Blog

Zaktualizowany system nawigacji

Nowa strona «Zarządzanie asortymentem»

Nowa strona «Narzędzie Promocyjne»

Lokalizacja interfejsu

Nowe poziomy agregacji biznesowej

Optymalizacja kluczowych procesów obliczeniowych

Adaptacyjne wyświetlanie danych

Jak firmy tracą pieniądze z powodu niewłaściwego zarzadzania zapasami

Nie wyrzucaj pieniędzy – dlaczego overstock jest zagrożeniem dla zyskowności

Out-of-stock – niewidoczny wróg Twojego biznesu

Jak nauczyć się optymalizować poziom zapasów i przestać tracić pieniądze

Wykorzystanie AI do analizy sprzedaży historycznej, sezonowości i trendów

Jak sztuczna inteligencja w handlu detalicznym pomaga firmom ograniczyć straty magazynowe

Jak rozwiązanie SMART Demand Forecast pomogło zespołowi McDonald’s Georgia zwiększyć dokładność prognozowania popytu

• 83% – poziom dokładności prognozowania sprzedaży dla każdego lokalu na podstawie tygodniowej agregacji danych za okres 4 tygodni.
• 80% – poziom dokładności prognozowania sprzedaży dla każdego lokalu na podstawie tygodniowej agregacji danych za okres 12 tygodni.
• Średnie odchylenie nieprzekraczające 5% – uznawane za normę w globalnym środowisku biznesowym.

Jak sprawić, by dane pracowały na korzyść Twojej firmy

Podejście data-driven w retailu

AI w służbie retailu: za i przeciw

Mit pierwszy: dobrzy analitycy i tak zrobią lepszą prognozę

Mit drugi: wdrożenie AI w handlu detalicznym może prowadzić do masowych zwolnień pracowników

Mit trzeci: Sztuczna inteligencja w handlu detalicznym jest kosztowna, a jej korzyści trudno zmierzyć

Dlaczego sprawdzone metody prognozowania popytu już nie działają

• 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 ocenę i uwzględnienie wielu czynników jednocześnie, ale mają ograniczoną skuteczność przy gwałtownych zmianach danych.
• Analiza trendów – metoda polegająca na identyfikacji długoterminowych zmian w danych. Pomaga określić, czy popyt na dany produkt rośnie, maleje czy pozostaje stabilny. Jest przydatna w planowaniu strategicznym, ale nie uwzględnia sezonowych wahań ani krótkoterminowych skoków, przez co może upraszczać obraz sytuacji.
• Oceny eksperckie – metoda prognozowania oparta na profesjonalnych założeniach, doświadczeniu oraz intuicji specjalistów. Uwzględnia się opinie menedżerów sprzedaży, marketerów lub zewnętrznych analityków, którzy dobrze rozumieją specyfikę rynku. Metoda ta jest szybka i przystępna cenowo, szczególnie w małych firmach, ale jej główną wadą jest subiektywność: prognozy mogą być stronnicze lub oparte na niekompletnych informacjach.
• Średnia krocząca (moving average) – prosta metoda statystyczna stosowana do wygładzania wahań danych. Oblicza średnią wartość poprzednich okresów, aby określić podstawową tendencję. Na przykład trzy miesięczna średnia krocząca uwzględnia ostatnie trzy miesiące do obliczenia każdego nowego punktu. Metoda ta jest skuteczna w stabilnych warunkach, ale nie jest wrażliwa na szybkie zmiany.
• Wygładzanie wykładnicze – to ulepszona wersja poprzedniej metody, w której większą wagę przywiązuje się do najnowszych danych. Dzięki temu model szybciej reaguje na zmiany popytu. Jest on stosowany do prognozowania krótkoterminowego, zwłaszcza gdy wymagana jest szybka reakcja na wahania. Jednak model ten nie uwzględnia związków przyczynowo-skutkowych i może być zawodny w przypadku gwałtownych zmian rynkowych.
• Prognozowanie sezonowe – metoda, która uwzględnia powtarzające się wahania popytu w określonych porach roku (święta, sezony, wydarzenia itp.). Pozwala ona wyodrębnić i zneutralizować czynnik sezonowy, aby dokładniej ocenić ogólną tendencję. Takie podejście jest przydatne w handlu detalicznym, branży turystycznej, sektorze FMCG. Jednak nie sprawdza się w obliczu niestandardowych sytuacji lub nieprzewidywalnych zmian.

Co się zmieniło wraz z pojawieniem się AI: oczywiste i nieoczywiste zalety sztucznej inteligencji w prognozowaniu popytu

• Wskaźniki makroekonomiczne: poziom inflacji, wahania walutowe, trendy rynkowe.
• Czynniki klimatyczne i sezonowe: zmiany pogody, zjawiska naturalne itp.
• Dane dla e-commerce: zachowania użytkowników, wpływ reklamy (w szczególności w sieciach społecznościowych).
• Zmiany regulacyjne: nowe podatki, ograniczenia normatywne itp.

Porównanie tradycyjnego prognozowania i AI według konkretnych kryteriów

Płynna transformacja: kiedy i jak zintegrować prognozowanie AI bez ryzyka dla biznesu?

Jak skutecznie wdrożyć sztuczną inteligencję w procesy prognozowania popytu – porady i wskazówki:

1. Wybierz niezawodnego dostawcę: Zazwyczaj dostawcy zapewniają pełne wsparcie techniczne, dostosowanie do konkretnych procesów biznesowych i wsparcie na wszystkich etapach integracji – tak jak SMART business podczas wdrażania rozwiązania do prognozowania popytu SMART Demand Forecast.
2. Zadbaj o jakość danych: Bez dobrej jakości, uporządkowanych i historycznych danych AI nie będzie działać efektywnie. Pierwszy krok to audyt źródeł, typów i jakości danych. Ważne jest ich regularne aktualizowanie, standaryzacja, ujednolicenie formatów i eliminacja duplikatów. Jeśli nie wiesz, od czego zacząć – skonsultuj się z dostawcą. SMART business już na etapie diagnozy uzgadnia z klientem zunifikowaną strukturę danych i udostępnia gotowe szablony.
3. Przygotuj infrastrukturę techniczną: Może to być wewnętrzna baza obliczeniowa lub wykorzystanie platform chmurowych zapewniających skalowalność i szybkość działania. Sprawdź, czy twoje możliwości techniczne są zgodne z wymaganiami rozwiązania – w tym również może pomóc dostawca.
4. Uruchom projekt pilotażowy: Zacznij od wdrożenia systemu na ograniczonym obszarze, np. w jednym regionie, dla wybranych SKU lub kanału sprzedaży. Dzięki temu przetestujesz rozwiązanie przy minimalnym ryzyku i ocenisz jego wartość biznesową, co pomoże zdecydować, czy wdrożenie warto rozszerzyć na całą organizację.
5. Stwórz zespół międzyfunkcyjny: AI w prognozowaniu to nie tylko domena IT – w zależności od branży warto zaangażować logistyków, marketerów, dział operacyjny itp. Tworząc zespół, pamiętaj, żeby przede wszystkim uwzględnić osoby, które będą bezpośrednio uczestniczyć w prognozowaniu.
6. Przeszkol zespół: Wyjaśnij logikę nowego systemu i naucz pracowników, jak z niego korzystać. Zachęcaj zespół do przekazywania informacji zwrotnych i uwzględniaj je podczas integracji.
7. Zaangażuj analityków: ich rolą jest nie tylko interpretacja wyników, ale także kontrola przestrzegania określonych KPI dokładności prognozowania. Sztuczna inteligencja to przede wszystkim narzędzie w rękach człowieka, a nie jego zamiennik. AI przejmuje rutynowe zadania, zwalniając czas pracowników na priorytetowe zadania.
8. Dodatkowa rada: jeśli masz wątpliwości, czy warto wprowadzać zmiany w procesach, integruj rozwiązania stopniowo. Na początku wykorzystuj modele AI równolegle ze zwykłymi metodami, generując prognozy w trybie testowym i porównując je z poprzednimi wynikami.

Jak AI w zarządzaniu łańcuchem dostaw pomaga firmom szybko reagować na zmiany rynkowe i podejmować strategiczne decyzje

Jakie są obecne wyzwania wymienione przez ekspertów ds. łańcucha dostaw:

1. 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.
2. 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 reagować na zdarzenia po fakcie, ale zastosować proaktywne podejście, które obejmuje budowanie scenariuszy dla różnych sytuacji. Firmy muszą więc nauczyć się działać z uwzględnieniem prognoz popytu, a nie tylko reagować na konsekwencje nieprzewidzianych zmian.
3. Elastyczność logistyki – zatłoczone przejścia graniczne, opóźnienia, brak kontenerów do transportu towarów, problemy kadrowe (niedobór kierowców i pracowników magazynowych) oraz rosnące ceny usług logistycznych – wszystko to stwarza poważne bariery dla efektywnych dostaw towarów. Trudności te nie tylko wydłużają czas dostawy, ale także zwiększają koszty, co wpływa na rentowność firmy. AI w logistyce i Supply Chain pomaga przezwyciężyć również te wyzwania.
4. Kwestie przejrzystości – jednym z kluczowych problemów we współczesnym łańcuchu dostaw jest brak przejrzystości w systemach wykorzystywanych do zarządzania dostawami. Im bardziej złożone i rozgałęzione są te systemy, tym trudniej jest uzyskać jasny obraz całego łańcucha dostaw. Trudność w śledzeniu każdego etapu łańcucha dostaw prowadzi do ryzyka opóźnień, błędów, a nawet strat. Dlatego też, aby łańcuch dostaw sprawnie funkcjonował, konieczne jest wdrożenie bardziej przejrzystych, zintegrowanych systemów, które zapewnią monitorowanie i kontrolę w czasie rzeczywistym na wszystkich etapach procesu dostaw.

Korzyści, jakie firmy zyskują dzięki cyfryzacji

• Automatyzacja kluczowych procesów – prognozowanie popytu wymaga analizy ogromnych zbiorów danych (Big Data). W kontekście prognozowania ważna jest metodologia realizacji Sales, czyli realizacja strategii sprzedażowej. Opiera się ona na szybkim podejmowaniu codziennych decyzji z wykorzystaniem aktualnych danych. Aby jednak metodologia ta działała efektywnie, niezbędne są nowoczesne systemy o dużej mocy obliczeniowej, gdyż bez nich niemożliwe jest przetwarzanie oraz analiza tak ogromnej ilości danych w czasie rzeczywistym.
• Agregacja informacji – cyfryzacja oferuje ogromne możliwości również w tym obszarze. Przykładowo, AI i IoT w łańcuchu dostaw otwierają nowe horyzonty dla zarządzania logistyką. Technologie IoT (Internet of Things) umożliwiają gromadzenie danych dotyczących lokalizacji towarów w czasie rzeczywistym, a sztuczna inteligencja pomaga analizować te dane, przewidywać opóźnienia oraz optymalizować trasy. Pozwala to śledzić towary, identyfikować przyczyny opóźnień, na przykład na etapie odprawy celnej, i szybko reagować na problemy lub zmiany na trasie dostawy. Agregacja informacji pozwala na lepszą kontrolę łańcucha dostaw, lepsze planowanie oraz podejmowanie bardziej świadomych decyzji.
• Analityka Big Data i prognozowanie popytu w łańcuchach dostaw – tutaj cyfryzacja otwiera ogromne możliwości przewidywania, prognozowania i wykorzystywania danych. I nie chodzi tu tylko o Big Data gromadzone i wykorzystywane przez firmę, ale także o możliwość gromadzenia danych ze źródeł zewnętrznych: mediów społecznościowych, kliknięć na stronie internetowej itp. Wszystko to może być również szybko gromadzone i przetwarzane przez nowoczesne systemy.
• Rozwiązania chmurowe zapewniają dostęp do wszelkich zsynchronizowanych informacji z dowolnego miejsca na świecie. W kontekście łańcucha dostaw rozwiązania chmurowe pozwalają firmom działającym na arenie międzynarodowej skutecznie zarządzać procesami logistycznymi i łańcuchem dostaw poprzez synchronizację danych, monitorowanie i zarządzanie z dowolnego miejsca z dostępem do Internetu. W ten sposób wielofunkcyjne zespoły i partnerzy mogą współpracować w celu zarządzania danymi, negocjowania, dostosowywania zamówień lub planowania tras dostaw, bez względu na to, gdzie się znajdują – w różnych miastach lub krajach.

Jakie są korzyści z wykorzystania AI w Supply Chain

Porównanie metodologii optymalizacji łańcucha dostaw: S&OP, S&OE, IBP, DDMRP oraz innych. Kiedy i które z nich należy stosować, aby zmaksymalizować efektywność łańcucha dostaw?

Przegląd metodologii Sales & Operations Planning

• Przegląd produktu obejmuje analizę portfolio, planów dotyczących wprowadzania nowych produktów i konkurencji.
• Przegląd popytu obejmuje tworzenie strategii cenowej, planowanie działań promocyjnych i prognozowanie popytu.
• Przegląd podaży obejmuje analizę zasobów, opracowanie scenariuszy dostaw i optymalizację zapasów.
• Przegląd finansowy jest ważnym etapem, na którym uzgadniane są plany popytu i podaży oraz opracowywane są prognozy finansowe.
• Przegląd zarządzania kończy proces, który obejmuje przegląd kluczowych wskaźników wydajności i dostosowanie strategii.

Przegląd metodologii Sales & Operations Execution

Przegląd metodologii IBP

Przegląd metodologii DRP

Przegląd metodologii MRP

Przegląd metodologii DDMRP

Sezonowość, anomalie i nieprzewidywalne zdarzenia: jak wykorzystanie AI w Supply Chain Management pomaga firmom w adaptacji: praktyczne wskazówki dotyczące zarządzania niestandardowymi sytuacjami

• Zwiększenie dokładności prognozowania popytu o 20–30%.
• Zmniejszenie zapasów po okresach szczytowych o 15–25%.
• Optymalizację zapasów i uwolnienie kapitału obrotowego z zamrożonych zapasów.

Przykład zastosowania AI w Supply Chain żywności dla sieci fast food McDonald's Georgia

1. Niedokładne prognozowanie na poziomie poszczególnych restauracji, co prowadziło do deficytów lub nadmiarów zapasów.
2. Zwiększone koszty operacyjne wynikające z konieczności szybkiego reagowania na popyt.
3. Nadmierne obciążenie pracowników spowodowane ręczną analizą popytu.

1. Wzrost dokładności prognozowania sprzedaży do 83,1% (na podstawie danych z 4 tygodni);
2. Wskaźnik odchylenia prognozy nie przekraczający 5%, co jest normą wśród globalnej społeczności biznesowej;
3. Możliwość bardziej efektywnego zarządzania zapasami, unikając strat.

Rola AI w Supply Chain i logistyce w reagowaniu na nietypowe trendy związane z niestandardowymi wydarzeniami i szybkim dostosowywaniu strategii

• nagły wzrost popytu spowodowany wirusowym trendem w mediach społecznościowych (efekt TikToku);
• spadek sprzedaży spowodowany sytuacją geopolityczną, kryzysem gospodarczym itp.

• Uwzględnianie nietypowych trendów związanych z niestandardowymi zdarzeniami.
• Wykorzystanie zewnętrznych źródeł do przewidywania zmian popytu i dostosowywania asortymentu.
• Minimalizację powstawania deficytów towarów dzięki dokładniejszemu planowaniu zaopatrzenia.
• Redukcję strat wynikających z nadmiernych rabatów na towary i zmniejszenie strat.
• Wzrost średniego poziomu sprzedaży o 15–20% dzięki optymalnym cenom i efektywnemu zarządzaniu zapasami.

Przykład zastosowania AI do prognozowania popytu w Supply Chain firmy farmaceutycznej

• dystrybutorzy mogą elastycznie zarządzać zapasami;
• ryzyko braków i przeterminowań towarów jest zmniejszone;
• obniżone zostają koszty magazynowania.

Kluczowe wnioski, które będą przydatne dla firm i pomogą im zrozumieć rolę AI w Supply Chain

• Nie ma idealnego, uniwersalnego podejścia – strategia prognozowania popytu powinna być dostosowana do konkretnej firmy, skali działalności oraz poziomu niepewności.
• AI nie zastępuje ludzi, ale pomaga im podejmować trafniejsze decyzje. Analitycy mogą skupić się na zadaniach strategicznych, a nie na rutynowych obliczeniach.
• Główny nacisk kładzie się na dokładność prognozowania popytu, ponieważ wpływa to na wydajność logistyki, zaopatrzenia i przepływów finansowych firmy.
• Bądź proaktywny, a nie reaktywny – wykorzystuj sztuczną inteligencję do przewidywania zmian i budowania elastycznych strategii, a nie tylko reagowania na wydarzenia.
• Wprowadź AI do swojego łańcucha dostaw oraz innych kluczowych procesów dzięki SMART Demand Forecast, kompleksowemu narzędziu, które pozwala firmom być o krok do przodu, dostosowując ich łańcuchy dostaw do rzeczywistych wyzwań rynkowych.

Zadania prognozowania popytu

1. Optymalizacji zapasów;
2. Minimalizacji ryzyka powstawania nadmiernych lub niedostatecznych zapasów towarów;
3. Zapewnieniu stabilności procesów łańcucha dostaw;
4. Planowaniu działań produkcyjnych i marketingowych w oparciu o dokładne dane itp.

Czym więc jest prognozowanie popytu?

Wyzwania związane z prognozowaniem popytu stojące przed firmami

1. Niewystarczające lub niskiej jakości dane: jeśli informacje o popycie są niekompletne lub niedokładne, prognozy mogą być błędne.
2. Wahania popytu spowodowane sezonowością, czynnikami zewnętrznymi, takimi jak zjawiska gospodarcze lub zmiany w przepisach itp.
3. Trudności w integracji danych prognostycznych z codziennymi procesami operacyjnymi, co wymaga kompleksowego podejścia, odpowiedniego poziomu wiedzy specjalistycznej i skoordynowanej pracy zespołów wielofunkcyjnych.
4. Stosowanie przestarzałych ręcznych metod prognozowania: tradycyjne arkusze kalkulacyjne, brak automatyzacji i proste formuły prognozowania popytu nie pozwalają na uwzględnienie dużej liczby zmiennych i szybkie dostosowanie prognoz do nowych danych, co prowadzi do spadku ich dokładności.

Jak działa prognozowanie i jakie są kluczowe kroki skutecznego podejścia do budowania dokładnej prognozy popytu?

Gromadzenie danych wysokiej jakości

Analiza czynników wpływających na popyt

Wybór odpowiedniej metody prognozowania popytu

Tworzenie modelu prognozowania popytu

Testowanie i optymalizacja modelu prognozowania popytu

• Wykorzystanie prognozy w kluczowych procesach biznesowych – ostatni etap obejmuje wykorzystanie prognozy w ważnych dla firmy procesach biznesowych: zarządzaniu zapasami, produkcją, planowaniu kampanii marketingowych itp.

Zalety prognozowania popytu:

• Optymalizacja procesów łańcucha dostaw: dokładne prognozowanie popytu na produkty pomaga efektywniej zarządzać zapasami, co minimalizuje ryzyko ich wyczerpania lub powstawania nadwyżek. To z kolei pomaga obniżyć koszty związane z przechowywaniem towarów i zapobiega utracie sprzedaży z powodu niedostępności towarów lub usług. Budując procesy oparte na dokładnych prognozach popytu, firma zapewnia sprawny przepływ towarów w całym łańcuchu dostaw, minimalizując dostawy awaryjne i opóźnienia.
• Lepsze planowanie procesów produkcyjnych: dzięki dokładnym prognozom popytu, jednostki produkcyjne mogą zoptymalizować wykorzystanie zasobów. Prognozy pomagają zapewnić, że odpowiednia ilość surowców jest stale dostępna na czas.
• Zapewnienie dokładności kampanii marketingowych – dzięki zrozumieniu, kiedy i na jaką usługę lub produkt będzie największy popyt, specjaliści ds. marketingu mogą dokładniej opracowywać i przeprowadzać skuteczne kampanie, co pomaga zmaksymalizować sprzedaż.
• Zmniejszenie kosztów i wpływu na P&L firmy – wykorzystanie dokładnych prognoz popytu zmniejsza koszty poprzez optymalizację kluczowych procesów firmy: magazynowania, produkcji, marketingu, zaopatrzenia, łańcucha dostaw itp. Wszystko to zapewnia dokładne dopasowanie popytu do zasobów. W rezultacie ma to pozytywny wpływ na P&L firmy. Redukcja kosztów i poprawa wydajności tych procesów pomaga zwiększyć zysk brutto i dochód netto.
• Poprawa jakości usług – dokładna prognoza popytu pomaga racjonalnie planować zasoby firmy. Na przykład, polegając na prognozie, można z wyprzedzeniem zadbać o niezbędną liczbę pracowników oraz ilość towarów, aby w pełni zaspokoić popyt klientów na poziomie poszczególnych punktów sprzedaży.

Co jest kluczem do osiągnięcia dokładnego prognozowania popytu i jakie czynniki mają na to wpływ?

Czynniki wpływające na prognozowanie popytu

• Czynniki zewnętrzne i zjawiska społeczne – warto wspomnieć, jak podczas pandemii wszyscy kupowali maseczki ochronne i środki antyseptyczne. Analiza trendów to sposób na przewidywanie ważnych i nagłych zmian w preferencjach klientów.
• Polityka cenowa – rabaty, promocje, a nawet minimalny wzrost cen mogą znacząco wpłynąć na sprzedaż. Ludzie zawsze będą szukać najlepszego stosunku jakości do ceny. Zrozumienie tego wzorca pozwala dokładniej przewidzieć, jak zmieni się popyt.
• Sezonowość – wyobraź sobie sklep z lodami zimą i latem. Oczywiście popyt spada, gdy jest zimno, a rośnie podczas upałów. Zrozumienie wahań sezonowych i posiadanie dokładnej prognozy popytu na zapasy pomaga firmom planować moce produkcyjne i ilość towarów bez wpadania w pułapkę nadprodukcji lub deficytu.
• Czynniki ekonomiczne – poziom dochodów, inflacja i wahania kursów walut – kształtują siłę nabywczą konsumentów.
• Konkurencja – działania konkurencji również odgrywają ważną rolę. Analiza otoczenia konkurencyjnego pozwala na dostosowanie strategii w odpowiednim czasie.

Czym jest krótkoterminowe i długoterminowe prognozowanie popytu i które podejście należy wybrać?

Krótkoterminowe prognozowanie popytu

Długoterminowe prognozowanie popytu

Czym są ilościowe i jakościowe metody prognozowania popytu i kiedy należy je stosować?

Ilościowe metody prognozowania popytu

Jakościowe metodologie prognozowania popytu

Jakie modele prognozowania popytu istnieją?

Jakie istnieją techniki prognozowania popytu i które z nich najlepiej odpowiadają dzisiejszym potrzebom biznesowym?

Inteligentne prognozowanie popytu z wykorzystaniem AI: zalety i wady

Prognozowanie sezonowych zmian popytu i promocji za pomocą AI

Jak można wykorzystać sztuczną inteligencję do przewidywania popytu na nowe produkty?

Uczenie maszynowe w prognozowaniu popytu

Jakie istnieją modele ML do prognozowania popytu?

• Regresja liniowa to prosty, ale skuteczny model, który analizuje związek między popytem a kluczowymi czynnikami.
• Random Forest to metoda zespołowa, który dobrze sprawdza się w przypadku dużej liczby zmiennych i złożonych zależności.
• Gradient boosting (XGBoost, LightGBM) – zapewnia wysoką dokładność prognozowania, ponieważ uwzględnia wiele czynników jednocześnie;
• Metody grupowania (K-means) – pomagają grupować dane w celu identyfikacji podobieństw.
• Głębokie sieci neuronowe LSTM (Long Short-Term Memory) – skuteczne w pracy z szeregami czasowymi, co jest szczególnie przydatne na dynamicznych rynkach z szybkimi zmianami popytu.
• Metody transferu wiedzy – stosowane, gdy dane historyczne nie są wystarczające, na przykład przy wchodzeniu na nowe rynki lub wprowadzaniu nowych produktów.

Prognozowanie popytu w przedsiębiorstwie – Twój klucz do efektywności i ciągłości procesów biznesowych w łańcuchu dostaw

Prognozowanie popytu w zarządzaniu zapasami i ich optymalizacji

Prognozowanie popytu na wyroby gotowe

Jak prognozowanie popytu może przydać się w różnych sektorach biznesowych?

• W handlu detalicznym prognozowanie popytu na produkty pomaga dostosować optymalne poziomy zapasów, aby zaspokoić potrzeby klientów bez utrzymywania nadmiernych zapasów. Ponadto, dzięki dokładnym prognozom można skutecznie zaplanować asortyment i zapasy dla każdego sklepu z osobna, biorąc pod uwagę specyfikę popytu w różnych lokalizacjach.
• W branży odzieżowej dokładne prognozy popytu pozwalają na lepsze planowanie produkcji, optymalizację zaopatrzenia i magazynowania surowców, redukcję kosztów materiałowych i ryzyka nadmiernych zapasów lub braków.
• W branży motoryzacyjnej pomaga zoptymalizować linie produkcyjne, co jest ważne dla uniknięcia opóźnień w dostawach samochodów i części samochodowych.
• W branży lotniczej dokładne prognozowanie umożliwia liniom lotniczym dokładniejsze planowanie natężenia ruchu i zapotrzebowania na zasoby ludzkie, co pomaga obniżyć koszty paliwa i personelu.
• W handlu ubraniami sezonowość i trendy są ważnym aspektem branży. Dokładne prognozowanie popytu na kolekcje sezonowe pomaga firmom efektywniej planować zakupy i produkcję. Pozwala to zminimalizować niesprzedane zapasy, uniknąć długotrwałych wyprzedaży, a tym samym obniżyć koszty kampanii marketingowych mających na celu zwiększenie sprzedaży.
• W branży spożywczej prognozowanie pomaga przewidywać wahania popytu i unikać kosztów związanych ze stratami, nadmiarem lub deficytem składników, zapewniając stabilną i terminową produkcję wysokiej jakości produktów.
• W branży produkcyjnej prognozowanie popytu pozwala firmom optymalizować produkcję i zaopatrzenie w surowce zgodnie z potrzebami rynku, co zwiększa wydajność kluczowych procesów biznesowych i obniża koszty.
• W branży farmaceutycznej prognozowanie popytu pomaga zarządzać zapasami leków, biorąc pod uwagę potrzeby różnych regionów i sezonowe wahania zachorowań.
• W sektorze usług prognozowanie pomaga optymalizować i efektywnie alokować zasoby pracy, zapewniając wysoką jakość obsługi klienta.
• W branży turystycznej dokładne prognozy popytu pozwalają firmom turystycznym lepiej planować wycieczki, oferując odbiorcom najlepsze ceny i zmniejszając prawdopodobieństwo nadmiernego zatłoczenia w popularnych miejscach.
• W branży hotelarskiej: prognozowanie popytu pomaga zarządzać poziomem usług, zapewniając wysoką jakość obsługi gości i maksymalizując zyski hotelu. Z kolei w branży restauracyjnej prognozowanie pomaga ustalić efektywne zamówienie produktów, obniżyć koszty zakupu składników i uniknąć strat spowodowanych nadmiarem lub brakiem towarów i surowców.

• W czołówce znajduje się obsługa klienta. Coraz więcej firm z całego świata stawia na AI w celu zapewnienia wysokiego poziomu usług. Jest ona podstawą różnych systemów rekomendacji, które wykorzystują analizę wcześniejszych preferencji klientów do generowania wskazówek, jak zwiększyć ich zadowolenie oraz tworzenia chatbotów i wirtualnych asystentów, którzy odpowiadają na typowe pytania klientów 24/7. Według badania McKinsey w Ameryce Północnej około połowa zapytań klientów w bankowości, telekomunikacji i firmach programistycznych jest obsługiwana maszynowo, w tym przez sztuczną inteligencję. Pracownicy mogą skupić się na rozwiązywaniu kwestii związanych z usługami, które wymagają głębszej analizy ze strony specjalisty.
• W zarządzaniu łańcuchem dostaw, w tym w prognozowaniu popytu, oraz w logistyce, w celu optymalizacji tras dostaw.
• W marketingu, do tworzenia spersonalizowanych reklam, tj. najbardziej odpowiednich ofert i reklam dla konkretnego konsumenta.
• W analizie finansowej jest wykorzystywana do poprawy analizy ryzyka kredytowego i wykrywania oszustw z dużą dokładnością. W szczególności instytucje finansowe mogą wykorzystywać AI do automatyzacji procesu oceny zdolności kredytowej klientów oraz natychmiastowego wykrywania podejrzanych transakcji, co zmniejsza ryzyko i minimalizuje potencjalne straty.
• W medycynie jest ona wykorzystywana do diagnozowania chorób. Ciekawym przykładem jest doświadczenie firmy PathAI, która tworzy technologie uczenia maszynowego do analizy próbek tkanek pod kątem patologii. Z kolei farmaceuci z Atomwise wykorzystują technologie głębokiego uczenia do przyspieszenia procesu odkrywania leków. Sztuczna inteligencja analizuje tu miliardy możliwych związków chemicznych, poszukując perspektywicznych obszarów wymagających zbadania.
• W branży produkcyjnej jest wykorzystywana do automatyzacji linii produkcyjnych, prognozowania zapotrzebowania oraz optymalizacji przepływu pracy.
• Do ochrony przed telefonicznymi żartami. Specjaliści Motorola Solutions wykorzystują AI do rozpoznawania komend głosowych i transkrypcji połączeń alarmowych z numerem 911 w czasie rzeczywistym. Pomaga to w szybszym i dokładniejszym dostarczaniu niezbędnych informacji w sytuacjach kryzysowych, eliminując fałszywych zgłoszeń. System dokładnie analizuje stan emocjonalny dzwoniących.
• W HR i rekrutacji AI jest ona wykorzystywana do analizy CV, prognozowania zatrudnienia potencjalnych kandydatów, przeprowadzania wstępnych rozmów kwalifikacyjnych oraz reskillingu i upskillingu pracowników. Przykładowo, firma Skillsoft zajmująca się rozwojem technologii edukacyjnych opracowała Conversation AI Simulator (CAISY). Program pozwala użytkownikom prowadzić dyskusje biznesowe, zdobywać umiejętności składania ofert biznesowych i rozwiązywać konflikty w trakcie świadczenia usług.

Ekosystem IT rozwiązań opartych na AI firmy SMART business

• SMART Demand Forecast to system prognozowania popytu oparty na uczeniu maszynowym i AI, który pozwala na kompleksowe prognozowanie sprzedaży regularnej i promocyjnej na różnych poziomach szczegółowości.
• SMART Price Insights to rozwiązanie do ustalania cen oparte na AI, które w pełni automatyzuje proces wyznaczania cen oraz stwarza jednolite środowisko zarządzania cenami. Dzięki dynamicznemu ustalaniu cen zawsze będziesz w stanie sprostać wymaganiom rynku, a system dostosowywania strategii pozwoli Ci szybko i skutecznie reagować na wyzwania biznesowe.
• SMART Personal Engagement to system optymalizacji procesów marketingowych i osobistej interakcji z klientami. Jest to swego rodzaju kreator grupy docelowej. Pozwala segmentować ogromne ilości danych o klientach oraz personalizować kampanie marketingowe. Jest niezastąpionym narzędziem, jeśli chodzi o znalezienie najlepszej strategii komunikacji.
• SMART Flexi Scheduler to system zarządzania personelem do elastycznego zarządzania godzinami pracy zespołu. Algorytmy AI analizują dane historyczne i przewidują przyszłe potrzeby, co pozwala na efektywne zarządzanie personelem i redukcję kosztów. Rozwiązanie pozwala dokładnie przewidzieć potrzebę zatrudnienia pracowników (z uwzględnieniem wymagań dotyczących kwalifikacji oraz wszelkich ograniczeń).

SMART Demand Forecast – Twój „szósty zmysł” pomagający w prognozowaniu

• 83-procentową dokładność prognozowania sprzedaży dla każdej restauracji na podstawie cotygodniowej agregacji danych za okres 4 tygodni;
• 80-procentową dokładność prognozowania sprzedaży dla każdej restauracji na podstawie cotygodniowej agregacji danych za okres 12 tygodni;
• Średnie odchylenie od prognoz na poziomie 5%, co jest standardem akceptowanym na rynku globalnym.

Co należy wiedzieć o SMART Demand Forecast

• zmniejszyć obciążenie zespołów wielofunkcyjnych;
• zredukować ilość zapasów do optymalnego poziomu;
• poprawić jakość obsługi klienta dzięki dokładniejszemu reagowaniu na zapytania klientów i większej dostępności produktów;
• zmniejszyć ilość strat;
• podejmować świadome decyzje zarządcze;
• szybko generować raporty.

W jaki sposób algorytmy AI analizują dane, prognozują popyt i pomagają budować skuteczne strategie sprzedaży?

Jak zrealizować plan sprzedaży z formułą Sales Plan = Demand * Strategy?

Krok 1 (Demand): Identyfikacja popytu

• Całkowity wolumen rynku kosmetyków organicznych w regionie wynosi 10 milionów sztuk produktów.
• Firma ma 10% udziału w rynku, co daje 1 milion sztuk produktów.
• Prognozowany wzrost popytu wynosi 15%, co oznacza potencjalny popyt na poziomie 1,15 miliona sztuk.

Krok 2 (Strategy): Określenie strategii

• Rozszerzenie asortymentu produktów – planowane jest dodanie nowej linii produktów do pielęgnacji włosów, aby sprostać wymaganiom rynku.
• Inwestowanie w marketing – firma planuje zwiększyć budżet na kampanie marketingowe o 30%, w tym wykorzystanie mediów społecznościowych, zaangażowanie influencerów, rozwój programów partnerskich itp.
• Rozszerzenie zasięgu dystrybucji – firma planuje wejść na nowe platformy internetowe i otworzyć sklepy fizyczne, aby zwiększyć liczbę punktów sprzedaży o 25%.
• Promocje i rabaty – firma planuje stymulować popyt podczas sezonowych promocji i przyciągać nowych klientów dzięki korzystnym ofertom.

Krok 3 (Sales Plan): Plan sprzedaży

• Prognozowany popyt: 1,15 mln szt.
• Działania strategiczne (rozszerzenie asortymentu, marketing, dystrybucja): firma planuje zwiększyć swój udział w rynku o 20% poprzez te działania.
• Oczekiwany wynik: plan sprzedaży = 1,15 mln (prognozowany popyt) * 1,2 (strategia zwiększenia udziału w rynku) = 1,38 mln sztuk.

1. Dokładne prognozowanie popytu – w przeciwieństwie do ręcznych obliczeń i przypuszczeń, rozwiązanie dostarcza danych opartych na realnych scenariuszach. Dlatego zamiast po prostu przewidywać 15% wzrost popytu, SMART Demand Forecast może wziąć pod uwagę bardziej szczegółowe czynniki, takie jak wahania gospodarcze, zachowanie konkurencji, sezonowość (nie tylko wzrost popytu na produkty do pielęgnacji skóry latem, ale także warunki pogodowe, sezony turystyczne i święta itp.) System pozwoli uzyskać dokładniejszą prognozę sprzedaży regularnej i promocyjnej.
2. Planowanie asortymentu i nowych produktów – wykorzystując algorytmy AI, system jest w stanie wykryć ukryte wzorce. Rozwiązanie analizuje nie tylko wewnętrzne dane firmy, ale także czynniki zewnętrzne, szybko przetwarzając duże zbiory danych. Dzięki temu system może zasugerować, że rośnie popyt na naturalne szampony z określonymi składnikami, podczas gdy odżywki z innymi składnikami tracą na popularności. Dzięki temu firma będzie mogła przeznaczyć zasoby na produkty o największym potencjale sprzedażowym.
3. Zarządzanie zapasami i dystrybucją – jednym z kluczowych aspektów skutecznego prognozowania popytu jest zarządzanie zapasami. Dzięki dokładnej prognozie, którą można przenieść do systemów zarządzania zapasami, firma minimalizuje ryzyko wyczerpania zapasów (out-of-stock).
4. Analiza wydajności i korekta strategii – SMART Demand Forecast zapewnia narzędzia do prognozowania sprzedaży regularnej i promocyjnej porównując ją z planem, co pomoże firmie dostosować strategię w czasie rzeczywistym. Na przykład, jeśli popyt na określone produkty nie jest zgodny z prognozami, rozwiązanie pomoże dostosować decyzje zarządcze, aby osiągnąć cele lub zmienić strategię marketingową zgodnie z jednym ze scenariuszy.

Dlaczego promocje nie działają i jak temu zaradzić dzięki prognozowaniu sprzedaży opartemu na scenariuszach?

1. Elastyczność i zdolność adaptacji: ręczne metody prognozowania często opierają się na modelach liniowych lub stałych założeniach, które nie uwzględniają dynamicznych zmian rynkowych. Prognozowanie oparte na scenariuszach umożliwia modelowanie różnych sytuacji.
2. Uwzględnianie niepewności: prognozowanie oparte na scenariuszach umożliwia opracowanie kilku scenariuszy, od optymistycznych po pesymistyczne. Funkcja ta pozwala przygotować się na różne wyzwania i przemyśleć ewentualne plany kryzysowe.
3. Proaktywne planowanie: prognozowanie oparte na scenariuszach pozwala firmom działać proaktywnie, reagując na możliwe zagrożenia i wyzwania, zanim będą one miały znaczący wpływ na wyniki. W rezultacie firmy mogą lepiej przygotować się na możliwe zmiany, opracowując z wyprzedzeniem odpowiednie strategie.
4. Integracja nowoczesnych technologii: prognozy oparte na scenariuszach skutecznie wykorzystują nowoczesne narzędzia z technologiami AI. Umożliwia to tworzenie dokładniejszych i bardziej dogłębnych prognoz opartych na ogromnych ilościach danych, których tradycyjne metody nie są w stanie przetworzyć tak wydajnie.

Dlaczego dokładność prognozowania jest strategicznym zadaniem nie tylko dla Supply Chain, ale także dla innych działów firmy?

1. Budżetowanie i planowanie kosztów: dokładne prognozy popytu i sprzedaży zapewniają działowi finansowemu jasne kryteria umożliwiające bardziej świadome planowanie. Wiedząc, na które produkty lub usługi będzie największy popyt i w jakich ilościach, dział finansowy może bardziej efektywnie alokować zasoby w poszczególnych działach i projektach, dostosowując budżet do rzeczywistych potrzeb. Pozwala to uniknąć nadmiernych wydatków lub braku środków na wsparcie priorytetowych obszarów. Dostosowując prognozy do decyzji budżetowych firmy, dział finansowy uzyskuje jasny obraz potrzeb biznesowych, co pomaga racjonalnie planować koszty.
2. Inwestycje kapitałowe: dokładne prognozy popytu pozwalają firmom zrozumieć, kiedy mogą być potrzebne dodatkowe zasoby, aby sprostać rosnącemu popytowi. Pozwala to na bardziej efektywne planowanie inwestycji w nowy sprzęt, zwiększenie mocy produkcyjnych lub realizację innych projektów kapitałowych. W ten sposób firma otrzymuje dane pozwalające uniknąć ryzyka niedoinwestowania lub nadmiernych wydatków.
3. Stabilność przepływów pieniężnych: przepływy pieniężne firmy zależą od zdolności do przewidywania sezonowych wahań popytu lub zmian w kosztach dostaw. Gdy prognozy są dokładne, dział finansowy może planować płatności i inwestycje, aby uniknąć różnic gotówkowych i utrzymać stabilność przepływów pieniężnych.
4. Minimalizacja ryzyka finansowego: dokładne prognozy mogą zmniejszyć ryzyko wynikające z nagłych zmian na rynku, takich jak deficyt surowców lub nagły spadek popytu. Dział finansowy może wykorzystywać prognozy do tworzenia rezerw lub planowania alternatywnych źródeł dochodu na wypadek zmian.

5. Wpływ na zyski i straty (P&L): dokładne prognozowanie popytu i kosztów pomaga uniknąć nadprodukcji i zmniejsza koszty przechowywania niesprzedanych towarów. Ma to pozytywny wpływ na rentowność, zmniejsza koszty operacyjne i zapewnia stabilne zyski.