Роль AI у Supply Chain: огляд ключових методологій S&OP, S&OE, IBP, DDMRP у поєднанні з AI для оптимізації ланцюга постачання

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:

1. 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.
2. 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 розвитку подій. Таким чином, бізнес має навчитися діяти на основі прогнозів попиту, а не тільки реагувати на наслідки непередбачуваних змін.
3. Гнучкість логістики – перевантажені пункти пропуску на кордонах, затримки, нестачі контейнерів для транспортування товарів, кадрові проблеми (дефіцит водіїв і працівників на складах), а також зростання цін на логістичні послуги – все це створює серйозні бар’єри на шляху ефективного постачання товарів. Ці труднощі не лише збільшують час доставки, але й підвищують витрати, що впливає на прибутковість компанії. AI в логістиці і Supply Chain допомагає долати й ці виклики.
4. Проблеми з прозорістю – однією з ключових проблем сучасного Supply Chain є відсутність прозорості в системах, які використовуються для управління постачаннями. Що складніші та розгалуженіші ці системи, то важче отримати чітке уявлення про весь ланцюг постачань. Складність відстеження кожного етапу постачання призводить до ризиків затримок, помилок і навіть втрат. Тому для успішного функціонування Supply Chain необхідно впроваджувати більш прозорі, інтегровані системи, які забезпечують моніторинг в реальному часі і контроль на всіх етапах процесу постачання.

Дієвим рішенням для подолання вищезазначених викликів є диджиталізація та впровадження сучасних технологій, що використовують алгоритми штучного інтелекту й відкривають нові можливості для бізнесу, наприклад рішення SMART Demand Forecast.

Замовити презентацію

Переваги, які отримує бізнес від диджиталізації

• Автоматизація ключових процесів – прогнозування попиту передбачає величезні обсяги роботи з Big Data. У контексті прогнозування важливою є методологія Sales execution – процес реалізації стратегії продажів. В основі нього лежить оперативне прийняття рішень у щоденному режимі, базуючись на актуальних даних. Але для того, щоб методологія ефективно працювала, потрібні сучасні системи з великими обчислювальними потужностями, адже без них неможливо обробляти та аналізувати величезну кількість даних у реальному часі.
• Агрегація інформації – диджиталізація дає великі можливості і в цьому напрямку. Наприклад, AI та IoT у Supply Chain відкривають нові горизонти для управління логістикою. Технології IoT (Internet of Things, Інтернет речей) дозволяють збирати дані про місце перебування вантажів в реальному часі, а AI допомагає аналізувати ці дані, прогнозувати затримки та оптимізувати маршрути. Це дозволяє відстежувати товари, виявляти причини затримок, скажімо, на етапі митного оформлення, а також оперативно реагувати на проблеми або зміни в маршруті доставки. Агрегація інформації дозволяє краще контролювати процес постачання, покращувати планування та приймати більш обґрунтовані рішення.
• Аналітика Big Data і прогнозування попиту в ланцюгах постачань – тут диджиталізація відкриває величезні можливості стосовно передбачення, прогнозування й застосування даних. При чому мова не лише про Big Data, що збираються і застосовуються вашим бізнесом, а й про можливість збору даних із зовнішніх джерел: соціальні медіа, кліки з сайтів тощо. Все це може теж оперативно збиратись й оброблятись сучасними системами.
• Хмарні рішення – надають доступ до будь-якої синхронізованої інформації з будь-якої точки світу. В контексті Supply Chain хмарні рішення дозволяють компаніям, які працюють на міжнародному рівні, ефективно керувати логістичними та постачальницькими процесами завдяки синхронізації даних, моніторингу та управлінню з будь-якого місця, де є доступ до інтернету. Так, кросфункціональні команди та партнери можуть спільно працювати з даними, вести переговори, коригувати замовлення або планувати маршрути доставки, незалежно від того, де вони знаходяться – у різних містах або країнах.

Які вигоди від використання AI у Supply Chain

Сьогодні AI у Supply Chain здатен значно підсилити управління ланцюгом постачання, інтегруючись у ключові методології компанії й оптимізуючи численні бізнес-процеси.

Пропонуємо розглянути основні вигоди використання AI у Supply Chain в порівнянні з традиційними підходами:

Як бачимо, AI-оптимізований підхід в ланцюгу постачання підвищує ефективність і гнучкість бізнес-процесів, де важливим складником є автоматизація прогнозування попиту. Так, рішення SMART Demand Forecast, що використовує AI-алгоритми, допомагає аналізувати історичні дані й ринкові тенденції, забезпечуючи точні прогнози попиту. Рішення дозволяє зменшити ризики перебоїв постачань і є ефективним інструментом для оптимізації процесів на всіх етапах ланцюга постачань. Система дозволяє бізнесу не тільки реагувати на поточні виклики, але й діяти на випередження. До того ж SMART Demand Forecast гнучко інтегрується в обрані компанією стратегічні методології, дозволяючи безперешкодно поєднувати прогнозування попиту з іншими бізнес-процесами, такими як управління запасами, планування виробництва та логістики.

Замовити презентацію

Порівняння методологій для оптимізації Supply Chain: S&OP, S&OE, IBP, DDMRP та інших. Коли і які з них варто використовувати, щоб максимізувати ефективність Supply Chain?​

Важливу роль у використанні AI у Supply Chain відіграють методології – чітко визначені підходи, правила та стратегії, які сприяють організації та оптимізації бізнес-процесів. Адже якщо автоматизувати хаотичні процеси за допомогою AI-рішення, але без чітких правил і продуманого підходу, є великий ризик отримати в результаті просто автоматизований хаос. Аби запобігти цьому, пропонуємо розібрати ключові методології, які допоможуть не просто автоматизувати бізнес-процеси, а організувати їх максимально корисно.

Огляд методології Sales & Operations Planning

Sales & Operations Planning (S&OP) – це циклічна методологія, яка допомагає компаніям забезпечити узгодженість між попитом, ресурсами, фінансовим плануванням і управлінням продуктом. Процес S&OP спрямований на створення балансу між тим, що бізнес може надати (виробити) і тим, що потрібно ринку. Він включає кілька етапів, зокрема огляд продуктів, попиту, постачання, фінансовий огляд і управлінський огляд. Кожен етап є критичним для забезпечення безперервної адаптації компанії до змін на ринку:

• Огляд продуктів передбачає аналіз портфоліо, планів новинок і конкурентів.
• Огляд попиту включає формування стратегії ціноутворення, планування промоактивностей та прогнозування попиту.
• Огляд постачання – аналіз ресурсів, розробка сценаріїв постачання і оптимізація запасів.
• Фінансовий огляд є важливим етапом, на якому узгоджуються плани попиту і постачання, а також розробляються фінансові прогнози.
• Управлінський огляд завершує процес, що включає перегляд ключових показників ефективності та адаптацію стратегій.

Інтеграція AI в S&OP значно підвищує ефективність методології, оскільки дозволяє автоматизувати прогнозування попиту, фінансовий аналіз і управління ризиками, а також оптимізувати процеси на всіх етапах. В контексті оптимізації Supply Chain AI допомагає точніше прогнозувати попит за допомогою алгоритмів машинного навчання, аналізувати сезонність і тренди, а також коригувати прогнози в реальному часі. AI також забезпечує автоматизоване управління ризиками та оптимізацію витрат, покращуючи оперативність і точність рішень у плануванні постачання та виробництва. Завдяки AI методологія S&OP стає гнучкішою, дозволяючи компанії адаптуватися до змінних умов і зберігати конкурентні переваги.

Огляд методології Sales & Operations Execution

Далі від стратегічного планування (S&OP) логічно перейти до методології Sales & Operations Execution (S&OE) – тобто до безпосереднього виконання та адаптації планів у реальному часі. Ця методологія фокусується на оперативному управлінні та реакціях на поточні обмеження, виклики, ризики та аномалії, що виникають у бізнес-процесах. Основні етапи S&OE включають циклічний оперативний перегляд, в якому щодня або щотижня здійснюється аналіз фактичних даних попиту і постачання, визначаються відхилення від плану та здійснюється коригування в реальному часі. Важливим складником є оновлення оперативних планів, де вносяться зміни до виробничих графіків, оптимізуються запаси відповідно до нових прогнозів і координація з іншими ключовими командами (логістика, виробництво, продажі).

Впровадження AI в S&OE дозволяє значно розширити можливості цієї методології, автоматизуючи процеси та прийняття рішень. AI може допомагати з динамічним коригуванням оперативних планів, аналізувати дані та автоматично оновлювати графіки виробництва, адаптуючи ланцюг постачання та ресурси. В контексті Supply Chain AI також оптимізує логістику та управління запасами, автоматизуючи балансування ресурсів між складами та виробничими центрами. Крім того, AI може моніторити ефективність виконання, виявляючи вузькі місця й операційні затримки, а також надавати рекомендації щодо підвищення продуктивності й зниження витрат. AI може збирати та аналізувати дані в режимі реального часу, виявляти відхилення від плану й попереджати про потенційні ризики, допомагаючи оперативно реагувати на зміни ринкових умов.

Огляд методології IBP

Методологія IBP (Integrated Business Planning) є потужним інструментом для поєднання стратегічного планування та операційного виконання, що забезпечує балансування між бізнесовою стратегією і фактичними процесами компанії. Методологія інтегрує етапи стратегічного планування, бюджетування, бухгалтерського обліку, аудиту та звітування з процесами Sales & Operations Planning (S&OP), надаючи прозорість в управлінні бізнес-процесами. IBP дозволяє побачити зв’язки між різними підрозділами. Наприклад, збільшення попиту на продукцію може спричинити необхідність збільшення виробництва, а це своєю чергою потребує коригування в ланцюгу постачання та HR-ресурсах.

Використання AI в рамках IBP надає значні переваги, такі як прогнозування ринкових умов, автоматизований контроль фінансових операцій, оптимізація бюджетів і управління даними в реальному часі, що значно підвищує ефективність та швидкість прийняття рішень у компанії.

Огляд методології DRP

DRP (Distribution Requirements Planning) – це методологія, яка допомагає оптимізувати ланцюг постачання та розподілити ресурси між складами, дистриб’юторами та кінцевими точками продажу. Вона включає декілька ключових етапів: огляд попиту для визначення сезонності та трендів, фінансовий аналіз витрат на доставку, утримання складів і управління запасами, а також координацію виробничих процесів для уникнення надлишків або дефіциту товарів. Сюди ж входить визначення обмежень, таких як транспортні маршрути або терміни доставки, що є важливим для зниження ризиків і забезпечення своєчасності. Методологія передбачає й планування розподілу, що включає пріоритезацію регіонів, клієнтів та постійний контроль за виконанням плану.

В контексті оптимізації Supply Chain інтеграція з AI дозволяє прогнозувати попит на основі аналізу історичних даних, автоматизувати виробничі та логістичні процеси, оптимізувати маршрути доставки в реальному часі та знизити витрати на розподіл. За допомогою AI можна також ефективно управляти ризиками, передбачати можливі затримки та забезпечувати дотримання контрактних умов.

Огляд методології MRP

MRP (Material Requirements Planning) – це методологія, яка ефективно координує потреби в матеріалах, сировині й виробничих потужностях для забезпечення безперервного виробничого процесу. Вона включає кілька основних етапів: огляд попиту на основі прогнозів продажів та замовлень, оцінку поточних запасів і виявлення недостачі матеріалів, а також оптимізацію виробничих графіків відповідно до наявних ресурсів. Важливим є також планування постачання матеріалів з урахуванням логістичних витрат та обмежень на транспорт, склади і виробничі потужності.

Інтеграція AI у процеси MRP дозволяє прогнозувати попит на матеріали, автоматизувати розподіл виробничих завдань, оптимізувати вибір постачальників і маршрути доставки, а також моніторити рівень запасів в реальному часі. В контексті оптимізації Supply Chain AI також допомагає у виявленні та управлінні ризиками, передбачаючи можливі затримки у постачанні та надаючи рекомендації для їх мінімізації.

Огляд методології DDMRP​

DDMRP (Demand-Driven Material Requirements Planning) – це методологія, яка фокусується на визначенні та управлінні буферами в ланцюзі постачання для запобігання дефіцитам і затримкам у процесі виробництва. Головною особливістю є виявлення критичних точок ризику, таких як певні товари, компоненти або постачальники, де можливі коливання попиту чи затримки. Для кожного з цих елементів встановлюються мінімальні, цільові та максимальні рівні запасів, які регулярно переглядаються та коригуються залежно від змін попиту, сезонності чи поведінки клієнтів.

AI в DDMRP підсилює управління ланцюгами постачання через аналіз даних і автоматизацію процесів. Він допомагає прогнозувати попит, виявляти критичні точки ризику, оптимізувати буфери запасів і швидко реагувати на зміни. AI може моделювати залежності між постачальниками та клієнтами, коригувати маршрути доставки, передбачати затримки й автоматизувати виконання планів поповнення. Завдяки AI у Supply Chain управління запасами стає більш динамічним, гнучким і точним, що мінімізує дефіцит і оптимізує витрати на зберігання.

Ідеальний варіант, коли бізнес використовує вищезгадані методології комплексно, оскільки саме такий підхід забезпечує узгодженість процесів, знижує ризики та сприяє ефективному плануванню на всіх рівнях. На стратегічному рівні IBP визначає бізнес-цілі, фінансові показники та довгострокові рішення. Далі S&OP балансує середньострокове прогнозування, маркетингові стратегії та бізнес-обмеження, тоді як S&OE фокусується на їх виконанні. DDMRP допомагає визначати буфери, кластеризацію та сегментацію, а MRP і DRP відповідають за операційне виконання, замовлення та розподіл ресурсів. І всі ці процеси об’єднує прогноз попиту, який є ключовим елементом ухвалення рішень на кожному рівні!

Замовити презентацію

Сезонність, аномалії та непередбачувані події: як використання AI для Supply Chain Management допомагає бізнесу адаптуватися: практичні поради з управління нестандартними ситуаціями​

У Supply Chain передбачуваність – це розкіш, а зміни – реальність, з якою доводиться працювати щодня. Раптові зміни попиту, непередбачувані події, аномалії та сезонні коливання змушують компанії шукати способи швидкої адаптації. AI у прогнозуванні попиту – це можливість бачити майбутнє точніше. Святкові розпродажі, Чорна п’ятниця, літні та зимові знижки – традиційні піки попиту в ритейлі. Рішення, що використовують AI-алгоритми, як-от SMART Demand Forecast, допомагають аналізувати історичні дані продажів, відстежувати сезонні патерни, враховувати маркетингові активності та навіть погодні умови, щоб дати найточніший прогноз. Як результат, на прикладі рішення Smart Demand Forecast, AI-прогнозування забезпечує ритейлу:

• Збільшення точності прогнозування попиту на 20-30%
• Зменшення залишків після пікових періодів на 15-25%
• Оптимізація запасів та вивільнення оборотного капіталу із заморожених запасів.

Приклад використання AI у Supply Chain харчових продуктів для мережі ресторанів швидкого харчування McDonald’s Georgia

Так, мережа ресторанів швидкого харчування McDonald’s Georgia звернулись до SMART business

з запитом подолати такі виклики:

1. Неточне прогнозування на рівні окремих ресторанів, що призводило до дефіциту чи надлишків.
2. Збільшення операційних витрат через необхідність швидкого реагування на попит.
3. Надмірна завантаженість персоналу через ручний аналіз попиту.

Після впровадження рішення SMART Demand Forecast замовник отримав:

1. Збільшення показника точності прогнозування продажів до 83,1% (на основі 4-тижневих даних);
2. Показник відхилення прогнозу до 5% – що є нормою для світової бізнес-спільноти;
3. Змогу ефективніше управляти запасами, уникаючи втрат.

Роль AI у Supply Chain і логістиці для вчасного реагування на аномальні тренди, пов’язані з нестандартними подіями, та коригування стратегій

Існують коливання, котрі складно передбачити традиційними методами, оскільки вони часто є нестандартними та залежать від багатьох зовнішніх факторів: пандемії, війни, перебої в логістиці, закриття під час повітряних тривог, аномалії тощо.

Аномалії – це відхилення від звичайних патернів попиту, які можуть бути спричинені як позитивними, так і негативними факторами. Наприклад:

• раптове зростання попиту через вірусний тренд у соцмережах (ефект TikTok);
• падіння продажів через геополітичні ризики, економічні кризи тощо.

AI може враховувати аномалії в реальному часі, аналізуючи великі масиви даних. Тому використання AI у Supply Chain допомагає компаніям адаптувати свої закупівлі, коригувати маркетингові стратегії та логістичні процеси.

Рішення, що використовують алгоритми AI, як SMART Demand Forecast, допомагають не просто аналізувати внутрішні дані, а й дозволяють використовувати зовнішні джерела: тренди споживчої поведінки, економічні показники, соціальні мережі. Завдяки цьому компанії можуть не лише вчасно реагувати на зміни, а й прогнозувати їх заздалегідь, гнучко підлаштовуючи свої стратегії. Як результат AI у Supply Chain і прогнозування попиту забезпечує:

• Врахування аномальних трендів, пов’язаних із нестандартними подіями.
• Використання зовнішніх джерел для прогнозування змін у попиті та адаптації асортименту.
• Мінімізацію дефіциту товарів завдяки точнішому плануванню постачань.
• Зменшення втрат через надмірні знижки на товари та зниження списань.
• Збільшення середнього рівня продажів в середньому на 15-20% завдяки оптимальним цінам та ефективному управлінню запасами.

Приклад використання AI для прогнозування попиту у Supply Chain фармацевтичної галузі

Наприклад, фармацевтична галузь особливо чутлива до різних зовнішніх факторів: нові штами грипу, сезонні алергії, підвищений попит на вітаміни під час похолодань. Без точного прогнозування компанії стикаються або з дефіцитом, або з надлишком товару. Рішення SMART Demand Forecast, що використовує AI-аналіз, дозволяє прогнозувати потребу в медикаментах на основі історичних даних, сезонних факторів та навіть новинних індикаторів. Завдяки цьому:

• дистриб’ютори можуть гнучко управляти запасами;
• знижується ризик дефіциту та прострочення товарів;
• скорочуються витрати на складське зберігання.

Використання AI у прогнозуванні попиту дозволяє працювати на випередження, мінімізуючи ризики, балансуючи попит і пропозицію та роблячи управління ланцюгами постачання більш стійким навіть у нестабільні періоди.

Замовити презентацію

Ключові висновки, що стануть у пригоді для бізнесу і допоможуть зрозуміти роль AI у Supply Chain

• Не існує ідеального універсального підходу – стратегію прогнозування попиту потрібно будувати під конкретний бізнес, масштаби операцій і рівень невизначеності.
• AI не замінює людей – він допомагає їм приймати точніші рішення. Аналітики можуть концентруватися на стратегічних завданнях, а не на рутинних розрахунках.
• Головний фокус – точність прогнозування попиту, адже від цього залежить ефективність логістики, закупівель і фінансових потоків компанії.
• Працюйте не з реакцією, а на випередження – використовуйте AI, щоб не просто реагувати на зміни, а прогнозувати їх та будувати гнучкі стратегії.
• Інтегруйте AI у Supply Chain та інші ключові процеси завдяки рішенню SMART Demand Forecast – це комплексний інструмент, який дозволяє компаніям бути на крок попереду, адаптуючи ланцюги постачання до реальних викликів ринку.

Бажаєте дізнатися, як штучний інтелект може вдосконалити вашу стратегію не лише у Supply Chain, а й у суміжних бізнес-процесах? Замовляйте презентацію – і експерти SMART business допоможуть розкрити весь потенціал рішення та знайти найкращі шляхи підсилення саме вашого бізнесу.