART Demand Forecast ПеревагиМожливостіБлогРелізиКонтактиUAENPLGEAZ Отримати консультацію Головна / БлогЕкспертиза читати всі 26 Чер 2025 9 хв. читати Як АІ в ритейлі допомагає оптимізувати складські запаси та запобігти списанню: втрачати не можна, час зароблятиДізнайтеся, як АІ для прогнозування попиту допомагає уникнути надлишкових запасів і дефіциту товарів, оптимізувати заморожені кошти та складські залишки. #SMART Demand Forecast #оut-of-stock #оverstock #оптимізація складських запасів #системи прогнозування попиту на базі АІ 16 Чер 2025 < 1 хв. читати MEDIAAI у ритейлі – страхи й помилки на шляху до ефективності: чому бізнесу варто переглянути своє ставлення до штучного інтелектуПопри стрімкий розвиток технологій, штучний інтелект у ритейлі досі сприймається неоднозначно. Частина компаній уникає впровадження AI-рішень через побоювання щодо складності реалізації, недостатнє розуміння принципів роботи або сумніви в точності й надійності результатів. 13 Чер 2025 10 хв. читати Технології AI у прогнозуванні попиту: від традиційних методів до сучасних рішеньЩе кілька років тому більшість компаній прогнозували попит, спираючись в основному на вручну створені таблиці, інтуїцію та прогнози менеджерів, які знали ринок. Але в умовах турбулентності економіки, мінливих вподобань клієнтів і лавини даних, старі підходи працюють дедалі гірше. У сучасному світі прогнозування попиту — це не лише конвертація досвіду, а й робота з великими обсягами даних (часто — неузгоджених) і налаштування точних алгоритмів. 15 Кві 2025 1 хв. читати MEDIAСинергія ШІ та ERP: як правильне використання даних підвищує ефективність бізнесуШтучний інтелект сьогодні – це не просто технологічний тренд, а необхідність для бізнесу, що прагне досягти ефективності, масштабованості та конкурентної переваги. За даними PWC, 54% керівників компаній зазначають, що штучний інтелект вже... --- > Pərakəndə satıcılar üçün tələbin proqnozlaşdırılması məqalələri və xəbərləri. SMART Tələb Proqnozu sisteminin ən son buraxılışları - Published: 2023-01-19 - Modified: 2023-10-30 - URL: https://sdh.smart-it.com/blog/ Блог SMART Demand Forecast ПеревагиМожливостіБлогРелізиКонтактиUAENPLGEAZ Отримати консультацію Головна / БлогЕкспертиза читати всі 26 Чер 2025 9 хв. читати Як АІ в ритейлі допомагає оптимізувати складські запаси та запобігти списанню: втрачати не можна, час зароблятиДізнайтеся, як АІ для прогнозування попиту допомагає уникнути надлишкових запасів і дефіциту товарів, оптимізувати заморожені кошти та складські залишки. #SMART Demand Forecast #оut-of-stock #оverstock #оптимізація складських запасів #системи прогнозування попиту на базі АІ 16 Чер 2025 < 1 хв. читати MEDIAAI у ритейлі – страхи й помилки на шляху до ефективності: чому бізнесу варто переглянути своє ставлення до штучного інтелектуПопри стрімкий розвиток технологій, штучний інтелект у ритейлі досі сприймається неоднозначно. Частина компаній уникає впровадження AI-рішень через побоювання щодо складності реалізації, недостатнє розуміння принципів роботи або сумніви в точності й надійності результатів. 13 Чер 2025 10 хв. читати Технології AI у прогнозуванні попиту: від традиційних методів до сучасних рішеньЩе кілька років тому більшість компаній прогнозували попит, спираючись в основному на вручну створені таблиці, інтуїцію та прогнози менеджерів, які знали ринок. Але в умовах турбулентності економіки, мінливих вподобань клієнтів і лавини даних, старі підходи працюють дедалі гірше. У сучасному світі прогнозування попиту — це не лише конвертація досвіду, а й робота з великими обсягами даних (часто — неузгоджених) і налаштування точних алгоритмів. 15 Кві 2025 1 хв. читати MEDIAСинергія ШІ та ERP: як правильне використання даних підвищує ефективність бізнесуШтучний інтелект сьогодні – це не просто технологічний тренд, а необхідність для бізнесу, що прагне досягти ефективності, масштабованості та конкурентної переваги. За даними PWC, 54% керівників компаній зазначають, що штучний інтелект вже... --- > Articles on demand forecasting and news for retailers. The latest releases of the SMART Demand Forecast system - Published: 2023-01-19 - Modified: 2023-02-10 - URL: https://sdh.smart-it.com/blog/ - Пріоритети перекладу: Optional Блог SMART Demand Forecast ПеревагиМожливостіБлогРелізиКонтактиUAENPLGEAZ Отримати консультацію Головна / БлогЕкспертиза читати всі 26 Чер 2025 9 хв. читати Як АІ в ритейлі допомагає оптимізувати складські запаси та запобігти списанню: втрачати не можна, час зароблятиДізнайтеся, як АІ для прогнозування попиту допомагає уникнути надлишкових запасів і дефіциту товарів, оптимізувати заморожені кошти та складські залишки. #SMART Demand Forecast #оut-of-stock #оverstock #оптимізація складських запасів #системи прогнозування попиту на базі АІ 16 Чер 2025 < 1 хв. читати MEDIAAI у ритейлі – страхи й помилки на шляху до ефективності: чому бізнесу варто переглянути своє ставлення до штучного інтелектуПопри стрімкий розвиток технологій, штучний інтелект у ритейлі досі сприймається неоднозначно. Частина компаній уникає впровадження AI-рішень через побоювання щодо складності реалізації, недостатнє розуміння принципів роботи або сумніви в точності й надійності результатів. 13 Чер 2025 10 хв. читати Технології AI у прогнозуванні попиту: від традиційних методів до сучасних рішеньЩе кілька років тому більшість компаній прогнозували попит, спираючись в основному на вручну створені таблиці, інтуїцію та прогнози менеджерів, які знали ринок. Але в умовах турбулентності економіки, мінливих вподобань клієнтів і лавини даних, старі підходи працюють дедалі гірше. У сучасному світі прогнозування попиту — це не лише конвертація досвіду, а й робота з великими обсягами даних (часто — неузгоджених) і налаштування точних алгоритмів. 15 Кві 2025 1 хв. читати MEDIAСинергія ШІ та ERP: як правильне використання даних підвищує ефективність бізнесуШтучний інтелект сьогодні – це не просто технологічний тренд, а необхідність для бізнесу, що прагне досягти ефективності, масштабованості та конкурентної переваги. За даними PWC, 54% керівників компаній зазначають, що штучний інтелект вже... --- > მოითხოვეთ პროგნოზირების სტატიები და სიახლეები საცალო ვაჭრობისთვის. SMART მოთხოვნის პროგნოზის სისტემის უახლესი გამოშვებები - Published: 2023-01-19 - Modified: 2023-08-04 - URL: https://sdh.smart-it.com/blog/ - Пріоритети перекладу: Optional Блог SMART Demand Forecast ПеревагиМожливостіБлогРелізиКонтактиUAENPLGEAZ Отримати консультацію Головна / БлогЕкспертиза читати всі 26 Чер 2025 9 хв. читати Як АІ в ритейлі допомагає оптимізувати складські запаси та запобігти списанню: втрачати не можна, час зароблятиДізнайтеся, як АІ для прогнозування попиту допомагає уникнути надлишкових запасів і дефіциту товарів, оптимізувати заморожені кошти та складські залишки. #SMART Demand Forecast #оut-of-stock #оverstock #оптимізація складських запасів #системи прогнозування попиту на базі АІ 16 Чер 2025 < 1 хв. читати MEDIAAI у ритейлі – страхи й помилки на шляху до ефективності: чому бізнесу варто переглянути своє ставлення до штучного інтелектуПопри стрімкий розвиток технологій, штучний інтелект у ритейлі досі сприймається неоднозначно. Частина компаній уникає впровадження AI-рішень через побоювання щодо складності реалізації, недостатнє розуміння принципів роботи або сумніви в точності й надійності результатів. 13 Чер 2025 10 хв. читати Технології AI у прогнозуванні попиту: від традиційних методів до сучасних рішеньЩе кілька років тому більшість компаній прогнозували попит, спираючись в основному на вручну створені таблиці, інтуїцію та прогнози менеджерів, які знали ринок. Але в умовах турбулентності економіки, мінливих вподобань клієнтів і лавини даних, старі підходи працюють дедалі гірше. У сучасному світі прогнозування попиту — це не лише конвертація досвіду, а й робота з великими обсягами даних (часто — неузгоджених) і налаштування точних алгоритмів. 15 Кві 2025 1 хв. читати MEDIAСинергія ШІ та ERP: як правильне використання даних підвищує ефективність бізнесуШтучний інтелект сьогодні – це не просто технологічний тренд, а необхідність для бізнесу, що прагне досягти ефективності, масштабованості та конкурентної переваги. За даними PWC, 54% керівників компаній зазначають, що штучний інтелект вже... --- > Статті про прогнозування попиту і новини для ритейлерів. Останні релізи системи SMART Demand Forecast - Published: 2023-01-19 - Modified: 2023-02-10 - URL: https://sdh.smart-it.com/blog/ - Пріоритети перекладу: Optional Блог SMART Demand Forecast ПеревагиМожливостіБлогРелізиКонтактиUAENPLGEAZ Отримати консультацію Головна / БлогЕкспертиза читати всі 26 Чер 2025 9 хв. читати Як АІ в ритейлі допомагає оптимізувати складські запаси та запобігти списанню: втрачати не можна, час зароблятиДізнайтеся, як АІ для прогнозування попиту допомагає уникнути надлишкових запасів і дефіциту товарів, оптимізувати заморожені кошти та складські залишки. #SMART Demand Forecast #оut-of-stock #оverstock #оптимізація складських запасів #системи прогнозування попиту на базі АІ 16 Чер 2025 < 1 хв. читати MEDIAAI у ритейлі – страхи й помилки на шляху до ефективності: чому бізнесу варто переглянути своє ставлення до штучного інтелектуПопри стрімкий розвиток технологій, штучний інтелект у ритейлі досі сприймається неоднозначно. Частина компаній уникає впровадження AI-рішень через побоювання щодо складності реалізації, недостатнє розуміння принципів роботи або сумніви в точності й надійності результатів. 13 Чер 2025 10 хв. читати Технології AI у прогнозуванні попиту: від традиційних методів до сучасних рішеньЩе кілька років тому більшість компаній прогнозували попит, спираючись в основному на вручну створені таблиці, інтуїцію та прогнози менеджерів, які знали ринок. Але в умовах турбулентності економіки, мінливих вподобань клієнтів і лавини даних, старі підходи працюють дедалі гірше. У сучасному світі прогнозування попиту — це не лише конвертація досвіду, а й робота з великими обсягами даних (часто — неузгоджених) і налаштування точних алгоритмів. 15 Кві 2025 1 хв. читати MEDIAСинергія ШІ та ERP: як правильне використання даних підвищує ефективність бізнесуШтучний інтелект сьогодні – це не просто технологічний тренд, а необхідність для бізнесу, що прагне досягти ефективності, масштабованості та конкурентної переваги. За даними PWC, 54% керівників компаній зазначають, що штучний інтелект вже... --- > როგორ მოქმედებს პროგნოზის სიზუსტე ბიზნესის ფინანსურ შესრულებაზე? გამოთვალეთ რამდენ ფულს მიიღებს თქვენი ბიზნესი პროგნოზის სიზუსტის გაზრდით! - Published: 2022-12-28 - Modified: 2023-10-30 - URL: https://sdh.smart-it.com/calculator-of-efficiency/ - Пріоритети перекладу: Optional Калькулятор прибутку від збільшення точності прогнозування попиту ПеревагиМожливостіБлогРелізиКонтактиUAENPLGEAZ Отримати консультацію Головна / КалькуляторЯк точність прогнозуваннявпливає на прибуток вашого бізнесу? Розрахуйте, скільки коштів отримає ваш бізнес при збільшенні точності прогнозування! Річні продажі ($)* Потенційний приріст продажів0 0% Рівень продажів Середня маржа (%)* % 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 Поточна зважена точність прогнозування (%)* % 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 Рівень доступності товарів (%)* % 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 Цільова зважена точність прогнозуванння (%)* % 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0Дізнайтесь на скільки можна підвищити точність прогнозування зі SMART Demand Forecast Отримати консультацію Підпишіться на нашу розсилку Дізнавайтесь першими про новини компанії та оновлення продуктів Я погоджуюся з умовами використання сайту та політикою конфіденційності Please leave this field empty. Рішення SMART businessERP для автоматизації бізнес-процесівMicrosoft Dynamics 365 Business CentralMicrosoft Dynamics 365 Finance and Operations ApplicationsКадровий облік та нарахування зарплатиУправління людським капіталомВнутрішній корпоративний порталMicrosoft 365 (Office 365, Teams)Програма адаптації до роботи в Microsoft 365Міграція у Microsoft AzureСтворення чат-ботівКомплексний захист IT-безпеки компаніїКомплексна CRM платформа для B2B та B2CСистема електронного документообігуСистема управління складом Сommunications & events: pr@smart-it.com Products & services: sales@smart-it.com Employment & career: hr@smart-it.com Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please leave this field empty. Замовте презентацію, щоб збільшити точність прогнозу вже завтра  Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами... --- > Jak dokładność prognozowania wpływa na wyniki finansowe przedsiębiorstw. Oblicz, ile pieniędzy tracisz - Published: 2022-12-28 - Modified: 2023-10-30 - URL: https://sdh.smart-it.com/calculator-of-efficiency/ - Пріоритети перекладу: Optional Калькулятор прибутку від збільшення точності прогнозування попиту ПеревагиМожливостіБлогРелізиКонтактиUAENPLGEAZ Отримати консультацію Головна / КалькуляторЯк точність прогнозуваннявпливає на прибуток вашого бізнесу? Розрахуйте, скільки коштів отримає ваш бізнес при збільшенні точності прогнозування! Річні продажі ($)* Потенційний приріст продажів0 0% Рівень продажів Середня маржа (%)* % 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 Поточна зважена точність прогнозування (%)* % 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 Рівень доступності товарів (%)* % 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 Цільова зважена точність прогнозуванння (%)* % 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0Дізнайтесь на скільки можна підвищити точність прогнозування зі SMART Demand Forecast Отримати консультацію Підпишіться на нашу розсилку Дізнавайтесь першими про новини компанії та оновлення продуктів Я погоджуюся з умовами використання сайту та політикою конфіденційності Please leave this field empty. Рішення SMART businessERP для автоматизації бізнес-процесівMicrosoft Dynamics 365 Business CentralMicrosoft Dynamics 365 Finance and Operations ApplicationsКадровий облік та нарахування зарплатиУправління людським капіталомВнутрішній корпоративний порталMicrosoft 365 (Office 365, Teams)Програма адаптації до роботи в Microsoft 365Міграція у Microsoft AzureСтворення чат-ботівКомплексний захист IT-безпеки компаніїКомплексна CRM платформа для B2B та B2CСистема електронного документообігуСистема управління складом Сommunications & events: pr@smart-it.com Products & services: sales@smart-it.com Employment & career: hr@smart-it.com Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please leave this field empty. Замовте презентацію, щоб збільшити точність прогнозу вже завтра  Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами... --- > How forecasting accuracy affects business financial performance? Calculate how much money your business will receive by increasing the accuracy of forecasting! - Published: 2022-12-28 - Modified: 2023-10-30 - URL: https://sdh.smart-it.com/calculator-of-efficiency/ - Пріоритети перекладу: Optional Калькулятор прибутку від збільшення точності прогнозування попиту ПеревагиМожливостіБлогРелізиКонтактиUAENPLGEAZ Отримати консультацію Головна / КалькуляторЯк точність прогнозуваннявпливає на прибуток вашого бізнесу? Розрахуйте, скільки коштів отримає ваш бізнес при збільшенні точності прогнозування! Річні продажі ($)* Потенційний приріст продажів0 0% Рівень продажів Середня маржа (%)* % 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 Поточна зважена точність прогнозування (%)* % 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 Рівень доступності товарів (%)* % 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 Цільова зважена точність прогнозуванння (%)* % 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0Дізнайтесь на скільки можна підвищити точність прогнозування зі SMART Demand Forecast Отримати консультацію Підпишіться на нашу розсилку Дізнавайтесь першими про новини компанії та оновлення продуктів Я погоджуюся з умовами використання сайту та політикою конфіденційності Please leave this field empty. Рішення SMART businessERP для автоматизації бізнес-процесівMicrosoft Dynamics 365 Business CentralMicrosoft Dynamics 365 Finance and Operations ApplicationsКадровий облік та нарахування зарплатиУправління людським капіталомВнутрішній корпоративний порталMicrosoft 365 (Office 365, Teams)Програма адаптації до роботи в Microsoft 365Міграція у Microsoft AzureСтворення чат-ботівКомплексний захист IT-безпеки компаніїКомплексна CRM платформа для B2B та B2CСистема електронного документообігуСистема управління складом Сommunications & events: pr@smart-it.com Products & services: sales@smart-it.com Employment & career: hr@smart-it.com Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please leave this field empty. Замовте презентацію, щоб збільшити точність прогнозу вже завтра  Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами... --- > Як точність прогнозування впливає на фінансові показники бізнесу? Розрахуйте, скільки коштів отримає ваш бізнес при збільшенні точності прогнозування! - Published: 2022-12-28 - Modified: 2023-10-30 - URL: https://sdh.smart-it.com/calculator-of-efficiency/ - Пріоритети перекладу: Optional Калькулятор прибутку від збільшення точності прогнозування попиту ПеревагиМожливостіБлогРелізиКонтактиUAENPLGEAZ Отримати консультацію Головна / КалькуляторЯк точність прогнозуваннявпливає на прибуток вашого бізнесу? Розрахуйте, скільки коштів отримає ваш бізнес при збільшенні точності прогнозування! Річні продажі ($)* Потенційний приріст продажів0 0% Рівень продажів Середня маржа (%)* % 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 Поточна зважена точність прогнозування (%)* % 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 Рівень доступності товарів (%)* % 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 Цільова зважена точність прогнозуванння (%)* % 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0Дізнайтесь на скільки можна підвищити точність прогнозування зі SMART Demand Forecast Отримати консультацію Підпишіться на нашу розсилку Дізнавайтесь першими про новини компанії та оновлення продуктів Я погоджуюся з умовами використання сайту та політикою конфіденційності Please leave this field empty. Рішення SMART businessERP для автоматизації бізнес-процесівMicrosoft Dynamics 365 Business CentralMicrosoft Dynamics 365 Finance and Operations ApplicationsКадровий облік та нарахування зарплатиУправління людським капіталомВнутрішній корпоративний порталMicrosoft 365 (Office 365, Teams)Програма адаптації до роботи в Microsoft 365Міграція у Microsoft AzureСтворення чат-ботівКомплексний захист IT-безпеки компаніїКомплексна CRM платформа для B2B та B2CСистема електронного документообігуСистема управління складом Сommunications & events: pr@smart-it.com Products & services: sales@smart-it.com Employment & career: hr@smart-it.com Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please leave this field empty. Замовте презентацію, щоб збільшити точність прогнозу вже завтра  Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами... --- > Proqnozlaşdırmanın düzgünlüyü biznesin maliyyə göstəricilərinə necə təsir edir? Proqnozlaşdırmanın dəqiqliyini artırmaqla biznesinizin nə qədər pul alacağını hesablayın! - Published: 2022-12-28 - Modified: 2023-10-30 - URL: https://sdh.smart-it.com/calculator-of-efficiency/ - Пріоритети перекладу: Optional Калькулятор прибутку від збільшення точності прогнозування попиту ПеревагиМожливостіБлогРелізиКонтактиUAENPLGEAZ Отримати консультацію Головна / КалькуляторЯк точність прогнозуваннявпливає на прибуток вашого бізнесу? Розрахуйте, скільки коштів отримає ваш бізнес при збільшенні точності прогнозування! Річні продажі ($)* Потенційний приріст продажів0 0% Рівень продажів Середня маржа (%)* % 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 Поточна зважена точність прогнозування (%)* % 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 Рівень доступності товарів (%)* % 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 Цільова зважена точність прогнозуванння (%)* % 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0Дізнайтесь на скільки можна підвищити точність прогнозування зі SMART Demand Forecast Отримати консультацію Підпишіться на нашу розсилку Дізнавайтесь першими про новини компанії та оновлення продуктів Я погоджуюся з умовами використання сайту та політикою конфіденційності Please leave this field empty. Рішення SMART businessERP для автоматизації бізнес-процесівMicrosoft Dynamics 365 Business CentralMicrosoft Dynamics 365 Finance and Operations ApplicationsКадровий облік та нарахування зарплатиУправління людським капіталомВнутрішній корпоративний порталMicrosoft 365 (Office 365, Teams)Програма адаптації до роботи в Microsoft 365Міграція у Microsoft AzureСтворення чат-ботівКомплексний захист IT-безпеки компаніїКомплексна CRM платформа для B2B та B2CСистема електронного документообігуСистема управління складом Сommunications & events: pr@smart-it.com Products & services: sales@smart-it.com Employment & career: hr@smart-it.com Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please leave this field empty. Замовте презентацію, щоб збільшити точність прогнозу вже завтра  Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами... --- - Published: 2022-12-16 - Modified: 2023-01-10 - URL: https://sdh.smart-it.com/demo-request/ - Пріоритети перекладу: Optional Demand Forecast ПеревагиМожливостіБлогРелізиКонтактиUAENPLGE Отримати консультацію Головна / Демо запитЗамовити демо презентацію рішення SMART Demand Forecast Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please leave this field empty. Підпишіться на нашу розсилку Дізнавайтесь першими про новини компанії та оновлення продуктів Я погоджуюся з умовами використання сайту та політикою конфіденційності Please leave this field empty. Рішення SMART businessERP для автоматизації бізнес-процесівMicrosoft Dynamics 365 Business CentralMicrosoft Dynamics 365 Finance and Operations ApplicationsКадровий облік та нарахування зарплатиУправління людським капіталомВнутрішній корпоративний порталMicrosoft 365 (Office 365, Teams)Програма адаптації до роботи в Microsoft 365Міграція у Microsoft AzureСтворення чат-ботівКомплексний захист IT-безпеки компаніїКомплексна CRM платформа для B2B та B2CСистема електронного документообігуСистема управління складом Сommunications & events: pr@smart-it.com Products & services: sales@smart-it.com Employment & career: hr@smart-it.com Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please leave this field empty. Замовте презентацію, щоб збільшити точність прогнозу вже завтра  Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please leave this field empty. Дякуємо за ваш запитми зв'яжемося з вами в найближчий час Заповніть форму і отримайте персональну консультацію від експертів зі штучного інтелекту Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please leave this field empty. Заповніть форму і отримайте персональну консультацію від експертів зі штучного інтелекту Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please... --- - Published: 2022-12-16 - Modified: 2023-01-10 - URL: https://sdh.smart-it.com/demo-request/ - Пріоритети перекладу: Optional Demand Forecast ПеревагиМожливостіБлогРелізиКонтактиUAENPLGE Отримати консультацію Головна / Демо запитЗамовити демо презентацію рішення SMART Demand Forecast Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please leave this field empty. Підпишіться на нашу розсилку Дізнавайтесь першими про новини компанії та оновлення продуктів Я погоджуюся з умовами використання сайту та політикою конфіденційності Please leave this field empty. Рішення SMART businessERP для автоматизації бізнес-процесівMicrosoft Dynamics 365 Business CentralMicrosoft Dynamics 365 Finance and Operations ApplicationsКадровий облік та нарахування зарплатиУправління людським капіталомВнутрішній корпоративний порталMicrosoft 365 (Office 365, Teams)Програма адаптації до роботи в Microsoft 365Міграція у Microsoft AzureСтворення чат-ботівКомплексний захист IT-безпеки компаніїКомплексна CRM платформа для B2B та B2CСистема електронного документообігуСистема управління складом Сommunications & events: pr@smart-it.com Products & services: sales@smart-it.com Employment & career: hr@smart-it.com Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please leave this field empty. Замовте презентацію, щоб збільшити точність прогнозу вже завтра  Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please leave this field empty. Дякуємо за ваш запитми зв'яжемося з вами в найближчий час Заповніть форму і отримайте персональну консультацію від експертів зі штучного інтелекту Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please leave this field empty. Заповніть форму і отримайте персональну консультацію від експертів зі штучного інтелекту Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please... --- - Published: 2022-12-16 - Modified: 2023-01-10 - URL: https://sdh.smart-it.com/demo-request/ - Пріоритети перекладу: Optional Demand Forecast ПеревагиМожливостіБлогРелізиКонтактиUAENPLGE Отримати консультацію Головна / Демо запитЗамовити демо презентацію рішення SMART Demand Forecast Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please leave this field empty. Підпишіться на нашу розсилку Дізнавайтесь першими про новини компанії та оновлення продуктів Я погоджуюся з умовами використання сайту та політикою конфіденційності Please leave this field empty. Рішення SMART businessERP для автоматизації бізнес-процесівMicrosoft Dynamics 365 Business CentralMicrosoft Dynamics 365 Finance and Operations ApplicationsКадровий облік та нарахування зарплатиУправління людським капіталомВнутрішній корпоративний порталMicrosoft 365 (Office 365, Teams)Програма адаптації до роботи в Microsoft 365Міграція у Microsoft AzureСтворення чат-ботівКомплексний захист IT-безпеки компаніїКомплексна CRM платформа для B2B та B2CСистема електронного документообігуСистема управління складом Сommunications & events: pr@smart-it.com Products & services: sales@smart-it.com Employment & career: hr@smart-it.com Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please leave this field empty. Замовте презентацію, щоб збільшити точність прогнозу вже завтра  Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please leave this field empty. Дякуємо за ваш запитми зв'яжемося з вами в найближчий час Заповніть форму і отримайте персональну консультацію від експертів зі штучного інтелекту Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please leave this field empty. Заповніть форму і отримайте персональну консультацію від експертів зі штучного інтелекту Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please... --- - Published: 2022-12-16 - Modified: 2023-03-23 - URL: https://sdh.smart-it.com/demo-request/ - Пріоритети перекладу: Optional Demand Forecast ПеревагиМожливостіБлогРелізиКонтактиUAENPLGE Отримати консультацію Головна / Демо запитЗамовити демо презентацію рішення SMART Demand Forecast Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please leave this field empty. Підпишіться на нашу розсилку Дізнавайтесь першими про новини компанії та оновлення продуктів Я погоджуюся з умовами використання сайту та політикою конфіденційності Please leave this field empty. Рішення SMART businessERP для автоматизації бізнес-процесівMicrosoft Dynamics 365 Business CentralMicrosoft Dynamics 365 Finance and Operations ApplicationsКадровий облік та нарахування зарплатиУправління людським капіталомВнутрішній корпоративний порталMicrosoft 365 (Office 365, Teams)Програма адаптації до роботи в Microsoft 365Міграція у Microsoft AzureСтворення чат-ботівКомплексний захист IT-безпеки компаніїКомплексна CRM платформа для B2B та B2CСистема електронного документообігуСистема управління складом Сommunications & events: pr@smart-it.com Products & services: sales@smart-it.com Employment & career: hr@smart-it.com Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please leave this field empty. Замовте презентацію, щоб збільшити точність прогнозу вже завтра  Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please leave this field empty. Дякуємо за ваш запитми зв'яжемося з вами в найближчий час Заповніть форму і отримайте персональну консультацію від експертів зі штучного інтелекту Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please leave this field empty. Заповніть форму і отримайте персональну консультацію від експертів зі штучного інтелекту Ім'я* Прізвище* Компанія* Посада* Email* Номер телефону* Коментар Я погоджуюсь з умовами використання сайту та політикою конфіденційності. Please... --- > Точне прогнозування регулярних та промопродажів товарів. Гнучкі звіти в Power BI. Скорочення запасів та оптимізація рівня доступності товарів - Published: 2022-10-25 - Modified: 2025-07-18 - URL: https://sdh.smart-it.com/df/ - Пріоритети перекладу: Optional Система прогнозування попиту SMART Demand Forecast ПеревагиМожливостіБлогРелізиКонтактиUAENPLGEAZES Отримати консультацію Demand Forecast Система прогнозування попиту на основі алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту Замовити презентацію Висока точність прогнозу завдяки алгоритмам ML & AI Гнучкі звіти з Power BI Прогнозування попиту для регулярних та промопродажів SMART Decision HUBПро Demand ForecastСистема спрощує процес прогнозування та підвищує його точність. Одночасно зменшує операційне навантаження на команду supply chain, що дозволяє змінити фокус її уваги з операційних завдань на стратегічні. 03 Жов 2025 3 хв. читати Release 5.0Не просто оновлення, а новий рівень контролю над попитом: точніші прогнози, промосценарії, мультикраїновий аналіз і швидкість, яку відчує весь бізнес Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Переваги від використання SMART Demand ForecastТочне прогнозування регулярних та промопродажів товарів дозволить вам своєчасно забезпечити бізнес відповідними запасами, максимізувати продажі та покращити рівень сервісу за низьких витрат. Підвищення точності прогнозу з AI & MLВ систему SMART Demand Forecast закладено алгоритми машинного навчання та штучного інтелекту. Це дозволить враховувати всі необхідні фактори, які впливають на точність прогнозу, в тому числі ваш досвід щодо конкретного SKU та груп товарів. Скорочення запасівНаявність потужної аналітики та високої точності прогнозу дозволяють забезпечити доступність товарів в потрібний час і в необхідній кількості, не створюючи при цьому залишків на складі. Оптимізація рівня доступностіІнтелектуальні алгоритми забезпечують високу точність прогнозу, що безпосередньо впливає на підтримання високого рівня доступності товарів. Як наслідок, ви не лише збільшуєте прибуток, а й покращуєте рівень сервісу та репутацію бізнесу... --- > Точне прогнозування регулярних та промопродажів товарів. Гнучкі звіти в Power BI. Скорочення запасів та оптимізація рівня доступності товарів - Published: 2022-10-25 - Modified: 2025-10-16 - URL: https://sdh.smart-it.com/df/ - Пріоритети перекладу: Optional Система прогнозування попиту SMART Demand Forecast ПеревагиМожливостіБлогРелізиКонтактиUAENPLGEAZES Отримати консультацію Demand Forecast Система прогнозування попиту на основі алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту Замовити презентацію Висока точність прогнозу завдяки алгоритмам ML & AI Гнучкі звіти з Power BI Прогнозування попиту для регулярних та промопродажів SMART Decision HUBПро Demand ForecastСистема спрощує процес прогнозування та підвищує його точність. Одночасно зменшує операційне навантаження на команду supply chain, що дозволяє змінити фокус її уваги з операційних завдань на стратегічні. 03 Жов 2025 3 хв. читати Release 5.0Не просто оновлення, а новий рівень контролю над попитом: точніші прогнози, промосценарії, мультикраїновий аналіз і швидкість, яку відчує весь бізнес Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Переваги від використання SMART Demand ForecastТочне прогнозування регулярних та промопродажів товарів дозволить вам своєчасно забезпечити бізнес відповідними запасами, максимізувати продажі та покращити рівень сервісу за низьких витрат. Підвищення точності прогнозу з AI & MLВ систему SMART Demand Forecast закладено алгоритми машинного навчання та штучного інтелекту. Це дозволить враховувати всі необхідні фактори, які впливають на точність прогнозу, в тому числі ваш досвід щодо конкретного SKU та груп товарів. Скорочення запасівНаявність потужної аналітики та високої точності прогнозу дозволяють забезпечити доступність товарів в потрібний час і в необхідній кількості, не створюючи при цьому залишків на складі. Оптимізація рівня доступностіІнтелектуальні алгоритми забезпечують високу точність прогнозу, що безпосередньо впливає на підтримання високого рівня доступності товарів. Як наслідок, ви не лише збільшуєте прибуток, а й покращуєте рівень сервісу та репутацію бізнесу... --- > Malların müntəzəm və promosyonlu satışının dəqiq proqnozlaşdırılması. Ehtiyatların azaldılması və malların mövcudluq səviyyəsinin optimallaşdırılması - Published: 2022-10-25 - Modified: 2025-07-18 - URL: https://sdh.smart-it.com/df/ - Пріоритети перекладу: Optional Система прогнозування попиту SMART Demand Forecast ПеревагиМожливостіБлогРелізиКонтактиUAENPLGEAZES Отримати консультацію Demand Forecast Система прогнозування попиту на основі алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту Замовити презентацію Висока точність прогнозу завдяки алгоритмам ML & AI Гнучкі звіти з Power BI Прогнозування попиту для регулярних та промопродажів SMART Decision HUBПро Demand ForecastСистема спрощує процес прогнозування та підвищує його точність. Одночасно зменшує операційне навантаження на команду supply chain, що дозволяє змінити фокус її уваги з операційних завдань на стратегічні. 03 Жов 2025 3 хв. читати Release 5.0Не просто оновлення, а новий рівень контролю над попитом: точніші прогнози, промосценарії, мультикраїновий аналіз і швидкість, яку відчує весь бізнес Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Переваги від використання SMART Demand ForecastТочне прогнозування регулярних та промопродажів товарів дозволить вам своєчасно забезпечити бізнес відповідними запасами, максимізувати продажі та покращити рівень сервісу за низьких витрат. Підвищення точності прогнозу з AI & MLВ систему SMART Demand Forecast закладено алгоритми машинного навчання та штучного інтелекту. Це дозволить враховувати всі необхідні фактори, які впливають на точність прогнозу, в тому числі ваш досвід щодо конкретного SKU та груп товарів. Скорочення запасівНаявність потужної аналітики та високої точності прогнозу дозволяють забезпечити доступність товарів в потрібний час і в необхідній кількості, не створюючи при цьому залишків на складі. Оптимізація рівня доступностіІнтелектуальні алгоритми забезпечують високу точність прогнозу, що безпосередньо впливає на підтримання високого рівня доступності товарів. Як наслідок, ви не лише збільшуєте прибуток, а й покращуєте рівень сервісу та репутацію бізнесу... --- > საქონლის რეგულარული და სარეკლამო გაყიდვების ზუსტი პროგნოზირება. მოქნილი ანგარიშგება Power BI. მარაგების შემცირება და საქონლის ხელმისაწვდომობის დონის ოპტიმიზაცია - Published: 2022-10-25 - Modified: 2025-07-18 - URL: https://sdh.smart-it.com/df/ - Пріоритети перекладу: Optional Система прогнозування попиту SMART Demand Forecast ПеревагиМожливостіБлогРелізиКонтактиUAENPLGEAZES Отримати консультацію Demand Forecast Система прогнозування попиту на основі алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту Замовити презентацію Висока точність прогнозу завдяки алгоритмам ML & AI Гнучкі звіти з Power BI Прогнозування попиту для регулярних та промопродажів SMART Decision HUBПро Demand ForecastСистема спрощує процес прогнозування та підвищує його точність. Одночасно зменшує операційне навантаження на команду supply chain, що дозволяє змінити фокус її уваги з операційних завдань на стратегічні. 03 Жов 2025 3 хв. читати Release 5.0Не просто оновлення, а новий рівень контролю над попитом: точніші прогнози, промосценарії, мультикраїновий аналіз і швидкість, яку відчує весь бізнес Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Переваги від використання SMART Demand ForecastТочне прогнозування регулярних та промопродажів товарів дозволить вам своєчасно забезпечити бізнес відповідними запасами, максимізувати продажі та покращити рівень сервісу за низьких витрат. Підвищення точності прогнозу з AI & MLВ систему SMART Demand Forecast закладено алгоритми машинного навчання та штучного інтелекту. Це дозволить враховувати всі необхідні фактори, які впливають на точність прогнозу, в тому числі ваш досвід щодо конкретного SKU та груп товарів. Скорочення запасівНаявність потужної аналітики та високої точності прогнозу дозволяють забезпечити доступність товарів в потрібний час і в необхідній кількості, не створюючи при цьому залишків на складі. Оптимізація рівня доступностіІнтелектуальні алгоритми забезпечують високу точність прогнозу, що безпосередньо впливає на підтримання високого рівня доступності товарів. Як наслідок, ви не лише збільшуєте прибуток, а й покращуєте рівень сервісу та репутацію бізнесу... --- - Published: 2022-10-25 - Modified: 2023-01-11 - URL: https://sdh.smart-it.com/df/ - Пріоритети перекладу: Optional Система прогнозування попиту SMART Demand Forecast ПеревагиМожливостіБлогРелізиКонтактиUAENPLGEAZES Отримати консультацію Demand Forecast Система прогнозування попиту на основі алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту Замовити презентацію Висока точність прогнозу завдяки алгоритмам ML & AI Гнучкі звіти з Power BI Прогнозування попиту для регулярних та промопродажів SMART Decision HUBПро Demand ForecastСистема спрощує процес прогнозування та підвищує його точність. Одночасно зменшує операційне навантаження на команду supply chain, що дозволяє змінити фокус її уваги з операційних завдань на стратегічні. 03 Жов 2025 3 хв. читати Release 5.0Не просто оновлення, а новий рівень контролю над попитом: точніші прогнози, промосценарії, мультикраїновий аналіз і швидкість, яку відчує весь бізнес Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Переваги від використання SMART Demand ForecastТочне прогнозування регулярних та промопродажів товарів дозволить вам своєчасно забезпечити бізнес відповідними запасами, максимізувати продажі та покращити рівень сервісу за низьких витрат. Підвищення точності прогнозу з AI & MLВ систему SMART Demand Forecast закладено алгоритми машинного навчання та штучного інтелекту. Це дозволить враховувати всі необхідні фактори, які впливають на точність прогнозу, в тому числі ваш досвід щодо конкретного SKU та груп товарів. Скорочення запасівНаявність потужної аналітики та високої точності прогнозу дозволяють забезпечити доступність товарів в потрібний час і в необхідній кількості, не створюючи при цьому залишків на складі. Оптимізація рівня доступностіІнтелектуальні алгоритми забезпечують високу точність прогнозу, що безпосередньо впливає на підтримання високого рівня доступності товарів. Як наслідок, ви не лише збільшуєте прибуток, а й покращуєте рівень сервісу та репутацію бізнесу... --- > Accurate forecasting of regular and promotional sales of goods. Flexible reports in Power BI. Reducing stock and optimizing product availability - Published: 2022-10-25 - Modified: 2025-09-04 - URL: https://sdh.smart-it.com/df/ - Пріоритети перекладу: Optional Система прогнозування попиту SMART Demand Forecast ПеревагиМожливостіБлогРелізиКонтактиUAENPLGEAZES Отримати консультацію Demand Forecast Система прогнозування попиту на основі алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту Замовити презентацію Висока точність прогнозу завдяки алгоритмам ML & AI Гнучкі звіти з Power BI Прогнозування попиту для регулярних та промопродажів SMART Decision HUBПро Demand ForecastСистема спрощує процес прогнозування та підвищує його точність. Одночасно зменшує операційне навантаження на команду supply chain, що дозволяє змінити фокус її уваги з операційних завдань на стратегічні. 03 Жов 2025 3 хв. читати Release 5.0Не просто оновлення, а новий рівень контролю над попитом: точніші прогнози, промосценарії, мультикраїновий аналіз і швидкість, яку відчує весь бізнес Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Переваги від використання SMART Demand ForecastТочне прогнозування регулярних та промопродажів товарів дозволить вам своєчасно забезпечити бізнес відповідними запасами, максимізувати продажі та покращити рівень сервісу за низьких витрат. Підвищення точності прогнозу з AI & MLВ систему SMART Demand Forecast закладено алгоритми машинного навчання та штучного інтелекту. Це дозволить враховувати всі необхідні фактори, які впливають на точність прогнозу, в тому числі ваш досвід щодо конкретного SKU та груп товарів. Скорочення запасівНаявність потужної аналітики та високої точності прогнозу дозволяють забезпечити доступність товарів в потрібний час і в необхідній кількості, не створюючи при цьому залишків на складі. Оптимізація рівня доступностіІнтелектуальні алгоритми забезпечують високу точність прогнозу, що безпосередньо впливає на підтримання високого рівня доступності товарів. Як наслідок, ви не лише збільшуєте прибуток, а й покращуєте рівень сервісу та репутацію бізнесу... --- > Dokładne prognozowanie sprzedaży regularnej i promocyjnej. Elastyczne raporty w Power BI. Zmniejszenie zapasów i optymalizacja dostępności produktów - Published: 2022-10-25 - Modified: 2025-10-08 - URL: https://sdh.smart-it.com/df/ - Пріоритети перекладу: Optional Система прогнозування попиту SMART Demand Forecast ПеревагиМожливостіБлогРелізиКонтактиUAENPLGEAZES Отримати консультацію Demand Forecast Система прогнозування попиту на основі алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту Замовити презентацію Висока точність прогнозу завдяки алгоритмам ML & AI Гнучкі звіти з Power BI Прогнозування попиту для регулярних та промопродажів SMART Decision HUBПро Demand ForecastСистема спрощує процес прогнозування та підвищує його точність. Одночасно зменшує операційне навантаження на команду supply chain, що дозволяє змінити фокус її уваги з операційних завдань на стратегічні. 03 Жов 2025 3 хв. читати Release 5.0Не просто оновлення, а новий рівень контролю над попитом: точніші прогнози, промосценарії, мультикраїновий аналіз і швидкість, яку відчує весь бізнес Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Release 5.0 Переваги від використання SMART Demand ForecastТочне прогнозування регулярних та промопродажів товарів дозволить вам своєчасно забезпечити бізнес відповідними запасами, максимізувати продажі та покращити рівень сервісу за низьких витрат. Підвищення точності прогнозу з AI & MLВ систему SMART Demand Forecast закладено алгоритми машинного навчання та штучного інтелекту. Це дозволить враховувати всі необхідні фактори, які впливають на точність прогнозу, в тому числі ваш досвід щодо конкретного SKU та груп товарів. Скорочення запасівНаявність потужної аналітики та високої точності прогнозу дозволяють забезпечити доступність товарів в потрібний час і в необхідній кількості, не створюючи при цьому залишків на складі. Оптимізація рівня доступностіІнтелектуальні алгоритми забезпечують високу точність прогнозу, що безпосередньо впливає на підтримання високого рівня доступності товарів. Як наслідок, ви не лише збільшуєте прибуток, а й покращуєте рівень сервісу та репутацію бізнесу... --- --- ## Експертиза > გაიგეთ, როგორ ეხმარება AI-ზე დაფუძნებული მოთხოვნის პროგნოზირება მარაგების ბალანსის გაუმჯობესებასა და გაყინული კაპიტალის შემცირებაში. - Published: 2025-06-26 - Modified: 2025-07-02 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-in-retail-optimizing-inventory-and-preventing-write-offs/ - Теги Експертизи: AI-ზე დაფუძნებული პროგნოზირების სისტემები, оut-of-stock, оverstock, დეფიციტი, მარაგების ოპტიმიზაცია, მარაგის სიჭარბე, მოთხოვნის პროგნოზირება გლობალურად, საცალო ვაჭრობა ორი ძირითადი გამოწვევის წინაშე დგას, რაც კარგავს მოგებას და, შესაბამისად, აფერხებს ზრდას. ორივე გამოწვეულია მარაგების მართვის შეცდომებით: მარაგების სიჭარბე ან ნაკლებობა. IHL Group-ის კვლევის თანახმად, 2023 წელს აშშ-ში საცალო ინვენტარისა და ფაქტობრივი მოთხოვნის შეუსაბამობა 1. 77 ტრილიონ დოლარად შეფასდა — ეს აღემატება ლათინური ან სამხრეთ ამერიკის საცალო სექტორის მთლიან GDP -ს. ამ თანხიდან 562 მილიარდი დოლარი ჭარბ მარაგზე მოდის, რომლების გაყიდვასაც საცალო მოვაჭრეები ცდილობენ თვითღირებულებით ან უფრო დაბალ ფასად. თუმცა, ამ მარაგების ნაწილი მაინც უნდა ჩამოიწეროს, რაც ნიშნავს, რომ ის დაკარგულია. ევროპელი საცალო მოვაჭრეებიც მსგავსი პრობლემების წინაშე დგანან. ავტორიტეტული გამოცემა Internet Retailing-ის მიხედვით, 2023 წელს ბრიტანელ საცალო მოვაჭრეებს იძულებით მოუწიათ თავიანთი პროდუქციის თითქმის ნახევარი (48%) ფასდაკლებით გაეყიდათ ჭარბი მარაგის გამო. ამავდროულად, გავლენიანი გამოცემა Customer Think-ის შეფასებით, მარაგის ნაკლებობის გამო წლიური ზარალი საშუალოდ საცალო მოვაჭრის მოგების დაახლოებით 4%-ს შეადგენს. როგორ კარგავენ კომპანიები თანხებს მარაგების არასწორი მართვის გამო ჭარბი მარაგი და მისი ნაკლებობა გამოწვეულია არაზუსტი პროგნოზირებით. რატომ? რადგან პროგნოზირება არის მთელი მიწოდების ჯაჭვის სისტემის საწყისი წერტილი. ის ააქტიურებს შესყიდვის, წარმოებისა და ლოჯისტიკის დაგეგმვის მექანიზმებს. ამ ეტაპზე მცირე შეცდომაც კი ოპერაციული ხარჯების სწრაფ დაგროვებას უკავშირდება ჯაჭვის ყოველ მომდევნო რგოლში. მოდით, უფრო ახლოს განვიხილოთ, თუ როგორ მუშაობს. მოითხოვეთ პრეზენტაცია შეწყვიტეთ ფულის ფლანგვა: რატომ არის ჭარბი მარაგი საცალო მოვაჭრეების მოგების მთავარი დაბრკოლება თუ კომპანია გადაჭარბებულად აფასებს ბაზრის მოთხოვნას და ყიდულობს ან აწარმოებს იმაზე მეტ პროდუქციას, ვიდრე მომხმარებლები მზად არიან შეიძინონ, ეს, პირველ რიგში, იწვევს რესურსების არაეფექტურ გამოყენებას. სტრატეგიული ინვესტიციის ნაცვლად, რომელიც ზრდას უნდა ემსახურებოდეს, ფინანსური რესურსები ფაქტობრივად „იყინება“ საწყობის თაროებზე. თუმცა, ზარალი მხოლოდ აქ არ სრულდება — ჭარბი მარაგი ხშირად იწვევს ოპერაციული... --- > AI əsaslı tələbat proqnozlaşdırmasının artıq ehtiyatların və çatışmazlıqların aradan qaldırılmasına, dondurulmuş kapitalın optimallaşdırılmasına. - Published: 2025-06-26 - Modified: 2025-07-02 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-in-retail-optimizing-inventory-and-preventing-write-offs/ - Теги Експертизи: AI əsaslı tələb proqnozlaşdırma sistemləri, anbar ehtiyatlarının optimallaşdırılması, demand forecasting, overstock, tələbin proqnozlaşdırılması, оut-of-stock, оverstock Qlobal olaraq pərakəndə satış sektorunda iki əsas problem var ki, bunlar mənfəətin azalmasına və nəticədə inkişafın ləngiməsinə səbəb olur. Hər ikisi ehtiyatların düzgün idarə olunmamasının nəticəsidir: ehtiyatların həddindən artıq çox olması (overstock) və ehtiyat çatışmazlığı (out-of-stock). IHL Group-un araşdırmalarına görə, 2023-cü ildə ABŞ-da məhsul ehtiyatlarının mövcud tələblə uyğunsuzluğu 1,77 trilyon dollar həcmində qiymətləndirilib ki, bu da Latın və ya Cənubi Amerikanın pərakəndə ticarətinin Ümumi Daxili Məhsul (ÜDM) göstəricisindən daha çoxdur. Bu məbləğin 562 milyard dolları artıq olan məhsul ehtiyatlarının payına düşür. Pərakəndə satıcılar bu malları heç olmasa alış qiymətinə, bəzən isə ondan da ucuz satmağa çalışırlar. Bununla belə, malların bir hissəsi məcburən silinir — yəni atılır. Avropalı pərakəndə satış şirkətləri də oxşar çətinliklərlə üzləşir. Nüfuzlu "Internet Retailing" nəşrinin məlumatına görə, 2023-cü ildə Böyük Britaniyalı satıcılar malların, demək olar ki, yarısını (48%) ehtiyatların çox olması səbəbindən aşağı qiymətlərlə satmağa məcbur olublar. Bu arada, nüfuzlu "Customer Think" nəşri malların çatışmazlığı səbəbindən yaranan illik itkiləri orta pərakəndə satış mənfəətinin təxminən 4%-i səviyyəsində qiymətləndirir. Şirkətlər ehtiyatların yanlış idarə olunması səbəbindən necə pul itirir Ehtiyatların həm çox olmasının, həm də çatışmazlığının əsas səbəbi qeyri-dəqiq proqnozlaşdırmadır. Niyə? Çünki proqnozlaşdırma təchizat zəncirinin (supply chain) başlanğıc nöqtəsidir. Məhz bu mərhələ satınalma, istehsal və logistika planlaşdırma mexanizmlərini işə salır. Bu mərhələdəki ən kiçik səhv belə sonrakı hər mərhələdə əməliyyat xərclərinin sürətlə artmasına səbəb olur. Gəlin baxaq bu necə işləyir. Təqdimat tələb edin Pulunuzu tullantıya çevirməyin: nə üçün həddindən artıq ehtiyat pərakəndə satış gəlirliliyi üçün kritikdir Əgər şirkət proqnozlaşdırmada səhvə yol verərək istehlakçıların almaq istədiyindən artıq sayda məhsul gətiribsə, bu... --- > Dowiedz się, jak prognozowanie popytu wspierane przez sztuczną inteligencję pomaga wyeliminować nadmiar i braki towarów, zoptymalizować zamrożony kapitał. - Published: 2025-06-26 - Modified: 2025-07-02 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-in-retail-optimizing-inventory-and-preventing-write-offs/ - Теги Експертизи: optymalizacja zapasów magazynowych, SMART Demand Forecast, systemy prognozowania popytu oparte na AI, оut-of-stock, оverstock Branża retail zmaga się globalnie z dwiema głównymi problemami, które ograniczają rentowność i spowalniają rozwój. Oba wynikają z błędów w zarządzaniu zapasami: nadmierne zapasy (overstock) i braki towarów (out-of-stock). Według danych IHL Group w 2023 roku niedopasowanie stanów magazynowych do realnego popytu kosztowało detalistów w USA aż 1,77 biliona dolarów – więcej niż łączny PKB sektora detalicznego całej Ameryki Łacińskiej lub Południowej. 562 miliardy dolarów z tej kwoty przypada na nadmierne zapasy, które detaliści próbują sprzedać przynajmniej po cenie zakupu lub nawet taniej. Jednak część z nich trzeba zlikwidować, co oznacza wyrzucić. Europejscy detaliści mają podobne problemy. Według danych renomowanego wydawnictwa Internet Retailing w 2023 roku brytyjscy sprzedawcy z powodu nadwyżek magazynowych byli zmuszeni sprzedawać prawie połowę swoich produktów (48%) po obniżonych cenach. Tymczasem wpływowe wydawnictwo Customer Think szacuje roczne straty związane z brakiem towaru na około 4% zysków przeciętnego detalisty. Jak firmy tracą pieniądze z powodu niewłaściwego zarzadzania zapasami Zarówno nadmiar, jak i braki zapasów mają jedno źródło – nieprawidłowe prognozowanie popytu. Dlaczego? Bo to właśnie prognoza popytu stanowi punkt wyjścia dla całego łańcucha dostaw. Od niej zaczyna się planowanie zakupów, produkcji i logistyki. Nawet niewielki błąd na tym etapie generuje kaskadę dodatkowych kosztów operacyjnych na każdym kolejnym ogniwie. Zobaczmy, jak to działa. Zamów prezentację Nie wyrzucaj pieniędzy – dlaczego overstock jest zagrożeniem dla zyskowności Gdy firma przeszacuje popyt i zamawia zbyt dużo towaru, przede wszystkim marnuje swoje zasoby. Kapitał, który mógłby zostać zainwestowany w rozwój, zostaje „zamrożony” na półkach magazynu. Ale to dopiero początek strat. Należy się także... --- > Descubra cómo la previsión de la demanda impulsada por IA ayuda a evitar el exceso y la falta de stock, optimizar el capital inmovilizado. - Published: 2025-06-26 - Modified: 2025-07-02 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-in-retail-optimizing-inventory-and-preventing-write-offs/ - Теги Експертизи: optimización de existencias, previsión de la demanda, sistema de previsión de la demanda basada en IA, SMART Demand Forecast, оut-of-stock, оverstock, оптимізація складських запасів, системи прогнозування попиту на базі АІ Globalmente, el sector minorista se enfrenta a dos problemas principales que llevan a la pérdida de beneficios y, como consecuencia, frenan el crecimiento. Ambos son el resultado de errores en la gestión de existencias: overstock y out-of-stock. Según el estudio del IHL Group, en 2023, en Estados Unidos, la discrepancia entre las existencias de productos y la demanda se estimaba en 1,77 billones de dólares, lo que supera el PIB total del comercio minorista de América Latina o América del Sur. De esta cantidad, 562 000 millones de dólares corresponden al exceso de productos que los minoristas intentan vender por lo menos al precio de compra o incluso más barato. Sin embargo, una parte de estos productos tiene que ser amortizada, lo que significa que hay que tirarla. Los minoristas europeos se enfrentan a los problemas similares. Según los datos de la prestigiosa editorial de Internet Retailing, en 2023 los vendedores británicos se vieron obligados a vender casi la mitad de sus productos (un 48 %) a precios reducidos debido al overstock. Mientras tanto, la influyente editorial de Customer Think estima las pérdidas anuales causadas por el stock-outs aproximadamente en un 4 % de los beneficios de un minorista medio. Cómo las empresas pierden el dinero por una incorrecta gestión de existencias La causa tanto del оverstock como del оut-of-stock es una previsión incorrecta de la demanda. ¿Por qué? Porque la previsión de la demanda es el punto de partida de todo el sistema de suministro (supply chain). Es precisamente... --- > Learn how AI-powered demand forecasting can help eliminate overstock and stockouts, optimize frozen capital, and streamline inventory levels. - Published: 2025-06-26 - Modified: 2025-07-02 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-in-retail-optimizing-inventory-and-preventing-write-offs/ - Теги Експертизи: AI-powered demand forecasting tools, demand forecasting, inventory optimization, overstock, SMART Demand Forecast, оut-of-stock, оverstock Globally, retail faces two major challenges that lead to profit loss and, consequently, slow down growth. Both result from inventory management errors: overstock and out-of-stock. According to research by IHL Group, in 2023, the mismatch between retail inventory and actual demand in the United States was estimated at $1. 77 trillion — exceeding the combined GDP of Latin or South America’s retail sector. Of this amount, $562 billion is attributed to excess stock that retailers try to sell at least at cost price or even lower. However, some of this inventory must still be written off, meaning it is discarded. European retailers face similar problems. According to the reputable media outlet Internet Retailing, in 2023, British retailers were forced to sell nearly half (48%) of their products at discounted prices due to overstock. Meanwhile, the influential outlet Customer Think estimates that annual losses due to stock-outs amount to approximately 4% of the average retailer’s profit. How Companies Lose Money Due to Poor Inventory Management Both overstock and out-of-stock situations are caused by inaccurate demand forecasting. Why? Because demand forecasting is the starting point of the entire supply chain system. It triggers the planning mechanisms for procurement, production, and logistics. Even a small error at this stage leads to a rapid accumulation of operational costs at every subsequent link in the chain. Let’s take a closer look at how this works. Order a presentation Stop Wasting Money: Why Overstock Is a Major Profit Killer for Retailers If a company overestimates demand... --- > Дізнайтеся, як АІ для прогнозування попиту допомагає уникнути надлишкових запасів і дефіциту товарів, оптимізувати заморожені кошти та складські залишки. - Published: 2025-06-26 - Modified: 2025-07-02 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-in-retail-optimizing-inventory-and-preventing-write-offs/ - Теги Експертизи: SMART Demand Forecast, оut-of-stock, оverstock, оптимізація складських запасів, системи прогнозування попиту на базі АІ Глобально у ритейлу є дві основні проблеми, які призводять до недоотримання прибутку й, як наслідок, гальмують розвиток. Обидві є результатом помилок в управлінні запасами: overstock та out-of-stock. Згідно з дослідженнями IHL Group, у 2023 році в США невідповідність товарних запасів наявному попиту оцінювалася в 1,77 трильйона доларів — що перевищує сукупний ВВП роздрібної торгівлі Латинської або Південної Америки. 562 мільярди доларів із цієї суми припадає на надлишок товарів, які ритейлери намагаються продати хоча б за закупівельною ціною або навіть дешевше. Однак, частину таки доводиться списувати, що означає — викинути. У європейських ритейлерів — подібні проблеми. За даними авторитетного видання Internet Retailing, у 2023 році британські продавці через оверстоки були змушені реалізовувати майже половину своєї продукції (48%) за зниженими цінами. Тим часом щорічні втрати stock-outs впливове видання Customer Think оцінює приблизно в 4% прибутку середньостатистичного ритейлера. Як компанії втрачають гроші через неправильне управління запасами Причиною як оverstock, так і оut-of-stock є некоректне прогнозування попиту. Чому? Тому що прогнозування попиту — це відправна точка всієї системи постачання (supply chain). Саме воно запускає механізми планування закупівель, виробництва та логістики. І навіть незначна похибка на цьому етапі спричиняє стрімке накопичення операційних витрат на кожній наступній ланці цього ланцюга. Розберімося, як це працює. Замовити презентацію Не викидайте гроші на смітник: чому оverstock критичний для прибутковості ритейлу Якщо компанія помилилася в прогнозуванні в більший бік і привезла більше товару, ніж готові купити споживачі, вона передусім нераціонально використала ресурс. Адже гроші, замість того щоб стати стратегічною інвестицією й працювати на розвиток, фактично «заморожуються» на полицях складу. Але... --- - Published: 2025-06-16 - Modified: 2025-06-16 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-in-retail-fears-and-mistakes-on-the-way-to-efficiency-why-businesses-should-reconsider-their-attitude-to-artificial-intelligence/ Попри стрімкий розвиток технологій, штучний інтелект у ритейлі досі сприймається неоднозначно. Частина компаній уникає впровадження AI-рішень через побоювання щодо складності реалізації, недостатнє розуміння принципів роботи або сумніви в точності й надійності результатів. --- - Published: 2025-06-13 - Modified: 2025-06-16 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-technologies-in-demand-forecasting-from-traditional-methods-to-modern-solutions/ AI nie stanowi zagrożenia. Jest to szansa dla biznesu, aby na nowo przemyśleć to, co robi Satya Nadella, CEO Microsoftu Jeszcze kilka lat temu większość firm prognozowała popyt, opierając się głównie na ręcznie tworzonych tabelach, intuicji oraz prognozach menedżerów dobrze znających rynek. Jednak w warunkach niestabilnej gospodarki, zmieniających się preferencji klientów i natłoku danych stare podejścia działają coraz gorzej. Współczesne prognozowanie popytu to nie tylko analiza doświadczenia, lecz także praca z ogromnymi (często niespójnymi) zbiorami danych i tworzenie precyzyjnych algorytmów. Właśnie tutaj do gry wkracza sztuczna inteligencja. Co ważne – nie zastępuje ona analityków, ale wspiera ich w działaniu. Dzięki narzędziom AI firmy przestają zgadywać przyszłość, a zaczynają ją modelować na podstawie tysięcy zmiennych w czasie rzeczywistym. Praktyka pokazuje, że wykorzystanie nowoczesnych rozwiązań w prognozowaniu popytu pozwala działać z wyprzedzeniem – zanim konkurenci stosujący tradycyjne podejścia zdążą zauważyć zmiany na rynku. Według danych McKinsey firmy, które wdrożyły sztuczną inteligencję, odnotowują średni wzrost dokładności prognoz o 10–20%. Ale w jaki sposób sztuczna inteligencja przekształca te procesy? Przyjrzyjmy się temu bliżej. Dlaczego sprawdzone metody prognozowania popytu już nie działają Zanim sztuczna inteligencja zdobyła popularność w biznesie, przez dekady wykorzystywano klasyczne modele prognozowania popytu. Łączyły one analizy matematyczne z wiedzą ekspercką i dobrze sprawdzały się w stabilnym otoczeniu rynkowym. Do dziś popularne są m. in. takie podejścia jak: Modele regresyjne – statystyczne narzędzia służące do przewidywania przyszłego popytu na podstawie zależności między zmiennymi. Analizują, jak np. zmiany cen, sezonowość, działania promocyjne czy dochody klientów wpływają na poziom popytu. Modele te pozwalają na ilościową... --- - Published: 2025-06-13 - Modified: 2025-06-16 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-technologies-in-demand-forecasting-from-traditional-methods-to-modern-solutions/ AI — це не загроза. Це можливість для бізнесу переосмислити те, що вони роблять Сатья Наделла, CEO Microsoft Ще кілька років тому більшість компаній прогнозували попит, спираючись в основному на вручну створені таблиці, інтуїцію та прогнози менеджерів, які знали ринок. Але в умовах турбулентності економіки, мінливих вподобань клієнтів і лавини даних, старі підходи працюють дедалі гірше. У сучасному світі прогнозування попиту — це не лише конвертація досвіду, а й робота з великими обсягами даних (часто — неузгоджених) і налаштування точних алгоритмів. Саме тут вступає в гру штучний інтелект. Варто зазначити, що він не замінює аналітиків — він підсилює їх. Завдяки AI-інструментам компанії вже не вгадують майбутнє, а моделюють його на основі тисяч змінних у реальному часі. Практика доводить, що прогнозування попиту за допомогою сучасних рішень дає змогу діяти на випередження — ще до того, як конкуренти з традиційним підходом встигнуть помітити зміни у трендах ринку. Наприклад, за статистикою від McKinsey, компанії, що впровадили використання штучного інтелекту, відзначають збільшення точності прогнозування попиту в середньому на 10-20%. Та як саме штучний інтелект трансформує ці процеси? Пропонуємо розглянути детальніше. Чому перевірені часом методи прогнозування попиту більше не працюють Перш ніж «на ринку» з’явився штучний інтелект, бізнес десятиліттями користувався класичними методами прогнозування попиту. В основі цих моделей поєднувались математичні розрахунки та експертиза працівників — і вони довели свою ефективність в умовах стабільного ринку. Найпоширенішими й досі лишаються такі методи, як: Регресійні моделі — це статистичний інструмент, який дозволяє передбачити обсяг майбутнього попиту на основі взаємозв’язку між змінними. Простіше кажучи, модель аналізує, як зміни одних... --- - Published: 2025-06-13 - Modified: 2025-06-16 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-technologies-in-demand-forecasting-from-traditional-methods-to-modern-solutions/ AI is not a threat; it's an opportunity for businesses to redefine what they do Satya Nadella, CEO, Microsoft Just a few years ago, most companies forecasted demand primarily using manually created spreadsheets, intuition, and the predictions of managers familiar with the market. But in today’s turbulent economy, with ever-changing customer preferences and a flood of data, the old approaches are becoming less and less effective. In the modern world, demand forecasting is not only about applying experience – it also involves working with large volumes of data (often inconsistent) and configuring precise algorithms. This is where artificial intelligence comes into play. It’s important to note that AI does not replace analysts – it empowers them. With AI tools, companies are no longer guessing the future – they are modeling it based on thousands of real-time variables. Practice shows that demand forecasting using modern solutions enables companies to stay ahead of the curve – even before competitors relying on traditional approaches manage to notice shifts in market trends. For example, according to McKinsey statistics, companies that have adopted artificial intelligence report an average 10–20% increase in forecasting accuracy. So how exactly is artificial intelligence transforming these processes? Let’s take a closer look. Why Time-Tested Demand Forecasting Methods No Longer Work Before artificial intelligence entered the market, businesses had relied for decades on traditional demand forecasting methods. These models combined mathematical calculations with employee expertise – and they proved effective in stable market conditions. The most common methods, still in use... --- - Published: 2025-06-13 - Modified: 2025-06-16 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-technologies-in-demand-forecasting-from-traditional-methods-to-modern-solutions/ AI is not a threat; it's an opportunity for businesses to redefine what they do Satya Nadella, CEO, Microsoft Just a few years ago, most companies forecasted demand primarily using manually created spreadsheets, intuition, and the predictions of managers familiar with the market. But in today’s turbulent economy, with ever-changing customer preferences and a flood of data, the old approaches are becoming less and less effective. In the modern world, demand forecasting is not only about applying experience – it also involves working with large volumes of data (often inconsistent) and configuring precise algorithms. This is where artificial intelligence comes into play. It’s important to note that AI does not replace analysts – it empowers them. With AI tools, companies are no longer guessing the future – they are modeling it based on thousands of real-time variables. Practice shows that demand forecasting using modern solutions enables companies to stay ahead of the curve – even before competitors relying on traditional approaches manage to notice shifts in market trends. For example, according to McKinsey statistics, companies that have adopted artificial intelligence report an average 10–20% increase in forecasting accuracy. So how exactly is artificial intelligence transforming these processes? Let’s take a closer look. Why Time-Tested Demand Forecasting Methods No Longer Work Before artificial intelligence entered the market, businesses had relied for decades on traditional demand forecasting methods. These models combined mathematical calculations with employee expertise – and they proved effective in stable market conditions. The most common methods, still in use... --- - Published: 2025-06-13 - Modified: 2025-06-24 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-technologies-in-demand-forecasting-from-traditional-methods-to-modern-solutions/ Süni intellekt bir təhdid deyil. Bu, biznesin nə etdiyini yenidən düşünməsi üçün bir fürsətdir Satya Nadella, CEO Microsoft Cəmi bir neçə il əvvəl əksər şirkətlər tələbi əsasən əl ilə tərtib olunmuş cədvəllərə, menecerlərin bazarı yaxşı tanımasına və intuisiya əsaslı proqnozlara əsaslanaraq proqnozlaşdırırdılar. Lakin iqtisadiyyatın qeyri-sabitliyi, müştəri üstünlüklərinin tez-tez dəyişməsi və məlumatların sürətlə artması şəraitində köhnə yanaşmalar getdikcə daha az effektiv olur. Müasir dünyada tələbin proqnozlaşdırılması artıq yalnız təcrübənin tətbiqi deyil — bu, həm də böyük (çox vaxt uyğun olmayan) məlumat həcmləri ilə işləməyi və dəqiq alqoritmlərin qurulmasını nəzərdə tutur. Məhz bu məqamda süni intellekt dövrəyə daxil olur. Qeyd etmək vacibdir ki, süni intellekt analitikləri əvəz etmir — onları gücləndirir. AI (süni intellekt) alətləri sayəsində şirkətlər artıq gələcəyi təxmin etmir, onu minlərlə dəyişənlər əsasında real vaxt rejimində modelləşdirirlər. Təcrübə göstərir ki, müasir həllərlə həyata keçirilən tələb proqnozlaşdırması bazardakı trendlərin dəyişməsini ənənəvi üsullardan istifadə edən rəqiblər bunu hiss etməzdən əvvəl görməyə və buna uyğun hərəkət etməyə imkan verir. Məsələn, McKinsey şirkətinin statistikasına görə, süni intellektin istifadəsini tətbiq edən şirkətlər tələbin proqnozlaşdırılmasının dəqiqliyinin orta hesabla 10–20% artdığını qeyd edirlər. Bəs süni intellekt bu prosesləri necə dəyişdirir? Gəlin bunu daha ətraflı nəzərdən keçirək. Niyə illərlə sınaqdan çıxmış tələb proqnozlaşdırma metodları artıq işə yaramır Süni intellekt bazara çıxmamışdan əvvəl, biznes onilliklər ərzində klassik tələb proqnozlaşdırma üsullarından istifadə edirdi. Bu modellərin əsasını riyazi hesablamalar və əməkdaşların təcrübəsi təşkil edirdi — və onlar sabit bazar şəraitində öz effektivliyini sübut etmişdi. Hətta bugün də ən çox istifadə olunan metodlar bunlardır: Regressiya modelləri— bu statistik alət gələcəkdə gözlənilən tələbin... --- - Published: 2025-06-13 - Modified: 2025-06-16 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-technologies-in-demand-forecasting-from-traditional-methods-to-modern-solutions/ ხელოვნური ინტელექტი არ არის საფრთხე; ეს არის შესაძლებლობა ბიზნესებისთვის, ხელახლა განსაზღვრონ თავიანთი საქმიანობა. სატია ნადელა, Microsoft-ის აღმასრულებელი დირექტორი რამდენიმე წლის წინ, კომპანიების უმეტესობა მოთხოვნის პროგნოზირებას ძირითადად ხელით შექმნილი ელ. ცხრილებით, ინტუიციითა და ბაზრის მცოდნე მენეჯერების პროგნოზებით აწარმოებდა. მაგრამ დღევანდელ რთულ ეკონომიკაში, სადაც მომხმარებელთა პრეფერენციები მუდმივად იცვლება და მონაცემთა ნაკადი უზარმაზარია, ძველი მიდგომები ნაკლებად ეფექტურია. თანამედროვე სამყაროში მოთხოვნის პროგნოზირება მხოლოდ გამოცდილების გამოყენებას არ გულისხმობს – ის ასევე მოიცავს დიდი მოცულობის (ხშირად წინააღმდეგობრივი) მონაცემებთან მუშაობას და ზუსტი ალგორითმების კონფიგურაციას. სწორედ აქ ჩნდება ხელოვნური ინტელექტის საჭიროება. მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ ხელოვნური ინტელექტი არ ანაცვლებს ანალიტიკოსებს – ის მათ აძლიერებს. ხელოვნური ინტელექტის ხელსაწყოებით, კომპანიები აღარ ვარაუდობენ მომავლის პროგნოზირებას – ისინი მას რეალურ დროში ათასობით ცვლადის საფუძველზე ადგენენ. პრაქტიკა გვიჩვენებს, რომ თანამედროვე გადაწყვეტილებებით მოთხოვნის პროგნოზირება კომპანიებს საშუალებას აძლევს, იყვნენ ერთი ნაბიჯით წინ – სანამ ტრადიციულ მიდგომებზე დამოკიდებული კონკურენტები ბაზრის ტენდენციების ცვლილებას შეამჩნევენ. მაგალითად, McKinsey-ის სტატისტიკის მიხედვით, კომპანიები, რომლებმაც ხელოვნური ინტელექტი აითვისეს, აღნიშნავენ პროგნოზირების სიზუსტის საშუალოდ 10–20%-ით ზრდას. როგორ ცვლის ხელოვნური ინტელექტი ამ პროცესებს? მოდით, უფრო დეტალურად განვიხილოთ. რატომ აღარ მუშაობს დროში გამოცდილი მოთხოვნის პროგნოზირების მეთოდები ხელოვნური ინტელექტის „ბაზარზე“ გამოჩენამდე, ბიზნესები ათწლეულების განმავლობაში იყენებდნენ კლასიკურ მოთხოვნის პროგნოზირების მეთოდებს. ეს მოდელები აერთიანებდა მათემატიკურ გამოთვლებსა და თანამშრომელთა გამოცდილებას — და ისინი ეფექტური იყო სტაბილური ბაზრის პირობებში. ქვემოთ მოცემულია ყველაზე გავრცელებული მეთოდები, რომლებიც დღესაც გამოიყენება: რეგრესიის მოდელები — სტატისტიკური ინსტრუმენტი, რომელიც მომავალი მოთხოვნის მოცულობას ცვლადებს შორის ურთიერთკავშირის საფუძველზე პროგნოზირებს. მარტივად რომ ვთქვათ, მოდელი აანალიზებს, თუ როგორ მოქმედებს გარკვეული ფაქტორების ცვლილებები (მაგ. , ფასი, სეზონურობა, რეკლამა ან მომხმარებელთა შემოსავლის დონე) სხვებზე, მაგალითად, პროდუქტის ან მომსახურების მოთხოვნის დონეზე. ეს პროგნოზირების მოდელი იძლევა... --- - Published: 2025-04-15 - Modified: 2025-04-16 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/synergy-of-ai-and-erp/ Synergia AI oraz ERP: jak odpowiednie wykorzystanie danych zwiększa efektywność biznesową „Zmiany wywołane przez sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe pomogą firmom, które je wprowadzą, i stworzą bariery dla tych, które tego nie zrobią” – Jeff Bezos Sztuczna inteligencja to dziś nie tylko trend technologiczny, ale konieczność dla firm dążących do osiągnięcia wydajności, skalowalności i przewagi konkurencyjnej. Według PWC 54% kierowników firm twierdzi, że sztuczna inteligencja już znacząco zwiększyła produktywność ich firm. To jednak dopiero początek – prognozy wskazują, że od 2023 do 2030 roku średni roczny wzrost sektora sztucznej inteligencji wyniesie 37,3%. --- - Published: 2025-04-15 - Modified: 2025-04-16 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/synergy-of-ai-and-erp/ “The changes brought by artificial intelligence and machine learning will help the companies that embrace them and create barriers for those that do not,” – Jeff Bezos Today, artificial intelligence (AI) is not just a technological trend; it is a necessity for businesses striving for efficiency, scalability, and a competitive edge. According to PWC, 54% of company executives report that AI has already significantly boosted their business productivity. And this is just the beginning – it is projected that from 2023 to 2030, the average annual growth rate of the AI industry will reach 37. 3%. --- - Published: 2025-04-15 - Modified: 2025-04-15 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/synergy-of-ai-and-erp/ «Зміни, які впроваджує штучний інтелект і машинне навчання, допоможуть компаніям, які їх приймуть, і створять бар’єри для тих, хто цього не зробить» – Джеф Безос Штучний інтелект сьогодні – це не просто технологічний тренд, а необхідність для бізнесу, що прагне досягти ефективності, масштабованості та конкурентної переваги. За даними PWC, 54% керівників компаній зазначають, що штучний інтелект вже значно підвищив продуктивність їхніх підприємств. І це лише початок, адже прогнозується, що з 2023 по 2030 роки середньорічний темп зростання галузі штучного інтелекту становитиме 37,3%. Однак подібно молотку, який у руках майстра може стати інструментом для створення міцної будівлі, а у невмілого користувача – просто шматком металу, ШІ працює тільки тоді, коли ним правильно керують. Основним «будівельним матеріалом» для ШІ є дані. Від їхньої точності, актуальності та якості залежить, чи принесе ШІ користь бізнесу, чи, навпаки – створить хибні прогнози та неправильні рішення. Хибні чи неповні дані – це як криві цвяхи: навіть із найкращим інструментом результат буде далеким від очікуваного. Саме тому компанії, які використовують ШІ, мають зосередитися не лише на алгоритмах, а й на стратегії збору, аналізу та упорядкування даних. --- > Dowiedz się, jak podejście optymalizowane przez AI w łańcuchu dostaw może zmniejszyć ryzyko zakłóceń w dostawach, zoptymalizować i zwiększyć wydajność i elastyczność procesów biznesowych, z wyprzedzeniem reagując na zmiany. - Published: 2025-04-02 - Modified: 2025-04-07 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-in-supply-chain/ Procesy łańcucha dostaw w biznesie są podobne do przepływu danych w dużej infrastrukturze IT: jeśli informacje są przesyłane bez zakłóceń, system działa efektywnie, zapewniając stabilność i produktywność. Jeśli jednak jeden węzeł ulegnie awarii, zaczynają się opóźnienia, kumulują się błędy, a efektywność całego systemu spada. Przyjrzyjmy się, jak różne metodologie, w tym S&OP, S&OE, IBP i DDMRP, w połączeniu z potężnymi algorytmami prognozowania AI, pomagają nie tylko przewidywać przyszłe zmiany, ale także dostosowywać biznes do nowych realiów, optymalizować łańcuch dostaw i zapewniać elastyczność niezbędną do skutecznego konkurowania w zmieniających się warunkach rynkowych. Jak AI w zarządzaniu łańcuchem dostaw pomaga firmom szybko reagować na zmiany rynkowe i podejmować strategiczne decyzje Dzisiejszy rynek generuje coraz więcej nieustrukturyzowanych danych, od nagłych zmian popytu po ograniczenia logistyczne, tworząc liczne wyzwania w łańcuchu dostaw. Jakie są obecne wyzwania wymienione przez ekspertów ds. łańcucha dostaw: Zmienność rynku – kryzysy gospodarcze, pandemie, wojny – wszystko to powoduje znaczne wahania popytu. Dlatego łańcuch dostaw potrzebuje pomocy, aby sobie z tym poradzić, ponieważ gdy popyt zmienia się natychmiast i nieprzewidywalnie, firmy muszą mieć elastyczne i adaptacyjne systemy. AI do zarządzania łańcuchem dostaw staje się kluczowym narzędziem umożliwiającym szybkie dostosowanie planów dostaw, produkcji i logistyki, pomagając zminimalizować straty i zoptymalizować zasoby. Wyzwania związane z prognozowaniem – tradycyjne ręczne metody prognozowania popytu oparte na danych historycznych i modelach liniowych nie zapewniają dokładnych wyników w dynamicznym środowisku. Popyt na produkty i usługi zmienia się szybciej niż kiedykolwiek wcześniej, a zmiany te są często nieprzewidywalne. Dlatego ważne jest, aby nie tylko obserwować sytuację i... --- > Дізнайтеся, як AI-оптимізований підхід в ланцюгу постачання дозволяє зменшити ризики перебоїв постачань, оптимізувати та підвищити ефективність і гнучкість бізнес-процесів, діючи на випередження. - Published: 2025-04-02 - Modified: 2025-04-07 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-in-supply-chain/ Процеси Supply Chain у бізнесі подібні до потоку даних у великій IT-інфраструктурі: якщо інформація передається без збоїв, система працює ефективно, забезпечуючи стабільність та продуктивність. Але варто одному вузлу дати збій – починаються затримки, накопичуються помилки, а продуктивність всієї системи падає. Пропонуємо розглянути, як різні методології, зокрема S&OP, S&OE, IBP та DDMRP у поєднанні з потужними алгоритмами AI-прогнозування допомагають не лише передбачити майбутні зміни, а й адаптувати бізнес до нових реалій, оптимізувати ланцюг постачання та забезпечити гнучкість, необхідну для успішної конкуренції в мінливих умовах ринків. Як AI для Supply Chain Management допомагає бізнесу швидко реагувати на зміни ринку та приймати стратегічні рішення У сучасних реаліях ринок генерує дедалі більше неструктурованих даних — від раптових змін попиту до логістичних обмежень, створюючи численні виклики у Supply Chain. Які поточні виклики виділяють експерти в Ланцюгу постачання: Волатильність ринку – економічні кризи, пандемія, війна – все це створює значні коливання попиту. Тому Supply Chain потребує допомоги, щоб з цим впоратись, адже коли попит змінюється миттєво і непередбачувано, компаніям необхідно мати гнучкі та адаптивні системи. AI для Supply Chain Management стає ключовим інструментом для своєчасного коригування планів постачання, виробництва та логістики, допомагаючи мінімізувати втрати та оптимізувати ресурси. Проблеми прогнозування – традиційні ручні методи прогнозування попиту, які базуються на історичних даних і лінійних моделях, не дають точних результатів у динамічних умовах. Попит на продукти і послуги змінюється швидше, ніж раніше, і ці зміни часто є непередбачуваними. Тому важливо не просто спостерігати за ситуацією і реагувати постфактум, а застосовувати проактивний підхід, що включає побудову сценаріїв для різних варіантів... --- > Discover how an AI-optimized approach in supply chain management helps mitigate supply disruptions, enhance efficiency, and improve business process flexibility by staying ahead of potential risks. - Published: 2025-04-02 - Modified: 2025-04-07 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-in-supply-chain/ Supply chain processes in business are like data flow in a large IT infrastructure: when information is transmitted smoothly, the system operates efficiently, ensuring stability and productivity. However, if a single node fails, delays arise, errors accumulate, and overall system performance declines. We invite you to explore how various methodologies – S&OP, S&OE, IBP, and DDMRP – combined with powerful AI-driven forecasting algorithms not only help predict future changes but also enable businesses to adapt to new realities, optimize the supply chain, and ensure the flexibility needed to stay competitive in dynamic market conditions. How the Use of AI in Supply Chain Management Helps Businesses Respond Quickly to Market Changes and Make Strategic Decisions In today’s reality, the market generates an increasing volume of unstructured data – from sudden shifts in demand to logistical constraints – creating numerous challenges in Supply Chain Management. Key Challenges in Supply Chain Identified by Experts: Market Volatility – Economic crises, pandemics, and war create significant fluctuations in demand. Supply chains need support to manage these disruptions effectively. When demand changes instantly and unpredictably, companies must have flexible and adaptive systems. AI for Supply Chain Management becomes a key tool for timely adjustments in supply, production, and logistics planning, helping to minimize losses and optimize resources. Forecasting Issues – Traditional manual demand forecasting methods, based on historical data and linear models, fail to deliver accurate results in dynamic conditions. Demand for products and services shifts faster than ever before, often unpredictably. It is no longer... --- > Descubra cómo un enfoque en la cadena de suministro optimizado por la IA permite reducir los riesgos de interrupción del suministro, optimizar y aumentar la eficacia y flexibilidad de los procesos empresariales, siendo además proactivo. - Published: 2025-04-02 - Modified: 2025-04-07 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-in-supply-chain/ Los procesos de la cadena de suministro en el negocio son similares al flujo de datos en una gran infraestructura de TI: si la información se transmite sin fallos, el sistema funciona con eficacia, garantizando la estabilidad y la productividad. Sin embargo, si falla un nodo, comienzan los retrasos, se acumulan los errores y se baja la productividad de todo el sistema. Veremos cómo las distintas metodologías, en particular S&OP, S&OE, IBP y DDMRP, combinadas con potentes algoritmos de previsión de la IA, ayudan no sólo a pronosticar los cambios futuros, sino también a adaptar el negocio a las nuevas realidades, optimizar la cadena de suministro y brindar la flexibilidad necesaria para competir con éxito en condiciones cambiantes de mercado. Cómo la IA para la Gestión de la Cadena de Suministro ayuda a las empresas a reaccionar con rapidez a los cambios en el mercado y tomar decisiones estratégicas En la realidad actual, el mercado genera cada vez más datos no estructurados - desde los cambios repentinos en la demanda hasta las limitaciones logísticas, lo que plantea numerosos retos en la cadena de suministro. ¿Cuáles son los retos actuales identificados por los expertos en la cadena de suministro? : La volatilidad del mercado en forma de las crisis económicas, pandemias o guerras - todo ello genera importantes fluctuaciones de la demanda. Por lo tanto, la Cadena de Suministro necesita ayuda para hacer frente a esto, porque cuando la demanda cambia de forma instantánea e imprevisible, las empresas requieren sistemas flexibles... --- > აღმოაჩინეთ, თუ როგორ ეხმარება ხელოვნური ინტელექტის ოპტიმიზებული მიდგომა მიწოდების ჯაჭვის მენეჯმენტს, შეამსუბუქოს მიწოდების შეფერხებები, გაზარდოს ეფექტურობა და გააუმჯობესოს ბიზნეს პროცესების მოქნილობა პოტენციურ რისკების წინასწარ შეფასებით. - Published: 2025-04-02 - Modified: 2025-04-07 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/ai-in-supply-chain/ მიწოდების ჯაჭვის პროცესები ბიზნესში დიდ IT ინფრასტრუქტურაში მონაცემთა ნაკადს ჰგავს: როდესაც ინფორმაცის მიმოცვლა შეუფერხებლად ხორციელდება, სისტემა ეფექტურად მუშაობს, რაც სტაბილურობას და პროდუქტიულობას უზრუნველყოფს. თუმცა, თუ ერთი საკვანძო ელემენტი ვერ ოპერირებს, წარმოიქმნება შეფერხებები, გროვდება შეცდომები და სისტემის მთლიანი ეფექტურობა მცირდება. გაიცეანით როგორ ეხმარება სხვადასხვა მეთოდოლოგიები - S&OP, S&OE, IBP და DDMRP - AI-ზე ორიენტირებული პროგნოზირების მძლავრ ალგორითმებთან ერთად, არა მხოლოდ მომავალი ცვლილებების პროგნოზირებას, არამედ ბიზნესის შესაბამისობის უზრუნველყოფას ახალ რეალობასთან, მიწოდების ჯაჭვის ოპტიმიზაციას და მოქნილობას, რომელიც დინამიური ბაზრის პირობებში კონკურენტუნარიანობის შესანარჩუნებლადაა საჭირო. როგორ ეხმარება AI მიწოდების ჯაჭვის მენეჯმენტში ბიზნესს სწრაფად უპასუხოს ბაზრის ცვლილებებს და მიიღოს სტრატეგიული გადაწყვეტილებები დღევანდელ რეალობაში ბაზარი წარმოქმნის არასტრუქტურირებული მონაცემების მზარდ მოცულობას - მოთხოვნის უეცარი ცვლილებიდან ლოჯისტიკურ შეზღუდვებამდე - შესაბამისად, მიწოდების ჯაჭვის მენეჯმენტში უამრავი გამოწვევა იჩენს თავს. ექსპერტების მიერ გამოვლენილი მიწოდების ჯაჭვის ძირითადი გამოწვევები: ბაზრის არასტაბილურობა - ეკონომიკური კრიზისი, პანდემიები და ომი მოთხოვნის რყევებს წარმოქმნის. მიწოდების ქსელებს მხარდაჭერა ამ შეფერხებების ეფექტურად სამართავად მხარდაჭერა სჭირდებათ. როდესაც მოთხოვნა მყისიერად და არაპროგნოზირებადად იცვლება, კომპანიებს სჭირდება მოქნილი და ადაპტირებული სისტემები. AI მიწოდების ჯაჭვის მენეჯმენტისთვის ძირითადი ინსტრუმენტია მიწოდების, წარმოების და ლოგისტიკის დაგეგმვის დროული კორექტირებისთვის, რაც ხელს უწყობს დანაკარგების შემცირებას და რესურსების ოპტიმიზაციას. პროგნოზირების საკითხები - მოთხოვნის პროგნოზირების ტრადიციული მეთოდები, რომლებიც ეფუძნება ისტორიულ მონაცემებსა და ხაზოვან მოდელებს, ვერ იძლევა ზუსტ შედეგებს დინამიურ პირობებში. პროდუქტებსა და სერვისებზე მოთხოვნა ძალიან სწრაფად და არაპროგნოზირებადად იცვლება. უბრალოდ დაკვირვება და ამის შემდეგ რეაგირება არ კმარა; ბიზნესს სჭირდება პროაქტიული მიდგომა, რომელიც მოიცავს სცენარების დაგეგმვას სხვადასხვა შესაძლო განვითარებისთვის. კომპანიებმა უნდა ისწავლონ მოქმედება მოთხოვნის პროგნოზის საფუძველზე და არა უბრალოდ რეაგირება მოულოდნელ ცვლილებებზე. მოქნილი ლოჯისტიკა - გადატვირთული სასაზღვრო გამშვები პუნქტები, შეფერხებები, კონტეინერების და მუშახელის... --- > SMART Tələb Proqnozu üçün yüksək keyfiyyətli AI və ML-dən istifadə edərək, effektiv proqnozlaşdırma imkanlarından istifadə edin: əvvəlkilər, amillər, metodlar, modellər, AI və ML texnologiyaları. - Published: 2025-03-06 - Modified: 2025-04-02 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/demand-forecasting/ Gələcəyin proqnozlaşdırılması aerodinamik boruda olduğu kimi, strategiyaların möhkəmliyini sınaqdan keçirmək üçün bir yoldur Jamais Cascio 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: Ehtiyatların optimallaşdırılması; Malların artıqlığının və ya çatışmazlığının formalaşmasının minimuma endirilməsi; Təchizat zənciri proseslərinin sabitliyinin təmin edilməsi; 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: Məlumatın çatışmazlığı və ya aşağı keyfiyyətli olması – əgər tələb haqqında məlumat tam və ya dəqiq deyilsə, proqnozlar yanlış ola bilər.... --- > Усе, що ви хотіли знати про ефективне прогнозування попиту: переваги, фактори, методи, моделі, використання AI і ML - в різних галузях бізнесу та рішення SMART Demand Forecast. - Published: 2025-03-06 - Modified: 2025-03-07 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/demand-forecasting/ Prognozowanie przyszłości to sposób na przetestowanie strategii pod kątem ich wytrzymałości, niczym w tunelu aerodynamicznym Jamais Cascio Powyższe słowa słynnego futurysty stanowią dość trafne porównanie procesu prognozowania z wykorzystaniem tunelu aerodynamicznego do testowania różnych modeli samolotów w sztucznie stworzonych warunkach. Analogię tę można również zastosować do prognozowania popytu przy pomocy nowoczesnych rozwiązań, które coraz częściej wykorzystywane są w różnych sektorach biznesu, od produkcji po handel detaliczny. W końcu bardzo ważne jest, aby system prognozowania popytu pozwalał na testowanie możliwych scenariuszy w środowisku, w którym można bezpiecznie ocenić ich zalety i wady. Zadania prognozowania popytu Podobnie jak tunel aerodynamiczny pozwala wykryć wady konstrukcyjne samolotu przed jego faktycznym lotem, systemy prognozowania popytu umożliwiają firmom skuteczniejsze przygotowanie się na przyszłe zmiany dzięki: Optymalizacji zapasów; Minimalizacji ryzyka powstawania nadmiernych lub niedostatecznych zapasów towarów; Zapewnieniu stabilności procesów łańcucha dostaw; Planowaniu działań produkcyjnych i marketingowych w oparciu o dokładne dane itp. Czym więc jest prognozowanie popytu? Biorąc pod uwagę powyższe fakty, definicję prognozowania popytu można podsumować jako proces analizowania i przewidywania przyszłego zapotrzebowania na towary lub usługi firmy, co pozwala zoptymalizować jej zapasy, produkcję i logistykę. A dzięki nowoczesnym rozwiązaniom wykorzystującym algorytmy sztucznej inteligencji firmy są w stanie skuteczniej reagować na zmieniające się wyzwania rynkowe i odkrywać nowe, nieoczekiwane źródła zysków. Wyzwania związane z prognozowaniem popytu stojące przed firmami Proces prognozowania popytu niesie ze sobą wiele pułapek, z którymi mogą borykać się współczesne firmy, w tym Niewystarczające lub niskiej jakości dane: jeśli informacje o popycie są niekompletne lub niedokładne, prognozy mogą być błędne. Wahania popytu spowodowane... --- > Full guide on effective demand forecasting: benefits, factors, methods, models, use of AI and ML – in various business industries and the SMART Demand Forecast solution. - Published: 2025-03-06 - Modified: 2025-03-07 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/demand-forecasting/ Future forecasting is all about testing strategies – it's like a wind tunnel Jamais Cascio The words of the well-known futurist draw a fitting comparison between forecasting and using a wind tunnel to test various aircraft models under controlled conditions. The same analogy can be applied to demand forecasting with modern solutions, which are increasingly used across industries – from manufacturing to retail. It is crucial that a demand forecasting system allows businesses to test possible scenarios in a risk-free environment, enabling them to evaluate both their advantages and drawbacks. The Tasks of Demand Forecasting: Just as a wind tunnel helps identify structural weaknesses before an actual flight, demand forecasting solutions enable businesses to better prepare for future changes by: Optimizing inventory levels, Minimizing surplus or stock shortages, Ensuring stability in supply chain processes, Planning production and marketing activities based on accurate data. So, What is Demand Forecasting? Based on the above, demand forecasting can be defined as the process of analyzing and predicting future demand for a company’s products or services. This process allows businesses to optimize inventory, production, and logistics. Thanks to modern solutions powered by AI algorithms, companies can respond more efficiently to market fluctuations and uncover new, previously unseen sources of profit. Challenges in Demand Forecasting Faced by Businesses The process of demand forecasting comes with many hidden challenges that businesses must navigate, including: Insufficient or low-quality data – If demand-related information is incomplete or inaccurate, forecasts may be misleading. Demand fluctuations – Seasonality, economic trends,... --- > ეფექტური მოთხოვნის პროგნოზირების სრული სახელმძღვანელო: სარგებელი, ფაქტორები, მეთოდები, მოდელები, AI და ML-ის გამოყენება სხვადასხვა ბიზნეს ინდუსტრიებში და SMART Demand Forecast გადაწყვეტილება. - Published: 2025-03-06 - Modified: 2025-03-07 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/demand-forecasting/ მომავლის პროგნოზირება ტესტირების სტრატეგიებთანაა დაკავშირებული - ეს ქარის გვირაბს ჰგავს. Jamais Cascio ცნობილი ფუტუროლოგის ზემოთხსენებული სიტყვები პროგნოზირების პროცესის საკმაოდ სწორ შედარებას იძლევა ქარის გვირაბის გამოყენებით ხელოვნურად შექმნილ პირობებში სხვადასხვა თვითმფრინავის მოდელების შესამოწმებლად. ასეთი ანალოგია შეიძლება გამოვიყენოთ მოთხოვნის პროგნოზირებაზე თანამედროვე გადაწყვეტილებების დახმარებით, რომლებიც სულ უფრო ხშირად გამოიყენება სხვადასხვა ბიზნეს სექტორში - წარმოებიდან საცალო ვაჭრობამდე. ყოველივე ამის შემდეგ, ძალიან მნიშვნელოვანია, რომ მოთხოვნის პროგნოზირების სისტემა საშუალებას მისცეს შესაძლო სცენარების ტესტირებას ისეთ პირობებში, სადაც შესაძლებელი იქნება მათი დადებითი და უარყოფითი მხარეების შეფასება რისკის გარეშე. მოთხოვნის პროგნოზირების ამოცანა: ისევე, როგორც ქარის გვირაბი აღმოაჩენს მოდელის დიზაინის ხარვეზებს რეალურ გაშვებამდე, მოთხოვნის პროგნოზირების გადაწყვეტილებები ეხმარება ბიზნესს უკეთ მოემზადოს მომავალი ცვლილებებისთვის: მარაგების ოპტიმიზაცია; პროდუქციის სიჭარბის ან დეფიციტის მინიმიზაცია; მიწოდების ჯაჭვის პროცესების სტაბილურობის უზრუნველყოფა; ზუსტი მონაცემების საფუძველზე საწარმოო და მარკეტინგული საქმიანობის დაგეგმვა და ა. შ. რა არის მოთხოვნის პროგნოზირება? ზემოაღნიშნულიდან გამომდინარე, მოთხოვნის პროგნოზირების განმარტება შეიძლება შემდეგნაირად ჩამოყალიბდეს - ეს არის კომპანიის პროდუქციისა და მომსახურების სამომავლო საჭიროებების ანალიზისა და პროგნოზირების პროცესი, რომელიც საშუალებას იძლევა განხორციელდეს კომპანიის მარაგის, წარმოებისა და ლოჯისტიკის ოპტიმიზაცია. თანამედროვე გადაწყვეტილებების გამოყენებით, რომლებიც იყენებენ ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმებს, ბიზნესს აქვს შესაძლებლობა, უფრო ეფექტურად უპასუხოს ცვალებად ბაზრის გამოწვევებს და აღმოაჩინოს მოგების ახალი არა აშკარა წყაროები. მოთხოვნის პროგნოზირების გამოწვევები ბიზნესისთვის მოთხოვნის პროგნოზირების პროცესს აქვს მრავალი პრობლემა, რომელთა წინაშეც შეიძლება აღმოჩნდეს თანამედროვე ბიზნესი, კერძოდ: არასაკმარისი ან დაბალი ხარისხის მონაცემები - თუ ინფორმაცია მოთხოვნის შესახებ არასრული ან არაზუსტია, პროგნოზები შეიძლება იყოს არასწორი. მოთხოვნის მერყეობა, რომელიც გამოწვეულია სეზონურობით, გარე ფაქტორებით, როგორიცაა ეკონომიკური მოვლენები, ან კანონმდებლობის ცვლილებები და სხვა. პროგნოზირებადი მონაცემების ყოველდღიურ ოპერაციულ პროცესებში ინტეგრირების სირთულეები, რომლებიც მოითხოვს კომპლექსურ მიდგომას, შესაბამისი ექსპერტიზის დონეს და ჯვარედინი ფუნქციონალური... --- > Усе, що ви хотіли знати про ефективне прогнозування попиту: переваги, фактори, методи, моделі, використання AI і ML - в різних галузях бізнесу та рішення SMART Demand Forecast. - Published: 2025-03-06 - Modified: 2025-03-07 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/demand-forecasting/ Прогнозування майбутнього – це спосіб перевірити стратегії на міцність, як у випробувальній аеродинамічній трубі Джемейс Кашо У вищезгаданих словах відомого футоролога наведено доволі влучне порівняння процесу прогнозування із використанням аеродинамічної труби для тестування різних моделей літаків у штучно створених умовах. Таку аналогію можна застосувати й до прогнозування попиту за допомогою сучасних рішень, що дедалі частіше використовуються у різних галузях бізнесу – від виробництва до ритейлу. Адже дуже важливо, щоб система для прогнозування попиту давала змогу протестувати можливі сценарії в умовах, коли можна без ризику оцінити їх переваги й недоліки. Завдання прогнозування попиту: Власне так само, як аеродинамічна труба виявляє недоліки конструкції моделі до реального запуску, рішення для прогнозування попиту допомагають бізнесу краще підготуватися до змін у майбутньому за рахунок: Оптимізації запасів; Мінімізації утворення надлишків чи дефіциту товару; Забезпечення стабільності процесів supply chain; Планування виробництва та маркетингових активностей на основі точних даних тощо. Отже, що таке прогнозування попиту? На основі вищесказаного, визначення прогнозування попиту можна сформувати так — це процес аналізу та передбачення майбутніх потреб в товарах чи послугах компанії, що дозволяє оптимізувати запаси, виробництво та логістику підприємства. А завдяки сучасним рішенням, що використовують AI-алгоритми, бізнес отримує можливість ефективніше реагувати на мінливі виклики ринку та відкривати для себе нові неочевидні джерела прибутку. Проблеми прогнозування попиту, з якими зіштовхується бізнес Процес прогнозування попиту має багато підводних каменів, з якими може зіштовхнутись сучасний бізнес, а саме: Недостатність, або низька якість даних – якщо інформація про попит неповна чи неточна, прогнози можуть бути хибними. Коливання попиту через сезонність, зовнішні фактори, як-от економічні явища, або... --- - Published: 2025-01-14 - Modified: 2025-01-20 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/is-your-company-ready-for-disruptive-changes/ - Теги Експертизи: штучний_інтелект 2022-ci ilin noyabr ayında Chat GPT-nin ümumi istifadəyə təqdim olunan versiyasının buraxılmasından sonra, bir həftə ərzində milyon istifadəçi qazandı və hər keçən gün daha da populyarlaşır. Artıq ənənəvi olaraq, əksəriyyət onu Aİ (Süni İntellekt) ilə eyniləşdirir. Bununla belə, süni intellekt, hətta Chat GPT-nin aid olduğu koqnitiv xidmətlərindən daha geniş bir anlayışdır. Xüsusilə, bu, maşın öyrənməsi, kompüter görməsi, səs tanınması və məlumatların təhlili kimi sahələri əhatə edir. Koqnitiv xidmətləri nəzərə alsaq, onların tətbiqi səviyyəsinə görə belə bir bölgü mövcuddur: səsin tanınması – voice recognition (25%); əhvalın təhlili – sentiment analysis (10%); şəkil tanıma – image recognition (20%); fərdiləşdirmə – personalization (10%); təbii dilin emalı – NLP (35%). Süni intellekt, şübhəsiz ki, biznes üçün sonsuz imkanlar açır. Onun tətbiqindən sonra şirkətlərin əldə etdiyi üstünlüklərdən yalnız bəziləri bunlardır: müştərilərlə təkmilləşdirilmiş qarşılıqlı əlaqə; əməliyyat səmərəliliyinin artırılması; idarəetmə qərarlarının qəbulu prosesinin yeni dəqiqlik səviyyəsinə çatdırılması; informasiya sistemlərinin təhlükəsizliyinin təkmilləşdirilməsi. Son illər isə süni intellekt əsasında innovativ məhsul və xidmətlərin yaradılması ilə yadda qalıb. Hər bir şirkət konkret ehtiyaclara əsaslanaraq öz "ağıllı həllər paketini" seçir. Bununla belə, istənilən halda, AI ilə biznes transformasiyası daha mürəkkəb alqoritmlərin və həllərin tətbiqi üçün əsas olan məlumatların toplanması və təhlili texnologiyalarına investisiyalardan başlayır. Beləliklə, əgər biznes proseslərinin modernləşdirilməsinə “hə” demək qərarına gəldinizsə, ERP həllini seçmək barədə düşünməlisiniz. Yadda saxlamaq lazımdır ki, ERP müəssisənin bütün proseslərində, o cümlədən AI-nin biznesinizin xeyrinə işləyəcəyi məlumatların emalı və inteqrasiyasında, əsas rol oynayır. Buna görə də, həm şirkət daxilində, həm də tərəfdaşlar və investorlar arasında bu sistemə inamın dərəcəsi çox vacibdir. Məsələn, Microsoft-un aparıcı tərəfdaşı... --- - Published: 2025-01-14 - Modified: 2025-01-14 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/is-your-company-ready-for-disruptive-changes/ - Теги Експертизи: штучний_інтелект Після релізу в листопаді 2022 року загальнодоступної версії Chat GPT, яка менш ніж за тиждень набрала мільйон користувачів і з кожним днем стає все більш популярною, вже традиційно більшість ототожнює її з АІ (Artificial Intelligence, або Штучним Інтелектом). Однак, АІ – це набагато ширше поняття, навіть аніж ті когнітивні сервіси, до яких відносять Chat GPT. Зокрема, це – машинне навчання, комп’ютерний зір, розпізнавання мови та аналіз даних. Якщо ж розглядати когнітивні сервіси, то за рівнем їх прикладного застосування маємо такий розподіл: розпізнавання голосу – voice recognition (25%); аналіз настроїв – sentiment analysis (10%); розпізнавання зображень – image recognition (20%); персоналізація – personalization (10%); обробка природної мови – NLP (35%). АІ, без перебільшення, відкриває для бізнесу необмежені можливості. Ось тільки деякі з бенефітів, які отримують компанії після його впровадження: покращення взаємодії з клієнтами; підвищення операційної ефективності; виведення на новий рівень прецизійності процесу прийняття управлінських рішень; підвищення безпеки інформаційних систем. А ще останні роки ознаменувалися створенням інноваційних продуктів та послуг на базі АІ. Кожна компанія обирає свій «набір розумних рішень», виходячи з конкретних потреб. Однак, у будь-якому випадку трансформація бізнесу з АІ розпочинається з інвестицій у технології збору та аналізу даних, що є основою для впровадження складніших алгоритмів і рішень. Тож якщо ви сказали «так» модернізації бізнес-процесів, варто задуматись над вибором ERP-рішення. Важливо пам’ятати, що саме ERP відіграє ключову роль в обробці та інтеграції даних з усіх процесів організації, зокрема й тих, з якими працюватиме на благо вашого бізнесу АІ. Тому критичним є ступінь довіри до неї як всередині компанії, так і... --- - Published: 2025-01-14 - Modified: 2025-01-14 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/is-your-company-ready-for-disruptive-changes/ - Теги Експертизи: AI After the release of the public version of Chat GPT in November 2022, which gained a million users in less than a week and is becoming more and more popular every day, traditionally most people identify it with AI (Artificial Intelligence). However, AI is a much broader concept than even those cognitive services that Chat GPT includes. In particular, this is machine learning, computer vision, language recognition and data analysis. If we consider cognitive services, then by the level of their application we have the following distribution: voice recognition (25%); sentiment analysis (10%); image recognition (20%); personalization (10%); natural language processing – NLP (35%). AI, without exaggeration, opens up unlimited opportunities for business. Here are just some of the benefits that a company receives after its implementation: improved interaction with clients; increased operational efficiency; a new level of precision in the management decision-making process; increased security of information systems. And in recent years, innovative products and services based on AI have been created. Each company chooses its own “set of smart solutions” based on specific needs. However, in any case, business transformation with AI begins with investments in data collection and analysis technologies, which are the basis for the implementation of more complex algorithms and solutions. So, if you said “yes” to modernizing business processes, you should think about choosing an ERP solution. It is important to remember that ERP plays a key role in processing and integrating data from all processes of the organization, including those with which AI... --- - Published: 2025-01-14 - Modified: 2025-01-14 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/is-your-company-ready-for-disruptive-changes/ - Теги Експертизи: AI Po premierze publicznej wersji Chat GPT w listopadzie 2022 r. , która przyciągnęła milion użytkowników w mniej niż tydzień i z każdym dniem staje się coraz bardziej popularna, wiele osób tradycyjnie utożsamia ją z AI (Artificial Intelligence, czyli sztuczną inteligencją). AI to jednak znacznie szersze pojęcie, wykraczające nawet poza usługi kognitywne, które oferuje Chat GPT. W szczególności obejmuje ona uczenie maszynowe, rozpoznawanie obrazów i mowy oraz analizę danych. Jeśli chodzi o usługi kognitywne, ich zastosowanie można podzielić w następujący sposób: rozpoznawanie głosu – voice recognition (25%); analiza sentymentu – sentiment analysis (10%); rozpoznawanie obrazów – image recognition (20%); personalizacja – personalization (10%); przetwarzanie języka naturalnego – natural language processing (NLP) (35%). Sztuczna inteligencja, bez przesady, otwiera przed firmami nieograniczone możliwości. Oto tylko niektóre z korzyści, jakie firmy otrzymują po wdrożeniu AI: poprawa interakcji z klientami; zwiększenie wydajności operacyjnej, przeniesienie procesu podejmowania decyzji zarządczych na nowy poziom precyzji oraz zwiększenie bezpieczeństwa systemów informatycznych. Co więcej, w ostatnich latach pojawiło się wiele innowacyjnych produktów i usług opartych na AI. Każda firma wybiera swój własny „zestaw inteligentnych rozwiązań” na podstawie konkretnych potrzeb. Jednak w każdym przypadku transformacja biznesowa z wykorzystaniem AI rozpoczyna się od inwestycji w technologie gromadzenia i analizy danych, które są podstawą wdrażania bardziej złożonych algorytmów i rozwiązań. Jeśli więc powiedziałeś „tak” modernizacji procesów biznesowych, warto rozważyć rozwiązanie ERP. Należy pamiętać, że ERP odgrywa kluczową rolę w przetwarzaniu i konsolidacji danych dotyczących wszystkich procesów organizacyjnych, w tym tych, które AI będzie wykorzystywać z korzyścią dla firmy. Dlatego stopień zaufania do tego... --- - Published: 2025-01-14 - Modified: 2025-01-14 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/is-your-company-ready-for-disruptive-changes/ - Теги Експертизи: AI 2022 წლის ნოემბერში Chat GPT-ის გამოქვეყნების შემდეგ, რომელმაც ერთ კვირაზე ნაკლებ დროში მოიპოვა მილიონი მომხმარებელი და ყოველდღიურად უფრო და უფრო პოპულარული ხდება, დღეს ტრადიციულად უმეტესობა მას AI-სთან აიგივებს (ხელოვნური ინტელექტი). თუმცა, AI ბევრად უფრო ფართო კონცეფციაა, ვიდრე თუნდაც ის შემეცნებითი სერვისები, რომლებსაც მოიცავს Chat GPT. კერძოდ, ის მოიცავს მანქანური სწავლებას, კომპიუტერული ხედვას, ენის ამოცნობას და მონაცემთა ანალიზს. თუ გავითვალისწინებთ შემეცნებით სერვისებს, მათი გამოყენების დონით შემდეგ განაწილებას მივიღებთ: ხმის ამოცნობა (25%); განწყობის ანალიზი (10%); გამოსახულების ამოცნობა (20%); პერსონალიზაცია (10%); ბუნებრივი ენის დამუშავება – NLP (35%). AI, გაზვიადების გარეშე, ქმნის შეუზღუდავ შესაძლებლობებს ბიზნესისთვის. წარმოგიდგენთ მხოლოდ რამდენიმე ბენეფიტს, რომელსაც კომპანია იმპლემენტაციის შედეგად მიიღებს: გაუმჯობესებული ურთიერთქმედება კლიენტებთან; ოპერატიული ეფექტურობის ზრდა; მენეჯმენტის გადაწყვეტილების მიღების პროცესში სიზუსტის ახალი დონე; საინფორმაციო სისტემების უსაფრთხოების ზრდა. ბოლო წლებში არაერთი AI-ზე დაფუძნებული ინოვაციური პროდუქტი და სერვისი შეიქმნა. თითოეული კომპანია ირჩევს საკუთარ „ჭკვიან გადაწყვეტილებებს“ კონკრეტული საჭიროებიდან გამომდინარე. თუმცა, ნებისმიერ შემთხვევაში, AI-ით ბიზნესის ტრანსფორმაცია იწყება მონაცემთა შეგროვებისა და ანალიზის ტექნოლოგიებში ინვესტიციებით, რაც უფრო რთული ალგორითმებისა და გადაწყვეტილებების დანერგვის საფუძველია. ასე რომ, თუ თქვენ მზად ხართ ბიზნეს პროცესების მოდერნიზებისთვის, სასურველია ERP გადაწყვეტილების არჩევაზე დაფიქრდეთ. მნიშვნელოვანია გვახსოვდეს, რომ ERP მნიშვნელოვან როლს ასრულებს ორგანიზაციის ყველა პროცესის მონაცემების დამუშავებასა და ინტეგრაციაში, მათ შორის იმ პროცესებიდან, რომლებთანაც AI თქვენი ბიზნესის სასარგებლოდ იმუშავებს. ამიტომ, მის მიმართ ნდობის ხარისხი გადამწყვეტია როგორც კომპანიის შიგნით, ასევე პარტნიორებსა და ინვესტორებს შორის. მაგალითად, Microsoft-ის წამყვანი პარტნიორი SMART business-ის გადაწყვეტილებები, აკმაყოფილებს საერთაშორისო სტანდარტებს და უზრუნველყოფს ბიზნეს პროცესების ავტომატიზაციას მათი მარტივი კონტროლისა და აუდიტის შესაძლებლობით. ამავდროულად, ისინი მორგებულია თითოეული ბიზნესის ყველაზე მოულოდნელ საჭიროებებზე და სწრაფად ინერგება. რეალურ დროში ანალიტიკისა და ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობების სისტემაში ინტეგრაციით,... --- > Desde la salida de la versión pública de Chat GPT en noviembre de 2022, que consiguió un millón de usuarios en menos de una semana y cada día se vuelve más popular, la mayoría de la gente la asocia tradicionalmente con la IA (Artificial Intelligence o Inteligencia Artificial). - Published: 2025-01-14 - Modified: 2025-06-24 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/is-your-company-ready-for-disruptive-changes/ - Теги Експертизи: AI Desde la salida de la versión pública de Chat GPT en noviembre de 2022, que consiguió un millón de usuarios en menos de una semana y cada día se vuelve más popular, la mayoría de la gente la asocia tradicionalmente con la IA (Artificial Intelligence o Inteligencia Artificial). Sin embargo, la IA es un concepto mucho más amplio, incluso más que los servicios cognitivos como el Chat GPT. En concreto, incluye el aprendizaje automático, visión artificial, reconocimiento de voz y análisis de datos. En cuanto a los servicios cognitivos, la distribución de sus aplicaciones es la siguiente: reconocimiento de voz - voice recognition (25%); análisis de sentimientos - sentiment analysis (10%); reconocimiento de imágenes - image recognition (20%); personalización – personalization (10%); y procesamiento del lenguaje natural - NLP (35%). La IA, sin exageración, abre oportunidades ilimitadas para empresas. Veamos algunos de los beneficios que obtienen las empresas con su implementación: mejora de la interacción con el cliente; aumento de la eficiencia operativa; elevación del proceso de toma de decisiones administrativas a un nuevo nivel de precisión; incremento de la seguridad de los sistemas de información. Además, los últimos años han estado marcados por la creación de productos y servicios innovadores basados en la IA. Cada empresa elige su propio «conjunto de soluciones inteligentes», basándose en las necesidades específicas. Sin embargo, en cualquier caso, la transformación empresarial mediante la IA comienza con inversiones en tecnologías de recopilación y análisis de datos, que son la base para la implementación de algoritmos... --- - Published: 2024-12-13 - Modified: 2024-12-16 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/how-a-demand-forecasting-solution-turns-sales-plans-into-reality/ - Теги Експертизи: прогнозування გაყიდვების დაგეგმვა შეგვიძლია შევადაროთ პროგრამის კოდს, რომელიც განკუთვნილია რთული სისტემის მხარდაჭერისთვის, სადაც ზუსტი ალგორითმი უნდა ითვალისწინებდეს ყველა შესაძლო სცენარს. მოთხოვნის პროგნოზირება ამ შედარებაში ასრულებს შემდგენელის როლს - პროგრამა, რომელიც აანალიზებს და ამოწმებს კოდს შეცდომებსა და ბლოკერებზე და ოპტიმიზებს მას სწორად ფუნქციონირებისთვის. პროგნოზირება ითვალისწინებს ბაზრის მონაცემებს, გაყიდვების ისტორიას, ინფორმაციას კონკურენტების შესახებ, სეზონურ ფაქტორებს, პროდუქტის ხარჯებს, სარეკლამო კამპანიებს, დემოგრაფიულ მაჩვენებლებს, დაკავშირებული პროდუქტების ფასებს, ასევე გარე ფაქტორებს. სპეციალური გადაწყვეტილებები აანალიზებენ ამ ფაქტორებს და ხელს უწყობენ პროგნოზების შექმნას, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას იმის გასაგებად, თუ რა გავლენა ექნება ამ მონაცემებს მომავალ გაყიდვებზე. ანუ პროცესი შედგება განსხვავებული მონაცემების მკაფიო და სამუშაო სტრატეგიად მოდელირებისგან. მაგალითად, სარეკლამო გაყიდვებისთვის, SMART Demand Forecast-ის გადაწყვეტილება იყენებს სცენარის პროგნოზირებას, რომელიც საშუალებას გაძლევთ გამოთვალოთ როგორ იცვლება მოთხოვნა სხვადასხვა პირობებში: ფასების ცვლილება, აქციები და ა. შ. ეს არის ინსტრუმენტი, რომელიც ეხმარება ბიზნესს ოპტიმალური გეგმების შექმნაში. სისტემა უზრუნველყოფს პროგნოზებს და სხვადასხვა სცენარის გაანალიზების შესაძლებლობას, მარკეტოლოგები, ანალიტიკოსები და მენეჯერები ამ მონაცემებს სტრატეგიული გადაწყვეტილებების მისაღებად იყენებენ. ამ „შემდგენელის“ გარეშე კომპანია მუშაობს “ბრმად”, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს შეცდომები - დაგეგმილი ქმედებებისა და მოლოდინის თანხვედრის არ არსებობის შემთხვევაში, მაგალითად, ჭარბი მარაგების შექმნა ან, პირიქით, ცუდი მომსახურება მოთხოვნის არასაკმარისი შეფასების გამო. როგორც კოდის თითოეულ მწკრივს აქვს უნიკალური მნიშვნელობა, ასევე ბიზნესში ყველა ასპექტი გამორჩეულ დატვირთვას ატარებს - მარკეტინგიდან ლოჯისტიკამდე - ყველა დეტალი გასათვალისწინებელია გაყიდვების გეგმაში. ამ ანალოგიით, SMART Demand Forecast ერთგვარი „ინტელექტუალური შემდგენელია“, რომელიც ქაოტურ ფაქტორებს გასაგებ მონაცემებად გარდაქმნის ბიზნეს გადაწყვეტილების მიღებისა და გაყიდვების ეფექტური სტრატეგიების შესაქმნელად. როგორ აანალიზებენ AI ალგორითმები მონაცემებს, პროგნოზირებენ მოთხოვნას და უზრუნველყოფენ გაყიდვების ეფექტური სტრატეგიების შექმნას? მასშტაბირება, ბაზრების გლობალიზაცია, ჰიპერპერსონალიზაციის ტენდენცია - ეს ყველაფერი იწვევს მონაცემთა მოცულობის... --- - Published: 2024-12-13 - Modified: 2025-03-21 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/how-a-demand-forecasting-solution-turns-sales-plans-into-reality/ - Теги Експертизи: прогнозування La planificación de ventas puede compararse con el código de software para soportar un sistema complejo, en el que un algoritmo preciso debe considerar todos los escenarios posibles. En esta comparación, la previsión de la demanda desempeña el papel de un compilador - un programa que analiza y verifica el código en busca de errores y bloqueos y lo optimiza para que funcione correctamente. La previsión considera los datos del mercado, historial de ventas, información sobre competidores, factores estacionales, costes del producto, campañas publicitarias, índices demográficos, precios de productos afines, así como factores externos. Las soluciones especializadas analizan estos factores y ayudan a elaborar previsiones que muestran cómo estos datos afectarán las ventas futuras. Es decir, el proceso consiste en la transformación de datos brutos y dispares en una estrategia clara y viable. Por ejemplo, para las ventas promocionales, la solución SMART Demand Forecast utiliza la previsión basada en escenarios, lo que permite calcular cómo cambiará la demanda en diferentes condiciones, como cambios de precios, promociones, etc. Es una herramienta que ayuda a las empresas a elaborar planes óptimos. El sistema proporciona previsiones y la posibilidad de analizar distintos escenarios, y los profesionales del marketing, analistas y gestores utilizan estos datos para tomar decisiones estratégicas. Sin este «compilador», una empresa corre el riesgo de trabajar a ciegas. Este enfoque puede derivar en errores - cuando las acciones planeadas no cumplen las expectativas, por ejemplo, un exceso del stock, o al revés - un servicio al cliente insuficiente debido a una... --- - Published: 2024-12-13 - Modified: 2024-12-16 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/how-a-demand-forecasting-solution-turns-sales-plans-into-reality/ - Теги Експертизи: прогнозування Satışın planlaşdırılması mürəkkəb bir sistemi dəstəkləyən proqram kodu ilə müqayisə edilə bilər. Burada dəqiq bir alqoritm bütün mümkün ssenariləri nəzərə almalıdır. Bu müqayisədə tələbin proqnozlaşdırılması səhvlər və blokerlər üçün kodu təhlil edən və yoxlayan, həmçinin düzgün işləməsi üçün optimallaşdıran bir proqram olan kompilyator rolunu oynayır. Proqnozlaşdırma bazar məlumatlarını, satış tarixçəsini, rəqiblər haqqında məlumatları, mövsümi amilləri, məhsulun dəyərini, reklam kampaniyalarını, demoqrafik göstəriciləri, əlaqəli məhsulların qiymətlərini və xarici amilləri nəzərə alır. Xüsusi həllər bu amilləri təhlil edir və bu məlumatların gələcək satışlara necə təsir edəcəyini göstərən proqnozlar qurmağa kömək edir. Yəni, proses işlənməmiş ayrı-ayrı məlumatları başa düşülən və işlək bir strategiyaya çevirməkdən ibarətdir. Məsələn, promo satışlar üçün SMART Demand Forecast həlli ssenari əsasında olan proqnozlaşdırmadan istifadə edir ki, bu da qiymət dəyişiklikləri, promo aksiyaları və s. kimi müxtəlif şəraitlərdə tələbin necə dəyişəcəyini hesablamğa imkan verir. Bu, biznesə optimal planlar qurmağa kömək edən bir alətdir. Sistem proqnozlar verir və müxtəlif ssenariləri təhlil etmək imkanı yaradır, marketoloqlar, analitiklər və menecerlər isə bu məlumatlardan strateji qərarlar qəbul etmək üçün istifadə edirlər. Bu "kompilyator" olmadan şirkət kor-koranə işləmək riski ilə qarşı-qarşıya qalır. Bu yanaşma səhvlərə gətirib çıxara bilər. Məsələn, planlaşdırılan tədbirlər gözləntilərə cavab vermədikdə ehtiyatların sayının həddindən artıq çox olması və ya əksinə, tələbin lazımi səviyyədə qiymətləndirilməməsi səbəbindən müştəri xidmətinin zəif olması kimi. Kodda hər bir sətir vacib olduğu kimi, biznesdə marketinqdən tutmuş logistikaya qədər hər bir aspekt satış planında nəzərə alınmalıdır. Bu bənzətmədə SMART Demand Forecast həlli biznes qərarlarının qəbulu və effektiv satış strategiyalarının yaradılması üçün xaotik amilləri başa düşülən məlumatlara çevirən bir növ “ağıllı... --- - Published: 2024-12-13 - Modified: 2024-12-19 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/how-a-demand-forecasting-solution-turns-sales-plans-into-reality/ - Теги Експертизи: прогнозування Planowanie sprzedaży można porównać do tworzenia kodu dla złożonego systemu, gdzie precyzyjny algorytm musi uwzględniać wszystkie potencjalne scenariusze. Prognozowanie popytu w tym porównaniu pełni rolę kompilatora – narzędzia analizującego, sprawdzającego dane pod kątem błędów i optymalizującego procesy. Prognozy uwzględniają takie czynniki jak: dane rynkowe, historię sprzedaży,informacje o konkurencji, czynniki sezonowe, koszty produktów, kampanie reklamowe, dane demograficzne, ceny powiązanych produktów i czynniki zewnętrzne. Specjalistyczne rozwiązania analizują te czynniki i pomagają tworzyć prognozy, które można wykorzystać, aby zrozumieć, w jaki sposób te dane wpłyną na przyszłą sprzedaż. Innymi słowy, proces ten polega na przekształceniu surowych, różnorodnych danych w jasną i wykonalną strategię. Na przykład w przypadku sprzedaży promocyjnej rozwiązanie SMART Demand Forecast wykorzystuje prognozowanie scenariuszy do obliczenia, jak zmieni się popyt w różnych warunkach, takich jak zmiany cen, promocje itp. Jest to narzędzie, które pomaga firmom budować optymalne plany. System dostarcza prognozy i możliwość analizy różnych scenariuszy, a marketerzy, analitycy i menedżerowie wykorzystują te dane do podejmowania strategicznych decyzji. Bez tego „kompilatora” firma ryzykuje pracę na ślepo. Brak takiego „kompilatora” może prowadzić do poważnych błędów, takich jak nadmierne zapasy (overstock) lub niedoszacowanie popytu, co skutkuje brakiem towarów i spadkiem satysfakcji klientów. Tak jak w kodzie każda linijka jest ważna, tak w biznesie każdy aspekt – od marketingu po logistykę – musi być uwzględniony w planie sprzedaży. W tej analogii rozwiązanie SMART Demand Forecast jest rodzajem „inteligentnego kompilatora”, który przekształca chaotyczne czynniki w zrozumiałe dane do podejmowania decyzji biznesowych i tworzenia skutecznych strategii sprzedaży. W jaki sposób algorytmy AI analizują dane, prognozują popyt... --- - Published: 2024-12-13 - Modified: 2024-12-16 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/how-a-demand-forecasting-solution-turns-sales-plans-into-reality/ - Теги Експертизи: прогнозування Sales planning is comparable to a program code for supporting a complex system, where an accurate algorithm must take into account all possible scenarios. Demand forecasting in this comparison plays the role of a compiler – a program that analyzes and checks the code for errors and blockers and optimizes it so that it functions correctly. Forecasting considers market data, sales history, information about competitors, seasonal factors, product costs, advertising campaigns, demographic indicators, prices of related products, as well as external factors. Special solutions analyze these factors and help build forecasts that can be used to understand how exactly this data will affect future sales. That is, the process consists of turning raw, disparate data into a clear and working strategy. For example, for promotional sales, SMART Demand Forecast solutions use scenario forecasting, which allows you to calculate how demand changes under different conditions: price changes, promotions, etc. This is a tool that helps businesses build optimal plans. The system provides forecasts and the ability to analyze different scenarios, and marketers, analysts, and managers use this data to make strategic decisions. Without this “compiler,” a company risks working blindly. This approach can lead to errors – when planned actions do not meet expectations, for example, the occurrence of overstocks or, conversely, poor customer service due to underestimation of demand. Just as every line of code is important, so in business every aspect – from marketing to logistics – must be considered in the sales plan. In this analogy, SMART Demand... --- - Published: 2024-12-13 - Modified: 2024-12-18 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/how-a-demand-forecasting-solution-turns-sales-plans-into-reality/ - Теги Експертизи: прогнозування Планування продажів можна порівняти з програмним кодом для підтримки складної системи, де точний алгоритм має враховувати всі можливі варіанти розвитку подій. Прогнозування попиту у цьому порівнянні відіграє роль компілятора – програми, що аналізує і перевіряє код на помилки та блокери й оптимізує його, щоб він функціонував правильно. Прогнозування враховує дані про ринок, історію продажів, інформацію про конкурентів, сезонні фактори, вартість товарів, рекламні кампанії, демографічні показники, ціни супутніх товарів, а також зовнішні чинники. Спеціальні рішення аналізують ці чинники й допомагають будувати прогнози, з яких можна зрозуміти, як саме ці дані вплинуть на майбутні продажі. Тобто, процес полягає в перетворенні необроблених розрізнених даних на зрозумілу й робочу стратегію. Наприклад, для промопродажів рішення SMART Demand Forecast використовує сценарне прогнозування, яке дає змогу прорахувати, як зміниться попит за різних умов – зміни цін, промоакцій тощо. Це інструмент, що допомагає бізнесу побудувати оптимальні плани. Система надає прогнози й можливість проаналізувати різні сценарії, а маркетологи, аналітики й менеджери використовують ці дані для ухвалення стратегічних рішень. Без цього «компілятора» компанія ризикує працювати наосліп. Такий підхід може призвести до помилок — коли заплановані дії не відповідають очікуванням, наприклад виникнення overstock-ів або навпаки – недостатнього рівня обслуговування клієнтів через недооцінку попиту. Як у коді важливий кожен рядок, так і в бізнесі кожен аспект – від маркетингу до логістики — має бути врахований у плані продажів. У цій аналогії рішення SMART Demand Forecast є своєрідним «інтелектуальним компілятором», котрий трансформує хаотичні чинники у зрозумілі дані для прийняття бізнесом рішень і створення ефективних стратегій продажів. Як алгоритми AI аналізують дані, прогнозують попит... --- - Published: 2024-12-04 - Modified: 2024-12-23 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/non-obvious-strategies-for-profit-growth-the-impact-of-ai-demand-forecasting-on-a-companys-pl/ - Теги Експертизи: прогнозування, вплив_на_P&L Współczesne firmy mają do czynienia z ogromnymi ilościami danych, które mają złożone i często nieoczywiste powiązania z różnymi branżami i obszarami działalności. Dlatego też tradycyjne narzędzia analityczne stają się coraz mniej skuteczne. Bez najnowszych podejść do analizy i prognozowania trudno jest zrozumieć podstawowe czynniki wpływające na rentowność i przyczyny potencjalnych strat. Rozwiązania wykorzystujące algorytmy oparte na sztucznej inteligencji mogą pomóc w lepszym rozpoznawaniu ukrytych korelacji i zrozumieniu powiązań między dużymi przepływami danych. Takie rozwiązania automatyzują rutynowe zadania i oferują firmom nowy poziom wydajności operacyjnej. Algorytmy sztucznej inteligencji uwalniają zasoby do planowania strategicznego, co ma pozytywny wpływ na decyzje zarządcze i koszty. W rezultacie firma zyskuje lepszą rentowność sprzedaży, optymalizację łańcucha dostaw, zmniejszenie kosztów magazynowania, planowanie siły roboczej itp. oraz możliwość szybkiego reagowania na zmiany rynkowe. Wszystko to ostatecznie znajduje odzwierciedlenie w rachunku zysków i strat. Dlatego proponujemy bardziej szczegółowe zrozumienie, w jaki sposób dokładne prognozowanie AI może zoptymalizować koszty i zwiększyć rentowność firmy. Dlaczego dokładność prognozowania jest strategicznym zadaniem nie tylko dla Supply Chain, ale także dla innych działów firmy? Grand View Research przewiduje, że globalny rynek prognozowania popytu z wykorzystaniem technologii AI będzie rósł o 10,3% rocznie. Prognozowanie jest zwykle kojarzone z łańcuchem dostaw, ponieważ dokładne prognozy wymagają jasnego zrozumienia przyszłych potrzeb w celu optymalnego zarządzania zapasami, produkcją i dostawami. Jednak ta kluczowa funkcja ma znacznie szerszą wartość biznesową i wykracza daleko poza łańcuch dostaw, wpływając na P&L firmy. Dokładne prognozowanie ma ogromne znaczenie dla działów finansowych, ponieważ pozwala im lepiej kontrolować oraz planować koszty i przychody, a także... --- - Published: 2024-12-04 - Modified: 2024-12-23 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/non-obvious-strategies-for-profit-growth-the-impact-of-ai-demand-forecasting-on-a-companys-pl/ - Теги Експертизи: прогнозування, вплив_на_P&L Müasir biznes şirkətin müxtəlif sahələri və fəaliyyət istiqamətləri arasında mürəkkəb və çox vaxt görünməyən əlaqələri olan böyük həcmli məlumatlarla işləyir. Buna görə də ənənəvi analitik alətlər getdikcə daha az effektiv olur. Təhlil və proqnozlaşdırmada ən son yanaşmalardan istifadə etmədən, mənfəətliliyə təsir edən dərin amilləri başa düşmək və potensial itkilərin səbəblərini tapmaq çətinləşir. Köməyə süni intellektə əsaslanan alqoritmlərdən istifadə edən həllər gəlir, çünki onlar gizli korrelyasiyaları daha dəqiq şəkildə aşkar edərək, böyük məlumat axınları arasındakı əlaqələri daha yaxşı başa düşməyə imkan verir. Bu cür həllər rutin tapşırıqları avtomatlaşdırır və biznesi əməliyyat səmərəliliyinin yeni səviyyəsi ilə təmin edir. Süni intellekt alqoritmləri resursları strateji planlaşdırma üçün ayırmağa imkan verir, bu da idarəetmə qərarlarına və xərclər hissəsinə müsbət təsir göstərir. Nəticədə, şirkət satış rentabelliyini yaxşılaşdırır, təchizat zəncirini optimallaşdırır, saxlama xərclərini azaldır, işçi resurslarını planlaşdırır və s. , eyni zamanda bazar dəyişikliklərinə sürətli reaksiya vermək imkanı əldə edir. Bütün bunlar son nəticədə P&L göstəricilərində öz əksini tapır. Buna görə də dəqiq AI proqnozlaşdırmasının xərcləri necə optimallaşdırmağa və biznesinizin mənfəətliliyini necə artırmağa kömək edəcəyini daha ətraflı araşdıraq. Nə üçün proqnozlaşdırmanın dəqiqliyi təkcə Təchizat Zənciri üçün deyil, həm də biznesinizin digər hissələri üçün strateji bir vəzifədir? Grand View Research konsaltinq şirkəti süni intellekt texnologiyalarından istifadə etməklə tələbin proqnozlaşdırılması üzrə qlobal bazarın həcminin hər il 10,3% artacağını proqnozlaşdırıb. Proqnozlaşdırma adətən təchizat zənciri ilə əlaqələndirilir, çünki dəqiq proqnozlar anbar ehtiyatların optimal idarə edilməsi, istehsal və çatdırılma üçün gələcək tələbləri aydın şəkildə başa düşməyi tələb edir. Lakin bu vacib funksiya biznes üçün çox daha geniş əhəmiyyət kəsb edir və şirkətin... --- - Published: 2024-12-04 - Modified: 2024-12-23 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/non-obvious-strategies-for-profit-growth-the-impact-of-ai-demand-forecasting-on-a-companys-pl/ - Теги Експертизи: прогнозування Modern businesses deal with huge amounts of data that have complex and often non-obvious relationships between different industries and areas of the company’s activities. Therefore, traditional analytical tools are becoming less and less effective. Without the latest approaches to analysis and forecasting, it is difficult to understand the underlying factors that affect profitability and where the causes of potential losses lie. Solutions using AI-based algorithms come to the rescue, more accurately recognizing hidden correlations and allowing a better understanding of the connections between large data flows. Such solutions automate routine tasks and give businesses a new level of operational efficiency. AI algorithms free up resources for strategic planning, which has a positive impact on management decisions and expenses. As a result, the company receives improved sales profitability, supply chain optimization, reduced storage costs, workforce planning, etc. , as well as the ability to quickly respond to market changes. All this ultimately affects the P&L indicators. Therefore, we suggest sorting out how exactly accurate AI forecasting can optimize costs and increase the profitability of your business. Why is forecasting accuracy a strategic challenge not only for Supply Chain but also for other parts of your business? Consulting company Grand View Research predicts that the global AI demand forecasting market size will grow by 10. 3% every year. Forecasting is usually associated with Supply Chain, as accurate forecasts require a clear understanding of future needs for optimal inventory, production, and delivery management. However, this key function has much broader business implications and... --- - Published: 2024-12-04 - Modified: 2024-12-23 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/non-obvious-strategies-for-profit-growth-the-impact-of-ai-demand-forecasting-on-a-companys-pl/ - Теги Експертизи: вплив_на_P&L, прогнозування Сучасний бізнес має справу з величезними обсягами даних, які мають складні й часто неочевидні взаємозв'язки між різними галузями та напрямками діяльності компанії. Тому традиційні аналітичні інструменти стають усе менш ефективними. Без використання новітніх підходів для аналізу та прогнозування важко зрозуміти глибинні фактори, що впливають на прибутковість, і де криються причини потенційних втрат. На допомогу приходять рішення, що використовують алгоритми на базі штучного інтелекту, котрі точніше розпізнають приховані кореляції й дозволяють краще зрозуміти зв’язки між великими потоками даних. Такі рішення автоматизують рутинні завдання та надають бізнесу новий рівень операційної ефективності. Алгоритми штучного інтелекту вивільняють ресурси для стратегічного планування, що позитивно впливає на управлінські рішення та витратну частину. В результаті компанія отримує покращення рентабельності продажів, оптимізацію ланцюга постачання, зниження витрат на зберігання, планування робочих ресурсів тощо, а також можливість швидкого реагування на ринкові зміни. Це все в підсумку відображається на показниках P&L. Тому пропонуємо розібратись детальніше, як саме точне AI-прогнозування здатне оптимізувати витрати та підвищити прибутковість вашого бізнесу. Чому точність прогнозування – це стратегічне завдання не лише для Supply Chain, а й для інших підрозділів вашого бізнесу? Консалтингова компанія Grand View Research передбачила, що розмір глобального ринку прогнозування попиту з використанням AI-технологій з кожним роком збільшуватиметься на 10,3%. Прогнозування зазвичай асоціюється із Supply Chain, оскільки точні прогнози потребують чіткого розуміння майбутніх потреб для оптимального управління запасами, виробництвом та доставкою. Проте ця ключова функція має набагато ширше значення для бізнесу і виходить далеко за межі ланцюга постачань, впливаючи на P&L компанії. Точність прогнозування має велике значення для фінансових підрозділів, оскільки дає змогу краще... --- - Published: 2024-12-04 - Modified: 2024-12-23 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/non-obvious-strategies-for-profit-growth-the-impact-of-ai-demand-forecasting-on-a-companys-pl/ - Теги Експертизи: прогнозування თანამედროვე ბიზნესები ამუშავებენ უზარმაზარ რაოდენობის მონაცემებს, რომლებსაც აქვთ რთული და ხშირად არააშკარა ურთიერთობები სხვადასხვა ინდუსტრიებსა და კომპანიის საქმიანობის სფეროებს შორის. შესაბამისად იკლებს ტრადიციული ანალიტიკური საშუალებების ეფექტურობა. ანალიზისა და პროგნოზირების უახლესი მიდგომების გარეშე, ძნელია ძირითადი ფაქტორების იდენტიფიცირება, რომლებიც გავლენას ახდენენ მომგებიანობაზე და პოტენციური ზარალის მიზეზების იდენტიფიცირებაზე. AI-ზე დაფუძნებული ალგორითმების გამოყენებით გადაწყვეტილებები გეხმარებათ, ფარული კორელაციების ამოცნობაში და საშუალებას გაძლევთ უკეთ გაიგოთ კავშირები დიდ მონაცემთა ნაკადებს შორის. ასეთი გადაწყვეტილებები ავტომატიზირებს რუტინულ ამოცანებს და უზრუნველყოფს საოპერაციო ეფექტურობის ახალ დონეს ბიზნესისთვის. AI ალგორითმები ათავისუფლებს რესურსებს სტრატეგიული დაგეგმვისთვის, რაც დადებითად აისახება მენეჯმენტის გადაწყვეტილებებზე და ხარჯებზე. შედეგად, კომპანია იღებს გაყიდვების გაუმჯობესებულ მომგებიანობას, მიწოდების ჯაჭვის ოპტიმიზაციას, შენახვის ხარჯების შემცირებას, სამუშაო ძალის დაგეგმვას და ა. შ. , ასევე ბაზრის ცვლილებებზე სწრაფი რეაგირების უნარს. ეს ყველაფერი საბოლოოდ გავლენას ახდენს P&L მაჩვენებლებზე. ამიტომ, ჩვენ გთავაზობთ ვიზუალიზაციას, თუ როგორ შეუძლია AI პროგნოზის ოპტიმიზაციას ხარჯების შემცირება და თქვენი ბიზნესის მომგებიანობის ზრდა. რატომ არის პროგნოზის სიზუსტის სტრატეგიული გამოწვევა არა მხოლოდ მიწოდების ჯაჭვისთვის, არამედ თქვენი ბიზნესის სხვა ნაწილებისთვისაც? საკონსულტაციო კომპანია Grand View Research პროგნოზირებს, რომ გლობალური AI მოთხოვნის საპროგნოზო ბაზრის ზომა ყოველწლიურად 10. 3%-ით გაიზრდება. პროგნოზირება ჩვეულებრივ ასოცირდება მიწოდების ჯაჭვთან, რადგან ზუსტი პროგნოზები მოითხოვს სამომავლო საჭიროებების მკაფიო ხედვას ოპტიმალური მარაგის, წარმოებისა და მიწოდების მენეჯმენტისთვის. თუმცა, ამ საკვანძო ფუნქციას აქვს ბევრად უფრო კომპლექსური ბიზნეს გავლენა და ვრცელდება მიწოდების ჯაჭვზე, რაც გავლენას ახდენს კომპანიის P&L-ზე. პროგნოზირების სიზუსტე აუცილებელია ფინანსური დეპარტამენტებისთვის, რადგან ის უზრუნველყოფს ხარჯებისა და შემოსავლების უკეთეს კონტროლს და დაგეგმვას, ასევე ბაზრის ცვალებადობასთან დაკავშირებული რისკების მინიმუმამდე შემცირებას: ბიუჯეტირება და ხარჯების დაგეგმვა: ზუსტი მოთხოვნისა და გაყიდვების პროგნოზები ფინანსურ განყოფილებას აძლევს მკაფიო სახელმძღვანელო მითითებებს უფრო ინფორმირებული დაგეგმვისთვის. იმის ცოდნა,... --- - Published: 2024-12-04 - Modified: 2025-03-21 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/non-obvious-strategies-for-profit-growth-the-impact-of-ai-demand-forecasting-on-a-companys-pl/ - Теги Експертизи: прогнозування Las empresas modernas manejan grandes volúmenes de datos que tienen unas relaciones complejas y a menudo poco evidentes entre los distintos sectores y áreas operativas de una empresa. Por eso, las herramientas analíticas tradicionales son cada vez menos eficaces. Sin aplicar los últimos enfoques al análisis y a la previsión, es difícil comprender los factores fundamentales que afectan la rentabilidad y dónde residen las causas de posibles pérdidas. Las soluciones que utilizan algoritmos basados en la inteligencia artificial pueden ayudarle a reconocer mejor las correlaciones ocultas y a comprender mejor las relaciones entre grandes flujos de datos. Estas soluciones automatizan las tareas rutinarias y aportan un nuevo nivel de eficacia operativa a las empresas. Los algoritmos de la inteligencia artificial liberan recursos para la planificación estratégica, lo que repercute positivamente en las decisiones administrativas y en los costes. Como resultado, la empresa obtiene una mayor rentabilidad de las ventas, optimización de la cadena de suministro, reducción de los costes de almacenamiento, planificación de la mano de obra, etc. , así como la capacidad de reaccionar rápidamente a los cambios en el mercado. Todo ello se refleja finalmente en los indicadores de P&L. Por lo tanto, veamos más detenidamente cómo una previsión precisa mediante la IA puede optimizar los costes y aumentar la rentabilidad de su empresa. ¿Por qué la precisión de las previsiones es una tarea estratégica no sólo para la Cadena de Suministro, sino también para otros departamentos de su empresa? La consultora Grand View Research ha pronosticado que... --- - Published: 2024-09-03 - Modified: 2025-10-21 - URL: https://sdh.smart-it.com/az/news-post/how-the-implementation-of-smart-demand-forecast-improved-the-accuracy-of-demand-forecasting-at-mcdonalds-georgia/ - Категорія Експертизи: Історії успіху - Теги Експертизи: case_study McDonald's Georgia hazırda 23 restoranı olan fast food restoranlar şəbəkəsidir. Şirkətdə hər gün təxminən 35 000 qonağa xidmət göstərən 1500-dən çox işçi çalışır. Sənaye:HoReCa Ölkə:Gürcüstan Veb sayt:mcdonalds. ge SMART Demand Forecast həllinin tətbiqi McDonald's Georgia 25 il ərzində yüksək səviyyədə xidmət göstərməklə və müştəri məmnuniyyətini qoruyub saxlamaqla, dünyanın ən böyük və ən tanınmış fast food restoran şəbəkələrindən birinin nüfuzuna öz mühüm töhfəsini verir. Ən son texnologiyaların tətbiqi ilə müştəri təcrübəsini yaxşılaşdırmaq məqsədi daşıyan Experience of the Future (Gələcəyin Təcrübəsi) təşəbbüsü sayəsində McDonald's Georgia yüksək keyfiyyətli xidmət göstərir. Buna görə də, qonaqlar həmişə "Bax budur sevdiyim! "şüarın düzgünlüyünə bir daha əmin olmaq üçün qayıtmaq arzusundadırlar. 1999-cu ildə ilk restoranın Tbilisi şəhərində açılışından bəri çox şey dəyişib - məhsullar və təkliflər olan rəqəmsal lövhələr, özünəxidmət köşkləri, masa xidməti, müasir mobil proqram. Eyni zamanda, McDonald's Georgia markanın əsas dəyərlərini qoruyub saxlaya bildi və onlara özünəməxsus xüsusiyyəti əlavə etdi. Bu şəbəkəni öz seqmentində fərqləndirən Sakartvelonun dünyaca məşhur qonaqpərvərliyidir. Şirkət xidməti yaxşılaşdırmaq üçün yeni üsulları tətbiq etməyə davam edir. McDonald's Georgia üçün mühüm addım SMART Demand Forecast həllinin tətbiqi oldu. Bu hərtərəfli alət maşın öyrənməsi alqoritmləri və süni intellektə əsaslanan innovativ texnologiyalar vasitəsilə tələbin proqnozlaşdırılmasının dəqiqliyini təkmilləşdirməyə yönəlib. Bu həll 15 il ərzində dünyanın 60-dan çox ölkəsində biznesin rəqəmsal transformasiyasına töhfə verən SMART business şirkətinin daxili məhsuludur. Bugün biz McDonald's Georgia ilə yeni uğur hekayəsində bu həllin həyata keçirilməsinin çətinlikləri, prosesi və faydaları haqqında danışacağıq. İcra tərəfdaşı tapmaq üçün ilkin şərtlər və SMART Demand Forecast həllinin inteqrasiyasından əvvəl tələbin proqnozlaşdırılması necə aparılmışdır McDonald's Georgia-da yeni... --- - Published: 2024-09-03 - Modified: 2025-10-21 - URL: https://sdh.smart-it.com/ge/news-post/how-the-implementation-of-smart-demand-forecast-improved-the-accuracy-of-demand-forecasting-at-mcdonalds-georgia/ - Категорія Експертизи: Історії успіху McDonald's Georgia არის სწრაფი კვების რესტორნების ქსელი 23 ფილიალით. კომპანიაში დასაქმებულია 1500-ზე მეტი თანამშრომელი, რომლებიც ყოველდღიურად ემსახურებიან დაახლოებით 35000 სტუმარს. ინდუსტრია:HoReCa ქვეყანა: საქართველო ვებ-გვერდი:mcdonalds. ge SMART Demand Forecast-ის იმპელემნტაცია McDonald’s Georgia 25 წელია ინარჩუნებს მომსახურების მაღალ ხარისხს და მომხმარებელთა კმაყოფილებას, რამაც მნიშვნელოვანი წვლილი შეიტანა მსოფლიოში ერთ-ერთი უდიდესი და ყველაზე ცნობილი სწრაფი კვების ქსელის რეპუტაციაში. მომავლის ინიციატივის გამოყენებით, რომელიც მიზნად ისახავს უახლესი ტექნოლოგიების დანერგვით მომხმარებელთა გამოცდილების გაუმჯობესებას, McDonald’s Georgia ხარისხიან სერვისს უზრუნველყოფს. შესაბამისად, სტუმრებს ყოველთვის აქვთ დაბრუნების სურვილი, რათა კიდევ ერთხელ დარწმუნდნენ სლოგანის სიზუსტეში - “აი, რა მიყვარს”! ციფრული დეშბორდები პროდუქტებით და შეთავაზებებით, თვითმომსახურების ტერმინალები და თანამედროვე მობილური აპლიკაცია - 1999 წელს თბილისში პირველი რესტორნის გახსნის შემდეგ ბევრი რამ შეიცვალა. ამავდროულად, McDonald’s Georgia-მ მოახერხა ფუნდამენტური ღირებულებების შენარჩუნება და მას საკუთარი იდენტობა შესძინა. სწორედ ცნობილი ქართული სტუმართმოყვარეობა ხდის გამორჩეულს ამ ქსელს თავის სეგმენტში. კომპანია აგრძელებს მომსახურების გაუმჯობესების ახალი მეთოდების დანერგვას. McDonald’s Georgia-თვის მნიშვნელოვანი ნაბიჯი იყო SMART Demand Forecast-ის იმპლემენტაცია. ეს კომპლექსური ინსტრუმენტი მიზნად ისახავს მოთხოვნის პროგნოზირების სიზუსტის გაზრდას ინოვაციური ტექნოლოგიების გამოყენებით, რომელიც დაფუძნებულია მანქანური სწავლების ალგორითმებსა და ხელოვნურ ინტელექტზე. ეს გადაწყვეტილება კომპანია SMART business-ის დეველოპმენტია, რომელიც უკვე 15 წელია, რაც ხელს უწყობს ციფრული ბიზნესის ტრანსფორმაციას 60-ზე მეტ ქვეყანაში. წარმატების ახალ ისტორიაში McDonald’s Georgia-თან ერთად ვისაუბრებთ გამოწვევებზე, პროცესსა და გადაწყვეტილების დანერგვის უპირატესობებზე. იმპლემენტაციის პარტნიორის ძებნის წინაპირობები და მოთხოვნის პროგნოზირება SMART Demand Forecast-ის ინტეგრაციამდე McDonald's Georgia-ში მოთხოვნის პროგნოზირების ახალი გადაწყვეტილების დანერგვის აუცილებლობა რამდენიმე მიზეზით იყო გამოწვეული. მაგრამ სანამ მათზე ვისაუბრებთ, სიტუაციაში უკეთ გასარკვევად, გაიხსენეთ, რამდენად ხალხმრავალია მაკდონალდსის ერთი რესტორანი კონკრეტულ დღეს და რამდენად თავისუფალია მეორე, რომელიც ფაქტობრივად ერთი კორპუსის მოშორებით მდებარეობს. ამავდროულად, სხვა დღეებში... --- - Published: 2024-09-03 - Modified: 2024-09-05 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/how-the-implementation-of-smart-demand-forecast-improved-the-accuracy-of-demand-forecasting-at-mcdonalds-georgia/ - Категорія Експертизи: Історії успіху - Теги Експертизи: case_study McDonald's Georgia to sieć restauracji szybkiej obsługi, która posiada obecnie 23 restauracje. Firma zatrudnia ponad 1500 osób i obsługuje około 35 000 gości dziennie. Branża:HoReCa Kraj:Gruzja Strona internetowa:mcdonalds. ge wdrożenie SMART Demand Forecast McDonald's Georgia od 25 lat utrzymuje wysoki poziom obsługi i zadowolenia swoich klientów, przyczyniając się do reputacji jednej z największych i najbardziej znanych sieci restauracji szybkiej obsługi na świecie. Dzięki inicjatywie Experience of the Future, której celem jest poprawa doświadczeń odwiedzających poprzez wprowadzenie najnowszych technologii, McDonald's Georgia zapewnia im wysokiej jakości obsługę. Dlatego zawsze chce się tu wracać, aby kolejny raz upewnić się, że naprawdę „I’m Lovin’ It! ”. Elektroniczne ekrany z produktami i ofertami, kioski samoobsługowe, obsługa stolików, nowoczesna aplikacja mobilna – wiele się zmieniło od czasu otwarcia pierwszej restauracji w Tbilisi w 1999 roku. Jednocześnie Jednocześnie McDonald's Georgia zdołał zachować podstawowe wartości marki i dodać do nich własny charakter. To właśnie znana na całym świecie gościnność Sakartwelo wyróżnia sieć w swoim segmencie. Firma kontynuuje wprowadzanie nowych metod, aby poprawić jakość obsługi. Istotnym krokiem dla McDonald's Georgia było wdrożenie rozwiązania SMART Demand Forecast. To kompleksowe narzędzie ma na celu zwiększenie dokładności prognozowania popytu dzięki innowacyjnym technologiom opartym na algorytmach uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. To rozwiązanie jest autorskim projektem firmy SMART business, która od 15 lat wspiera cyfrową transformację biznesu w ponad 60 krajach na świecie. Dziś opowiadamy o wyzwaniach, procesie i korzyściach związanych z wdrożeniem tego rozwiązania w nowej historii sukcesu z McDonald's Georgia. Warunki wstępne znalezienia partnera wdrożeniowego oraz jak prognozowanie popytu wyglądało przed integracją rozwiązania SMART Demand Forecast... --- - Published: 2024-09-03 - Modified: 2025-10-21 - URL: https://sdh.smart-it.com/en/news-post/how-the-implementation-of-smart-demand-forecast-improved-the-accuracy-of-demand-forecasting-at-mcdonalds-georgia/ - Категорія Експертизи: Історії успіху - Теги Експертизи: case_study McDonald's Georgia is a fast-food restaurant chain with 23 locations. The company employs more than 1,500 employees, serving about 35,000 visitors daily. Industry:HoReCa Country:Georgia Website:mcdonalds. ge SMART Demand Forecast implementation McDonald’s Georgia has been maintaining a high level of service and customer satisfaction for 25 years, making a significant contribution to the reputation of one of the largest and most famous fast-food chains in the world. Thanks to the Experience of the Future initiative, aimed at improving the visitor experience by implementing the latest technologies, McDonald’s Georgia provides them with quality service. That’s why visitors always want to come back here to once again make sure that “I’m really loving it! ”. Digital boards with products and offers, self-order terminals, table service, a modern mobile app – a lot has changed since the opening of the first restaurant in Tbilisi in 1999. At the same time, McDonald’s Georgia has managed to preserve the fundamental values of the establishment and give it its own identity. It is the world-famous hospitality of Sakartvelo that distinguishes this chain in its segment. The company continues to implement new methods to improve service. A significant step for McDonald’s Georgia was the implementation of SMART Demand Forecast. This comprehensive tool is aimed at increasing the accuracy of demand forecasting thanks to innovative technologies based on machine learning algorithms and artificial intelligence. This solution is a proprietary development of SMART business, which has been promoting digital business transformation in more than 60 countries for 15 years. And... --- - Published: 2024-09-03 - Modified: 2025-10-21 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/how-the-implementation-of-smart-demand-forecast-improved-the-accuracy-of-demand-forecasting-at-mcdonalds-georgia/ - Категорія Експертизи: Історії успіху - Теги Експертизи: case_study McDonald's Georgia – мережа ресторанів швидкого харчування, котра наразі налічує 23 заклади. В компанії працює понад 1 500 співробітників, які щодня обслуговують близько 35 000 відвідувачів. Індустрія:HoReCa Країна:Грузія Сайт:mcdonalds. ge Впровадження системи прогнозування попиту SMART Demand Forecast McDonald's Georgia вже 25 років підтримує на високому рівні обслуговування та задоволеність своїх клієнтів, вносячи вагомий вклад у репутацію однієї з найбільших і найвідоміших у світі мереж закладів швидкого харчування. Завдяки ініціативі Experience of the Future, що спрямована на покращення досвіду відвідувачів шляхом впровадження новітніх технологій, McDonald's Georgia надає їм якісний сервіс. Тому сюди завжди хочеться повернутись, щоб у черговий раз переконатись, що «я дійсно це люблю! ». Цифрові дошки з товарами і пропозиціями, термінали для самостійного замовлення, сервіс обслуговування столиків, сучасний мобільний додаток – багато чого змінилось з моменту відкриття першого ресторану в Тбілісі у 1999 році. Водночас McDonald's Georgia зумів зберегти основоположні цінності закладу і додати власної самобутності. Саме відома на весь світ гостинність Сакартвело вирізняє цю мережу у своєму сегменті. Компанія продовжує втілювати нові методи для покращення сервісу. Вагомим кроком для McDonald's Georgia стало впровадження рішення SMART Demand Forecast. Цей комплексний інструмент націлений на те, щоб підвищити точність прогнозування попиту завдяки інноваційним технологіям на основі алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту. Це рішення є власною розробкою компанії SMART business, що протягом 15 років сприяє цифровій трансформації бізнесу в більш ніж 60 країнах світу. А про виклики, процес і переваги впровадження цього рішення розповідаємо сьогодні у новій історії успіху з McDonald's Georgia. Передумови пошуку партнера з впровадження і як прогнозування попиту... --- - Published: 2024-09-03 - Modified: 2025-03-21 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/how-the-implementation-of-smart-demand-forecast-improved-the-accuracy-of-demand-forecasting-at-mcdonalds-georgia/ - Категорія Експертизи: Історії успіху - Теги Експертизи: case_study McDonald's Georgia es una cadena de restaurantes de comida rápida que cuenta actualmente con 23 establecimientos. La compañía cuenta con más de 1500 empleados y atiende diariamente a unos 35000 visitantes. Industria:HoReCa País:Georgia Sitio web:mcdonalds. ge SMART Demand Forecast implementation Durante 25 años McDonald's Georgia ha mantenido un alto nivel de servicio y satisfacción de sus clientes, aportando una gran contribución a la reputación de una de las cadenas de comida rápida más grandes y famosas del mundo. Gracias a la iniciativa Experience of the Future, cuyo objetivo es mejorar la experiencia de los visitantes mediante la implementación de las últimas tecnologías, McDonald's Georgia les ofrece un servicio de calidad. Por eso siempre apetece volver aquí para asegurarse de que «¡realmente me encanta! ». Pizarras digitales con productos y ofertas, terminales de autopedido, servicio de mesa, moderna aplicación para móviles - muchas cosas han cambiado desde que se abrió el primer restaurante en Tiflis en 1999. Al mismo tiempo, McDonald's Georgia ha conseguido conservar los valores fundamentales del restaurante y añadir su propia identidad. Es la hospitalidad mundialmente conocida de Sakartvelo lo que destaca a la cadena en su segmento. La empresa sigue implementando nuevos métodos para mejorar el servicio. Un paso importante para McDonald's Georgia fue la implementación de la solución SMART Demand Forecast. Esta herramienta integral está destinada a mejorar la precisión de la previsión de la demanda mediante tecnologías innovadoras basadas en algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Esta solución es un desarrollo propio de SMART... --- > Təchizat zəncirinin düzgün proqnozlaşdırılması ilə tələb və təklifin mükəmməl balansına necə nail olmaq olar - Published: 2024-02-13 - Modified: 2025-02-19 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/forecasting-in-the-supply-chain-how-to-achieve-the-perfect-balance-of-supply-and-demand/ - Теги Експертизи: прогнозування 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... --- > How to achieve the ideal balance of supply and demand with the help of proper supply chain forecasting with Demand Forecast - Published: 2024-02-13 - Modified: 2025-03-21 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/forecasting-in-the-supply-chain-how-to-achieve-the-perfect-balance-of-supply-and-demand/ - Теги Експертизи: прогнозування Si la cadena de suministro es el camino de las mercancías desde la materia prima hasta el consumidor final, entonces la eficacia con que se complete este camino dependerá de la precisión de la previsión de la demanda de los consumidores. Esto significa que todos los participantes de la cadena, desde las empresas fabricantes hasta los minoristas, podrán utilizar sus recursos para maximizar los beneficios y optimizar los costes. En realidad, la previsión de la demanda es el punto de partida de toda la cadena de suministro. Es la que determina la carga de trabajo y el «calendario laboral» de todos sus componentes. A partir de ella comienza la planificación de la producción, y en ella se orientan los distribuidores y las tiendas minoristas a la hora de comprar y transportar las mercancías. Aquí los errores pueden costar muy caro. La escasez de los productos fabricados o adquiridos cuando hay demanda significa pérdidas de ventas o costes adicionales por la urgente reposición de existencias. Según los datos de RetailDive, las empresas pierden aproximadamente 1 billón de dólares al año por no poder satisfacer oportunamente la demanda de los clientes. El exceso del inventario es un fenómeno igualmente desafortunado. Un inventario excesivo requiere fondos adicionales para almacenar los productos para los que no hay demanda y, en caso de los productos con vida útil limitada, se necesitan fondos para amortizarlos. Con nuestra calculadora interactiva puede contar fácilmente cómo una previsión precisa afectará las ventas de su empresa. Por eso, las empresas... --- > Як досягти ідеального балансу попиту і пропозиції з допомогою правильного прогнозування ланцюгів поставок - Published: 2024-02-13 - Modified: 2024-03-06 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/forecasting-in-the-supply-chain-how-to-achieve-the-perfect-balance-of-supply-and-demand/ - Теги Експертизи: прогнозування Якщо ланцюг постачань – це шлях товарів від сировини до кінцевого споживача, то від точності прогнозу споживацького попиту залежатиме, наскільки ефективно цей шлях буде пройдено. А значить, наскільки оптимально всі учасники ланцюга – від виробничих підприємств до ритейлерів – зможуть використати свої ресурси, щоб отримати максимальний прибуток і оптимізувати витрати. Власне, з прогнозу попиту починається рух усього ланцюга. Саме він визначає навантаження і «графік роботи» усіх його ланок. З нього починається планування виробництва, на нього орієнтуються дистриб’ютори та роздрібні магазини, закуповуючи та транспортуючи товари. Похибки тут можуть коштувати надто дорого. Нестача виробленої або закупленої продукції за наявності попиту означає втрачені продажі або ж додаткові витрати на термінове поповнення запасів. За даними RetailDive, підприємства мають збиток близько 1 трлн доларів на рік через нездатність вчасно задовольнити попит клієнтів. Надлишок продукції – не менш прикрий феномен. Надмірні з потребують додаткових коштів на зберігання товарів, які не користуються попитом, і, у випадку товарів з обмеженим терміном придатності, для їх списання. Ви можете легко розрахувати, як вплине точне прогнозування на продажі саме у вашій компанії скориставшись нашим інтерактивним калькулятором. Тому інноваційні компанії все більш масово впроваджують у себе сучасні рішення для прогнозування з використанням штучного інтелекту, одним з яких є SMART Demand Forecast. Ці рішення дозволяють робити прогнози максимально точними, враховуючи велику кількість різнорідних даних та виявляючи неочевидні закономірності. Згідно з дослідженням, проведеним McKinsey&Company, 20% компаній вже використовують новітні технології планування та прогнозування попиту в ланцюзі поставок з використанням АІ. організацій вже запланували впровадження таких технологій. Решта традиційно досі покладається суто на експертний аналіз,... --- > How to achieve the ideal balance of supply and demand with the help of proper supply chain forecasting with Demand Forecast - Published: 2024-02-13 - Modified: 2024-03-06 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/forecasting-in-the-supply-chain-how-to-achieve-the-perfect-balance-of-supply-and-demand/ - Теги Експертизи: прогнозування If the supply chain is the path of goods from raw materials to the end consumer, then the accuracy of the consumer demand forecast will determine how efficiently this process will be accomplished. This means that all chain participants, from manufacturing companies to retailers, will be able to use their resources to maximize profits and optimize costs. In fact, the demand forecast is the beginning of the entire chain. It determines the workload and "work schedule" of all its links. It is also the beginning of production planning, and it is the basis on which distributors and retail stores rely when purchasing and transporting goods. Any mistakes made at this stage can be very costly. A shortage of manufactured or purchased products when there is demand means lost sales or additional costs for urgent replenishment of stocks. According to RetailDive, businesses lose about $1 trillion a year due to the inability to meet customer demand on time. Overstocking is an equally annoying phenomenon. Excessive inventory requires additional funds to store goods that are not in demand and, in the case of goods with a limited shelf life, to write them off. You can easily calculate how an accurate forecast will affect your company's sales using our interactive calculator. Therefore, innovative companies are massively implementing modern forecasting solutions based on artificial intelligence; one of them is SMART Demand Forecast. These solutions allow companies to make the forecast as accurate as possible, considering a large amount of diverse data and identifying non-obvious... --- > Jak osiągnąć idealną równowagę podaży i popytu za pomocą odpowiedniego prognozowania łańcucha dostaw za pomocą Demand Forecast - Published: 2024-02-13 - Modified: 2024-03-06 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/forecasting-in-the-supply-chain-how-to-achieve-the-perfect-balance-of-supply-and-demand/ - Теги Експертизи: прогнозування Jeśli łańcuch dostaw jest ścieżką towarów od surowców do konsumenta końcowego, to dokładność prognozy popytu konsumpcyjnego określi, jak efektywnie ten proces będzie przebiegał. Oznacza to, że wszyscy uczestnicy łańcucha – od firm produkcyjnych po detalistów – będą w stanie wykorzystać swoje zasoby w celu maksymalizacji zysków i optymalizacji kosztów. W rzeczywistości prognoza popytu jest punktem wyjścia dla całego łańcucha. Określa ona obciążenie pracą i "harmonogram pracy" wszystkich jego ogniw. Stanowi podstawę planowania produkcji, a dla dystrybutorów i sklepów detalicznych jest podstawą do zakupu i transportu towarów. Błędy w tym zakresie mogą być bardzo kosztowne. Niedobór wyprodukowanych lub zakupionych produktów w momencie popytu oznacza utratę sprzedaży lub dodatkowe koszty spowodowane koniecznością pilnego uzupełnienia zapasów. Według RetailDive, firmy tracą około 1 biliona dolarów rocznie z powodu niemożności zaspokojenia popytu klientów na czas. Równie niefortunnym zjawiskiem jest nadmierne gromadzenie zapasów. Nadmierne zapasy wymagają dodatkowych kosztów na przechowywanie towarów, na które nie ma popytu, a w przypadku towarów o ograniczonym okresie przydatności do spożycia – na ich odpisanie. Możesz łatwo obliczyć, jak dokładne prognozowanie wpłynie na sprzedaż Twojej firmy, korzystając z naszego interaktywnego kalkulatora. Właśnie dlatego innowacyjne firmy coraz częściej wdrażają nowoczesne rozwiązania do prognozowania wykorzystujące sztuczną inteligencję, a jednym z nich jest SMART Demand Forecast. Rozwiązania te pozwalają tworzyć prognozy tak dokładne, jak to tylko możliwe, biorąc pod uwagę dużą ilość różnorodnych danych i identyfikując nieoczywiste wzorce. Według badania przeprowadzonego przez McKinsey & Company, 20% firm korzysta już z najnowszych technologii planowania i prognozowania popytu w łańcuchu dostaw z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. A... --- > როგორ მივაღწიოთ მიწოდებისა და მოთხოვნის იდეალურ ბალანსს მიწოდების ჯაჭვის სათანადო პროგნოზირების დახმარებით მოთხოვნის პროგნოზით - Published: 2024-02-13 - Modified: 2024-03-06 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/forecasting-in-the-supply-chain-how-to-achieve-the-perfect-balance-of-supply-and-demand/ - Теги Експертизи: прогнозування თუ მიწოდების ჯაჭვი გულისხმობს საქონლის გზას ნედლეულიდან საბოლოო მომხმარებლამდე, მაშინ სამომხმარებლო მოთხოვნის პროგნოზის სიზუსტე განსაზღვრავს რამდენად ეფექტურად ხორციელდება ეს პროცესი. ეს ნიშნავს, რომ ჯაჭვის თითოეული მონაწილე, მწარმოებელი კომპანიებიდან საცალო მოვაჭრეებამდე, შეძლებენ გამოიყენონ თავიანთი რესურსები მოგების ზრდისა და ხარჯების ოპტიმიზაციისთვის. ფაქტობრივად, მოთხოვნის პროგნოზი მთელი ჯაჭვის დასაწყისია. იგი განსაზღვრავს დატვირთვას და მისი ყველა კომპონენტის „სამუშაო განრიგს“. ეს არის ასევე წარმოების დაგეგმვის დასაწყისი და ის საფუძველი, რომელსაც დისტრიბუტორები და საცალო მაღაზიები ითვალისწინებენ საქონლის შეძენისა და ტრანსპორტირებისას. ამ ეტაპზე დაშვებული ნებისმიერი შეცდომა შეიძლება ძალიან ძვირი დაჯდეს. წარმოებული ან შეძენილი პროდუქციის დეფიციტი, როდესაც არსებობს მოთხოვნა, იწვევს გაყიდვების დაკარგვას ან დამატებით ხარჯებს მარაგების სასწრაფო შევსებისთვის. RetailDive-ის თანახმად, ბიზნესი წელიწადში დაახლოებით 1 ტრილიონ დოლარს კარგავს მომხმარებლის მოთხოვნის დროულად ვერ დაკმაყოფილების გამო. ჭარბი მარაგი თანაბრად შემაშფოთებელი ფაქტორია. გადაჭარბებული ინვენტარი საჭიროებს დამატებით სახსრებს არასასურველი საქონლის შესანახად და შეზღუდული შენახვის ვადის მქონე საქონლის შემთხვევაში, ჩამოსაწერად. თქვენ შეგიძლიათ მარტივად გამოთვალოთ, თუ როგორ იმოქმედებს ზუსტი პროგნოზი თქვენი კომპანიის გაყიდვებზე ჩვენი ინტერაქტიული კალკულატორის გამოყენებით. ინოვაციური კომპანიები მასიურად ახორციელებენ ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულ თანამედროვე პროგნოზირების გადაწყვეტილებების იმპლემენტაციას; ერთ-ერთი მათგანია SMART Demand Forecast. ეს გადაწყვეტილებები საშუალებას აძლევს კომპანიებს გააკეთონ პროგნოზი რაც შეიძლება ზუსტი, დიდი რაოდენობით მრავალფეროვანი მონაცემების გათვალისწინებით და არა აშკარა შაბლონების იდენტიფიცირებით. McKinsey & Company-ის მიერ ჩატარებული კვლევის მიხედვით, კომპანიების 20% უკვე იყენებს უახლეს ტექნოლოგიებს, რომლებიც გეგმავენ და პროგნოზირებენ მოთხოვნას მიწოდების ჯაჭვში ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით, ორგანიზაციების 60%-ს კი უკვე აქვს დაგეგმილი ასეთი ტექნოლოგიების დანერგვა. დანარჩენი კვლავ დაფუძნებულია ექსპერტულ ანალიზზე, გაყიდვების ისტორიის ტენდენციებისა და ბიზნეს ანალიტიკოსების შეხედულებების გათვალისწინებით. თუმცა, გამოცდილება გვიჩვენებს, რომ ასეთი გამოთვლები ხშირად ნაკლებად ზუსტია, ვიდრე სათანადოდ შერჩეული და კონფიგურირებული ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმებით მოწოდებული... --- > Kluczowe aspekty skutecznego planowania popytu. Rola prognozowania popytu w budowie łańcucha dostaw. Korzyści ze zwiększenia dokładności prognozowania - Published: 2023-09-28 - Modified: 2024-03-06 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/strategies-and-methodologies/ - Теги Експертизи: оптимізація_витрат, прогнозування Popyt jest siłą napędową każdej firmy. Jednakże, gdy wyobrażenie o poziomie popytu konsumpcyjnego jest dalekie od rzeczywistości, firma napotka jeden z dwóch problemów. Pierwszym z nich jest koszt magazynowania zapasów lub, co gorzej, odpisywanie niesprzedanych produktów. Drugim problemem jest utrata dochodów, a jednocześnie klientów, z powodu braku towarów na półkach. Oba są dość irytujące. Zwłaszcza teraz, gdy na rynku dostępne są nowoczesne rozwiązania oparte na technologiach uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, które pozwalają precyzyjnie przewidywać wahania popytu i pomagają firmom podejmować szybkie decyzje zarządcze oparte na aktualnych danych. Firmy coraz częściej sięgają po takie narzędzia, by zyskać wyraźną przewagę konkurencyjną. W rezultacie rynek oprogramowania do prognozowania i planowania popytu stale rośnie. Podczas gdy w 2021 r. jego wartość wynosiła 3,5 mld USD, oczekuje się, że do 2028 r. osiągnie 6,8 mld USD, czyli prawie się podwoi. Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak narzędzia do prognozowania popytu mogą pomóc w zapobieganiu odpisom, poproś o osobistą prezentację. Jakie kluczowe zadania rozwiązuje planowanie popytu? Plan popytu jest punktem wyjścia w zarządzaniu łańcuchem dostaw i biznesem, wpływając na prawie wszystkie wskaźniki KPI organizacji. Jak impuls nerwowy, wysyła sygnał do wszystkich ogniw łańcucha, dostosowując ich obciążenie pracą do oczekiwanej wielkości sprzedaży. Zakupy, zaopatrzenie, produkcja, logistyka, operacje magazynowe – wszystko jest dostosowywane, aby zapewnić wystarczającą ilość towarów, aby zaspokoić popyt konsumentów, jednocześnie zapobiegając nadmiarowi produktów. Kluczem jest tutaj utrzymanie idealnej równowagi, w której jest wystarczająco dużo zapasów, ale ta wystarczalność nie zamienia się w nadmiar. Utrzymanie tej równowagi komplikuje fakt, że sytuacja na rynku... --- > მოთხოვნის ეფექტური დაგეგმვის ძირითადი ასპექტები. მოთხოვნის პროგნოზირების როლი მიწოდების ჯაჭვის მშენებლობაში. პროგნოზირების სიზუსტის გაზრდის სარგებელი - Published: 2023-09-28 - Modified: 2024-03-06 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/strategies-and-methodologies/ - Теги Експертизи: оптимізація_витрат, прогнозування მოთხოვნა ნებისმიერი ბიზნესის მამოძრავებელი ძალაა. თუმცა, როდესაც სამომხმარებლო მოთხოვნის დონის აღქმა რეალობისგან შორს არის, ბიზნესს ორი უსიამოვნება ექმნება. პირველი არის მარაგის შენახვის ღირებულება ან, კიდევ უფრო უარესი, პროდუქციის ჩამოწერა. მეორე არის შემოსავლის და, ამავდროულად, მომხმარებლის დაკარგვა საქონლის ნაკლებობის გამო. ორივე საკმაოდ გამაღიზიანებელია. განსაკუთრებით ახლა, როდესაც ბაზარზე არსებობს თანამედროვე გადაწყვეტილებები, რომლებიც დაფუძნებულია მანქანური სწავლების და ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიებზე, ისინი საშუალებას გაძლევთ ზუსტად იწინასწარმეტყველოთ მოთხოვნის რყევები და დაეხმაროთ ბიზნესს სწრაფი მართვის გადაწყვეტილებების მიღებაში განახლებული მონაცემების საფუძველზე. კომპანიები სულ უფრო ხშირად იყენებენ ასეთ ინსტრუმენტებს აშკარა კონკურენტული უპირატესობის მოსაპოვებლად. შედეგად, მოთხოვნის პროგნოზირებისა და დაგეგმვის პროგრამული უზრუნველყოფის ბაზარი აგრძელებს ზრდას. მაშინ როცა 2021 წელს მისი მოცულობა 3,5 მილიარდ აშშ დოლარს შეადგენდა, 2028 წელს ის 6,8 მილიარდ აშშ დოლარს მიაღწევს, რაც თითქმის გაორმაგებული მაჩვენებელია. თუ გსურთ გაიგოთ მეტი იმის შესახებ, თუ როგორ დაგეხმარებათ მოთხოვნის პროგნოზირების ხელსაწყოები ჩამოწერის თავიდან აცილებაში, გთხოვთ, მოითხოვოთ პერსონალიზებული პრეზენტაცია. რა ძირითად ამოცანას წყვეტს მოთხოვნის დაგეგმვა? მოთხოვნის დაგეგმვა არის ამომავალი წერტილი მიწოდების ჯაჭვისა და ბიზნესის მენეჯმენტში, რომელიც გავლენას ახდენს ორგანიზაციის თითქმის ყველა KPI-ზე. ნერვული იმპულსის მსგავსად, ის აგზავნის სიგნალს ჯაჭვის ყველა რგოლზე, არეგულირებს მათ დატვირთვას გაყიდვების მოსალოდნელი მოცულობის შესაბამისად. შესყიდვები, მიწოდება, წარმოება, ლოჯისტიკა, სასაწყობო ოპერაციები - ყველაფერი მორგებულია იმისთვის, რომ იყოს საკმარისი საქონელი მომხმარებელთა მოთხოვნის დასაკმაყოფილებლად, და მზა პროდუქციის სიჭარბის პრევენციისთვის. აქ მთავარია სრულყოფილი ბალანსის შენარჩუნება, მთავარია იყოს საკმარისი მარაგი, მაგრამ სიჭარბეში არ გადაიზარდოს. ასეთი ბალანსის შენარჩუნება ართულებს იმ ფაქტს, რომ ბაზრის მდგომარეობა მუდმივად, ზოგჯერ კი სწრაფად იცვლება. მასზე შეიძლება გავლენა იქონიოს მაკროეკონომიკურმა ფაქტორებმა და სხვა ბევრმა ფაქტორმა, მათ შორის ინდუსტრიის ტენდენციებმა, კონკურენტების აქტივობებმა, პოლიტიკურმა ვითარებამ, სტიქიურ უბედურებებზე და გახმაურებულ მოვლენებზე - გამოქვეყნებულმა... --- > Key aspects for effective demand planning. The role of demand forecasting in supply chain construction. Benefits of increasing forecasting accuracy - Published: 2023-09-28 - Modified: 2024-01-12 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/strategies-and-methodologies/ - Теги Експертизи: оптимізація_витрат, прогнозування Demand is the driver of any business. However, when the perception of the level of consumer demand is far from reality, the business will face one of two troubles. The first is the cost of storing stock or, even worse, writing off unsold products. The second is the loss of income and, at the same time, customers due to a lack of goods on the shelves. Both are quite annoying. Especially now that there are modern solutions on the market based on machine learning and artificial intelligence technologies that allow you to accurately predict demand fluctuations and help businesses make quick management decisions based on up-to-date data. Companies are increasingly using such tools to gain a clear competitive advantage. As a result, the market for demand forecasting and planning software continues to grow. While in 2021 its volume amounted to USD 3. 5 billion, in 2028 it is expected to reach USD 6. 8 billion, which is almost double. If you would like to learn more about how demand forecasting tools can help you prevent write-offs, please request a personalized presentation. What key task does demand planning solve? Demand planning is the starting point in supply chain and business management, affecting almost all KPIs of an organization. Like a nerve impulse, it sends a signal to all links in the chain, adjusting their workload in accordance with the expected sales volume. Procurement, supply, production, logistics, warehouse operations—everything is adjusted to ensure that there are enough goods to meet consumer demand... --- > Ключові аспекти для ефективного планування попиту. Роль прогнозування попиту в побудові ланцюжка поставок. Переваги збільшення точності прогнозування - Published: 2023-09-28 - Modified: 2023-10-03 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/strategies-and-methodologies/ - Теги Експертизи: оптимізація_витрат, прогнозування Попит – рушій будь-якого бізнесу. Водночас коли уявлення про рівень споживацького попиту виявляється далеким від реальності, на бізнес чекає одна з двох неприємностей. Перша – витрати на зберігання залишків або, ще гірше, списання нерозпроданої продукції. Друга – втрата доходу, а заодно і клієнтів, через нестачу товарів на полицях. Обидві доволі прикрі. Особливо тепер, коли на ринку існують сучасні рішення на основі технологій машинного навчання і штучного інтелекту, які дозволяють доволі точно прогнозувати коливання попиту та допомагати бізнесу оперативно ухвалювати управлінські рішення на основі актуальних даних. Компанії все частіше використовують такі інструменти для здобуття очевидних конкурентних переваг. Як наслідок – ринок програмного забезпечення для прогнозування і планування попиту продовжує зростати. Якщо у 2021 році його обсяг становив 3,5 млрд доларів США, то у 2028 році очікується, що він сягне 6,8 млрд, тобто збільшиться майже вдвічі. Якщо ви бажаєте дізнатися більше про те, як інструменти з прогнозування попиту допоможуть вам запобігти списанням – замовте персональну презентацію. Яке ключове завдання вирішує планування попиту? План попиту – це відправна точка в управлінні ланцюжком постачань і бізнесу загалом, впливаючи майже на всі KPI організації. Подібно до нервового імпульсу, він посилає сигнал до усіх ланок ланцюга, корегуючи їх навантаження відповідно до очікуваного обсягу продажів. Закупівлі, постачання, виробництво, логістика, робота складів – усе підлаштовується таким чином, щоб забезпечити достатню кількість товарів для задоволення споживацького попиту, і водночас запобігти надлишкам готової продукції. Головне тут – утримати ідеальну рівновагу, коли запасів достатньо, але ця достатність не переходить у надмірність. Утримання такого балансу ускладняється тим, що ситуація на ринку постійно... --- > La demanda es el motor de cualquier negocio. Sin embargo, cuando la percepción del nivel de la demanda de los consumidores dista mucho de la realidad, las empresas se enfrentan a uno de estos dos inconvenientes. - Published: 2023-09-28 - Modified: 2025-06-17 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/strategies-and-methodologies/ - Теги Експертизи: оптимізація_витрат, прогнозування La demanda es el motor de cualquier negocio. Sin embargo, cuando la percepción del nivel de la demanda de los consumidores dista mucho de la realidad, las empresas se enfrentan a uno de estos dos inconvenientes. El primer es el coste de almacenaje de existencias o, peor aún, la amortización de productos no vendidos. El segundo es la pérdida de ingresos y, al mismo tiempo, de clientes, debido a la escasez de productos en las estanterías. Ambas inconvenientes son bastante desafortunadas. Sobre todo, ahora cuando en el mercado existen soluciones modernas basadas en tecnologías de aprendizaje automático e inteligencia artificial que permiten pronosticar con bastante precisión las fluctuaciones de la demanda y ayudan a las empresas a tomar decisiones administrativas rápidas basadas en datos actuales. Las empresas utilizan cada vez más este tipo de herramientas para obtener evidentes ventajas competitivas. En consecuencia, el mercado de software de previsión y planificación de la demanda sigue creciendo. Mientras que en 2021 su tamaño alcanzaba 3. 500 millones de dólares, en 2028 se espera que alcance 6. 800 millones de dólares, es decir, casi el doble. Si desea obtener más información sobre cómo las herramientas de previsión de la demanda pueden ayudarle a evitar amortizaciones, solicite una presentación personal. ¿Cuál es la tarea clave que desempeña la planificación de la demanda? El plan de la demanda es el punto de partida en la gestión de la cadena de suministro y de los negocios en general, y afecta casi todos los indicadores clave de... --- > გააუმჯობესეთ მოთხოვნის პროგნოზირების სიზუსტე მანქანათმცოდნეობის და ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმებით Smart Demand Forecast სისტემაში - Published: 2023-06-26 - Modified: 2023-08-14 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/accurate-df-for-smart-business-decisions/ - Теги Експертизи: прогнозування მომხმარებელთა მოთხოვნა არასტაბილური ფაქტორია. მყიდველთა ქცევაზე სხვადასხვა ფაქტორი ახდენს გავლენას, ზოგჯერ მათი ხასიათი მოულოდნელიც შეიძლება იყოს: სეზონი, ბაზრის ტენდენციები, კონკურენტების საქმიანობა და პოლიტიკური ვითარება. ამავდროულად, გაყიდვების ეფექტურობა დამოკიდებულია მოთხოვნის პროგნოზირების სიზუსტეზე. ამ საკითხში არასწორმა გამოთვლებმა შეიძლება უსიამოვნო შედეგების მთელი რიგი, მოთხოვნის გადაჭარბებულმა შეფასებამ კი ჭარბი საქონლის საწყობებში შესანახად და ჩამოსაწერად დამატებითი ხარჯები გამოიწვიოს. სათანადო შეფასების არარასებობა იწვევს თაროებზე საქონლის დეფიციტს, პრობლემებს ლოჯისტიკასა და მომწოდებლებთან, მოგების ნაწილის დაკარგვას და აუარესებს მომსახურების დონეს, ისევე, როგორც მომხმარებელთა ლოიალობას. დღევანდელ არასტაბილურ ბიზნეს გარემოში მსგავსი უსიამოვნებების თავიდან აცილების მიზნით მნიშვნელოვანია გქონდეთ სწორი პროგნოზირების ინსტრუმენტი. SMART Demand Forecast მუშაობს მანქანური სწავლების და ხელოვნური ინტელექტის საფუძველზე, შეუძლია გაითვალისწინოს და დაამუშავოს ფაქტორები, რომლებიც გავლენას ახდენენ მოთხოვნის გაყიდვების ისტორიასა და გარე ფაქტორებზე. ამრიგად, ის საშუალებას გაძლევთ უზრუნველყოთ ზუსტი ოპერაციული დაგეგმვა გაურკვეველ პირობებშიც კი. ამ ვიდეოში ხედავთ როგორ მუშაობს ინსტრუმენტი. როგორც ხედავთ, ის სამი ფუნქციური ბლოკისგან შედგება: 1. ანალოგებთან მუშაობა ეს ბლოკი შექმნილია იმ პროდუქციასთან ან მაღაზიებთან მუშაობისთვის, რომლებსაც არ აქვთ საკმარისი ისტორია და მონაცემები შემდგომი პროგნოზირებისთვის. ამ შემთხვევაში, პროგნოზი ეფუძნება ანალოგების ისტორიას. სისტემა ავტომატურად წარმოქმნის ანალოგების სიას, ან ანალოგების კონფიგურაცია იქმნება ხელით. 2. მოდელირება ბლოკის ფუნქციონალი შექმნილია რეგულარული და სარეკლამო გაყიდვების პროგნოზირების, პროგნოზის შედეგების ექსპორტის და სარეკლამო კამპანიების პროცესის სამართავად ან გადასატვირთად. ყველა საჭირო პარამეტრი წინასწარ კონფიგურირდება, მათ შორის საპროგნოზო ჰორიზონტი და პერიოდი, გაყიდვების ადგილები, პროდუქტები, მონაცემები აქციების შესახებ, სარეკლამო კამპანიები და ა. შ. 3. ანალიტიკა ეს ბლოკი საშუალებას გაძლევთ გაანალიზოთ გაყიდვების ისტორია, პრომო კომპლექტების ხარისხი, რომლებიც დაკავშირებულია პროგნოზირებასთან და კომპენსირებულ გაყიდვებთან. ინსტრუმენტის გამოყენება კომპანიებს საშუალებას აძლევს ზუსტად განჭვრიტონ მოთხოვნის რყევები და შეცვალონ პროდუქტის სტრატეგიები შესაბამისად. ამ გზით გეძლევათ... --- > La demanda de los consumidores es un factor volátil, especialmente en el contexto de la creciente incertidumbre actual. El comportamiento de los consumidores se ve afectado por demasiados factores, a veces inesperados e imprevistos - desde la estacionalidad y las tendencias en el mercado hasta las actividades de los competidores y la situación política. - Published: 2023-06-26 - Modified: 2025-06-17 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/accurate-df-for-smart-business-decisions/ - Теги Експертизи: ML_алгоритми, прогнозування La demanda de los consumidores es un factor volátil, especialmente en el contexto de la creciente incertidumbre actual. El comportamiento de los consumidores se ve afectado por demasiados factores, a veces inesperados e imprevistos - desde la estacionalidad y las tendencias en el mercado hasta las actividades de los competidores y la situación política. Al mismo tiempo, la eficacia de las ventas depende directamente de la precisión de la previsión de la demanda. Los errores de cálculo en este campo pueden acarrear una serie de consecuencias desagradables. La sobreestimación de la demanda conlleva costes adicionales de almacenamiento de exceso de mercancía en los almacenes y amortizaciones de existencias. La subestimación provoca escasez de productos en las estanterías, problemas con la logística y los proveedores, pérdida de beneficios y, al mismo tiempo, del nivel de servicio y de la fidelidad de clientes. Para evitar estos inconvenientes cuando la demanda es muy volátil, es fundamental que las empresas dispongan de una herramienta que les permita realizar previsiones lo más precisas posible. SMART Demand Forecast es exactamente esa herramienta. Se basa en el aprendizaje automático y en la inteligencia artificial y es capaz de considerar y procesar los factores que afectan la demanda, desde el historial de ventas hasta los factores externos. De este modo, le permite realizar una planificación operativa altamente precisa en condiciones de incertidumbre. En este vídeo puede ver cómo funciona la herramienta. Como vemos, se compone de tres bloques funcionales: 1. Trabajo con análogos Este bloque está diseñado para... --- > Підвищіть точність прогнозування попиту з алгоритмами машинного навчання та штучного інтелекту в системі Smart Demand Forecast - Published: 2023-06-26 - Modified: 2023-08-14 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/accurate-df-for-smart-business-decisions/ - Теги Експертизи: ML_алгоритми, прогнозування Попит споживачів – фактор мінливий, особливо в умовах сучасної невизначеності, що зростає. На поведінку покупців впливає надто багато чинників, часом неочевидних і несподіваних – від сезону і тенденцій на ринку до діяльності конкурентів і політичної ситуації. Водночас від точності прогнозування попиту напряму залежить ефективність продажів. Прорахунки у цьому питанні можуть призвести до цілої низки неприємних наслідків. Переоцінка попиту – до додаткових затрат на зберігання надлишку товарів на складах та до списання продукції. Недооцінка – до нестачі товарів на полицях, проблем з логістикою і постачальниками, втрати частини прибутку, а заодно рівня сервісу і прихильності покупців. Щоб уникнути цих неприємностей в умовах високої мінливості попиту, бізнесам критично важливо мати інструмент для максимально точного прогнозування. SMART Demand Forecast є саме таким інструментом. Він працює на основі машинного навчання та штучного інтелекту та здатен врахувати й обробити чинники, що впливають на попит – від історії продажів до зовнішніх факторів. Таким чином він дає можливість гранично точного операційного планування у невизначених умовах. У цьому відео ви можете побачити, як працює інструмент. Як бачимо, він складається з трьох функціональних блоків: 1. Робота з аналогами Цей блок призначений для роботи з товарами або магазинами, які не мають достатньої історії і даних для подальшого прогнозування. У цьому випадку прогноз будується на основі історії аналогів. Система автоматично генерує перелік аналогів, або ж аналоги можуть бути налаштовані вручну. 2. Моделювання Функціонал блоку призначений для запуску або перезапуску процесу прогнозування регулярних та акційних продажів, експорту результатів прогнозу, а також для управління промокампаніями. Попередньо налаштовуються всі необхідні параметри, зокрема горизонт та період... --- > Improve the accuracy of demand forecasting with machine learning and artificial intelligence algorithms in the Smart Demand Forecast system - Published: 2023-06-26 - Modified: 2023-08-14 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/accurate-df-for-smart-business-decisions/ - Теги Експертизи: прогнозування, ML_алгоритми Consumer demand is a volatile factor, especially in today’s growing uncertainty. The behavior of buyers is influenced by a lot of factors, sometimes non-obvious and unexpected ones: from the season and market trends to the activities of competitors and the political situation. At the same time, sales efficiency directly depends on the accuracy of demand forecasting. Miscalculations in this matter can lead to a number of unpleasant consequences. Overestimation of demand can lead to additional costs for storing excess goods in warehouses and to product write-offs. Underestimation results in a shortage of goods on the shelves, problems with logistics and suppliers, loss of part of the profit, as well as decreases the level of service and customer loyalty. In order to avoid these hassles in a highly volatile business environment, it is critical to have a tool for forecasting as accurately as possible. SMART Demand Forecast is exactly such a tool. It works on the basis of machine learning and artificial intelligence and is able to take into account and process factors that affect demand from sales history to external factors. Thus, it enables extremely accurate operational planning in uncertain conditions. In this video, you can see how the tool works. As you can see, it consists of three functional blocks: 1. Work with analogs This block is designed to work with goods or stores that do not have enough history and data for further forecasting. In this case, the forecast is based on the history of analogs. The system... --- > Tələbin proqnozlaşdırılması və planlaşdırılması sisteminin seçilməsi üçün bütün meyarlar. Sistemin səmərəliliyinə təsir edən mühüm amillər - Published: 2023-01-10 - Modified: 2023-09-04 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/obyrayemo-najkrashhu-systemu-prognozuvannya-popytu-vazhlyvi-momenty-ta-tonkoshhi-vyboru/ - Теги Експертизи: прогнозування, вибір_вендора 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,... --- > მოთხოვნის პროგნოზირებისა და დაგეგმვის სისტემის არჩევის ყველა კრიტერიუმი. მნიშვნელოვანი ფაქტორები, რომლებიც გავლენას ახდენენ სისტემის ეფექტურობაზე - Published: 2023-01-10 - Modified: 2023-07-18 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/obyrayemo-najkrashhu-systemu-prognozuvannya-popytu-vazhlyvi-momenty-ta-tonkoshhi-vyboru/ - Теги Експертизи: прогнозування, вибір_вендора მოთხოვნის პროგნოზი გავლენას ახდენს მიწოდების მთელ ჯაჭვზე. გაყიდვების დაგეგმვით და სამომავლო მოთხოვნის გაცნობიერებით, თქვენ შეგიძლიათ არა მხოლოდ უზრუნველყოთ თაროებზე პროდუქციის სწორი რაოდენობა, არამედ გაიგოთ, თუ რა აქტივობები უნდა განხორციელდეს კონკრეტული პროდუქტის პოზიციებზე, დამატებითი მოგების მისაღებად. გარდა ამისა, ეს საშუალებას გაძლევთ შეინარჩუნოთ საქონლის ხელმისაწვდომობის მაღალი დონე მინიმალური მარაგით. ადამიანური შეცდომის ფაქტორი დეტალებისთვის გაეცანით სტატიას. მოთხოვნის პროგნოზის ნიუანსი სუბიექტურობას და პროცესისადმი დამოკიდებულებას კონკრეტულ სპეციალისტებზე მრავალი უარყოფითი მხარე აქვს: --- > All criteria for choosing a system for demand forecasting and planning. Important factors affecting system efficiency - Published: 2023-01-10 - Modified: 2023-07-18 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/obyrayemo-najkrashhu-systemu-prognozuvannya-popytu-vazhlyvi-momenty-ta-tonkoshhi-vyboru/ - Теги Експертизи: прогнозування, вибір_вендора The demand forecast affects the entire supply chain. By planning sales and having understanding of the future demand, you can not only ensure the right amount of products on the shelves, but also understand what activities need to be carried out with specific product positions in order to generate additional profit. In addition, this allows you to maintain a high level of availability of goods with minimal inventory. Human error factor Read the article to find out. Demand forecast nuances Subjectivity and process dependence on specific specialists numerous disadvantages: --- > Wszystkie kryteria wyboru systemu prognozowania i planowania popytu. Ważne czynniki wpływające na efektywność systemu - Published: 2023-01-10 - Modified: 2023-07-18 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/obyrayemo-najkrashhu-systemu-prognozuvannya-popytu-vazhlyvi-momenty-ta-tonkoshhi-vyboru/ - Теги Експертизи: прогнозування, вибір_вендора Wybór najlepszego systemu prognozowania popytu. Ważne punkty i subtelności wyboru Prognozowanie popytu ma wpływ na cały łańcuch dostaw. Planując sprzedaż i mając pojęcie o przyszłym popycie, można nie tylko zapewnić odpowiednią ilość towaru na półkach, ale także zrozumieć, jakie działania należy wykonać przy konkretnych pozycjach, aby wygenerować dodatkowy zysk. Dodatkowo pozwala na utrzymanie wysokiego poziomu dostępności towarów przy minimalnych zapasach. Istnieje wiele metod prognozowania popytu. Dziś jednak analitycy i właściciele firm zgadzają się, że procesy manualne z wykorzystaniem arkuszy kalkulacyjnych nie są już efektywne. Zamiast tego rośnie zainteresowanie najnowszymi metodami opartymi na uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, stosowanymi w najlepszych rozwiązaniach do prognozowania popytu. Ale jak sprawdzić, czy wdrożenie takiego systemu jest dla Ciebie właściwe i co musisz wiedzieć, wybierając go? Podpowiadamy w tym artykule. Zawiłości prognozowania popytu Przetwarzanie dużej ilości rozbieżnych informacji jest kluczowym wyzwaniem w prognozowaniu popytu. Zatem im dłużej firma działa na rynku, tym więcej danych dotyczących popytu przechowuje. Na pewnym etapie działalności logicznym krokiem staje się usystematyzowanie wszystkich informacji i określenie podejścia do prognozowania popytu. W większości przypadków odpowiada za to osobny zespół analityków i innych specjalistów, którzy polegają na swoim doświadczeniu i korzystają z dodatkowych narzędzi, takich jak arkusze kalkulacyjne. Takie podejście jest jasne i przystępne, ale ma szereg wad: --- > Всі критерії для вибору системи прогнозування і планування попиту. Важливі фактори, які впливають на ефективність системи - Published: 2023-01-10 - Modified: 2023-07-18 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/obyrayemo-najkrashhu-systemu-prognozuvannya-popytu-vazhlyvi-momenty-ta-tonkoshhi-vyboru/ - Теги Експертизи: вибір_вендора, прогнозування Прогноз попиту має вплив на весь supply chain. Плануючи продажі та маючи уявлення про майбутній попит, ви зможете не тільки забезпечити потрібну кількість товарів на полицях, а й зрозуміти, які активності потрібно провести з конкретними позиціями товарів, щоб отримати додатковий прибуток. До того ж це дозволяє підтримувати високий рівень доступності товарів за мінімальних запасів. Щодо методів прогнозу попиту, то їх існує чимало. Проте сьогодні аналітики та власники компаній сходяться на тому, що ручні процеси з використанням електронних таблиць вже неефективні. Натомість інтерес до новітніх методів на базі machine learning та artificial intelligence, що використовуються в найкращих рішеннях прогнозування попиту, зростає. Але як розібратися, чи доцільно вам впроваджувати таку систему, та що потрібно знати під час її вибору? Розповідаємо у цій статті. Тонкощі прогнозу попиту Опрацювати велику кількість розрізненої інформації — ключова складність під час прогнозування попиту. Таким чином, що довше компанія функціонує на ринку, то більшу кількість даних, пов’язаних з попитом, вона зберігає. На певному етапі бізнесу логічним кроком стає систематизація всієї інформації та визначення підходів в прогнозуванні попиту. В більшості випадків за це відповідає окрема команда з аналітиків та інших фахівців, які спираються на свій досвід та використовують додаткові інструменти на кшталт електронних таблиць. Такий підхід є зрозумілим та доступним, але має перелік мінусів: --- > Всі критерії для вибору системи прогнозування і планування попиту. Важливі фактори, які впливають на ефективність системи - Published: 2023-01-10 - Modified: 2025-06-16 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/obyrayemo-najkrashhu-systemu-prognozuvannya-popytu-vazhlyvi-momenty-ta-tonkoshhi-vyboru/ - Теги Експертизи: вибір_вендора, прогнозування Las previsiones de la demanda repercuten en toda la cadena de suministro. Con la planificación de las ventas y teniendo una idea de la demanda futura, no sólo puede garantizar la cantidad necesaria de mercancías en las estanterías, sino también comprender qué actividades deben llevarse a cabo con artículos específicos para generar beneficios adicionales. Además, esto permite mantener un alto nivel de disponibilidad de productos con un inventario mínimo. Existen muchos métodos de previsión de la demanda. Sin embargo, hoy en día, los analistas y los propietarios de empresas reconocen que los procesos manuales que utilizan las hojas de cálculo ya no son eficaces. En su lugar, crece el interés por los últimos métodos basados en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial que se utilizan en las mejores soluciones de previsión de la demanda. Pero ¿cómo saber si le conviene implementar un sistema de este tipo y qué necesita saber a la hora de elegir uno? Se lo contamos en este artículo. Complejidades de previsión de la demanda Procesar una gran cantidad de información dispar es una dificultad clave a la hora de pronosticar la demanda. Así, cuanto más tiempo lleva una empresa operando en el mercado, más datos relacionados con la demanda conserva. En una determinada etapa de negocio, resulta lógico sistematizar toda la información y definir enfoques en la previsión de la demanda. En la mayoría de los casos, esto es responsabilidad de un equipo especializado de analistas y otros profesionales que se basan en su experiencia... --- > Підвищення точності прогнозування попиту як один із чинників збільшення прибутку. Етапи побудови якісного прогнозу - Published: 2022-12-15 - Modified: 2023-02-22 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/yak-pokrashhyty-tochnist-prognozuvannya-popytu-ta-zbilshyty-prybutok-porady-dlya-rytejleriv/ - Теги Експертизи: впровадження_cистем, прогнозування Прогноз попиту залежить від багатьох змінних факторів, що потребують аналізу: від історичних даних до чинників зовнішнього впливу. Врахувати всі ці змінні в мінливому середовищі досить складно. А неточне прогнозування тягне за собою збільшення зайвих операційних витрат, на кшталт логістичних, складських чи фінансових, і призводить до втрачених продажів. Про те, як покращити точність прогнозування – розповідаємо в цьому матеріалі. Специфіка прогнозування попиту в ритейлі Щоб підвищити точність прогнозування у ритейлі потрібно розуміти основні зовнішні та внутрішні фактори. Ось основні з них: Вплив промокампаній на асортимент Запуск промокампаній сприяє канібалізації суміжних товарів. Наприклад, знижки на продукцію вищої цінової категорії завжди призводять до зменшення продажів у сегменті середніх цін. Тож тут важливо зробити кількісну оцінку попиту, щоб забезпечити доступність товарів для промокампаній. Мінливість поведінки покупців Продажі тісно пов’язані з вподобаннями покупців. Важко сказати, що стало стимулом для покупки певного товару: його ціна, брендинг або невдалий досвід клієнта з продуктом конкурента. Не меншу роль відіграє й цілісне сприйняття торгової точки у свідомості покупців. Тож, як бачимо, існує чимало чинників, що впливають на кінцеві продажі. Загальний контекст Слід також враховувати й загальне оточення конкретного ритейлера. Тут йдеться про наявні поруч бізнеси, враховуючи суміжні сфери. Наприклад, вирушивши за продуктами, людина може помітити магазин товарів для дому і згадати про необхідність покупки засобу для прибирання. Ці фактори також мають вплив на продажі, хоч і оцінити цей вплив дуже складно. Вплив зовнішніх факторів Сезонність, політична ситуація та особливості економіки мають вплив на попит та точність прогнозування продажів. На жаль, поки не існує таких інструментів, що могли б точно... --- > Increasing the accuracy of demand forecasting as one of the factors for increasing profits. Stages of building a high-quality forecast - Published: 2022-12-15 - Modified: 2023-08-08 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/yak-pokrashhyty-tochnist-prognozuvannya-popytu-ta-zbilshyty-prybutok-porady-dlya-rytejleriv/ - Теги Експертизи: прогнозування, впровадження_cистем The forecast of demand depends on many variables that require analysis: from historical data to external influences. It is quite difficult to take into account all these variables in a changing environment. Meanwhile, inaccurate forecasting entails an increase in unnecessary operating costs, such as logistics, warehouse or financial, and leads to lost sales. In this article, we’re explaining how to improve the accuracy of forecasting. Specifics of demand forecasting in retail To improve the accuracy of forecasting in retail, you need to understand the main external and internal factors. Here are the main ones: Impact of promotional campaigns on assortment The launch of promotional campaigns contributes to the cannibalization of related products. For example, discounts on products of a higher price category always lead to a decrease in sales in the medium price segment. Therefore, it is important to quantify the demand here in order to ensure the availability of goods for promotional campaigns. Variability in customer behavior Sales are closely related to the preferences of buyers. It is difficult to say what the incentive to buy a particular product was: its price, branding, or a bad customer experience with a competitor’s product. A holistic perception of the outlet in the minds of buyers also plays an equally important role. So, as you can see, there are many factors that affect final sales. General context The general environment of a particular retailer should also be considered. Here we are talking about existing nearby businesses, taking into account related areas. For... --- > Mejora de la precisión de la previsión de la demanda como uno de los factores de aumento de los beneficios. Etapas de creación de una previsión de alta calidad - Published: 2022-12-15 - Modified: 2025-06-16 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/yak-pokrashhyty-tochnist-prognozuvannya-popytu-ta-zbilshyty-prybutok-porady-dlya-rytejleriv/ - Теги Експертизи: впровадження_cистем, прогнозування Las previsiones de la demanda dependen de muchos factores variables que requieren un análisis - desde los datos históricos hasta los factores del impacto externo. Es bastante difícil considerar todas estas variables en un entorno cambiante. Y una previsión inexacta conlleva un aumento de los costes operativos innecesarios, como los costes logísticos, de almacén o financieros, y provoca pérdidas de ventas. En este artículo hablaremos de cómo mejorar la precisión de las previsiones. Especificidades de la previsión de la demanda en el comercio minorista Para mejorar la precisión de las previsiones en el comercio minorista, es necesario comprender los principales factores externos e internos. Aquí están los principales: Impacto de las campañas promocionales en el surtido de productos El lanzamiento de las campañas promocionales contribuye a la canibalización de productos relacionados. Por ejemplo, los descuentos en productos de en el segmento de precios más altos siempre provocan una reducción de las ventas en el segmento de precios medios. Por lo tanto, es importante cuantificar la demanda para garantizar la disponibilidad de productos para las campañas promocionales. Comportamiento cambiable de los clientes Las ventas están estrechamente vinculadas a las preferencias de los clientes. Es difícil decir cuál fue el incentivo para comprar un determinado producto: su precio, marca o mala experiencia de un cliente con un producto de competencia. La percepción holística del punto de venta en la mente de los clientes desempeña un papel de igual importancia. Así que, como se puede ver, hay muchos factores que afectan las ventas... --- > Zwiększenie dokładności prognozowania popytu jako jeden z czynników zwiększania zysków. Etapy budowy prognozy jakościowej - Published: 2022-12-15 - Modified: 2023-08-08 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/yak-pokrashhyty-tochnist-prognozuvannya-popytu-ta-zbilshyty-prybutok-porady-dlya-rytejleriv/ - Теги Експертизи: прогнозування, впровадження_cистем Prognozowanie popytu zależy od wielu zmiennych, które należy przeanalizować, od danych historycznych po czynniki zewnętrzne. Uwzględnienie wszystkich tych zmiennych w zmieniającym się otoczeniu jest dość trudne. A niedokładne prognozowanie pociąga za sobą wzrost niepotrzebnych kosztów operacyjnych, takich jak koszty logistyczne, magazynowe czy finansowe, i prowadzi do utraty sprzedaży. W tym artykule omówiono sposoby poprawy dokładności prognozowania. Specyfika prognozowania popytu w handlu detalicznym Aby poprawić dokładność prognozowania w handlu detalicznym, należy zrozumieć główne czynniki zewnętrzne i wewnętrzne. Oto główne z nich: Wpływ kampanii promocyjnych na asortyment Rozpoczynanie kampanii promocyjnych przyczynia się do kanibalizacji produktów pokrewnych. Na przykład rabaty na produkty o wyższej cenie zawsze prowadzą do spadku sprzedaży w średnim segmencie cenowym. Dlatego ważne jest ilościowe określenie popytu, aby zapewnić dostępność produktów w ramach promocji. Zmienność zachowań klientów Sprzedaż jest ściśle związana z preferencjami klientów. Trudno powiedzieć, co zmotywowało ich do zakupu danego produktu: jego cena, branding czy złe doświadczenia klienta z produktem konkurencji. Równie ważną rolę odgrywa całościowe postrzeganie placówki w umysłach klientów. Jak więc widać, jest wiele czynników, które wpływają na ostateczną sprzedaż. Kontekst ogólny Należy również wziąć pod uwagę ogólne otoczenie danej placówki handlowej. Dotyczy to również pobliskich przedsiębiorstw, w tym branż pokrewnych. Na przykład, idąc na zakupy spożywcze, osoba może zauważyć sklep z artykułami gospodarstwa domowego i pamiętać o zakupie środka czyszczącego. Czynniki te mają również wpływ na sprzedaż, choć bardzo trudno jest ocenić ten wpływ. Wpływ czynników zewnętrznych Sezonowość, sytuacja polityczna i gospodarka mają wpływ na popyt i dokładność prognozowania sprzedaży. Niestety, nie ma narzędzi, które... --- > მოთხოვნის პროგნოზირების სიზუსტის ზრდა, როგორც მოგების ზრდის ერთ-ერთი ფაქტორი. მაღალი ხარისხის პროგნოზის აგების ეტაპები - Published: 2022-12-15 - Modified: 2023-08-08 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/yak-pokrashhyty-tochnist-prognozuvannya-popytu-ta-zbilshyty-prybutok-porady-dlya-rytejleriv/ - Теги Експертизи: прогнозування, впровадження_cистем მოთხოვნის პროგნოზი დამოკიდებულია სხვადასხვა ფაქტორებზე, რომლებსაც სპეციალური ანალიზი სჭირდებათ: ისტორიული მონაცემებიდან გარე გავლენებამდე. ყველა ცვლადის ცვალებად გარემოში გათვალისწინება საკმაოდ რთული ამოცანაა. ამავდროულად, არაზუსტი პროგნოზი იწვევს ისეთი საოპერაციო ხარჯების ზრდას, როგორიცაა ლოჯისტიკა, საწყობი ან ფინანსები, რაც თავის მხრივ გაყიდვების დაკარგვას იწვევს. ამ სტატიაში განვმარტავთ, თუ როგორ გავაუმჯობესოთ პროგნოზის სიზუსტე. მოთხოვნის პროგნოზირების სპეციფიკა საცალო ვაჭრობაში საცალო ვაჭრობაში პროგნოზირების სიზუსტის გასაუმჯობესებლად, საჭიროა ძირითადი გარე და შიდა ფაქტორების ცოდნა. აქ მთავარია: სარეკლამო კამპანიების გავლენა ასორტიმენტზე სარეკლამო კამპანიების დაწყება ხელს უწყობს მონათესავე პროდუქტების კანიბალიზაციას. მაგალითად, ფასდაკლებები უფრო მაღალი ფასის კატეგორიის პროდუქტებზე ყოველთვის იწვევს გაყიდვების შემცირებას საშუალო ფასების სეგმენტში. აქედან გამომდინარე, მნიშვნელოვანია მოთხოვნის რაოდენობრივი შეფასება, რათა განხორციელდეს საქონლის ხელმისაწვდომობის უზრუნველყოფა სარეკლამო კამპანიებისთვის. მომხმარებლის ქცევის ცვალებადობა გაყიდვები პირდაპირ უკავშირდება მყიდველების პრეფერენციებს. რთული სათქმელია, რა ხდება კონკრეტული პროდუქტის შეძენის სტიმული: მისი ფასი, ბრენდინგი თუ მომხმარებლის ცუდი გამოცდილება კონკურენტის პროდუქტთან დაკავშირებით. თანაბრად მნიშვნელოვან როლს თამაშობს მყიდველების გონებაში აუთლეტის ჰოლისტიკური აღქმა. როგორც ხედავთ, საბოლოო გაყიდვებზე არაერთი ფაქტორი ახდენს გავლენას. ზოგადი კონტექსტი მხედველობიდან არ უნდა გამოგვრჩეს კონკრეტული საცალო ვაჭრობის ზოგადი გარემო. აქ საუბარია არსებულ ახლომდებარე ბიზნესებზე, დაკავშირებული სფეროების გათვალისწინებით. მაგალითად, სასურსათო საყიდლებზე წასვლისას ადამიანმა შეიძლება შეამჩნიოს საყოფაცხოვრებო ნივთების მაღაზია და გაახსენდეს საწმენდი საშუალებების ყიდვის აუცილებლობა. მიუხედავად იმისა, რომ ეს ფაქტორები მოქმედებს გაყიდვებზე, მისი შეფასება ძალიან რთულია. გარე ფაქტორების გავლენა სეზონურობა, პოლიტიკური ვითარება და ეკონომიკური მახასიათებლები დიდ გავლენას ახდენს მოთხოვნაზე და გაყიდვების პროგნოზირების სიზუსტეზე. სამწუხაროდ, ინსტრუმენტები, რომლებიც ზუსტად იწინასწარმეტყველებენ, თუ რა ბედი ეწევა ბიზნესს მომავალში არ არსებობს, თუმცა თანამედროვე პროგნოზირების შესაძლებლობების დახმარებით კომპანიებს შეუძლიათ ოპერატიული რეაგირება მოახდინონ რიგ ცვლილებებზე. ბრენდი და მარკეტინგი მნიშვნელოვან როლს ასრულებს კონკრეტული SKU-ს დაკავშირება მომხმარებლის გონებაში აშკარა საჭიროებასთან.... --- > Mənfəəti artıran amillərdən biri kimi tələbin proqnozlaşdırılmasının dəqiqliyinin artırılması. Yüksək keyfiyyətli proqnozlaşdırılmanın qurulması mərhələləri - Published: 2022-12-15 - Modified: 2023-08-08 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/yak-pokrashhyty-tochnist-prognozuvannya-popytu-ta-zbilshyty-prybutok-porady-dlya-rytejleriv/ - Теги Експертизи: прогнозування, впровадження_cистем 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... --- > Важливість прогнозування та планування попиту для бізнесу. Види прогнозів та фактори, які впливають на точніть прогнозування - Published: 2022-11-23 - Modified: 2025-06-16 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/prognoz-popytu-yak-instrument-prybutkovogo-biznesu/ - Теги Експертизи: прогнозування Hacer negocios hoy en día no es una tarea fácil. Los desafíos que la realidad nos presenta uno tras otro están complicando bastante este proceso, y a veces resulta extremadamente difícil prever el impacto de los factores externos desfavorables en el mercado y en el comportamiento de los consumidores. Uno de los puntos más dolorosos para las empresas en los últimos años ha sido la volatilidad de la demanda. Cada vez son más los factores - desde los comentarios de los influencers hasta las circunstancias inesperadas - obligan a los compradores a cambiar su comportamiento de compra con mayor frecuencia. El problema es que estos cambios se están produciendo de forma bastante inesperada, y todavía no existe ninguna herramienta mágica que pueda pronosticar situaciones globales que generen riesgos para las empresas. Pero ¿existen otras formas de anticiparse y ajustar los procesos empresariales? En este artículo, hablamos de la previsión de la demanda, analizamos la importancia del proceso y estudiamos soluciones modernas basadas en algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial que pueden mejorar la planificación operativa en un entorno cambiante. ¿Qué es la previsión de la demanda? Es un proceso de estimación de la demanda futura mediante el análisis de los datos históricos, información e influencia de factores adicionales. Una previsión eficaz de la demanda proporciona a una empresa información valiosa sobre las oportunidades en los mercados actuales y potenciales y ayuda a los gestores a tomar decisiones informadas en cuanto al volumen de mercancías a pedir, promoción de productos... --- > Znaczenie prognozowania i planowania popytu dla biznesu. Rodzaje prognoz i czynniki wpływające na trafność prognoz - Published: 2022-11-23 - Modified: 2023-06-02 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/prognoz-popytu-yak-instrument-prybutkovogo-biznesu/ - Теги Експертизи: прогнозування Prowadzenie działalności gospodarczej w dzisiejszych czasach nie jest łatwym zadaniem. Wyzwania, które rzeczywistość przedstawia jedno po drugim, znacznie komplikują ten proces, a przewidzenie wpływu niekorzystnych czynników zewnętrznych na rynek i zachowania konsumentów jest czasem niezwykle trudne. Jednym z najbardziej bolesnych punktów dla firm w ostatnich latach była zmienność popytu. Coraz więcej czynników - od postów influencerów po niespodziewane okoliczności - zmusza klientów do częstszej zmiany zachowań zakupowych. Problem w tym, że zmiany te zachodzą dość niespodziewanie i nie ma magicznego narzędzia, które pozwoliłoby przewidzieć globalne sytuacje tworzące ryzyko dla firm. Ale czy istnieją inne sposoby, aby spojrzeć w przyszłość i dostosować swoje procesy biznesowe? W tym artykule mówimy o prognozowaniu popytu, wyjaśniamy znaczenie tego procesu i przyglądamy się nowoczesnym rozwiązaniom opartym na algorytmach uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, które mogą usprawnić Twoje planowanie operacyjne w zmieniającym się środowisku. Czym jest prognozowanie popytu? Prognozowanie popytu to proces szacowania przyszłego popytu poprzez analizę danych historycznych, informacji oraz wpływu dodatkowych czynników. Skuteczne prognozowanie popytu zapewnia firmie cenny wgląd w możliwości na obecnych i potencjalnych rynkach i pomaga menedżerom podejmować świadome decyzje dotyczące wielkości zamówień, promocji produktów i ogólnej strategii biznesowej. Ignorując ten proces, firmy ryzykują podejmowaniem błędnych decyzji w zakresie strategii produktu i rynków docelowych. A to może powodować wiele problemów, takich jak zwiększone koszty magazynowania, zmniejszone zadowolenie klientów i luki w zarządzaniu łańcuchem dostaw. Krótko mówiąc, firma albo traci pieniądze, albo nie otrzymuje ich w całości. Nota historyczna Ogólnie rzecz biorąc, tendencja do tworzenia w przedsiębiorstwach odrębnych działów prognozowania popytu pojawiła się... --- > Importance of demand forecasting and planning for business. Types of forecasts and factors that affect forecasting accuracy - Published: 2022-11-23 - Modified: 2023-06-02 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/prognoz-popytu-yak-instrument-prybutkovogo-biznesu/ - Теги Експертизи: прогнозування Running a business today is not easy. Challenges, thrown at us by the reality one after another, significantly complicate this process, and it is sometimes extremely difficult to foresee the impact of unfavorable external factors on the market and consumer behavior. One of the most painful points for companies in recent years has been the shift in demand. A growing number of factors, from influencer posts to unexpected circumstances, are causing shoppers to change their buying behavior more frequently. The problem is that these changes happen quite unexpectedly, and there is no magic tool that could foresee global situations that create risks for companies. But are there other methods to look ahead and adjust your business processes? In this article, we talk about demand forecasting, find out the importance of the process, and look at modern solutions that, based on machine learning algorithms and artificial intelligence, can improve your operational planning in a changing environment. What is the demand forecast? It is the process of estimating future demand through the analysis of historical data, information and the influence of additional factors. Effective demand forecasting provides companies with valuable information about opportunities in current and potential markets and helps managers make informed decisions about volume to order, product promotion and overall business strategy. On the flip side, by ignoring this process, companies risk making wrong decisions in terms of product strategy and target markets. This in turn can create a lot of problems, such as increased storage costs, decreased customer satisfaction,... --- > მოთხოვნის პროგნოზირებისა და დაგეგმვის მნიშვნელობა ბიზნესისთვის. პროგნოზების სახეები და ფაქტორები, რომლებიც გავლენას ახდენენ პროგნოზის სიზუსტეზე - Published: 2022-11-23 - Modified: 2023-06-02 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/prognoz-popytu-yak-instrument-prybutkovogo-biznesu/ - Теги Експертизи: прогнозування ბიზნესის წარმართვა დღეს ადვილი არ არის. გამოწვევები, რომლებსაც რეალობა ერთმანეთის მიყოლებით გვთავაზობს, მნიშვნელოვნად ართულებს ამ პროცესს. არახელსაყრელი გარე ფაქტორების გავლენის წინასწარ განსაზღვრა ბაზარზე და მომხმარებელთა ქცევაზე მარტივი ამოცანა სულაც არაა. ბოლო წლების განმავლობაში კომპანიებისთვის ერთ-ერთი ყველაზე მტკივნეული წერტილი მოთხოვნის ცვლილებაა. რიგი ფაქტორების მზარდი რაოდენობა, დაწყებული ინფლუენსერების პოსტებიდან მოულოდნელ გარემოებამდე, აიძულებს მომხმარებლებს უფრო ხშირად შეცვალონ ქცევა. პრობლემა ის არის, რომ ეს ცვლილებები საკმაოდ მოულოდნელად ხდება და არ არსებობს ჯადოსნური ინსტრუმენტი, რომელიც კომპანიებისთვის რისკის შემცველ გლობალურ სიტუაციებს წინასწარ განსაზღვრვს. მაგრამ უზრუნველყოფენ კი სხვა მეთოდები თქვენი ბიზნეს პროცესების გაუმჯობესებას და ოპტიმიზაციას? ამ სტატიაში ვისაუბრებთ მოთხოვნის პროგნოზირებაზე, გავარკვევთ პროცესის მნიშვნელობას და გადავხედავთ თანამედროვე იმ გადაწყვეტილებებს, რომლებიც დაფუძნებულია მანქანურ სწავლების ალგორითმებსა და ხელოვნურ ინტელექტზე და შეუძლიათ გააუმჯობესონ თქვენი ოპერაციული დაგეგმვა ცვალებად გარემოში. რა არის მოთხოვნის პროგნოზი? ეს არის ისტორიული მონაცემების მოთხოვნის შეფასების პროცესი, ინფორმაციის ანალიზისა და დამატებითი ფაქტორების გავლენის გზით. მოთხოვნის ეფექტური პროგნოზირება კომპანიებს აძლევს ღირებულ ინფორმაციას არსებულ და პოტენციურ ბაზრებზე არსებული შესაძლებლობების შესახებ და ეხმარება მენეჯერებს მიიღონ ინფორმირებული გადაწყვეტილებები შეკვეთის მოცულობის, პროდუქტის პოპულარიზაციისა და საერთო ბიზნეს სტრატეგიის შესახებ. მეორეს მხრივ, ამ პროცესის უგულებელყოფით, კომპანიები რისკავენ არასწორი გადაწყვეტილებების მიღებას პროდუქტის სტრატეგიისა და მიზნობრივი ბაზრების თვალსაზრისით. ამ მოცემულობამ შეიძლება შექმნას ბევრი პრობლემა, მაგალითად, შენახვის ხარჯების გაზრდა, მომხმარებელთა კმაყოფილების შემცირება და ხარვეზები მიწოდების ჯაჭვის მენეჯმენტში. კომპანია ან კარგავს, ან სრულად არ იღებს ანაზღაურებას. ისტორიული შენიშვნა კომპანიებში მოთხოვნის პროგნოზირების ცალკეული დეპარტამენტების შექმნის ტენდენცია გასული საუკუნის 80-იანი წლების ბოლოს გამოჩნდა. თავდაპირველად, უმეტეს შემთხვევაში, პროგნოზი ეფუძნებოდა ისეთ მარტივ სტატისტიკურ მოდელებსა და მეთოდებს, როგორიცაა მოძრავი საშუალო მაჩვენებლები, ექსპონენციალური გლუვი ან თუნდაც ინსტინქტური განსჯა. მოგვიანებით, მონაცემთა შენახვისა და დამუშავების სფეროში ტექნოლოგიების განვითარებით... --- > Biznes üçün tələbin proqnozlaşdırılması və planlaşdırılmasının əhəmiyyəti. Proqnozların növləri və proqnozun düzgünlüyünə təsir edən amillər - Published: 2022-11-23 - Modified: 2023-09-04 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/prognoz-popytu-yak-instrument-prybutkovogo-biznesu/ - Теги Експертизи: прогнозування 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... --- > Важливість прогнозування та планування попиту для бізнесу. Види прогнозів та фактори, які впливають на точніть прогнозування - Published: 2022-11-23 - Modified: 2023-06-02 - URL: https://sdh.smart-it.com/news-post/prognoz-popytu-yak-instrument-prybutkovogo-biznesu/ - Теги Експертизи: прогнозування Вести бізнес сьогодні – справа не з легких. Виклики, що один за одним готує реальність, значно ускладнюють цей процес, а передбачити вплив несприятливих зовнішніх чинників на ринок та поведінку споживачів іноді вкрай складно. Однією з найболючіших точок для компаній в останні роки стала змінність попиту. Все більше факторів – від дописів інфлюенсерів до неочікуваних обставин – змушують покупців частіше змінювати свою купівельну поведінку. Проблема в тому, що ці зміни відбуваються досить несподівано, а чарівного інструменту, який міг би передбачити глобальні ситуації, що створюють ризики для компаній, поки немає. Але чи існують інші методи заглянути наперед і скорегувати свої бізнес-процеси? У цій статті говоримо про прогнозування попиту, з’ясовуємо важливість процесу та розглядаємо сучасні рішення, що на основі алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту можуть покращити ваше операційне планування у мінливому середовищі. Що таке прогнозування попиту? Це процес оцінки майбутнього попиту за допомогою аналізу історичних даних, інформації та впливу додаткових факторів. Ефективне прогнозування попиту забезпечує компанії цінною інформацією щодо можливостей на поточному та потенційних ринках і допомагає менеджерам приймати зважені рішення стосовно обсягу товарів до замовлення, просування товарів та бізнес-стратегії в цілому. Натомість, ігноруючи цей процес, компанії ризикують прийняти помилкові рішення в розрізі продуктової стратегії та цільових ринків. А це може створити купу проблем, таких як: збільшення затрат на зберігання продукції, зменшення задоволеності клієнтів та прогалини в управлінні supply chain. Якщо коротко, то компанія або втрачає кошти, або отримує їх не в повному обсязі. Історична ремарка Загалом тенденція на створення окремих відділів з прогнозування попиту в компаніях з’явилась наприкінці 80-х років минулого... --- --- ## Релізи > Cómo la versión actualizada de SMART Demand Forecast ayuda a las empresas a pronosticar con mayor precisión la demanda, gestionar el surtido y las promociones, operar en varios mercados y automatizar la analítica. - Published: 2025-09-30 - Modified: 2025-10-22 - URL: https://sdh.smart-it.com/es/releases-post/smart-demand-forecast-5-0-release/ En un mundo donde la precisión de las previsiones afecta directamente a la rentabilidad y la competitividad de las empresas, SMART Demand Forecast sigue avanzando. Con el lanzamiento de la versión 5. 0, hemos ampliado considerablemente la funcionalidad de la solución, haciéndola aún más cómoda, flexible y accesible para empresas de diferentes tamaños. La nueva versión incluye actualizaciones importantes de la interfaz, capacidades analíticas avanzadas y nuevas funciones que permiten realizar un seguimiento cómodo del ciclo de vida de los productos en la interfaz, gestionar las actividades promocionales y elaborar previsiones para empresas que operan en varios mercados a la vez. Sistema de navegación actualizado Hemos rediseñado completamente el sistema de navegación, añadiendo un moderno menú lateral con el acceso al perfil, a los ajustes y a las páginas principales. Los usuarios ahora pueden ver indicadores de procesos activos y explicaciones para páginas bloqueadas, así como cambiar entre los modos de menú contraído y expandido. Esto garantiza una búsqueda más rápida de las secciones necesarias, transparencia del funcionamiento del sistema y un aspecto uniforme y moderno de la interfaz. Nueva página de Gestión de surtido En esta versión, hemos lanzado la página de Gestión de surtido para manejar el ciclo de vida de los productos y crear productos temporales. Gracias a los filtros avanzados, el historial de productos y el diagrama interactivo de Gantt, los usuarios pueden controlar fácilmente los estados de productos a lo largo del tiempo. Esto simplifica la planificación del surtido, reduce el riesgo de errores y... --- > Yenilənmiş SMART Demand Forecast biznesə tələbi daha dəqiq proqnozlaşdırmağa, assortimentləri və promo aksiyaları idarə etməyə, bir neçə bazarda işləməyə və analitikanı avtomatlaşdırmağa necə kömək edir. - Published: 2025-09-30 - Modified: 2025-10-22 - URL: https://sdh.smart-it.com/az/releases-post/smart-demand-forecast-5-0-release/ Proqnozlaşdırma dəqiqliyinin biznesin gəlirliliyinə və rəqabət qabiliyyətinə birbaşa təsir etdiyi bir dünyada SMART Demand Forecast daim inkişaf etməkdədir. Təkmilləşdirmə qeydləri buraxılışı 5. 0. ilə biz həllin funksionallığını əhəmiyyətli dərəcədə genişləndirdik, sistemi daha rahat, daha çevik və fərqli miqyasda ölçülü şirkətlər üçün daha əlçatan etdik. Yeni buraxılış genişmiqyaslı interfeys yeniləmələrini, genişləndirilmiş analitik imkanları və bir sıra yeni funksiyaları əhatə edir. Bu funksiyalar sayəsində istifadəçilər məhsulların bütün həyat dövrünü interfeys üzərindən rahat şəkildə izləyə bilir, promo fəaliyyətləri effektiv şəkildə idarə edə bilir və bir neçə bazarda eyni anda fəaliyyət göstərən şirkətlər üçün proqnozlar qurmaq imkanı əldə edirlər. Yenilənmiş naviqasiya sistemi Biz naviqasiya sistemini tamamilə yenilədik, müasir yan menyu əlavə olundu. Burada profilə, ayarlara və əsas səhifələrə çıxış mövcuddur. İstifadəçilər artıq aktiv proseslərin indikatorlarını görə bilir, bloklanmış səhifələrin səbəblərini anlaya bilir və menyunu rahat şəkildə ekrandan yığışdırmaq və ya genişləndirə bilirlər. Bu, lazımi bölmələrin daha sürətli axtarışını, sistemin şəffaflığını və vahid müasir interfeys görünüşünü təmin edir. Yeni "Assortimentin idarə olunması" səhifəsi Bu buraxılışda biz məhsulların həyat dövrünü idarə olunması və müvəqqəti məhsulların yaradılması üçün "Assortimentin idarə olunması" səhifəsini istifadəyə verdik. Genişləndirilmiş filtrlər, məhsul tarixçəsi və interaktiv Gantt diaqramı sayəsində istifadəçilər məhsulların statusunu zaman üzrə asanlıqla izləyə bilirlər. Bu, assortiment planlaşdırılmasını sadələşdirir, səhv ehtimalını azaldır və avtomatlaşdırma hesabına biznes proseslərini sürətləndirir. Yeni "Promo aləti" səhifəsi Biz promo kampaniyalarının yaradılması, redaktə olunması və təhlili üçün vahid bir interfeys əlavə etdik. Promo aləti aksiyaların və endirimlərin idarə olunmasını təmin edir, əl əməyini minimuma endirir və müxtəlif promo şərt ssenarilərinin yaradılmasına imkan verir — dövrlərdən və məhsullardan... --- > როგორ ეხმარება განახლებული SMART Demand Forecast ბიზნესებს მოთხოვნის უფრო ზუსტად პროგნოზირებაში, ასორტიმენტისა და აქციების მართვაში, მრავალ ბაზარზე მუშაობასა და ანალიტიკის ავტომატიზაციაში. - Published: 2025-09-30 - Modified: 2025-10-22 - URL: https://sdh.smart-it.com/ge/releases-post/smart-demand-forecast-5-0-release/ სამყაროში, სადაც პროგნოზის სიზუსტე პირდაპირ გავლენას ახდენს ბიზნესის მომგებიანობასა და კონკურენტუნარიანობაზე, SMART Demand Forecast განვითარებას 5. 0 რელიზით აგრძელებს. ჩვენ მნიშვნელოვნად გავაფართოვეთ გადაწყვეტილების ფუნქციონალი, რამაც ის კიდევ უფრო მოსახერხებელი, მოქნილი და ხელმისაწვდომი გახადა ყველა ზომის კომპანიისთვის. ახალი ვერსია მოიცავს ფართომასშტაბიან ინტერფეისის განახლებებს, კომპლექსურ ანალიტიკურ შესაძლებლობებს და ახალ ფუნქციებს, რომლებიც საშუალებას გაძლევთ მოხერხებულად აკონტროლოთ პროდუქტების სასიცოცხლო ციკლი ინტერფეისში, მართოთ სარეკლამო აქტივობები და შექმნათ პროგნოზები ერთდროულად რამდენიმე ბაზარზე მოქმედი კომპანიებისთვის. განახლებული ნავიგაციის სისტემა ჩვენ სრულად განვაახლეთ ნავიგაციის სისტემა, დავამატეთ თანამედროვე გვერდითი მენიუ პროფილზე, პარამეტრებსა და მთავარ გვერდებზე წვდომით. ახლა მომხმარებლებს შეუძლიათ ნახონ აქტიური პროცესების ინდიკატორები და გვერდების დაბლოკვის მიზეზების განმარტება, ასევე შეუძლიათ მუშაობა მოსახერხებელ რეჟიმში, მენიუს დაშლით ან გაფართოებით. ეს უზრუნველყოფს საჭირო სექციების უფრო სწრაფ ძიებას, სისტემის გამჭვირვალობას და ინტერფეისის ერთიან თანამედროვე ინტერფეისს. ასორტიმენტის მენეჯმენტის ახალი გვერდი ამ რელიზში ჩვენ გავუშვით ინვენტარის მართვის გვერდი პროდუქტის სასიცოცხლო ციკლის სამართავად და დროებითი პროდუქტების შესაქმნელად. გაფართოებული ფილტრებით, პროდუქტის ისტორიით და ინტერაქტიული განტის დიაგრამით, მომხმარებლებს შეუძლიათ მარტივად აკონტროლონ პროდუქტის სტატუსი. ეს ამარტივებს მარაგების დაგეგმვას, ამცირებს შეცდომების რისკს და აჩქარებს ბიზნეს პროცესებს ავტომატიზაციის გზით. ახალი სარეკლამო ინსტრუმენტის გვერდი ჩვენ დავამატეთ ერთი ინტერფეისი სარეკლამო კამპანიების შესაქმნელად, რედაქტირებისა და ანალიზისთვის. სარეკლამო ინსტრუმენტი საშუალებას გაძლევთ მართოთ აქციები და ფასდაკლებები, მინიმუმამდე დაიყვანოთ ხელით შესასრულებელი სამუშაო და შექმნათ სხვადასხვა სარეკლამო სცენარი - პერიოდებიდან და პროდუქტებიდან ფასდაკლებამდე- მოთხოვნაზე მათი გავლენის სიმულირებისთვის. ახალი შესაძლებლობების დამსახურებით, მომხმარებლებს შეუძლიათ გამოსცადონ სხვადასხვა სცენარები, შეადარონ მათი ეფექტურობა და გააუმჯობესონ აქციების ეფექტურობა, რაც პირდაპირ გავლენას ახდენს გაყიდვებსა და მომხმარებელთა ჩართულობაზე. ინტერფეისის ლოკალიზაცია პოლონური და ესპანური ენების მხარდაჭერით, SMART Demand Forecast მოსახერხებელი ხდება კიდევ უფრო მეტი მომხმარებლისთვის. ყველას შეუძლია აირჩიოს... --- > Jak nowa wersja SMART Demand Forecast pomaga firmom precyzyjniej prognozować popyt, zarządzać asortymentem i promocjami, działać na wielu rynkach oraz automatyzować analitykę. - Published: 2025-09-30 - Modified: 2025-10-22 - URL: https://sdh.smart-it.com/pl/releases-post/smart-demand-forecast-5-0-release/ W świecie, w którym dokładność prognozowania bezpośrednio wpływa na rentowność i konkurencyjność biznesu, SMART Demand Forecast stale się rozwija. Wraz z Release 5. 0 znacząco rozszerzyliśmy funkcjonalność rozwiązania, czyniąc je jeszcze bardziej intuicyjnym, elastycznym i dostępnym dla firm o różnej skali działania. Nowa wersja obejmuje szerokie zmiany w interfejsie użytkownika, rozszerzone możliwości analityczne oraz nowe funkcje, które pozwalają wygodnie śledzić cykl życia produktów w interfejsie, zarządzać działaniami promocyjnymi i budować prognozy dla firm działających jednocześnie na wielu rynkach. Zaktualizowany system nawigacji Całkowicie przebudowaliśmy system nawigacji, dodając nowoczesne menu boczne z dostępem do profilu, ustawień i kluczowych stron. Użytkownicy widzą teraz wskaźniki aktywnych procesów oraz wyjaśnienia powodów blokady stron, a także mogą pracować w wygodnym trybie zwijania i rozwijania menu. Zapewnia to szybsze wyszukiwanie potrzebnych sekcji, większą przejrzystość działania systemu i spójny, nowoczesny wygląd interfejsu. Nowa strona «Zarządzanie asortymentem» W tym Release uruchomiliśmy stronę «Zarządzanie asortymentem» do obsługi cyklu życia produktów i tworzenia produktów tymczasowych. Dzięki zaawansowanym filtrom, historii produktów i interaktywnemu wykresowi Gantta użytkownicy mogą łatwo monitorować statusy produktów w czasie. Ułatwia to planowanie asortymentu, zmniejsza ryzyko błędów i przyspiesza procesy biznesowe dzięki automatyzacji i większej elastyczności. Nowa strona «Narzędzie Promocyjne» Dodaliśmy zunifikowany interfejs do tworzenia, edycji i analizy kampanii promocyjnych. «Narzędzie Promocyjne» pozwala zarządzać akcjami i rabatami, minimalizując ręczną pracę, a także tworzyć różne scenariusze warunków promocyjnych — od okresów i produktów po głębokość rabatów — aby modelować ich wpływ na popyt. Dzięki tym nowym możliwościom użytkownicy mogą testować różne scenariusze, porównywać ich skuteczność i zwiększać efektywność promocji, co... --- > How updated SMART Demand Forecast helps businesses forecast demand more accurately, manage assortments and promotions, operate across multiple markets, and automate analytics. - Published: 2025-09-30 - Modified: 2025-10-22 - URL: https://sdh.smart-it.com/en/releases-post/smart-demand-forecast-5-0-release/ In today’s world, where forecast accuracy directly impacts profitability and competitiveness, SMART Demand Forecast continues to evolve. With Release 5. 0, we have significantly expanded the solution’s capabilities, making it more intuitive, flexible, and accessible for companies of any size. This release delivers major UI enhancements, extended analytics, and new functionality that enable users to track product lifecycle directly in the interface, manage promotional activities, and generate forecasts for companies operating across multiple markets. Redesigned Navigation We have completely reworked the navigation system, introducing a modern side menu with quick access to profile, settings, and key pages. Users can now see indicators of active processes and explanations for blocked pages, as well as switch between collapsed and expanded menu modes. This improves navigation speed, increases system transparency, and provides a unified, modern look and feel for the interface. New Product Management Page This release introduces the Assortment Management page for controlling product lifecycle and creating dummy products. With advanced filters, product history, and an interactive Gantt chart, users can easily monitor product statuses over time. This simplifies assortment planning, reduces the risk of errors, and accelerates business processes through automation and flexibility. New Promo Tool Page We have added a unified interface for creating, editing, and analyzing promotional campaigns. The Promo Tool enables users to manage promotions and discounts while minimizing manual work. It supports building various promotional scenarios — from campaign periods and product selections to discount depths — to model their impact on demand. With these new capabilities,... --- > Як оновлений SMART Demand Forecast допомагає бізнесу точніше прогнозувати попит, управляти асортиментом і промоакціями, працювати на кількох ринках та автоматизувати аналітику. - Published: 2025-09-30 - Modified: 2025-10-22 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/smart-demand-forecast-5-0-release/ У світі, де точність прогнозування напряму впливає на прибутковість та конкурентоспроможність бізнесу, SMART Demand Forecast продовжує розвиватися. З релізом 5. 0 ми значно розширили функціонал рішення, зробивши його ще зручнішим, гнучкішим і доступнішим для компаній різного масштабу. Новий реліз охоплює масштабні оновлення інтерфейсу, розширені аналітичні можливості та нові функції, які дозволяють зручно відстежувати життєвий цикл товарів в інтерфейсі, управляти промоактивностями та будувати прогнози для компаній, що працюють одразу на кількох ринках. Оновлена система навігації Ми повністю оновили систему навігації, додавши сучасне бокове меню з доступом до профілю, налаштувань та основних сторінок. Тепер користувачі бачать індикатори активних процесів та пояснення причин блокування сторінок, а також можуть працювати у зручному режимі зі згортанням чи розгортанням меню. Це забезпечує швидший пошук потрібних розділів, прозорість роботи системи та єдиний сучасний вигляд інтерфейсу. Нова сторінка «Управління асортиментом» У цьому релізі ми запустили сторінку Управління асортиментом для управління життєвим циклом товарів та створення тимчасових продуктів. Завдяки розширеним фільтрам, історії продуктів та інтерактивній діаграмі Ґанта користувачі можуть легко контролювати статуси товарів у часі. Це спрощує планування асортименту, знижує ризик помилок і пришвидшує бізнес-процеси завдяки автоматизації. Нова сторінка «Промоінструмент» Ми додали єдиний інтерфейс для створення, редагування та аналізу промокампаній. Промоінструмент дозволяє управляти акціями та знижками, мінімізуючи ручну роботу, а також створювати різні сценарії промоумов — від періодів та товарів до глибини знижок — щоб моделювати їхній вплив на попит. Завдяки новим можливостям користувачі можуть тестувати різні сценарії, порівнювати їхню ефективність і підвищувати результативність акцій, що напряму впливає на продажі та залучення клієнтів. Локалізація інтерфейсу Завдяки підтримці польської та... --- - Published: 2025-03-31 - Modified: 2025-03-31 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-4-1/ მოთხოვნის პროგნოზირების სიზუსტის ზრდა გადამწყვეტი მნიშვნელობის მატარებელია მარაგების ეფექტური მართვის, წარმოების პროცესების ოპტიმიზაციისა და ფინანსური შედეგების გასაუმჯობესებლად. კერძოდ, მოთხოვნის სწორად პროგნოზირების უნარი ხელს უწყობს ჭარბი მარაგის შემცირებას, პროდუქციის დეფიციტის თავიდან აცილებას და საბოლოო ჯამში კომპანიის მოგების ზრდას. დღეს მოთხოვნის პროგნოზირების სისტემა ბაზარზე არსებული სხვადასხვა ზომის კომპანისებისთვის კონკურენტუნარიანობის ძირითადი ინსტრუმენტია. ახალი 4. 1 რელიზით, SMART Demand Forecast უფრო მარტივი და სწრაფია, რაც საშუალებას გაძლევთ მიიღოთ კიდევ უფრო ზუსტი პროგნოზები და გაზარდოთ თქვენი ბიზნესი. განვიხილოთ ძირითადი განახლებები. განხორციელდა ინფრასტრუქტურის ნაწილობრივი განლაგება ცალკეულ მოდულებში განვახორციელეთ ინფრასტრუქტურის ნაწილობრივი განლაგება ცალკეული მოდულებით, რაც საშუალებას გაძლევთ შეამციროთ ღრუბლოვანი რესურსების ხარჯები, განსაკუთრებით პილოტური პროგნოზირების ეტაპზე. განხორციელდა ფუნქციების გადატანა . Net Isolated-ში გაუმჯობესებული უსაფრთხოება და შესრულება ფუნქციის გადატანით . Net Isolated-ზე და Azure Function-ის კონფიგურაციის განახლებით. ეს უზრუნველყოფს დეველოპერების მიერ გადაწყვეტილების სტაბილურ მხარდაჭერას, ამარტივებს განახლებების განხორციელებას და მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს უსაფრთხოების დონეს და სისტემის მუშაობას. განახლდა სისტემა . NET 8. 0-ზე ცვლილებები განხორციელდა პორტალის კომპონენტებში სისტემის მნიშვნელოვანი განახლებებისთვის. პლატფორმის განახლება . NET-ის უახლესი ვერსიით აუმჯობესებს სტაბილურობას, მუშაობის სიჩქარეს და საშუალებას გაძლევთ ისარგებლოთ უახლესი ტექნოლოგიური შესაძლებლობებით. ცვლილებები განხორციელდა Azure Function-ის კონფიგურაციაში უზრუნველყოფილია ინფრასტრუქტურის ოპტიმიზაცია Azure ფუნქციის გაზიარებულ AppService გეგმაზე გადატანით, რამაც შეამცირა ღრუბლვანი სისტემის კომპონენტების ღირებულება და გაამარტივა რესურსების მენეჯმენტი, რაც უზრუნველყოფს სისტემის სტაბილურ მუშაობას მცირე ხარჯებით. შესრულდა ანალიტიკური მოდელის გადატანა SQL dedicated pool-დან Databricks-ზე ანალიტიკური მოდელის მოდერნიზაციის ფარგლებში, გამოთვლები გადავიდა Spark-ში და მონაცემები ინახება Datalake-ში. ეს საშუალებას გაძლევთ გააფართოვოთ გადაწყვეტილება, გამოთვლებთან და მონაცემთა დიდ ნაკრებებთან სამუშაოდ. განხორციელდა DAX Power BI გამოთვლების ოპტიმიზაცია ოპტიმიზებული მოთხოვნები და მონაცემთა შენახვის განახლებული სტრუქტურა საშუალებას გაძლევთ შეამციროთ რესურსების გამოყენება და დააჩქაროთ ანგარიშების გენერაცია. განხორციელდა... --- - Published: 2025-03-31 - Modified: 2025-09-23 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-4-1/ Підвищення точності прогнозу попиту має критичне значення для ефективного управління запасами, оптимізації виробничих процесів та покращення фінансових результатів. Зокрема, здатність правильно передбачити попит допомагає зменшити надлишкові запаси, уникнути дефіциту товарів і, зрештою, збільшити прибуток компанії. Система прогнозування попиту на сьогодні є ключовим інструментом для конкурентоспроможності серед гравців ринку різного масштабу. З новим релізом 4. 1 ми зробили рішення SMART Demand Forecast зручнішим та швидшим, дозволяючи вам отримувати ще точніші прогнози та розвивати бізнес. Розглянемо основні оновлення. Імплементовано часткове розгортання інфраструктури окремими блоками Ми впровадили часткове розгортання інфраструктури окремими модулями, що дозволяє знизити витрати на хмарні ресурси, особливо на етапі пілотного прогнозування. Перенесено функції на . Net Isolated Підвищена безпека та продуктивність завдяки перенесенню функції на . Net Isolated та оновленню конфігурації Azure Function. Це забезпечує стабільну підтримку рішення розробниками, спрощує впровадження оновлень і значно підвищує рівень безпеки та продуктивності системи. Оновлено систему до . NET 8. 0 Внесено зміни у ряд компонентів порталу для впровадження важливих оновлень у системі. Оновлення платформи до останньої версії . NET покращує стабільність, швидкість роботи та дозволяє підтримувати найновіші технологічні можливості. Внесено зміни в конфігурацію Azure Function Ми оптимізували інфраструктуру, здійснивши перенесення Azure Function до спільного AppService Plan. Це дозволило знизити вартість хмарних компонентів та спростити управління ресурсами, забезпечуючи стабільну роботу системи за менших витрат. Перенесено аналітичну модель з SQL dedicated pool на Databricks В межах модернізації моделі аналітики відбулась міграція обчислень на Spark та збереження даних у Datalake. Це дозволяє масштабувати рішення для роботи з розрахунками та великими масивами даних без втрати продуктивності. Проведено... --- - Published: 2025-03-31 - Modified: 2025-03-31 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-4-1/ Enhancing demand forecasting accuracy is crucial for efficient inventory management, optimizing production processes, and improving financial performance. The ability to accurately predict demand helps reduce excess inventory, avoid stock shortages, and ultimately increase company profits. Today, demand forecasting systems are key tools for competitiveness across businesses of all sizes. With the new 4. 1 release, we have made SMART Demand Forecast more convenient and faster, enabling you to achieve even more precise forecasts and grow your business. Let's take a look at the key updates: Partial Deployment of Infrastructure by Blocks We have implemented partial deployment of infrastructure in separate modules, which helps reduce cloud resource costs, especially during the pilot forecasting stage. Function Migration to . Net Isolated Security and performance have been improved by migrating the functions to . NET Isolated and updating the Azure Function configuration. This ensures stable support by developers, simplifies updates, and significantly boosts system security and performance. System Update to . NET 8. 0 Several portal components have been updated to introduce crucial system improvements. Upgrading the platform to the latest . NET version enhances stability, performance, and enables support for the newest technological capabilities. Azure Function Configuration Changes We optimized the infrastructure by migrating Azure Function to a shared AppService Plan, reducing cloud component costs and simplifying resource management while maintaining system stability at lower expenses. Migration of the Analytical Model from SQL Dedicated Pool to Databricks As part of our analytics model modernization, computations have been migrated to Spark, with data... --- - Published: 2025-03-31 - Modified: 2025-03-31 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-4-1/ Incrementar la precisión de las previsiones de la demanda es fundamental para una gestión eficaz del inventario, optimización de los procesos de producción y mejora de los resultados financieros. En concreto, la capacidad de pronosticar correctamente la demanda ayuda a reducir el exceso de inventario, evitar la escasez de productos y, por último, aumentar los beneficios de la empresa. Actualmente, el sistema de previsión de la demanda es una herramienta clave para la competitividad de los actores del mercado de todos los tamaños. Con la nueva versión 4. 1, hemos hecho que SMART Demand Forecast sea más cómodo y rápido, permitiéndole obtener previsiones aún más precisas y desarrollar su negocio. Veamos las actualizaciones principales. Se ha implementado el despliegue parcial de la infraestructura por bloques separados Hemos implementado un despliegue parcial de la infraestructura por módulos separados, lo que permite reducir el coste de los recursos de la nube, especialmente en la fase piloto de la previsión. Se ha realizado la migración de las funciones a . Net Isolated Se ha mejorado la seguridad y el rendimiento del sistema al migrar la función a . Net Isolated y al actualizar la configuración de Azure Function. Esto garantiza un soporte estable de la solución por parte de los desarrolladores, simplifica la implementación de las actualizaciones y mejora significativamente el nivel de seguridad y el rendimiento del sistema. Se ha actualizado el sistema a . NET 8. 0 Se han introducido cambios en una serie de componentes del portal para implementar importantes... --- - Published: 2024-07-24 - Modified: 2024-07-26 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-4-0/ მოთხოვნის პროგნოზირების უახლესი სისტემა SMART Demand Forecast იყენებს მრავალფაქტორიან მოდელებს, რთულ ალგორითმებს და აანალიზებს უზარმაზარ მონაცემებს ზუსტი შედეგების მისაღებად. ჩვენ მუდმივად ვმუშაობთ იმის უზრუნველსაყოფად, რომ თქვენ შეძლებთ ზუსტი პროგნოზების გაკეთებას მარტივად და სწრაფად, რითაც სისტემას უტოვებთ რთულ პროცესებს. ინტერფეისის ცვლილებები, მოდელების გაუმჯობესება, ახალი ფუნქციების დამატება - ეს ყველაფერი მუდმივი გაუმჯობესებაა თქვენი ბიზნესის უკეთესი შედეგებისთვის. SMART Demand Forecast-ის განახლებაში პროგნოზირების პროცესი კიდევ უფრო მოსახერხებელი და ზუსტია. ახალი ფუნქციები და გაუმჯობესებები მიზნად ისახავს მომხმარებლის გამოცდილების გაუმჯობესებას, კონფიგურაციის გამარტივებას და პროგნოზირების ალგორითმების ოპტიმიზაციას. ამ განახლებებით მომხმარებლებს შეეძლებათ სწრაფად და მარტივად მიიღონ ზუსტი პროგნოზები, რაც მათ დაეხმარება მიიღონ სრული ინფორმაცია და ეფექტური ბიზნეს გადაწყვეტილებები. ამ სტატიაში განვიხილავთ სისტემასთან მუშაობის ახალ შესაძლებლობებს. გაუმჯობესებული მუშაობა ანომალიებთან: ხელით კორექტირება და სამი ნახვის რეჟიმი ანომალიის დამუშავების გვერდზე დაემატა ანომალიის დამუშავების ხელით რეგულირების შესაძლებლობა. თქვენ შეგიძლიათ შეიტანოთ ცვლილებები ანომალიებში ყველა ხელმისაწვდომი პროდუქტისა და ბიზნესის დონეზე, რის შემდეგაც სხვა დამოკიდებული მნიშვნელობები ხელახლა გამოითვლება. გარდა ამისა, ახლა შეგიძლიათ მთავარ პანელზე სხვადასხვა რეჟიმების და ინფორმაციის ნახვა არჩეული პერიოდისთვის: კვირა, თვე ან წელი. მონაცემთა ნაკრების დაყოფა უფრო მცირე ნაწილებად აადვილებს ვიზუალიზაციას და ძიებას. ანომალიებთან მუშაობის ახალი მიდგომა აუმჯობესებს ისეთ მეტრებს, როგორიცაა Time to Interactive (TTI) და First Contentful Paint (FCP), რითაც უზრუნველყოფს მოსახერხებელ მუშაობას ფართო მასშტაბით. საპროგნოზო შედეგის ხელით კორექტირება თქვენ შეგიძლიათ ხელით დაარეგულიროთ პროგნოზის შედეგი მოდელირების გვერდზე. კორექტირება ვრცელდება ყველა ხელმისაწვდომი პროდუქტისა და ბიზნესის დონეზე. სისტემა ავტომატურად ანაწილებს ცვლილებებს პროგნოზის ყველაზე დაბალ დონეზე. პროგნოზის მართვის ეს უნარი ზრდის მონაცემთა შესაბამისობის დონეს კომპანიის ან ბაზრის ნებისმიერი ცვლილების შესაბამისად. საუკეთესო მოდელის ავტომატური იდენტიფიცირება სისტემაში შეგიძლიათ იხილოთ ოპტიმალური მოდელი, რომელსაც SMART Demand Forecast ავტომატურად გირჩევთ... --- - Published: 2024-07-24 - Modified: 2024-07-26 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-4-0/ Nowoczesny system prognozowania popytu SMART Demand Forecast wykorzystuje wieloczynnikowe modele, zaawansowane algorytmy oraz analizuje ogromne ilości danych, aby dostarczać dokładne wyniki. Dlatego nieustannie pracujemy nad tym, aby tworzenie dokładnych prognoz było łatwe i szybkie, pozostawiając skomplikowane procesy systemowi. Zmiany w interfejsie, udoskonalenia modeli, dodanie nowych funkcji – wszystko to dla osiągnięcia lepszych wyników biznesowych. Aktualizacje SMART Demand Forecast sprawią, że proces prognozowania będzie jeszcze wygodniejszy i dokładniejszy. Nowe funkcje i ulepszenia mają na celu poprawę doświadczenia użytkownika, uproszczenie konfiguracji oraz optymalizację algorytmów prognozowania. Dzięki wprowadzeniu tych aktualizacji użytkownicy będą mogli szybciej i łatwiej uzyskiwać dokładne prognozy, co pomoże im podejmować bardziej uzasadnione i efektywne decyzje zarządcze. W tym artykule przyjrzymy się nowym funkcjom systemu. Udoskonalona praca z anomaliami: dodano możliwość ręcznego korygowania i trzy tryby wyświetlania Na stronie „Przetwarzanie anomalii” pojawiła się opcja ręcznego korygowania naprawy anomalii. Można wprowadzać zmiany w anomaliach na wszystkich dostępnych poziomach produktu i firmy, po czym inne zależne wartości są przeliczane. Ponadto, na głównym panelu można teraz przełączać się między różnymi trybami i wyświetlać informacje dla wybranego okresu: tygodnia, miesiąca lub roku. Podział zbioru danych na mniejsze części ułatwia ich wyświetlanie i wyszukiwanie. Nowe podejście do pracy z anomaliami poprawia takie metryki jak Time to Interactive (TTI) i First Contentful Paint (FCP), zapewniając tym samym wygodną pracę z dużymi zestawami anomalii. Dodano możliwość ręcznego korygowania wyników prognozy Można ręcznie modyfikować wyniki prognozy na stronie „Modelowanie”. Korekta jest stosowana do wszystkich dostępnych poziomów produktów i działalności. System automatycznie dystrybuuje zmiany do najniższego poziomu prognozy. Ta możliwość... --- - Published: 2024-07-24 - Modified: 2024-07-26 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-4-0/ Müasir tələbin proqnozlaşdırılması sistemi SMART Demand Forecast dəqiq nəticələr əldə etmək üçün çoxfaktorlu modellərdən, mürəkkəb alqoritmlərdən istifadə edir və böyük həcmdə məlumatları təhlil edir. Buna görə də, biz daim çalışırıq ki, siz asanlıqla və tez dəqiq proqnozlar qura biləsiniz və bununla da mürəkkəb prosesləri sistemin öhdəsinə buraxasınız. İnterfeysdəki dəyişikliklər, modellərin təkmilləşdirilməsi, yeni funksiyaların əlavə edilməsi – bunların hamısı biznesinizin daha yaxşı nəticələri üçün daimi təkmilləşdirmələrdir. SMART Demand Forecast yeniləməsi proqnozlaşdırma prosesini daha da rahat və dəqiq edəcək. Yeni funksiyalar və təkmilləşdirmələr istifadəçi təcrübəsini yaxşılaşdırmaq, sazlanmanı sadələşdirmək və proqnozlaşdırma alqoritmlərini optimallaşdırmaq məqsədi daşıyır. Bu yeniləmələrlə istifadəçilər daha məlumatlı və effektiv biznes qərarları qəbul etmələrinə kömək edəcək dəqiq proqnozları tez və asanlıqla əldə edə biləcəklər. Bu məqalədə sistemlə işləmək üçün yeni imkanları nəzərdən keçirəcəyik. Anomaliyalarla təkmilləşdirilmiş iş: əl ilə düzəliş və üç baxış rejimi Anomaliyaların emalı səhifəsinə anomaliyaların düzəldilməsini əl ilə tənzimləmək imkanı əlavə edildi. Bütün mövcud məhsul və biznes mərhələlərində anomaliyalara dəyişiklik edə bilərsiniz. Bundan sonra qalan asılı göstəricilər yenidən hesablanacaq. Bundan əlavə, siz indi əsas paneldə müxtəlif rejimlər arasında keçid edə və seçilmiş dövr üçün məlumatlara baxa bilərsiniz: həftə, ay və ya il. Məlumat massivinin daha kiçik hissələrə bölünməsi baxışı və axtarışı asanlaşdırır. Anomaliyalarla işləmək üçün yeni yanaşma Time to Interactive (TTI) və First Contentful Paint (FCP) kimi metrikləri təkmilləşdirir və bununla da böyük anomaliya massivləri ilə rahat işləməyi təmin edir. Proqnoz nəticəsinin əl ilə tənzimlənməsi Modelləşdirmə səhifəsində proqnoz nəticəsinə əl ilə dəyişiklik edə bilərsiniz. Tənzimləmə bütün mövcud məhsul və biznes mərhələlərinə aiddir. Sistem edilən dəyişiklikləri avtomatik olaraq ən aşağı... --- - Published: 2024-07-24 - Modified: 2024-07-26 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-4-0/ The state-of-the-art demand forecasting system SMART Demand Forecast uses multi-factor models, complex algorithms and analyzes huge amounts of data to produce accurate results. Therefore, we are constantly working to ensure that you can make accurate forecasts easily and quickly, thus leaving complex processes to the system. Changes in the interface, improvement of models, addition of new features – these are all constant improvements for better results for your business. The SMART Demand Forecast update will make the forecasting process even more convenient and accurate. New features and improvements are aimed at improving the user experience, simplifying the setup and optimizing forecasting algorithms. With these updates, users will be able to quickly and easily get accurate forecasts that will help them make more informed and effective business decisions. In this article we will look at new possibilities for working with the system. Improved work with anomalies: manual correction and three viewing modes The ability to manually adjust anomaly smoothing has been added to the Anomaly Processing page. You can make changes to anomalies at all available product and business levels, after which other dependent values are recalculated. In addition, you can now switch between different modes in the main panel and view information for the selected period: week, month or year. Breaking a data set into smaller pieces makes it easier to view and search. The new approach to working with anomalies improves metrics such as Time to Interactive (TTI) and First Contentful Paint (FCP), thereby ensuring convenient work with large... --- - Published: 2024-07-24 - Modified: 2024-07-26 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-4-0/ Сучасна система прогнозування попиту SMART Demand Forecast використовує багатофакторні моделі, складні алгоритми та аналізує величезний обсяг даних, щоб надавати точні результати. Саме тому ми постійно працюємо над тим, щоб ви могли будувати точні прогнози легко і швидко, а складні процеси лишити системі. Зміни в інтерфейсі, вдосконалення моделей, додавання нових можливостей – це все постійне вдосконалення для кращих результатів вашого бізнесу. Оновлення SMART Demand Forecast зроблять процес прогнозування ще зручнішим та точнішим. Нові функції та покращення спрямовані на підвищення рівня користувацького досвіду, спрощення налаштувань та оптимізацію алгоритмів прогнозування. Завдяки впровадженню цих оновлень користувачі зможуть швидше та легше отримувати точні прогнози, що допоможе їм приймати більш обґрунтовані та ефективні рішення для управління бізнесом. У цій статті ми розглянемо нові можливості у роботі з системою. Вдосконалено роботу з аномаліями: додане ручне коригування та три режими перегляду На сторінці «Обробка аномалій» було додано можливість ручного коригування згладжування аномалій. Ви можете вносити зміни в аномалії на всіх доступних продуктових та бізнесових рівнях, після чого відбувається перерахунок інших залежних значень. Окрім цього, тепер ви можете перемикатися між різними режимами у головній панелі та переглядати інформацію за вибраний період: тиждень, місяць чи рік. Розбиття масиву даних на менші частини полегшує їх перегляд і пошук. Новий підхід у роботі з аномаліями покращує такі метрики як Time to Interactive (TTI) і First Contentful Paint (FCP), тим самим забезпечує зручну роботу з великими масивами аномалій. Додано ручне коригування результату прогнозу Ви можете внести зміни до результату прогнозу в ручному режимі на сторінці «Моделювання». Коригування застосовується на всіх доступних продуктових та... --- > 3.0 გამოშვებაში, ყველა სისტემის პროცესი და ინტერფეისი ოპტიმიზირებულია გადაწყვეტის მოსახერხებელი გამოყენებისთვის, მონაცემების ჩამოტვირთვის, ცხრილების სანახავად და ანალიტიკასთან მუშაობისთვის. - Published: 2023-12-06 - Modified: 2024-03-06 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-3-0/ პროგნოზირების სიზუსტის გაუმჯობესება გადამწყვეტ როლს თამაშობს სტრატეგიული ბიზნესის დაგეგმვაში, რაც ხელს უწყობს ბაზრის ტენდენციების, მომხმარებელთა მოთხოვნისა და მომხმარებლის საჭიროებების სიღრმისეულ გაგებას. ეს საშუალებას გაძლევთ ეფექტურად მართოთ ინვენტარი და ლოჯისტიკა, მინიმუმამდე დაიყვანოთ არასაჭირო ხარჯები და დეფიციტის რისკები. თანამედროვე პროგნოზირების სისტემები, როგორიცაა SMART Demand Forecast, იყენებს მრავალვარიანტულ მოდელებს და აანალიზებს უამრავ მონაცემს მოთხოვნის ცვლილებების პროგნოზირებისთვის. ეფექტური პროგნოზის გასაკეთებლად სისტემა მუდმივად უნდა გაუმჯობესდეს. ამ განახლებაში, ჩვენ ბევრი ვიმუშავეთ სისტემის ყველა პროცესისა და ინტერფეისის ოპტიმიზაციისთვის, რათა უზრუნველვყოთ გადაწყვეტილებების მარტივი გამოყენება, მონაცემთა ჩამოტვირთვა, ცხრილების ნახვა და ანალიტიკა. ჩვენ ასევე დავამატეთ ახალი ძირითადი ფუნქციები: მონაცემთა ანომალიის გამოვლენა და დამუშავება; პროგნოზის ძირითად კომპონენტებად დაშლის შესაძლებლობა; პროგნოზის გაანგარიშების ფაქტორები: გარე ფაქტორები (ბუნებრივი მოვლენები, ფორსმაჟორული მოვლენები, გაცვლითი კურსის რყევები და ა. შ. ) და კონკურენტების გავლენა; პროგნოზირების მოდელი – XGBoost; Power BI ანგარიშები და მრავალი სხვა. გაიგეთ მეტი სისტემის ყველა განახლების შესახებ ქვემოთ მოცემულ სტატიაში. განახლებულია ტექნიკური სტატუსების განმარტება და მათი ჩვენება ინტერფეისში ინტერფეისისა და სტატუსების ცვლილებები აადვილებს სისტემაში ნავიგაციას და კომპანიის პროცესების ცვლილებებთან სწრაფად ადაპტაციას. ეს აქცევს SMART Demand Forecast-ს უფრო მოქნილ გადაწყვეტილებად და ეხმარება ახალ მომხმარებლებს ისწავლონ, რადგან პროგრამა ინტუიციურია და აკმაყოფილებს ინფორმაციის პრეზენტაციის თანამედროვე სტანდარტებს. დაემატა დინამიური ადაპტაცია პროდუქტის დონეების რაოდენობის ცვლილებებში მოთხოვნის პროგნოზის შექმნასთან დაკავშირებული სამუშაო ნაკადები მარტივდება ასორტიმენტში პროდუქტების მართვის მოქნილობის გამო. სისტემას შეუძლია სწრაფად მოერგოს პროდუქტის სტრუქტურის ცვლილებებს, რაც ბევრად უფრო კომფორტულს ხდის მის გამოყენებას ყოველდღიურად. განახლება საშუალებას გაძლევთ მარტივად გააფართოვოთ და დააკონფიგურიროთ სისტემა, რათა დააკმაყოფილოს თქვენი მიმდინარე საჭიროებები ნაკლები დროისა და ადამიანური რესურსით. სისტემის პროცესების და მონაცემთა ჩვენების გაუმჯობესებული ვიზუალიზაცია ოპტიმიზებული ალგორითმებისა და მონაცემთა გაუმჯობესებული დამუშავების წყალობით, პროცესის ვიზუალიზაცია უფრო სწრაფი და... --- > 3.0 buraxılışında bütün sistem prosesləri və interfeys həllin rahat istifadəsi, məlumatların yüklənməsi, cədvəllərə baxmaq və analitika ilə işləmək üçün optimallaşdırılıb. - Published: 2023-12-06 - Modified: 2024-03-06 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-3-0/ 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... --- > W wersji 3.0 wszystkie procesy systemowe oraz interfejs zostały zoptymalizowane pod kątem wygodnego korzystania z rozwiązania, pobierania danych, przeglądania tabel i pracy z analityką - Published: 2023-12-06 - Modified: 2024-03-06 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-3-0/ Poprawa dokładności prognozowania odgrywa kluczową rolę w strategicznym planowaniu biznesowym, pomagając zrozumieć trendy rynkowe, popyt i potrzeby klientów. Pozwala to skutecznie zarządzać zapasami i logistyką, zmniejszając koszty i ryzyko niedoborów. Nowoczesne systemy prognozowania, takie jak SMART Demand Forecast, wykorzystują modele wieloczynnikowe i analizują ogromne ilości danych w celu przewidywania zmian popytu. Aby robić to bardziej efektywnie, system musi być stale ulepszany. W tej aktualizacji wykonaliśmy wiele pracy, aby zoptymalizować wszystkie procesy systemowe i interfejs w celu łatwego korzystania z rozwiązania, pobierania danych, przeglądania tabel i analiz. Dodaliśmy również nowe kluczowe funkcje: wyszukiwanie i przetwarzanie anomalii danych; możliwość dekompozycji prognozy na komponenty; czynniki mogące wpłynąć na prognozę: zewnętrzne (zjawiska naturalne, siła wyższa, wahania kursów walut itp. ) oraz wpływ konkurencji; model prognozowania XGBoost; raporty Power BI i wiele więcej. Przeczytaj więcej o wszystkich aktualizacjach systemu w poniższym artykule. Zaktualizowana definicja statusów technicznych i ich wyświetlanie w interfejsie Zmiany w interfejsie i statusach ułatwiają nawigację po systemie i szybkie dostosowanie go do zmian w procesach firmy. Dzięki temu SMART Demand Forecast jest bardziej elastycznym rozwiązaniem i pomaga nowym użytkownikom w nauce systemu, ponieważ jest intuicyjny i spełnia nowoczesne standardy prezentacji informacji. Dodano dynamiczną adaptację do zmian w liczbie poziomów produktów Przepływy pracy związane z budowaniem prognozy popytu są teraz łatwiejsze dzięki elastyczności w zarządzaniu produktami w asortymencie. System jest teraz w stanie szybko dostosować się do zmian w strukturze produktów, dzięki czemu jest znacznie wygodniejszy w codziennych operacjach. Aktualizacja ułatwia skalowanie i dostosowywanie systemu do bieżących potrzeb przy wykorzystaniu mniejszej ilości czasu... --- > In release 3.0, all system processes and the interface have been optimized for convenient use of the solution, downloading data, viewing tables and working with analytics - Published: 2023-12-06 - Modified: 2024-03-06 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-3-0/ Improving forecasting accuracy plays a crucial role in contributing to strategic business planning by helping to understand market trends, customer demand, and customer needs. This allows you to effectively manage inventory and logistics, minimizing unnecessary costs and risks of shortages. Modern forecasting systems, such as SMART Demand Forecast, use multivariate models and analyze a huge amount of data to predict changes in demand. To do this more effectively, the system must be constantly improved. In this update, we have done a lot of work to optimize all system processes and the interface to ensure easy use of the solution, data download, table viewing, and analytics. We also added new key functionalities: data anomaly detection and processing; the ability to decompose the forecast into key components; forecast calculation factors: external factors (natural phenomena, force majeure, exchange rate fluctuations, etc. ) and competitors' influence; forecasting model – XGBoost; Power BI reports and much more. Read more about all system updates in the article below. The definition of technical statuses and their display in the interface has been updated Changes to the interface and statuses make it easy to navigate the system and quickly adapt it to changes in company processes. This makes SMART Demand Forecast a more flexible solution and helps new users learn, as the program is intuitive and meets modern information presentation standards. Dynamic adaptation to changes in the number of product levels has been added The workflows associated with building a demand forecast become easier due to the flexibility... --- > У релізі 3.0 проведено оптимізацію всіх системних процесів та інтерфейсу для зручного користування рішенням, завантаження даних, перегляду таблиць та роботи з аналітикою - Published: 2023-12-06 - Modified: 2024-03-06 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/release-3-0/ Підвищення точності прогнозування відіграє вирішальну роль у сприятливому впливі на стратегічне планування бізнесу, бо допомагає розуміти ринкові тенденції, попит споживачів та потреби клієнтів. Це дозволяє ефективно керувати запасами та логістикою, мінімізуючи зайві витрати та ризики нестачі товарів. Сучасні системи прогнозування, як SMART Demand Forecast, використовують багатофакторні моделі та аналізують величезний обсяг даних, щоб прогнозувати зміни в попиті. А щоб робити це ефективніше, система має постійно вдосконалюватись. У цьому оновленні було проведено масштабну роботу з оптимізації всіх системних процесів та інтерфейсу для зручного користування рішенням, завантаження даних, перегляду таблиць та роботи з аналітикою. Також додали нові ключові функціональності: пошук та обробка аномалій в даних; можливість декомпозиції прогнозу на об’ємоутворюючі складові; фактори для прорахунку прогнозу: зовнішні (природні явища, форс-мажорні обставини, курсові коливання тощо) та фактор впливу конкурентів; модель прогнозування – XGBoost; звіти Power Bi та багато іншого. Детальніше про всі оновлення системи читайте далі в статті. Оновлено визначення технічних статусів та їх відображення в інтерфейсі Зміни в інтерфейсі та статусах дозволяють легко орієнтуватися в системі, а також швидко адаптувати її до змін в процесах компанії. Це робить SMART Demand Forecast більш гнучким рішенням, а також допомагає новим користувачам у навчанні, адже програма інтуїтивно зрозуміла та відповідає сучасним стандартам представлення інформації. Додано динамічну адаптацію до змін у кількості продуктових рівнів Робочі процеси, повʼязані з побудовою прогнозу попиту, стають простішими завдяки гнучкості в управлінні продуктами в асортименті. Тепер система здатна швидко пристосовуватися до змін у продуктовій структурі, що робить її значно зручнішою у повсякденній роботі. Оновлення дає змогу легко масштабувати та налаштовувати систему відповідно... --- > Release 2.0. New capabilities and functions of the SMART Demand Forecast solution. Store clustering algorithm, modification of forecasting processes - Published: 2023-06-28 - Modified: 2023-10-30 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/smart-demand-forecast-release-2-0/ A successful supply chain starts with accurate demand forecasting. Supply chain managers constantly challenge themselves to determine the optimal order quantity that meets customer needs, helps to avoid overstocking and write-offs, and ensures a high level of service. According to McKinsey & Company, companies can increase marginal returns by an average of 2-5% and reduce inventory levels by 20-25% by improving forecast accuracy by an average of 10-20%. To ensure high quality forecasting, solutions like SMART Demand Forecast are used, which are based on machine learning and artificial intelligence algorithms. The SMART business team works daily to improve the functionality of the demand forecasting system to provide you with the best user experience. In this update, we introduced a clustering algorithm for stores and goods for a convenient selection of analogs, modified the promo activity forecasting processes, added a new forecasting model, TFT (Temporal Fusion Transformation) and much more. Read more about all system updates in the article. A TFT (Temporal Fusion Transformation) prediction model has been added to the advanced subscription. The implemented TFT (Temporal Fusion Transformation) forecasting model will allow to obtain a higher accuracy of the forecast for long-term periods, which in turn will have a significant impact on the performance of the customer’s business. This will allow your business to be more reactive and adaptive to changing market conditions. Clustering algorithm for stores and goods for the selection of analogs has been implemented. The clustering algorithm for store and goods analogs in the system saves time... --- > Release 2.0. Нові можливості і функції рішення прогнозування попиту SMART Demand Forecast. Алгоритм кластеризації магазинів, модифікації процесів прогнозування - Published: 2023-06-28 - Modified: 2023-10-30 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/smart-demand-forecast-release-2-0/ Успішне функціонування ланцюга постачання починається з точного прогнозування попиту. Supply chain менеджери постійно ставлять перед собою завдання визначити оптимальний обсяг замовлення, який задовольнить потреби споживачів, допоможе уникнути надмірного запасу товарів і списань та забезпечити високий рівень сервісу. Згідно з дослідженнями McKinsey & Company компанії можуть підвищити маржинальну прибутковість в середньому на 2-5% та зменшити рівень запасів на 20-25% завдяки підвищенню точності прогнозу в середньому на 10-20%. Щоб забезпечити високу якість прогнозування, використовуються рішення на кшталт SMART Demand Forecast, які ґрунтуються на алгоритмах машинного навчання та штучного інтелекту. Команда SMART business щодня працює над поліпшенням функціонала системи прогнозування попиту для надання вам найкращого користувальницького досвіду. У цьому оновленні ми впровадили алгоритм кластеризації магазинів та товарів для зручного вибору аналогів, провели модифікації процесів прогнозування промоактивностей, додали нову модель прогнозування – TFT (Temporal Fusion Transformation) та багато іншого. Детальніше про всі оновлення системи далі в статті. Додано модель прогнозування в advanced-передплаті – TFT (Temporal Fusion Transformation). Отримати вищу точність прогнозу на довгострокові періоди дозволить імплементована модель прогнозування TFT (Temporal Fusion Transformation), що своєю чергою матиме значний вплив на результативність бізнесу клієнтів. Завдяки цьому ваш бізнес зможе бути більше реактивним та адаптивним до змін ринкових умов. Імплементовано алгоритм кластерізації магазинів та товарів для підбору аналогів. Алгоритм кластеризації магазинів- та товарів-аналогів в системі економить час та зусилля користувачів, надаючи їм зручний функціонал для швидкого пошуку та порівняння оптимальних варіантів. Відтепер ви можете групувати схожі товари та магазини в кластери та знаходити аналогічні до них за патернами продажів та характеристиками. Синхронізовано та актуалізовано напрацювання в частині... --- > გამოშვება 2.0. SMART მოთხოვნის პროგნოზის გადაწყვეტის ახალი შესაძლებლობები და ფუნქციები. შენახვის კლასტერიზაციის ალგორითმი, პროგნოზირების პროცესების მოდიფიკაცია - Published: 2023-06-28 - Modified: 2023-07-25 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/smart-demand-forecast-release-2-0/ მიწოდების ჯაჭვის წარმატება იწყება მოთხოვნის ზუსტი პროგნოზით. მენეჯერები მუდმივად ეძებენ გამოწვევებს, რათა განსაზღვრონ შეკვეთის ოპტიმალური რაოდენობა, რომელიც აკმაყოფილებს მომხმარებელთა საჭიროებებს, ეხმარება თავიდან აიცილოს ზედმეტი მარაგები და ჩამოწერა, ასევე უზრუნველყოფს მომსახურების მაღალ დონეს. McKinsey & Company-ის თანახმად, კომპანიებს შეუძლიათ გაზარდონ ზღვრული შემოსავალი საშუალოდ 2-5%-ით და შეამცირონ მარაგის დონე 20-25%-ით პროგნოზის სიზუსტის საშუალოდ 10-20%-ით გაუმჯობესებით. მაღალი ხარისხის პროგნოზირების უზრუნველსაყოფად გამოიყენება გადაწყვეტილებები, როგორიცაა SMART Demand Forecast, რომელიც დაფუძნებულია მანქანური სწავლებისა და ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმებზე. SMART business-ის გუნდი ყოველდღიურად მუშაობს მოთხოვნის პროგნოზირების სისტემის ფუნქციონალის გასაუმჯობესებლად, რათა მოგაწოდოთ მომხმარებლის საუკეთესო გამოცდილება. ამ განახლებაში დავამატეთ მაღაზიებისა და საქონლის კლასტერული ალგორითმი ანალოგების მოსახერხებელი შერჩევისთვის, შევცვალეთ პრომო აქტივობის პროგნოზირების პროცესები, დავამატეთ ახალი პროგნოზირების მოდელი, TFT (დროებითი შერწყმის ტრანსფორმაცია) და მრავალი სხვა. გაიგეთ მეტი სისტემის ყველა განახლების შესახებ სტატიაში. კომპლექსურ გამოწერას დაემატა TFT (დროებითი შერწყმის ტრანსფორმაციის) პროგნოზირების მოდელი. განხორციელებული TFT (Temporal Fusion Transformation) პროგნოზირების მოდელი საშუალებას მოგცემთ მიიღოთ პროგნოზის უფრო მაღალი სიზუსტე გრძელვადიანი პერიოდებისთვის, რაც თავის მხრივ მნიშვნელოვან გავლენას მოახდენს მომხმარებლის ბიზნესის შესრულებაზე. ეს საშუალებას მისცემს თქვენს ბიზნესს იყოს უფრო ძლიერი და მარტივად ადაპტირდეს ბაზრის ცვალებად პირობებთან. დანერგილია მაღაზიებისა და საქონლის კლასტერიზაციის ალგორითმი ანალოგების შერჩევისთვის. სისტემაში მაღაზიისა და საქონლის ანალოგების კლასტერული ალგორითმი დაზოგავს დროსა და ძალისხმევას მომხმარებლებისთვის, უზრუნველყოფს მათთვის მოსახერხებელ ფუნქციონალს საუკეთესო ვარიანტების სწრაფად პოვნისა და შედარებისთვის. ახლა თქვენ შეგიძლიათ დააჯგუფოთ მსგავსი პროდუქტები და მაღაზიები კლასტერებად და იპოვოთ მსგავსი პროდუქტები გაყიდვების შაბლონებისა და მახასიათებლების მიხედვით. DevOps-ის განვითარება სინქრონიზებული და განახლებულია. გუნდის პრიორიტეტი მომხმარებელისთვის სისტემის მაღალი ხარისხის და სტაბილური მუშაობის უზრუნველყოფაა, ასევე ადამიანური შეცდომების შემცირება გადაწყვეტილების მუშაობაზე, ამიტომ DevOps პროცესები პროდუქტის ხარისხის კონტროლის განუყოფელი ნაწილია. ეს დეველოპმენტი ხელს შეუწყობს სისტემის... --- > Buraxılış 2.0. SMART Tələb Proqnozu həllinin yeni imkanları və funksiyaları. Mağaza klasterləşdirmə alqoritmi, proqnozlaşdırma proseslərinin modifikasiyası - Published: 2023-06-28 - Modified: 2023-10-30 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/smart-demand-forecast-release-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... --- > SMART Tələb Proqnozu sisteminin buraxılışı. Yeniləmənin ətraflı təsviri, yeni funksiyalar və sistem sürətinin optimallaşdırılması - Published: 2023-01-27 - Modified: 2023-10-30 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/vse-pro-onovlennya-systemy-smart-demand-forecast/ 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... --- > Реліз системи прогнозування попиту SMART Demand Forecast. Детальний опис оновлення, нові функцій та оптимізація швидкості роботи системи - Published: 2023-01-27 - Modified: 2023-10-30 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/vse-pro-onovlennya-systemy-smart-demand-forecast/ Функціонування всього ланцюга постачання розпочинається з прогнозування попиту. Скільки товару треба замовити, щоб задовольнити споживачів, і як при цьому не заморозити кошти в запасах, запобігти списанням і забезпечити рівень сервісу – питання, які ставлять собі supply chain менеджери щодня під час побудови прогнозів для кожного SKU. Задля забезпечення їхньої високої точності існують рішення, такі як SMART Demand Forecast, робота яких ґрунтується на алгоритмах машинного навчання та штучного інтелекту. Команда SMART business щодня працює над покращенням функціонала системи прогнозування попиту SMART Demand Forecast. Фокус нашої уваги завжди прикутий до підвищення фінансових показників бізнесу клієнтів та надання найкращого досвіду користувачам, тому в цьому релізі ми розробили функціонал персоналізації таблиць, оптимізували процес імпорту промокампаній та кросбраузерну сумісність, пришвидшили роботу інтерфейсу та процеси Data Science, а також здійснили технічну оптимізацію системи. Детальніше про всі оновлення системи далі в статті. Проведена актуалізація документації продукту Завершено документи Security та Enviroment policy, що описують роботу та взаємодію середовищ, стандарти та підходи до безпекової складової продукту. Документи регламентують взаємодію рішення SMART Demand Forecast з даними наших клієнтів. Оновлено структуру ведення проєкту. Ми ретельно ставимось до створення та підтримання актуальності технічної документації з продукту, щоб надавати клієнтам можливість знайомитись з документами з бізнес-процесів, архітектури рішення, термінології тощо. Розроблено функціонал персоналізації таблиць Команда SMART business додала функціонал персоналізації таблиць з можливістю обрання кількості відображених рядків, налаштуванням переліку та послідовності стовпчиків. Ця кастомізація дає можливість користувачам змінювати зовнішній вигляд таблиць під час роботи з системою прогнозування попиту, що своєю чергою значно покращує користувацький досвід. Іншими словами, якщо нюанси вашої роботи потребують... --- > SMART მოთხოვნის პროგნოზის სისტემის გამოშვება. განახლების დეტალური აღწერა, ახალი ფუნქციები და სისტემის სიჩქარის ოპტიმიზაცია - Published: 2023-01-27 - Modified: 2023-07-18 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/vse-pro-onovlennya-systemy-smart-demand-forecast/ მიწოდების ჯაჭვის ფუნქციონალი იწყება მოთხოვნის პროგნოზით. რა რაოდენობა უნდა შეუკვეთოთ მომხმარებლების დასაკმაყოფილებლად, როგორ ავიცილოთ თავიდან მარაგის გაყინვა და ჩამოწერა, როგორ უზრუნველყოთ მომხმარებლის სათანადო მომსახურება? ეს ის კითხვებია, რომლებსაც მიწოდების ჯაჭვის მენეჯერები ყოველდღიურად უსვამენ საკუთარ თავს თითოეული SKU-სთვის პროგნოზების შედგენისას. მათი მაღალი სიზუსტის უზრუნველსაყოფად, არსებობს გადაწყვეტილებები, როგორიცაა SMART Demand Forecast, რომელიც დაფუძნებულია მანქანური სწავლისა და ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმებზე. SMART business-ის გუნდი ყოველდღიურად მუშაობს SMART SMART Demand Forecast-ის ფუნქციონალის გასაუმჯობესებლად. ჩვენი აქცენტს ყოველთვის კლიენტების ბიზნესის ფინანსური მუშაობის გაუმჯობესებაზე და მომხმარებლის საუკეთესო გამოცდილების მიწოდებაზე ვაკეთებთ, შესაბამისად, ამ გამოშვებაში წარმოგიდგენთ ჩვენ მიერ შემუშავებულ ცხრილის პერსონალიზაციის ფუნქციონალს, სარეკლამო კამპანიის იმპორტის პროცესის გაუმჯობესებას და ბრაუზერის თავსებადობას, ასევე უზრუნველყოფილია ბევრად უფრო სწრაფი ინტერფეისი და მონაცემთა მეცნიერების პროცესები, ამასთანავე განხორციელდა ტექნიკური სისტემის ოპტიმიზაცია. მეტი სისტემის ყველა განახლების შესახებ დეტალური ინფორმაციის მისაღებად გაეცანით სტატიას. განახლდა პროდუქტის დოკუმენტაცია Security და Environment Policy დოკუმენტები, რომლებიც აღწერს გარემოს, სტანდარტებისა და მიდგომების მოქმედებას და ურთიერთქმედებას პროდუქტის უსაფრთხოების კომპონენტთან, დასრულებულია. აღნიშნული დოკუმენტები არეგულირებს SMART Demand Forecast ურთიერთქმედებას ჩვენი მომხმარებლების მონაცემებთან. განახლებულია პროექტის მართვის სტრუქტურა. ჩვენ ზედმიწევნით ვქმნით და ვინახავთ პროდუქტის ტექნიკურ დოკუმენტაციას განახლებული სტატუსით, რათა მომხმარებელს ჰქონდეს შესაძლებლობა გაეცნოს დოკუმენტებს ბიზნეს პროცესებზე, გადაწყვეტილებების არქიტექტურაზე, ტერმინოლოგიაზე და სხვა დასრულდა ცხრილის პერსონალიზაციის ფუნქციონალის დეველოპმენტი გუნდმა დაამატა ცხრილის პერსონალიზაციის ფუნქციონალი სტრიქონების რაოდენობის არჩევის, სიისა და სვეტების თანმიმდევრობის მორგების შესაძლებლობით. ეს პერსონალიზაცია საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს შეცვალონ ცხრილების ვიზუალი მოთხოვნის პროგნოზირების სისტემასთან მუშაობისას, რაც თავის მხრივ მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს მომხმარებლის გამოცდილებას. თუ თქვენი სამუშაოს სპეციფიკა მოითხოვს ინტერფეისის პერსონალიზაციას, შეგიძლიათ საჭიროებისამებრ გადაიტანოთ ან დამალოთ აღნიშნული ინფორმაცია. ოპტიმიზირებულია პრომო კამპანიების იმპორტის პროცესი გაიზარდა ჩატვირთვის სიჩქარე ჩვენი გუნდი ყოველთვის ზრუნავს სისტემის სწრაფი და... --- > Wydanie systemu SMART Demand Forecast. Szczegółowy opis aktualizacji, nowych funkcji i optymalizacji szybkości systemu - Published: 2023-01-27 - Modified: 2023-10-30 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/vse-pro-onovlennya-systemy-smart-demand-forecast/ Funkcjonowanie całego łańcucha dostaw zaczyna się od prognozowania popytu. Ile produktu należy zamówić, aby zadowolić klientów oraz jak uniknąć "zamrożenia" zapasów, zapobiec odpisom i zapewnić poziom obsługi - to pytania, które codziennie zadają sobie menedżerowie łańcucha dostaw, budując prognozy dla każdego SKU. Aby zapewnić ich wysoką dokładność, istnieją rozwiązania takie jak SMART Demand Forecast, które opierają się na algorytmach uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Zespół SMART business codziennie pracuje nad poprawą funkcjonalności systemu SMART Demand Forecast. Zawsze koncentrujemy się na poprawie wyników finansowych firm naszych klientów i zapewnieniu najlepszego doświadczenia użytkownika, dlatego w tym wydaniu rozwinęliśmy funkcjonalność personalizacji tabel, zoptymalizowaliśmy proces importu kampanii promocyjnych i kompatybilność z przeglądarkami, przyspieszyliśmy interfejs i procesy Data Science oraz przeprowadziliśmy optymalizację techniczną systemu. Więcej o wszystkich aktualizacjach systemu czytaj w artykule poniżej. Dokumentacja produktu została zaktualizowana Zakończono prace nad dokumentami polityki bezpieczeństwa i środowiska, opisującymi działanie i współdziałanie środowisk, standardów i podejść do komponentu bezpieczeństwa produktu. Dokumenty te regulują interakcję rozwiązania SMART Demand Forecast z danymi naszych klientów. Zaktualizowano strukturę zarządzania projektem. Bardzo dbamy o tworzenie i utrzymywanie aktualnej dokumentacji technicznej produktu, aby zapewnić klientom możliwość zapoznania się z dokumentami dotyczącymi procesów biznesowych, architektury rozwiązania, terminologii itp. Opracowano funkcjonalność personalizacji tabeli Zespół SMART business dodał funkcjonalność personalizacji tabeli z możliwością wyboru liczby wyświetlanych wierszy, dostosowania listy i kolejności kolumn. To dostosowanie pozwala użytkownikom na zmianę wyglądu tabel podczas pracy z systemem prognozowania popytu, co z kolei znacznie poprawia doświadczenie użytkownika. Inaczej mówiąc, jeśli niuanse Twojej pracy wymagają dostosowania interfejsu, możesz przesunąć lub ukryć potrzebne... --- > Release of the SMART Demand Forecast system. Detailed description of the update, new functions and system speed optimization - Published: 2023-01-27 - Modified: 2023-10-30 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/vse-pro-onovlennya-systemy-smart-demand-forecast/ The functioning of the entire supply chain begins with demand forecasting. How much to order to satisfy consumers, and how to avoid freezing inventory, prevent write-offs, and ensure proper customer service are questions that supply chain managers ask themselves every day when building forecasts for each SKU. To ensure their high accuracy, there are solutions such as SMART Demand Forecast, which are based on machine learning and artificial intelligence algorithms. The SMART business team works daily to improve the SMART Demand Forecast functionality. Our focus is always on improving the financial performance of our customers’ business and providing the best user experience, so in this release, we have developed the table personalization functionality, optimized the promotional campaign import process and cross-browser compatibility, accelerated the interface and Data Science processes, and implemented the technical system optimization. Read the article to learn more about all system updates. Product documentation has been updated The Security and Environment Policy documents, that describe the operation and interaction of environments, standards and approaches to the security component of the product, have been finalized. The documents regulate the interaction of SMART Demand Forecast with the data of our customers. The project management structure has been updated. We are meticulous in creating and keeping product technical documentation up to date in order to provide customers with the opportunity to familiarize themselves with documents regarding business processes, solution architecture, terminology, etc. Table personalization functionality has been developed The SMART business team has added table personalization functionality with the ability... --- > Maşın öyrənməsi və süni intellekt alqoritmlərinə əsaslanan SMART Demand Forecast sisteminin funksional blokları. - Published: 2022-09-26 - Modified: 2023-10-30 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/smart-demand-forecast-systema-prognozuvannya-popytu-na-osnovi-algorytmiv-mashynnogo-navchannya-ta-shtuchnogo-intelektu-release-1/ 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: 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. Məlumatların bütövlüyünün yoxlanılması Sistem böyük massivlərin emalı üçün intellektual alqoritmləri özündə birləşdirir ki, bu da məlumatların bütövlüyünü... --- > SMART Demand Forecast სისტემის ფუნქციური ბლოკები, რომელიც დაფუძნებულია მანქანური სწავლისა და ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმებზე. - Published: 2022-09-26 - Modified: 2023-10-30 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/smart-demand-forecast-systema-prognozuvannya-popytu-na-osnovi-algorytmiv-mashynnogo-navchannya-ta-shtuchnogo-intelektu-release-1/ მარაგები კომპანიის ერთ-ერთი ყველაზე ღირებული აქტივია. რომლის სწორი მართვის გასაღები მოთხოვნის მაღალი სიზუსტით პროგნოზირებაა. SMART Demand Forecast, რომელიც დაფუძნებულია მანქანური სწავლის ალგორითმებზე და ხელოვნურ ინტელექტზე, ეხმარება მიწოდების ჯაჭვის მენეჯერებს. გადაწყვეტილება საშუალებას გაძლევთ განსაზღვროთ შესაკვეთი საქონლის ოპტიმალური რაოდენობა, საკმარისი მოთხოვნის დასაკმაყოფილებლად და თავიდან აიცილოთ საწყობში გადაჭარბებული მარაგი. ეს ყველაფერი, თავის მხრივ, გავლენას ახდენს საცალო მაღაზიებში სათანადო ხელმისაწვდომობაზე, ამცირებს დაკარგული გაყიდვების დონეს და ამავდროულად ამცირებს მარაგებში გაყინული მარაგების დონეს. ეჭვგარეშეა მოთხოვნის პროგნოზირების სისტემის შესაბამისობა და აუცილებლობა, ამიტომაც წარმოგიდგენთ SMART Demand Forecast-ის ფუნქციონალს. SMART Demand Forecast ფუნქციონალის ბლოკები SMART Demand Forecast ფუნქციონალი უზრუნველყოფილია 5 ბლოკით: მოდელირება, ანალოგების შერჩევა, ანალიტიკური ანგარიშები, პერსონალური ინფორმაციის დამუშავება და სისტემის კონფიგურაცია. ინფორმაციის დამუშავების ბლოკი სისტემა მუშაობს მანქანური სწავლის და ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმების საფუძველზე, რისთვისაც მნიშვნელოვან როლს ასრულებს მოდელის ტრენინგის შეყვანის მონაცემები. ამიტომ, ჩვენ განსაკუთრებული ყურადღება დავუთმეთ მათი მთლიანობის შემოწმებას და უსაფრთხო დამუშავების შესაძლებლობას, ასევე ბიზნეს საქმიანობის ისტორიული მონაცემებისა და მომხმარებლების პირადი ინფორმაციის შენახვას. მოდი, უფრო დეტალურად განვიხილოთ ამ ბლოკის მახასიათებლები: პერსონალური მონაცემების დამუშავება GDPR-ის შესაბამისად SMART Demand Forecast უზრუნველყოფს მიღებული მონაცემების უსაფრთხოებას და შეესაბამება მონაცემთა დაცვის ზოგად რეგულაციას, რის გამოც: ავტორიზაცია სისტემაში ხორციელდება Microsoft Azure Active Directory-ის გამოყენებით. მომხმარებლის შესახებ პერსონალური ინფორმაცია მუშავდება სისტემის მიერ და ინახება უშუალოდ Microsoft Azure Active Directory-ში. მონაცემთა მთლიანობის შემოწმება სისტემა აერთიანებს ინტელექტუალურ ალგორითმებს დიდი მასივების დასამუშავებლად, რაც შესაძლებელს ხდის მონაცემთა მთლიანობის შემოწმებას. ეს საშუალებას გაძლევთ ამოიცნოთ მონაცემების პრობლემები მოდელის გაშვებამდეც კი. მოდელირების ბლოკი SMART Demand Forecast აქვს მოდელირების ბლოკი, რომელიც საშუალებას გაძლევთ დაიწყოთ მოდელის ტრენინგის პროცესი და პროგნოზის მომზადება, მართოთ სარეკლამო კამპანიები, შეინახოთ და დააექსპორტოთ შედეგები. ბლოკს აქვს შემდეგი შესაძლებლობები: პროდუქტების და... --- > Bloki funkcjonalne systemu SMART Demand Forecast opartego na uczeniu maszynowym i algorytmach sztucznej inteligencji. - Published: 2022-09-26 - Modified: 2023-10-30 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/smart-demand-forecast-systema-prognozuvannya-popytu-na-osnovi-algorytmiv-mashynnogo-navchannya-ta-shtuchnogo-intelektu-release-1/ Zapasy to jeden z najcenniejszych aktywów firmy. Kluczem do ich właściwego zarządzania jest bardzo dokładne prognozowanie popytu. System SMART Demand Forecast, który działa w oparciu o algorytmy uczenia maszynowego i sztuczną inteligencję, pomaga menedżerom supply chain w tym łańcuchu dostaw. Rozwiązanie pozwala na określenie optymalnej ilości towaru na zamówienie, wystarczającej do zaspokojenia popytu oraz zapobiega powstawaniu nadwyżek w magazynie. To z kolei wpływa na zapewnienie odpowiedniej dostępności w punktach sprzedaży detalicznej, zmniejszając poziom utraconej sprzedaży i jednocześnie zmniejszając poziom środków zamrożonych w zapasach. Nie ma wątpliwości co do trafności i konieczności systemu prognozowania popytu, dlatego zapraszamy do zapoznania się z funkcjonalnością rozwiązania SMART Demand Forecast. Bloki funkcjonalne SMART Demand Forecast Działanie systemu SMART Demand Forecast zapewnia 5 bloków: modelowanie, dobór analogów, raporty analityczne, przetwarzanie danych osobowych oraz ustawienia systemowe. Blok przetwarzania informacji System działa w oparciu o algorytmy uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, dla których istotną rolę odgrywają dane wejściowe do uczenia modelu. Dlatego szczególną uwagę zwróciliśmy na sprawdzenie ich integralności i możliwości bezpiecznego przetwarzania, a także na przechowywanie historycznych danych o działalności gospodarczej oraz danych osobowych użytkowników. Przeanalizujmy bardziej szczegółowo funkcje tego bloku: Przetwarzanie danych osobowych zgodnie z RODO SMART Demand Forecast dba o bezpieczeństwo otrzymywanych danych i jest zgodny z ogólnym rozporządzeniem o ochronie danych, właśnie dlatego, że: Autoryzacja w systemie odbywa się z wykorzystaniem Microsoft Azure Active Directory; Dane osobowe użytkowników przetwarzane w systemie są pseudonimizowane i przechowywane bezpośrednio w Microsoft Azure Active Directory. Sprawdzanie integralności danych System zawiera inteligentne algorytmy przetwarzania dużych macierzy, które pozwalają sprawdzić... --- > Functional blocks of the SMART Demand Forecast system based on machine learning and artificial intelligence algorithms. - Published: 2022-09-26 - Modified: 2023-10-30 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/smart-demand-forecast-systema-prognozuvannya-popytu-na-osnovi-algorytmiv-mashynnogo-navchannya-ta-shtuchnogo-intelektu-release-1/ Inventory is one of the most valuable assets of a company. The key to proper management of which is high-precision demand forecasting. SMART Demand Forecast, based on machine learning algorithms and artificial intelligence, helps Supply Chain Managers with this. The solution allows you to determine the optimal quantity of goods to be ordered, sufficient to meet demand, and prevents overstocking in the warehouse. All this, in turn, affects proper availability in retail outlets, reducing the level of lost sales and at the same time reducing the level of funds frozen in inventory. The relevance and necessity of a demand forecasting system is beyond doubt, so we invite you to look into the functionality of SMART Demand Forecast. SMART Demand Forecast functional blocks Operation of SMART Demand Forecast is ensured by 5 blocks: modeling, selection of analogs, analytical reports, processing of personal information and system configuration. Information processing block The system operates on the basis of machine learning and artificial intelligence algorithms, for which the input data for model training plays an important role. Therefore, we paid special attention to verifying their integrity and the possibility of secure processing, as well as storing historical data of business activities and personal information of users. Let’s take a closer look at the features of this block: Processing of personal data in accordance with the GDPR SMART Demand Forecast takes care of security of received data and complies with the General Data Protection Regulation, which is why: Authorization in the system occurs using Microsoft... --- > Функціональні блоки системи прогнозування попиту SMART Demand Forecast на основі алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту. - Published: 2022-09-26 - Modified: 2023-10-30 - URL: https://sdh.smart-it.com/releases-post/smart-demand-forecast-systema-prognozuvannya-popytu-na-osnovi-algorytmiv-mashynnogo-navchannya-ta-shtuchnogo-intelektu-release-1/ Запаси — один з найцінніших активів компанії. Запорукою правильного управління яким є високоточне прогнозування попиту. З цим supply chain менеджерам допомагає система SMART Demand Forecast, яка працює на основі алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту. Рішення дозволяє визначити оптимальну кількість товару до замовлення, достатню для задоволення попиту, і запобігає утворенню overstock-ів на складі. Все це, в свою чергу, впливає на забезпечення належної доступності в торгових точках, зменшення рівня втрачених продажів та одночасне скорочення рівня коштів, заморожених в запасах. Питання актуальності та необхідності системи прогнозування попиту не викликає сумнівів, тому запрошуємо ознайомитись з функціоналом рішення SMART Demand Forecast. Функціональні блоки SMART Demand Forecast Роботу системи SMART Demand Forecast забезпечують 5 блоків: моделювання, підбір аналогів, аналітичні звіти, обробка персональної інформації та налаштування системи. Блок обробки інформації Система працює на основі алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту, для яких важливу роль відіграють вхідні дані для навчання моделі. Саме тому ми приділили особливу увагу перевірці їхньої цілісності та можливості безпечної обробки, а також зберіганню історичних даних діяльності бізнесу та персональної інформації користувачів. Розберемо детальніше функції цього блоку: Обробка персональних даних у відповідності до GDPR SMART Demand Forecast дбає про безпеку отриманих даних і відповідає загальному регламенту захисту даних, саме тому: Авторизація в cистемі відбувається за допомогою Microsoft Azure Active Directory; Персональна інформація щодо користувачів, яка оброблюється в системі псевдонімізована, та зберігається безпосередньо в Microsoft Azure Active Directory. Перевірка цілісності даних В систему впроваджені інтелектуальні алгоритми обробки великих масивів, які дозволяють перевіряти цілісність даних. Це дає можливість ще до запуску моделі виявити, де саме є... --- ---