Uzyskać konsultację
Wydarzenia
Dostępne w nagraniu
AI w praktyce: kiedy warto przejść na zaawansowane rozwiązania AI w biznesie
# Data & AI
# Supply Chain Management
# Forecast
Tomasz Kosowski
Tomasz Kosowski
Data Science Engineer
Dostępne w nagraniu
AI w biznesie 2026: Scenariusze AI dla kadry kierowniczej bez dużych budżetów
# Data & AI
Tomasz Kosowski
Tomasz Kosowski
Data Science Engineer
Dostępne w nagraniu
Rola AI w supply chain Przegląd kluczowych metodologii: S&OP, IBP, DDMRP itp
Liliia Shvid
Liliia Shvid
Data&AI Consultant

Ekspertyza

  • Wszyscy
  • Ekspertyza
  • Historie sukcesów
  • Wydania
6 maja, 2026 31 MIN READ
Prognozowanie popytu z wykorzystaniem AI oraz wartościowe lekcje biznesowe na podstawie doświadczeń McDonald’s Georgia
„Tak jak elektryczność zmieniła niemal wszystko 100 lat temu, dziś trudno mi sobie wyobrazić branżę, którą – moim zdaniem – sztuczna inteligencja nie zmieni w ciągu najbliższych kilku lat” — Andrew Ng. Dziś te słowa jednego z najbardziej znanych światowych ekspertów w dziedzinie sztucznej inteligencji brzmią jak racjonalne wyjaśnienie tego, co już dzieje się w środowisku biznesowym. Firmy coraz częściej postrzegają AI nie jako eksperyment czy trend technologiczny, lecz jako narzędzie zwiększania przewidywalności operacyjnej. Dotyczy to przede wszystkim branż o wysokiej zmienności popytu i złożonych łańcuchach dostaw — handlu detalicznego, dystrybucji, produkcji dóbr konsumpcyjnych, e-commerce oraz HoReCa. Właśnie w takich sektorach dokładność prognoz bezpośrednio wpływa na koszty, poziom obsługi oraz możliwość stabilnego skalowania operacji.

Efekt ekonomiczny AI w planowaniu popytu: od globalnej analityki do case’u McDonald’s Georgia

Według szacunków analityków McKinsey, wykorzystanie rozwiązań AI w procesach zarządzania popytem i logistyką może pomóc firmom obniżyć poziom zapasów średnio o 20–30%, zmniejszyć koszty logistyczne o 5–20%, a także zoptymalizować koszty zakupów o 5–15%. Taki efekt wynika ze zdolności algorytmów do analizy ogromnych wolumenów danych oraz uwzględniania znacznie większej liczby czynników niż w przypadku tradycyjnych metod prognozowania. Niemal dwa lata temu sieć restauracji McDonald’s Georgia podzieliła się doświadczeniem wdrożenia rozwiązania SMART Demand Forecast od SMART business, które pozwoliło zwiększyć dokładność prognozowania popytu w całej sieci. Dziś, gdy wykorzystanie sztucznej inteligencji w planowaniu stopniowo przechodzi z kategorii innowacji do kategorii konieczności biznesowej, ten case nabiera nowego znaczenia. Firma faktycznie rozpoczęła transformację procesów prognozowania wcześniej, niż AI stało się masowym narzędziem efektywności operacyjnej. W tym artykule McDonald’s Georgia wraca do własnych doświadczeń już z perspektywy zdobytej praktyki i dzieli się insightami na temat tego, jak prognozowanie popytu oparte na AI dziś pomaga firmie utrzymywać stabilność operacyjną, dokładniej planować zasoby oraz pewniej skalować biznes w zmiennym otoczeniu rynkowym.

Realna wartość biznesowa niedokładnego prognozowania popytu

Gdy firmy mówią o prognozowaniu popytu, często postrzegane jest ono jako kwestia analityki, modeli lub KPI — zauważa Artem Stepanov, Product Owner rozwiązań AI w SMART business. Jednak w rzeczywistości dokładność prognozy bezpośrednio przekłada się na wyniki finansowe biznesu. Nawet niewielkie błędy lub odchylenia mogą prowadzić do zauważalnych strat operacyjnych. Rozważmy dwie typowe sytuacje:
  1. Jeśli popyt został przeszacowany → firma mierzy się z nadmiernymi zapasami. Na pierwszy rzut oka może to wydawać się bezpieczną strategią, ponieważ towar jest dostępny, a sprzedaż nie jest wstrzymana.
W praktyce jednak nadmiar zapasów oznacza zamrożony kapitał obrotowy, wzrost kosztów magazynowania oraz ryzyko utylizacji produktów z powodu upływu terminu ważności lub zmiany popytu. W efekcie aktywa, które miały generować zysk, stają się źródłem kosztów.
  1. Sytuacja odwrotna — niedoszacowany popyt → jeszcze bardziej bolesne konsekwencje: brak towaru na półkach oznacza bezpośrednią utratę przychodów, utracone sprzedaże oraz negatywne doświadczenie klienta. W branżach o wysokiej konkurencyjności powoduje to również ryzyko długoterminowej utraty klientów, którzy szybko znajdują alternatywę.
Kluczowy wniosek polega na tym, że nadwyżka i niedobór zapasów nie są dwoma różnymi problemami, lecz dwiema skrajnościami tego samego procesu. Łączy je wspólna przyczyna źródłowa — niedokładne prognozowanie popytu. Dlatego biznes nieustannie musi balansować między ryzykiem przepełnienia magazynów a ryzykiem utraty sprzedaży, szukając optymalnego punktu efektywności operacyjnej. Z perspektywy analitycznej nawet niewielki błąd w prognozie może mieć istotny efekt ekonomiczny. Odchylenie na poziomie kilku procent może prowadzić do setek tysięcy, a nawet milionów dodatkowych kosztów w logistyce, zakupach i zarządzaniu zapasami.

Niewielkie zmiany popytu — duże wahania operacyjne

Dodatkowym wyzwaniem dla firm jest zdolność systemu operacyjnego do właściwego reagowania na zmiany popytu. W łańcuchach dostaw często obserwuje się zjawisko znane jako „efekt bicza” (bullwhip effect), w którym niewielkie wahania popytu na poziomie klienta końcowego powodują znacznie większe fluktuacje w produkcji, zakupach i logistyce. Codzienne zmiany sprzedaży mogą być przypadkowe lub krótkoterminowe, jednak systemy planistyczne często interpretują je jako trwały trend. W odpowiedzi firmy zwiększają lub gwałtownie redukują zamówienia, próbując skompensować oczekiwane zmiany. Taka nadmierna reakcja uruchamia cykl niestabilności operacyjnej: magazyny mogą być przepełnione w jednym okresie, a jednocześnie puste w innym. Dodatkowym czynnikiem jest opóźnienie w podejmowaniu decyzji oraz przepływie informacji wzdłuż łańcucha dostaw. Im dłuższy łańcuch, tym silniej wzrasta zmienność popytu. W rezultacie nawet niewielkie wahania na poziomie sklepu lub restauracji mogą prowadzić do wielokrotnie większych zmian w planach zakupów, produkcji i transportu. Dla biznesu oznacza to wzrost kosztów transportu i dostaw ekspresowych, większą zmienność poziomu obsługi oraz trudność w utrzymaniu stabilnego modelu operacyjnego. Problem nie polega więc wyłącznie na samych zmianach popytu — są one naturalną cechą każdego rynku. Kluczowe jest to, jak szybko i jak precyzyjnie system prognozowania i planowania potrafi się do nich adaptować, nie generując narastającego długu operacyjnego.

Dług operacyjny: gdy planowanie zamienia się w „gaszenie pożarów”

Niedokładne prognozowanie popytu wpływa nie tylko na koszty czy poziom obsługi. Z czasem prowadzi ono do powstawania tzw. długu operacyjnego — nagromadzenia nieefektywnych decyzji i chaotycznych procesów, które stopniowo obniżają zdolność firmy do stabilnego i przewidywalnego działania. W takich warunkach planowanie przestaje pełnić funkcję strategiczną i staje się reaktywne. Zespoły są zmuszone do ciągłego reagowania na sytuacje kryzysowe zamiast systematycznej optymalizacji procesów i poprawy dokładności decyzji. Najczęściej objawia się to w następujący sposób:
  • planowanie zostaje zastąpione trybem ciągłego „firefighting”, gdzie główny nacisk kładzie się na bieżące rozwiązywanie problemów;
  • rośnie liczba pilnych zamówień oraz eskalacji (czyli sytuacji wymagających natychmiastowego przekazania problemu na wyższy poziom zarządzania lub zaangażowania dodatkowych zasobów), co zwiększa koszty logistyczne;
  • decyzje są podejmowane wolniej z powodu przeciążenia informacyjnego i niespójności procesów. Gdy dane pochodzą z wielu źródeł, wymagają ręcznej weryfikacji lub uzgodnień między działami, co opóźnia reakcję biznesu na zmiany popytu;
  • wzrasta poziom stresu w zespołach planowania i logistyki, a także ryzyko wypalenia zawodowego.
W rezultacie biznes traci zarówno dokładność prognozowania, jak i elastyczność operacyjną. Procesy formalnie nadal działają, jednak każdy kolejny błąd się kumuluje i stopniowo prowadzi do systemowej niestabilności. Powoduje to sytuację, w której nawet niewielkie zmiany popytu wymagają nieproporcjonalnie dużego wysiłku operacyjnego.

“Ważne jest, aby zrozumieć, że dług operacyjny nie powstaje z dnia na dzień. Buduje się stopniowo — poprzez powtarzalne kompromisy, ręczne korekty i działania reaktywne. Dlatego dla wielu firm pytanie nie brzmi już, czy potrzebna jest automatyzacja prognozowania popytu, lecz jak szybko biznes jest gotowy przejść z reaktywnego modelu zarządzania na model proaktywny.”

  • Artem Stepanov Product Owner rozwiązań AI, SMART business

Od ręcznej analizy do AI: jak zmieniała się szybkość podejmowania decyzji

Aby zrozumieć, dlaczego szybkość podejmowania decyzji stała się krytyczna dla biznesu, warto przyjrzeć się temu, jak ewoluowały narzędzia pracy z danymi. Każda era miała swoje możliwości i ograniczenia — od ręcznych arkuszy kalkulacyjnych po zintegrowane systemy i nowoczesne rozwiązania AI.

Tradycyjne metody: era ręcznej analizy, gdy decyzje były spóźnione

Jeszcze niedawno większość firm opierała się na arkuszach kalkulacyjnych jako podstawowym narzędziu analizy danych i planowania. W rezultacie:
  • decyzje podejmowano z opóźnieniem tygodniowym lub nawet miesięcznym;
  • dane były rozproszone i często niespójne;
  • analityka odpowiadała na pytanie „co już się wydarzyło”, a nie „co się wydarzy dalej”.
W praktyce biznes działał w trybie post factum — reagując na zdarzenia, gdy wpływ na nie był już ograniczony lub niemożliwy.

Connected era: szybciej, ale nadal niewystarczająco

Kolejnym etapem była integracja systemów i pojawienie się jednolitego środowiska informacyjnego. Dane zaczęły „komunikować się” ze sobą, a procesy — synchronizować. Pozwoliło to:
  • skrócić czas podejmowania decyzji do poziomu dni;
  • wykorzystywać podstawowe modele predykcyjne oparte na regułach;
  • zautomatyzować część operacji, co przyspieszyło przetwarzanie danych.
Jednak nawet na tym poziomie biznes pozostawał głównie reaktywny. Systemy potrafiły szybciej przetwarzać informacje, ale nadal nie były w stanie w pełni przewidywać rozwoju zdarzeń.

Era AI: od reakcji do działania wyprzedzającego

Dziś biznes wchodzi w zupełnie nową rzeczywistość — w której opóźnienie między danymi a decyzją praktycznie znika. Systemy AI zmieniają samo podejście do zarządzania:
  • analizują dane w kontekście — uwzględniając dziesiątki powiązanych czynników;
  • tworzą prognozy z uwzględnieniem zmian zachowań rynku i klientów;
  • adaptują się do zmian w czasie rzeczywistym;
  • umożliwiają działanie proaktywne, a nie reaktywne.
Innymi słowy, biznes przestaje „gonić” zdarzenia — i zaczyna je wyprzedzać.

Co to oznacza w praktyce

Kluczowy wniosek jest prosty: dziś przewaga konkurencyjna nie wynika z ilości danych, lecz z tego, kto szybciej zamienia je w decyzje. W kontekście prognozowania popytu oznacza to:
  • szybszą reakcję na zmiany zachowań klientów;
  • mniejszy poziom narastającego długu operacyjnego;
  • bardziej stabilne procesy nawet w dynamicznym środowisku.
I właśnie tutaj doświadczenie McDonald’s Georgia staje się szczególnie wymowne. Firma faktycznie przeszła na inny poziom szybkości podejmowania decyzji. Zamów konsultację

Gdy wzrost komplikuje prognozowanie: droga McDonald’s Georgia

Aby zrozumieć, gdzie dokładnie pojawia się potrzeba przejścia na AI, warto spojrzeć na realny kontekst biznesowy. W przypadku McDonald’s Georgia kluczowym impulsem do zmian był dynamiczny wzrost sieci. Od 2019 roku liczba restauracji firmy wzrosła o 75% — do 28 lokalizacji w całym kraju. W praktyce oznacza to zarządzanie dziesiątkami oddzielnych jednostek operacyjnych, z których każda ma własną dynamikę popytu, lokalne uwarunkowania i zachowania klientów. W takiej skali tradycyjne metody prognozowania przestały być wystarczająco efektywne, a biznes stał się świadomy konieczności przejścia na nowoczesne podejścia i narzędzia.

„Dla nas wszystko zaczęło się od prostego pytania: co dokładnie próbujemy rozwiązać? Pojawiło się ono w momencie, gdy zaczęliśmy poważnie patrzeć w stronę prognozowania AI. Dziś gęstość naszej sieci wynosi około 1,22 restauracji na 100 000 mieszkańców w miastach. Im szybciej rośliśmy, tym trudniejsze stawało się planowanie. Utrzymanie dokładności prognoz było coraz trudniejsze, ponieważ każda nowa restauracja wymagała indywidualnego podejścia. Kiedy masz niewielką liczbę lokalizacji, doświadczony planner nadal może ‘wyczuć’ popyt. Ale gdy w pewnym momencie uświadamiasz sobie, że zarządzasz nie jednym biznesem, lecz niemal trzydziestoma jednocześnie — to zupełnie inna gra.”

  • Giorgi Asatiani Head of BI & Data Analytics, BI & Data Analytics Department, McDonald’s Georgia

Dlaczego metody ręczne nie wytrzymały skalowania

Wzrost biznesu ujawnia słabe strony ręcznych narzędzi. Najbardziej krytyczne z nich to:
  1. Ręczne prognozowanie nie skaluje się — aby utrzymać dokładność, firma musiałaby stale zwiększać zespół planistów. W praktyce oznaczałoby to budowanie „armii analityków”, co stałoby w sprzeczności z ideą efektywności operacyjnej.
  2. Ograniczona szczegółowość danych — praca na zagregowanych danych na poziomie całej sieci nie pozwalała dostrzec różnic między poszczególnymi restauracjami. W efekcie decyzje podejmowano na podstawie „średniej temperatury”, a nie rzeczywistej sytuacji i dokładnych danych.
  3. Brak uwzględnienia czynników zewnętrznych w prognozach — modele ręczne praktycznie nie brały pod uwagę kontekstu: warunków pogodowych, wydarzeń lokalnych, aktywności marketingowych itp.
W rezultacie McDonald’s Georgia działała w trybie reaktywnym, a nie predykcyjnym.

Gdy jeden rynek to dziesiątki różnych scenariuszy

Ograniczenia te są szczególnie widoczne na poziomie pojedynczych miast, a nawet konkretnych restauracji.

„Na przykład w Batumi deszczowy weekend może gwałtownie zmniejszyć liczbę zamówień w McDrive, ale jednocześnie zwiększyć popyt na dostawy. Z kolei w Tbilisi dzień meczu piłkarskiego może stworzyć szczytowe obciążenie sali restauracyjnej i zmienić strukturę popytu w ciągu zaledwie kilku godzin. Takie scenariusze są trudne do przewidzenia ręcznie, ponieważ zależą od kombinacji stale zmieniających się czynników. A gdy liczba zmiennych przekracza możliwości analizy manualnej, pytanie nie brzmi już, jak zoptymalizować proces, lecz jak go na nowo przemyśleć.”

  • Giorgi Asatiani Head of BI & Data Analytics, BI & Data Analytics Department, McDonald’s Georgia

Dlaczego McDonald’s Georgia wybrało gotowe rozwiązanie AI SMART Demand Forecast zamiast własnego rozwoju

Gdy zespół McDonald’s Georgia zdał sobie sprawę, że ręczne prognozowanie przestało działać, pojawiło się logiczne pytanie — jak dokładnie zmienić podejście. „Nasz wybór sprowadzał się do dwóch scenariuszy: stworzyć własny system prognozowania albo wdrożyć gotowe rozwiązanie AI. Na pierwszy rzut oka rozwój customowy może wydawać się atrakcyjny, jako możliwość stworzenia narzędzia ‘pod siebie’. W rzeczywistości jednak ta ścieżka jest znacznie bardziej złożona i ryzykowna. Dlatego na naszą decyzję o wdrożeniu gotowego rozwiązania wpłynęło kilka konkretnych przewag, które dostrzegliśmy” — zaznacza Giorgi.
  1. Szybkość: gdy wynik jest potrzebny nie „kiedyś”, tylko teraz. Kluczowym czynnikiem stała się szybkość uzyskania efektów. Budowa własnego rozwiązania od zera, nawet z udziałem zewnętrznych dostawców, mogłaby zająć kilka lat — i to tylko do etapu działającego prototypu. Tymczasem biznes potrzebował zmian „na wczoraj”.
Dlatego McDonald’s Georgia wybrało podejście, które pozwala:
  • uzyskać pierwsze rezultaty już po fazie diagnostycznej;
  • uniknąć długiego cyklu rozwoju;
  • szybko przejść od problemu do realnego efektu biznesowego.
W praktyce oznaczało to zmianę logiki: nie budujemy narzędzia — tylko szybko uzyskujemy wartość.
  1. Fokus na kluczowej ekspertyzie: restauracje ≠ rozwój AI. Biznes restauracyjny nie jest biznesem tworzenia systemów AI. McDonald’s to firma z branży gastronomicznej, a nie software house. Nawet jeśli zespół posiada silne kompetencje analityczne, budowa i utrzymanie modeli ML wymaga zupełnie innych specjalistów. Co więcej, nawet po stworzeniu modelu praca się nie kończy. Wymaga on:
  • stałego monitoringu;
  • regularnego trenowania;
  • utrzymania i rozwoju.
Czyli w praktyce — dedykowanego zespołu ekspertów machine learning. W tym kontekście gotowe rozwiązanie SMART Demand Forecast dało firmie możliwość:
  • skupienia się na rozwoju biznesu, a nie utrzymaniu systemów AI;
  • koncentracji na wykorzystaniu insightów, a nie budowie modeli;
  • dostępu do już istniejącej ekspertyzy.
  1. Elastyczność i gotowość na przyszłość. W branży QSR (quick service restaurants) popyt zależy od dziesiątek zmiennych:
  • sezonowości;
  • promocji;
  • warunków pogodowych;
  • kanałów sprzedaży;
  • wydarzeń lokalnych.
Dlatego McDonald’s Georgia potrzebowało systemu, który:
  • już „out of the box” radzi sobie z takimi zależnościami;
  • uczy się na bieżąco na nowych danych;
  • adaptuje się do zmian bez konieczności przebudowy od podstaw.
To właśnie stało się jednym z kluczowych argumentów za gotowym rozwiązaniem SMART Demand Forecast.
  1. Mniej developmentu — więcej wartości dla biznesu. Dzięki wdrożeniu gotowego rozwiązania zespół McDonald’s Georgia mógł:
  • pracować z prognozami, a nie z modelami;
  • skupić się na planowaniu i podejmowaniu decyzji;
  • korzystać z szerokich możliwości, które przy rozwiązaniu customowym wymagałyby znacznych zasobów.
„Potrzebowaliśmy rezultatów w ciągu miesięcy, a nie lat. Długi cykl rozwoju zawsze niesie ryzyko oderwania od rzeczywistości — zanim model customowy będzie gotowy, sieć restauracji, struktura popytu i kanały sprzedaży mogą już zmienić zasady gry. Dlatego kluczowe było wdrożenie rozwiązania, które daje efekt tu i teraz, bez spowalniania biznesu” — podkreśla Giorgi. W ten sposób technologia przestała być projektem, a stała się od razu narzędziem operacyjnym.

„Case McDonald’s Georgia dobrze pokazuje zmianę podejścia, która dziś staje się coraz bardziej powszechna: firmy nie chcą już posiadać technologii — chcą szybko uzyskiwać z niej wartość. W tym kontekście wybór między rozwiązaniem customowym a gotowym produktem nie dotyczy narzędzi. Dotyczy szybkości, fokusu i zdolności biznesu do adaptacji, co właśnie zapewnia SMART Demand Forecast.”

  • Artem Stepanov Product Owner rozwiązań AI, SMART business
Zamów konsultację

Jak AI przekształcił prognozowanie w konkretne działania

W przypadku McDonald’s Georgia AI stał się częścią zamkniętego cyklu zarządzania popytem — systemu, w którym dane, prognoza i decyzje operacyjne działają jako jedna całość.

Od rozproszonych danych do spójnego obrazu

Każde prognozowanie zaczyna się od danych. W rzeczywistym biznesie jednak rzadko są one idealnie uporządkowane. „Nie należy lekceważyć znaczenia fundamentu danych. Wysokiej jakości, czyste dane to klucz do sukcesu każdego tego typu projektu. Mieliśmy szczęście: już sześć lat temu świadomie zainwestowaliśmy w rozwój naszej infrastruktury danych i na starcie tego projektu była ona już na wysokim poziomie. Jednocześnie sam case wymagał znacznie większej szczegółowości. Pojawiły się nowe typy danych, których wcześniej po prostu nie monitorowaliśmy. To zmusiło nas do ponownego przeanalizowania części założeń, przemyślenia sposobu definiowania niektórych wskaźników oraz zapewnienia spójności danych historycznych” — mówi Giorgi. W McDonald’s Georgia były to różne źródła sygnałów:
  • sprzedaż z systemów POS;
  • dane o dostawach;
  • promocje;
  • warunki pogodowe.
Każdy z tych czynników osobno daje tylko fragment obrazu. Razem jednak tworzą kontekst, w którym faktycznie powstaje popyt. AI w SMART Demand Forecast pozwala łączyć te rozproszone dane i pracować na nich jako na jednym spójnym systemie — bez utraty szczegółów i lokalnych niuansów. Jak podkreśla zespół projektu, model nie jest „czarną skrzynką”. Każdy etap — od integracji danych po uwzględnianie czynników — pozostaje przejrzysty i kontrolowalny.

„Mózg” systemu: jak działa model AI w SMART Demand Forecast

Kolejny poziom to sam model, który przekształca dane w prognozę. Kluczowa jest tutaj nie tylko dokładność, ale również możliwość zarządzania procesem:
  1. Model jest regularnie trenowany na nowych danych.
  2. Uwzględnia dziesiątki zmiennych — od pogody po efekt promocji.
  3. Pozwala zrozumieć, dlaczego prognoza wygląda właśnie w taki sposób.
To ma kluczowe znaczenie dla biznesu. Zaufanie do prognozy wynika nie tylko z liczb, ale także ze zrozumienia logiki, która za nimi stoi.

Najważniejsze — poziom realizacji

Największa wartość AI ujawnia się nie w samym modelu, ale w sposobie wykorzystania jego wyników. W McDonald’s Georgia prognozy są bezpośrednio zintegrowane z procesami:
  • planowania sprzedaży i operacji (S&OP);
  • tworzenia harmonogramów produkcji;
  • zarządzania zapasami;
  • zakupów.
Oznacza to, że prognoza automatycznie przekłada się na konkretne działania. W ten sposób analityka przestaje być odrębną funkcją i staje się częścią cyklu operacyjnego.

„Prognoza ma wartość tylko wtedy, gdy wpływa na decyzje. Jeśli nawet najbardziej dokładny model nie oddziałuje na tygodniowy cykl planowania, pozostaje jedynie analizą. Gdy prognoza staje się częścią procesu, zmienia się nie tylko dokładność — zmienia się cała logika działania biznesu: spada liczba pilnych zamówień i decyzji ‘gaszenia pożarów’, zmniejsza się ryzyko nadmiaru zapasów, rośnie stabilność poziomu obsługi, a planowanie staje się bardziej przewidywalne.”

  • Giorgi Asatiani Head of BI & Data Analytics, BI & Data Analytics Department, McDonald’s Georgia

Jak wygląda proces wdrażania AI w praktyce

Kolejnym ważnym aspektem, który podkreśla case McDonald’s Georgia, jest to, że przejście na AI nie jest jednorazową transformacją, lecz sekwencyjnym procesem. Kluczową rolę odgrywa w nim przygotowanie solidnego fundamentu, a dokładniej:
  1. Dane jako punkt wyjścia — pierwszym i najważniejszym etapem jest praca z danymi. Zespół SMART business wspólnie z McDonald’s Georgia stworzył jednolitą strukturę obejmującą:
  • historię sprzedaży;
  • charakterystyki restauracji;
  • czynniki zewnętrzne;
  • działania promocyjne;
  • cykl życia produktów;
  • a nawet specyficzne reguły (np. okres COVID-19).
Może to wyglądać jak „podstawowa praca”, jednak to właśnie ona determinuje jakość wszystkich kolejnych etapów. Jeśli dane są nieuporządkowane, nawet najlepszy AI będzie popełniał błędy.
  1. Jednolita logika danych dla całego biznesu — kolejnym krokiem było dostosowanie danych klienta do istniejącej uniwersalnej struktury, zrozumiałej dla różnych działów. Pozwoliło to:
  • zsynchronizować podejście między zespołami;
  • uniknąć konfliktów w danych;
  • pracować na jednej wersji „prawdy”.
  1. Omnichannel jako warunek konieczny — dla McDonald’s Georgia istotnym wyzwaniem była wielokanałowość. Popyt kształtuje się nie tylko na poziomie produktu czy restauracji, ale również kanału sprzedaży:
  • sala restauracyjna;
  • McDrive;
Dlatego system został zaprojektowany tak, aby jednocześnie analizować biznes we wszystkich tych kanałach.

„Każdy kanał sprzedaży ma własny rytm popytu. Na przykład zamówienia przez McDrive to szybkie, impulsywne zakupy. Dostawa oznacza wyższą wartość koszyka i znacznie większą wrażliwość na pogodę czy lokalne wydarzenia. Z kolei obsługa w sali restauracyjnej jest bardziej stabilnym i przewidywalnym kanałem. Początkowo pracowaliśmy na zagregowanych danych w Excelu dla całego systemu. Jednak na poziomie pojedynczych restauracji oznaczało to de facto działanie ‘po omacku’. Excel nadal może być użytecznym narzędziem, ale nie jest w stanie uwzględniać takich sygnałów zewnętrznych jak pogoda, wydarzenia lokalne czy falowy efekt kampanii marketingowych. I właśnie tutaj SMART Demand Forecast stał się rozwiązaniem, które pozwoliło nam zobaczyć rzeczywisty obraz popytu — w całej jego złożoności.”

  • Giorgi Asatiani Head of BI & Data Analytics, BI & Data Analytics Department, McDonald’s Georgia
  1. Pilotaż i uczenie systemu — przed pełnym uruchomieniem modele przechodzą etap testów:
  • weryfikowana jest dokładność prognoz;
  • identyfikowane są anomalie;
  • przeprowadzana jest kalibracja.
  1. Skalowanie i nowa rola zespołu — po wdrożeniu proces prognozowania zmienia się diametralnie. Jak podkreśla zespół McDonald’s Georgia:
  • do 90% pracy operacyjnej wykonuje system;
  • zespół koncentruje się na weryfikacji i podejmowaniu decyzji;
  • fokus przesuwa się z rutynowych zadań na poziom strategiczny.
W praktyce AI nie zastąpiło ludzi — zmieniło ich rolę. Zamów konsultację

Jak działa AI w SMART Demand Forecast: od surowych danych do decyzji zarządczych

SMART Demand Forecast to kompleksowe rozwiązanie programowe zbudowane w ekosystemie Microsoft — od integracji danych po analitykę w Power BI. Gdy rozłożyć je na poszczególne elementy, widać kluczową logikę: minimalizować wpływ czynnika ludzkiego tam, gdzie generuje błędy, oraz wzmacniać go tam, gdzie potrzebna jest ekspercka wiedza.

Dane jako fundament: dlaczego bez nich AI nie działa

„Każde prognozowanie zaczyna się nie od algorytmów, lecz od danych. I tutaj istnieje prosta, ale kluczowa zasada, której znaczenie jest często niedoceniane: garbage in — garbage out. Oznacza to, że jeśli do systemu trafiają dane niskiej jakości lub chaotyczne, wyniki również będą błędne albo bezużyteczne. Jakość rezultatów zawsze bezpośrednio zależy od jakości danych wejściowych.”

  • Artem Stepanov Product Owner rozwiązań AI, SMART business
Dlatego pierwszy etap pracy w SMART Demand Forecast to nie „magia AI”, lecz bardzo uporządkowany proces:
  • automatyczna analiza jakości danych — system wykrywa braki, błędy i nielogiczne wartości;
  • oczyszczanie historycznych danych sprzedażowych — oddzielanie rzeczywistego popytu od szumu;
  • identyfikacja trendów i sezonowości.
AI pełni tutaj rolę nie tyle prognosty, co „sanitariusza” danych.

Core engine: gdzie pojawia się prawdziwa sztuczna inteligencja

Gdy dane zostaną uporządkowane, rozpoczyna się etap, który zwykle określa się mianem AI — choć w praktyce jest on znacznie szerszy niż sam model. Sercem SMART Demand Forecast jest silnik ML, który:
  • automatycznie dobiera najlepszy model do konkretnego case’u biznesowego;
  • pracuje zarówno z regularnym popytem, jak i promocjami (uwzględniając efekt kanibalizacji);
  • stale uczy się na nowych danych.
Jednak jego największa siła tkwi w szczegółach, takich jak:
  1. Rozwiązanie problemu startu bez historii sprzedaży dzięki analogiom. Nowe produkty lub nowe lokalizacje to jedno z największych wyzwań prognozowania. Jest to globalny problem, z którym mierzą się firmy na całym świecie: jeśli nie ma danych historycznych, nie ma też podstaw do prognozowania.
W SMART Demand Forecast problem ten rozwiązywany jest za pomocą mechanizmu analogii:
  • system może wykorzystywać podobne SKU lub restauracje i umożliwia ich wybór;
  • buduje prognozę na podstawie ich zachowań;
  • adaptuje ją do nowego kontekstu.
Dzięki temu biznes przestaje „zgadywać” i zaczyna pracować na uzasadnionych scenariuszach.
  1. Kontrola anomalii zamiast chaosu. Nagłe wzrosty lub spadki popytu są codziennością w każdym biznesie. Kluczowe pytanie brzmi jednak: jak je interpretować? W tym przypadku rozwiązanie SMART business:
  • automatycznie wykrywa anomalie (za pomocą algorytmów takich jak 3-sigma rule lub ML);
  • proponuje ich wygładzanie;
  • pozwala użytkownikowi potwierdzić lub zmodyfikować wyniki.
To bardzo ważny aspekt, ponieważ AI nie „decyduje za człowieka”, lecz wskazuje miejsca wymagające interwencji.
  1. Modelowanie scenariuszy: testowanie decyzji jeszcze przed wdrożeniem. To możliwość pracy z przyszłością, a nie jedynie jej prognozowania. Na przykład:
  • co się stanie, jeśli promocja 50% zostanie uruchomiona nie w poniedziałek, lecz w piątek;
  • jak zmieni się popyt po wprowadzeniu nowego produktu;
  • jak będą oddziaływać na siebie równolegle prowadzone promocje.
To właśnie oznacza przejście od prognozowania do zarządzania popytem.

Kiedy złożona matematyka staje się rozwiązaniem

Warto również zwrócić uwagę na to, jak efekt końcowy wygląda z perspektywy biznesu. Wszystkie obliczenia są przekształcane w przejrzystą analitykę:
  1. Na ile można ufać prognozie — system pokazuje poziom dokładności prognozy i pozwala ocenić ryzyko jeszcze przed podjęciem decyzji.
  2. Gdzie prognoza systematycznie się myli — monitorowanie biasu pomaga wykrywać odchylenia, np. systematyczne niedoszacowanie lub przeszacowanie popytu.
  3. Jak wpływa to na biznes pod względem finansowym i operacyjnym — analityka pokazuje wpływ prognozy na poziom zapasów, dostępność produktów oraz potencjalne straty lub nadwyżki.
I właśnie to jest najważniejsze — nie samo „liczenie” przez system, lecz fakt, że menedżer widzi zależności przyczynowo-skutkowe i może wykorzystać te dane do podejmowania decyzji — od zakupów po planowanie promocji.

Dlaczego SMART Demand Forecast to nie „rocket science”, lecz narzędzie do codziennej pracy

System jest stosunkowo prosty w obsłudze, co zapewnia szereg korzyści:
  • aplikacja webowa z dostępem przez konto firmowe;
  • przejrzysty scenariusz pracy: aktualizacja danych w systemie → wybór okresu → analiza anomalii → trenowanie modelu → przetwarzanie promocji i analogii → uzyskanie prognozy;
  • wizualne wykresy pokazujące różnicę między danymi „surowymi” a oczyszczonymi;
  • możliwość szybkiego wprowadzania korekt i natychmiastowego zobaczenia efektów.
Połączenie „wysokiej jakości danych + AI + kontroli człowieka” sprawia, że prognozowanie przestaje być analityką „o przeszłości”, a staje się narzędziem zarządzania przyszłością. Zamów konsultację

Rezultaty McDonald’s Georgia, które zmieniły zasady gry

Zespół McDonald’s Georgia podkreśla, że dokładność planowania wzrosła na wszystkich poziomach. Najważniejsze jest jednak to, gdzie było to najbardziej widoczne.

Biznes zyskał nowy poziom szczegółowości

Jeśli wcześniej prognozowanie odbywało się na poziomie całej sieci lub dużych segmentów, dziś mówimy o dokładności na poziomie pojedynczej restauracji:
  • prognoza na 4 tygodnie do przodu pokrywa się z rzeczywistością w 83% dla każdej restauracji;
  • dla produktów odpowiadających za 70% sprzedaży dokładność przekracza 85%, co stanowi istotny wskaźnik dla wielu obszarów biznesu, szczególnie zarządzania łańcuchem dostaw.

„Tak wysokie wyniki oznaczają, że dziś widzimy rzeczywiste zachowania popytu — nie uśrednione, lecz lokalne. Na przykład różnicę między restauracją w centrum miasta a punktem przy trasie — coś, co wcześniej ginęło w danych zagregowanych. Możemy analizować zarówno strukturę kanałów sprzedaży, jak i pracować wyłącznie na poziomie pojedynczej restauracji — w zależności od potrzeb. Taki poziom prognozowania był wcześniej po prostu niewyobrażalny. I właśnie on znacząco zwiększa nasze zaufanie do decyzji operacyjnych.”

  • Giorgi Asatiani Head of BI & Data Analytics, BI & Data Analytics Department, McDonald’s Georgia

Wzrost nie wymaga już proporcjonalnego rozbudowywania zespołu

Pomimo skalowania sieci, McDonald’s Georgia nie musiał zwiększać zespołu planowania.
  • System przejmuje do 90% pracy analitycznej.
  • Pozostałe 10% to lokalny kontekst, który dodaje firma — ponieważ nawet przy dynamicznym rozwoju AI czynnik ludzki nadal ma znaczenie, szczególnie w biznesie, gdzie na popyt silnie wpływają nastroje klientów i niuanse behawioralne.
  • Prognoza nie jest już tworzona ręcznie — jest automatycznie generowana i aktualizowana.
  • Rola zespołu uległa zmianie: z tworzenia prognozy na jej weryfikację i kontrolę.
„W praktyce za proces nadal odpowiada jeden doświadczony manager planowania. Ale jeśli wcześniej tworzył prognozy ręcznie, teraz je weryfikuje, koryguje i podejmuje decyzje na podstawie gotowych modeli. System działa nieprzerwanie, 24/7 analizuje dane, monitoruje zmiany i dostosowuje prognozę do nowych warunków bez potrzeby rozbudowy zespołu” — wyjaśnia Giorgi. Dzięki AI McDonald’s Georgia może przesunąć fokus: odejść od rutynowych operacji i skoncentrować się na decyzjach wyższego poziomu. W efekcie powstaje zupełnie nowy standard planowania biznesowego, który jest już widoczny w różnych funkcjach firmy. Platforma opiera się na cyklu ciągłego uczenia. McDonald’s Georgia załadowała historyczne dane sprzedażowe od 2020 roku, a przy każdej aktualizacji system cofa się o 24 miesiące i ponownie trenuje model. Dzięki temu prognozy zawsze bazują na aktualnych danych, ale jednocześnie uwzględniają historyczne trendy i zależności. Wszystko to dzieje się „w tle”. W efekcie firma zyskuje elastyczność i może skupić się na planowaniu oraz podejmowaniu decyzji, a nie na technicznej stronie budowy modeli.

Pojawia się kontrola nad tym, co wcześniej było „strefą ślepą”

Szczegółowość prognoz na poziomie pojedynczych restauracji, kanałów sprzedaży, a nawet kombinacji „produkt–kanał” ujawnia problemy w popycie i sprzedaży, które wcześniej ginęły w ogólnych danych. „Jesteśmy biznesem wielokanałowym i zależało nam na rozwiązaniu, które pozwala analizować popyt nie tylko na poziomie restauracji i produktów, ale także w podziale na kanały sprzedaży. Jeśli chodzi o wyzwanie, było ono raczej po stronie dostawcy. Musieliśmy jedynie jasno zdefiniować wymagania — dalej zespół SMART business przejął całą złożoną część pracy. Dogłębnie zrozumieli, jak naprawdę działa nasz biznes, nie ograniczając się do liczb. Przeszliśmy wspólnie kilka cykli weryfikacji, aby upewnić się, że wyniki modelu odpowiadają rzeczywistemu zachowaniu popytu w różnych kanałach” — podkreślił Giorgi.

Poprawia się współpraca między zespołami

Kolejnym istotnym efektem są jakościowe zmiany w wewnętrznej koordynacji. Nie chodzi tu jedynie o „wygodniejszą pracę”, lecz o zmianę samej logiki współpracy.
  • Szybsza komunikacja — wcześniej uzgadnianie decyzji często wymagało dodatkowych wyjaśnień: skąd wziął się prognozowany wynik, dlaczego takie liczby, jakie założenia przyjęto. Dziś te pytania znikają — wszyscy pracują na tych samych danych i widzą ten sam obraz sytuacji. To znacząco skraca czas dyskusji i pozwala szybciej przechodzić do działania.
  • Jedno rozumienie danych i popytu na wszystkich poziomach organizacji — zespoły operacyjne, marketing, supply chain oraz zarząd nie patrzą już na biznes przez różne „wersje prawdy”. Model AI tworzy jedną bazę prognozy, która jest spójnie interpretowana przez wszystkich. W efekcie znikają sytuacje, w których każdy dział podejmuje decyzje w oparciu o własne obliczenia czy założenia. Obecnie wszyscy działają w tym samym kontekście.
  • Wzrost zaufania do decyzji zespołów — gdy prognoza utrzymuje wysoką dokładność na poziomie konkretnych restauracji i kanałów, przestaje być „hipotezą”, a staje się narzędziem, na którym można realnie się opierać. To zmienia sposób działania zespołów: zamiast decyzji intuicyjnych lub „na wszelki wypadek”, biznes zaczyna działać bardziej pewnie i proaktywnie.
„W efekcie prognozowanie AI w SMART Demand Forecast stało się wspólnym językiem naszego biznesu — od poziomu operacyjnego po zarząd. I właśnie to pozwala firmie działać szybciej: nie tracąc czasu na uzgadnianie rzeczywistości, lecz od razu pracując na jej podstawie” — podsumowuje Giorgi. Jeśli również chcesz zarządzać popytem bez „ślepych” decyzji i szybko oraz skutecznie reagować na zmiany rynkowe, SMART Demand Forecast pomoże Ci transparentnie ocenić przyszłość Twojego biznesu już dziś. Umów konsultację — SMART business pomoże Ci wdrożyć AI-prognozowanie od zbierania danych po integrację wyników z procesami operacyjnymi. Zamów konsultację
30 września, 2025 4 MIN READ
SMART Demand Forecast 5.0 release banner
Release 5.0. SMART Demand Forecast: nowy poziom zarządzania popytem
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 bezpośrednio wpływa na sprzedaż i zaangażowanie klientów.

Lokalizacja interfejsu

Dzięki wsparciu języków polskiego i hiszpańskiego SMART Demand Forecast staje się wygodny w użyciu dla jeszcze większej liczby użytkowników. Każdy może wybrać swój preferowany język w profilu, a system automatycznie dopasuje interfejs i analitykę do tego wyboru. To otwiera dodatkowe możliwości pracy na nowych rynkach i zwiększa satysfakcję użytkowników, zapewniając każdemu środowisko językowe, do którego jest przyzwyczajony.

Nowe poziomy agregacji biznesowej

Release 5.0 wprowadza możliwość prognozowania zarówno na poziomie wielu krajów, jak i z uwzględnieniem różnych typów sprzedaży. Umożliwia to międzynarodowym firmom tworzenie prognoz jednocześnie dla kilku rynków oraz szczegółową analizę zależności między kanałami sprzedaży w obrębie jednego sklepu. Taka szczegółowość rozszerza możliwości analityczne i wspiera podejmowanie bardziej precyzyjnych decyzji zarządczych, umożliwiając obserwację, jak popyt zmienia się pod wpływem różnych czynników — sezonowości, promocji, kanibalizacji czy warunków pogodowych — w sprzedaży online, offline, dostawach i innych kanałach.

Optymalizacja kluczowych procesów obliczeniowych

Wszystkie procesy obliczeniowe zostały przeniesione do Databricks Workflows, co skróciło czas ich wykonania i zmniejszyło koszty wykorzystania zasobów. Dodatkowo, nowe podejście zapewnia większą elastyczność przy dostosowywaniu uruchomień oraz zwiększa skalowalność systemu.

Adaptacyjne wyświetlanie danych

W firmach różne działy pracują w różnych horyzontach planowania: produkcja i logistyka operują na poziomie miesięcy, podczas gdy sprzedaż czy finanse mogą działać w ujęciu tygodniowym. Największe wyzwanie pojawia się wtedy, gdy tydzień przecina granicę dwóch miesięcy, ponieważ stwarza to ryzyko zniekształceń w prognozach i planach. Dlatego kluczowe jest posiadanie jasnych zasad agregacji, aby zapewnić poprawność danych i spójność między działami. Dzięki funkcjonalności wprowadzonej w tym releasie system automatycznie dostosowuje rozkład danych, uwzględniając sezonowość i logikę Twojego okresu operacyjnego, co pozwala uzyskiwać dokładne raporty miesięczne bez przekłamań i zniekształceń. SMART Demand Forecast 5.0 to innowacyjny krok w rozwoju systemu, który pomaga firmom prognozować dokładniej, wygodniej zarządzać danymi i szybciej skalować biznes.
26 czerwca, 2025 11 MIN READ
Robot dostarcza paczki do sklepów — automatyzacja łańcucha dostaw i poprawa logistyki
Jak AI w handlu detalicznym pomaga optymalizować zapasy i zapobiegać stratom: nie czas na straty – czas na zysk
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 liczyć z nieprzewidzianym wzrostem kosztów operacyjnych – szczególnie magazynowych i logistycznych. Pod koniec 2022 roku Bloomberg opublikowało dane, które robią wrażenie: pomimo wszystkich wysiłków związanych ze sprzedażą nadwyżek towarów, niemal 8% z nich ostatecznie trafia na śmietnik. To oznacza ponad 160 miliardów dolarów strat rocznie w skali świata.

Out-of-stock – niewidoczny wróg Twojego biznesu

Z kolei deficyt towaru to nic innego jak utracona sprzedaż. Ale – podobnie jak w przypadku nadmiaru – to nie jedyny problem. Regularne braki w asortymencie prowadzą do utraty udziału w rynku. Jednak największym zagrożeniem w erze customer experience jest spadek lojalności klientów. Z badań Customer Think wynika, że 37% konsumentów, którzy nie znajdują poszukiwanego produktu w swoim ulubionym sklepie, kupuje go gdzie indziej – w drodze do domu lub online. W większości przypadków ten klient już nie wraca.  

Jak nauczyć się optymalizować poziom zapasów i przestać tracić pieniądze

Jak zorganizować procesy biznesowe w taki sposób, aby sieci detaliczne mogły szybko reagować na dynamiczne oczekiwania konsumentów w każdym konkretnym sklepie? Jak ustabilizować łańcuchy dostaw, aby uniknąć strat i podejmować uzasadnione decyzje biznesowe dotyczące planowania dostaw? Odpowiedź — nauczyć się jakościowo prognozować popyt. W dzisiejszych warunkach jest to możliwe tylko poprzez transformację procesów biznesowych w łańcuchach dostaw w oparciu o innowacyjne technologie. Warto tu przywołać japoński projekt pilotażowy przeprowadzony w prefekturach Oita i Fukuoka. Celem było zmniejszenie strat żywności i jednoczesne zwiększenie sprzedaży poprzez optymalizację łańcucha dostaw z wykorzystaniem prognozowania popytu opartego na AI. Efekt? Detaliści biorący udział w projekcie – dzięki precyzyjnej analizie danych i uwzględnieniu ukrytego popytu – zwiększyli sprzedaż objętych programem produktów średnio o 20%. Dlaczego bez AI nie da się osiągnąć takich wyników? I które funkcjonalności sztucznej inteligencji są kluczowe? Przyjrzyjmy się temu razem.

Wykorzystanie AI do analizy sprzedaży historycznej, sezonowości i trendów

Główna wartość AI w prognozowaniu popytu polega na tym, że nowoczesne algorytmy potrafią błyskawicznie przetwarzać ogromne ilości danych. Uwzględniają przy tym wiele zmiennych, obliczają korelacje, rozpoznają sezonowość oraz identyfikują trendy. Co najważniejsze – robią to z minimalnym ryzykiem błędu, które przy analizie ręcznej jest praktycznie nieuniknione. A to oznacza – mniejsze straty i większe zyski.

Jak sztuczna inteligencja w handlu detalicznym pomaga firmom ograniczyć straty magazynowe

Główną przyczyną strat w retailu są niesprzedane w odpowiednim czasie towary – czyli overstock wynikający ze słabego prognozowania popytu. To właśnie technologie oparte na AI są dziś najskuteczniejsze w wynoszeniu prognozowania na nowy poziom. Co więcej, rozwiązania do prognozowania popytu oparte na AI świetnie sprawdzają się zarówno w przypadku towarów o długim, jak i krótkim terminie ważności – w tym drugim przypadku po prostu wymagają częstszej aktualizacji prognoz. Przykładem takiego systemu prognozowania popytu opartego na AI jest SMART Demand Forecast. Rozwiązanie to jest skuteczne w tworzeniu prognoz dla różnych poziomów agregacji i okresów. Co istotne, jeśli klient ma specyficzne potrzeby, które należy uwzględnić w prognozach, SMART Demand Forecast umożliwia także ręczne korygowanie prognoz. Dzięki temu możliwe jest szybkie reagowanie na zmiany w warunkach dynamicznego i szybko zmieniającego się rynku. Zamów prezentację

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

Przykładem udanego wdrożenia jest projekt dla sieci 23 restauracji McDonald’s w Gruzji, które codziennie odwiedzane są przez 35 tys. klientów. Przed współpracą ze SMART business firma prognozowała popyt dla całej sieci w skali miesięcznej. Taki poziom dokładności skutkował dodatkowymi kosztami logistycznymi związanymi z koniecznością przerzucania składników między lokalizacjami. Celem projektu było wyeliminowanie tego problemu i minimalizacja kosztów operacyjnych. Dzięki wysokim kompetencjom zespołu wdrożeniowego udało się określić optymalny zestaw czynników wpływających na precyzję prognoz i uruchomić prognozowanie tygodniowe na poziomie pojedynczych lokali. W rezultacie udało się osiągnąć wyniki, które przekroczyły oczekiwania:
  • 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.
 

Dzięki temu projektowi udało nam się znacznie zwiększyć dokładność prognozowania popytu w każdym z naszych lokali. A kiedy otrzymaliśmy pierwsze wyniki, jasno zrozumieliśmy, że inwestycje w projekt szybko się zwrócą.

  • Giorgi Asatiani Head of BI & Data Analytics, McDonald’s Georgia

Jak sprawić, by dane pracowały na korzyść Twojej firmy

Jeśli więc Twoja firma nie tylko generuje dane, ale także aktywnie je agreguje dzięki możliwościom własnego ekosystemu IT, nie zwlekaj z kolejnym krokiem — wdrożeniem rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. To właśnie dzięki AI produkty IT firmy stają się lepszą wersją samych siebie, a dane zaczynają aktywnie przyczyniać się do zwiększenia rentowności. Przede wszystkim dzięki znacznemu wzrostowi szybkości gromadzenia i przetwarzania informacji.

Podejście data-driven w retailu

Podejście data-driven polega na tym, by wykorzystać dane na korzyść firmy. A to, jaką część zadań powierzyć AI, jest zawsze indywidualną decyzją. W ostatnim czasie największą popularność zyskały chatboty i wirtualni asystenci oparci na AI, co pozwoliło znacznie wzmocnić obszar obsługi klienta. W szczególności eksperci Promodo zauważają, że 80% firm detalicznych i eCommerce już korzysta lub planuje wdrożenie chatbotów AI w najbliższej przyszłości. Według ich prognoz do 2030 roku sztuczna inteligencja będzie zarządzać 80 procentami wszystkich interakcji z klientami. Również w handlu detalicznym asystenci AI mogą być skuteczni w zadaniach operacyjnych — w szczególności podczas księgowania i przyjmowania towarów. Nie wspominając już o ich potencjale w sprzedaży i marketingu.

AI w służbie retailu: za i przeciw

W warunkach niezwykle dynamicznego rynku odniesienie sukcesu w handlu detalicznym oznacza umiejętność uwzględnienia wielu czynników. Wykonanie tego zadania w sposób jakościowy i poprawny bez nowoczesnych rozwiązań i podejść jest już praktycznie niemożliwe. Nie warto więc „trzymać się” ostatnich popularnych szablonów.

Mit pierwszy: dobrzy analitycy i tak zrobią lepszą prognozę

Przykład: większość ukraińskich detalistów nadal nie uwzględnia w prognozowaniu alarmów lotniczych, w czasie których centra handlowe są zamykane. I nie dlatego, że nie chcą – lecz dlatego, że nie wiedzą jak to zrobić. Powodem jest to, że tradycyjne modele statystyczne są ograniczone tylko do danych historycznych i nie pozwalają uwzględnić przyszłych wydarzeń. Aby więc nie stać się zakładnikiem „nieprzewidywalnych” okoliczności, niezwykle ważne jest przekształcenie własnych procesów biznesowych — w szczególności poprzez wdrożenie systemów prognostycznych opartych na AI. Natomiast analitykom pozwól skupić się na zadaniach o znaczeniu strategicznym.

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

Od dawna obalony przez odnoszące sukcesy firmy na całym świecie. Obawy, że sztuczna inteligencja odbierze pracę, są powszechną reakcją w okresach wdrażania wszelkich innowacji technologicznych. W przeszłości księgowi podchodzili ostrożnie do masowego wdrażania systemów ERP. Wśród przyczyn dwóch głośnych porażek, które stały się klasyką historii transformacji cyfrowej — w firmach Nestlé i Hershey — oprócz niezgodności między obowiązującymi procesami biznesowymi a ustandaryzowanymi wymaganiami ERP, wymienia się również opór personelu. Jednak obecnie trudno znaleźć kogoś, kto wątpi w rolę ERP w optymalizacji procesów biznesowych i zwiększaniu ich efektywności. ERP to podstawa sukcesu biznesowego. Jednocześnie popyt na profesjonalnych księgowych nie zmniejszył się, ale pojawiły się nowe wymagania dotyczące ich umiejętności. Podobna perspektywa dotyczy rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Nie należy się martwić, że AI odbierze nam pracę: warto skupić się na opanowaniu umiejętności pracy z jej wykorzystaniem.

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

BrandWagon opublikowała wyniki badania zatytułowanego „Intelligent Retail”, przeprowadzonego przez firmę KPMG International.  Według tych danych 55% firm z branży handlu detalicznego, które stosują podejście data-driven, odnotowuje ROI z wdrożonych technologii transformacji AI na poziomie 10–30%. Co więcej, ankietowani wskazali na wzrost efektywności biznesowej o 33% i osiągnięcie oszczędności do 67% środków w procesach, w których wdrożono AI. Dlatego dziś AI dla handlu detalicznego jest jak nowoczesny gadżet: można bez niego żyć, ale niezwykle trudno jest osiągnąć sukces w warunkach współczesnego rynku.  
13 czerwca, 2025 12 MIN READ
відображення вагів на яких зважуються технології
Technologie AI w prognozowaniu popytu: od tradycyjnych metod do nowoczesnych rozwiązań

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 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.
Chociaż modele te nadal pozostają częścią narzędzi prognozowania popytu, mają one szereg ograniczeń. Najczęstsze z nich to subiektywność, zwłaszcza w ocenach eksperckich (czynnik ludzki może zniekształcić logikę z powodu uprzedzeń lub ograniczonych informacji) oraz problemy ze skalowaniem (czasami trudno jest dostosować klasyczne modele do sytuacji, w których liczba czynników rośnie wykładniczo). Ponadto tradycyjne metody często nie są w stanie przetworzyć dużych ilości nieustrukturyzowanych danych (na przykład zachowań klientów w aplikacji mobilnej lub wpływu pogody na sprzedaż). Słabo reagują również na gwałtowne zmiany na rynku, ponieważ opierają się na założeniu względnej stałości. W związku z tym nawet najdokładniejsze formuły wykorzystywane dotychczas stają się nieprzydatne, gdy otoczenie biznesowe zmienia się w tak szybkim tempie. I właśnie w tym zakresie AI oferuje swoją główną zaletę – adaptacyjność.

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

Jeśli wcześniej prognozowanie dla kilkuset SKU zajmowało tygodnie, to dziś modele AI, takie jak SMART Demand Forecast, mogą tworzyć prognozy dla tysięcy produktów w ciągu kilku minut. To zwalnia czas analityków, pozwalając skupić się na zadaniach strategicznych, a kierownictwu – szybko podejmować przemyślane decyzje. AI jest w stanie przetwarzać jednocześnie tysiące zmiennych, wykrywając powiązania, które byłyby niezauważalne nawet dla doświadczonego analityka. I nie chodzi tylko o wewnętrzne dane biznesowe – AI uwzględnia informacje zewnętrzne, takie jak:
  • 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.
Czynniki te są integrowane w algorytmy modelowania popytu i pozwalają tworzyć prognozy, które dostosowują się do zmian na rynku w czasie rzeczywistym. W rezultacie AI nie tylko analizuje przeszłość – modeluje przyszłość. Niektóre rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, na przykład SMART Demand Forecast, wykorzystują do promocji sprzedaży prognozowanie scenariuszowe — pozwala ono obliczyć, jak zmieni się popyt w różnych warunkach (takich jak zmiany cen, rabaty, wpływ kanibalizacji, współczynniki sezonowe). W przeciwieństwie do tradycyjnych metod, które generują jedną prognozę, modelowanie scenariuszowe daje firmie kilka wariantów rozwoju wydarzeń: od optymistycznego do pesymistycznego. Takie podejście pozwala firmom nie tylko reagować, ale także działać z wyprzedzeniem: optymalizować zapasy, zmieniać ceny, wprowadzać kampanie promocyjne lub korygować łańcuchy dostaw. Oznacza to, że pozycja firmy w prognozowaniu popytu zmienia się z reaktywnej na proaktywną. Szczególnie krytyczna jest ta zaleta w warunkach nieoczekiwanych globalnych kryzysów, takich jak pandemie, gwałtowne zmiany w zachowaniach konsumentów, wstrząsy geopolityczne itp. W takich sytuacjach szybkość podejmowania decyzji i zdolność przewidywania wahań popytu determinują nie tylko przewagę konkurencyjną, ale dosłownie odporność biznesu.

Porównanie tradycyjnego prognozowania i AI według konkretnych kryteriów

Proponujemy przyjrzeć się różnicom między tradycyjnymi modelami prognozowania popytu a SMART Demand Forecast – rozwiązaniem opartym na AI:
KryteriumMetody tradycyjneMetody oparte na AI
Szybkość przetwarzania danychOgraniczona: zależna od zasobów ludzkich i ręcznie obsługiwanych narzędziWysoka: automatyczne przetwarzanie dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym
Dokładność prognozUmiarkowana: duży margines błędu w dynamicznie zmieniających się warunkachWysoka: uwzględnianie wielu zmiennych, model samodzielnie „uczy się” na bieżąco
Poziom automatyzacjiNiski: większość etapów wykonywana ręcznie, co wydłuża czas i zwiększa nakład pracyWysoki: zautomatyzowane procesy zbierania, analizy i aktualizacji prognoz
ElastycznośćOgraniczona: metody trudno i wolno adaptują się do nowych warunkówWysoka: szybka skalowalność i dostosowanie do nowych danych i zmian rynkowych
Liczba uwzględnianych zmiennychNiewielka: zwykle ogranicza się do kilku kluczowych wskaźnikówDuża: analiza i przetwarzanie setek parametrów jednocześnie
Ryzyko subiektywnościWysokie: zależność od opinii ekspertów lub konkretnych pracownikówMinimalne: decyzje oparte wyłącznie na algorytmach i danych
Szybkość reakcji na błądNiska: ręczne przeliczenie prognozy jest trudne i czasochłonne, co skutkuje deficytem lub nadprodukcjąWysoka: dzięki ciągłej korekcie model minimalizuje ryzyko krytycznych błędów i umożliwia szybkie poprawki
SkalowalnośćNiska: modele jest trudno skalować, a wymaga to znacznych kosztówWysoka: jeden algorytm może obsługiwać wiele segmentów lub rynków

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

Według statystyk firmy McKinsey w latach 2023–2024 wykorzystanie AI w procesach biznesowych wzrosło o 50%. Obecnie 7 na 10 firm wykorzystuje AI w codziennej pracy – i liczba ta będzie oczywiście rosnąć. Organizacje, które już wdrożyły sztuczną inteligencję do swoich procesów prognozowania, nie tylko dokładniej modelują popyt, ale także szybciej podejmują decyzje, lepiej zarządzają zapasami i dostosowują się do zmian w czasie rzeczywistym. Dlatego na pytanie: „Kiedy warto wdrożyć AI w procesy firmy?” odpowiedź brzmi: „Teraz”. W realiach dynamicznego rynku, gdzie trendy zmieniają się co tydzień, a oczekiwania klientów – codziennie, zwlekanie może oznaczać utratę przewagi konkurencyjnej. Jednocześnie należy pamiętać, że do tego procesu należy podchodzić bardzo rozważnie. Zatrzymanie głównych procesów biznesowych podczas wdrażania nowych technologii to ryzyko, na które firmy nie mogą sobie pozwolić. Tymczasowa utrata kontroli nad logistyką, zapasami lub kanałami sprzedaży może prowadzić do zakłóceń w łańcuchach dostaw, braku towarów na półkach, utraty klientów i strat finansowych. Jak tego uniknąć?

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.
Badanie przeprowadzone przez Boston Consulting Group wykazało, że prognozowanie oparte na AI może prowadzić do wzrostu przychodów firm o 5–10%, ponieważ pomaga poprawić dostępność towarów, zoptymalizować ustalanie cen i zmniejszyć straty z tytułu niezrealizowanych sprzedaży. Jednocześnie koszty inwentaryzacji spadają do 25% dzięki optymalizacji poziomów zapasów. Można więc śmiało powiedzieć, że prawidłowo zorganizowane przejście na prognozowanie oparte na sztucznej inteligencji to inwestycja, z której zwrot zyskuje się niemal natychmiast. Jeśli chcesz wdrożyć sztuczną inteligencję w prognozowanie popytu z gwarantowanym wsparciem technicznym – napisz do nas, a eksperci SMART business pomogą Ci dobrać i zintegrować rozwiązanie dopasowane do Twoich procesów.
15 kwietnia, 2025 < 1 MIN READ
MEDIA
Synergia AI oraz ERP: jak odpowiednie wykorzystanie danych zwiększa efektywność biznesową
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%.
2 kwietnia, 2025 20 MIN READ
Rola AI w Supply Chain: przegląd kluczowych metodologii S&OP, S&OE, IBP i DDMRP w połączeniu z AI w celu optymalizacji łańcucha dostaw
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:

  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.
Skutecznym rozwiązaniem pozwalającym sprostać powyższym wyzwaniom jest cyfryzacja i wprowadzenie nowoczesnych technologii wykorzystujących algorytmy sztucznej inteligencji i otwierających nowe możliwości biznesowe, takich jak rozwiązanie SMART Demand Forecast. Zamów prezentację

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

Obecnie AI w łańcuchu dostaw może znacznie usprawnić zarządzanie łańcuchem dostaw poprzez integrację z kluczowymi metodologiami firmy i optymalizację wielu procesów biznesowych. Przyjrzyjmy się głównym korzyściom płynącym z zastosowania sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw w porównaniu z tradycyjnym podejściem: Jak widać, podejście zoptymalizowane za pomocą AI w łańcuchu dostaw zwiększa efektywność oraz elastyczność procesów biznesowych, których ważnym elementem jest automatyzacja prognozowania popytu. Na przykład SMART Demand Forecast, który wykorzystuje algorytmy AI, pomaga analizować dane historyczne i trendy rynkowe, zapewniając dokładne prognozy popytu. Rozwiązanie to zmniejsza ryzyko zakłóceń w dostawach i jest skutecznym narzędziem do optymalizacji procesów na wszystkich etapach łańcucha dostaw. System pozwala firmom nie tylko reagować na bieżące wyzwania, ale także działać proaktywnie. Ponadto SMART Demand Forecast elastycznie integruje się ze strategicznymi metodologiami wybranymi przez firmę, umożliwiając płynne łączenie prognozowania popytu z innymi procesami biznesowymi, takimi jak zarządzanie zapasami, planowanie produkcji i logistyki. Zamów prezentację

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?

Metodologie odgrywają ważną rolę w wykorzystaniu sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw – jasno określone podejścia, zasady i strategie, które pomagają organizować i optymalizować procesy biznesowe. W końcu, jeśli zautomatyzujesz chaotyczne procesy za pomocą rozwiązania AI, ale bez jasnych zasad i przemyślanego podejścia, ryzykujesz, że skończy się to tylko zautomatyzowanym chaosem. Aby temu zapobiec, proponujemy analizę kluczowych metodologii, które pomogą nie tylko zautomatyzować procesy biznesowe, ale także zorganizować je w najbardziej efektywny sposób.  

Przegląd metodologii Sales & Operations Planning

Sales & Operations Planning (S&OP) to cykliczna metodologia, która pomaga firmom zapewnić zgodność między popytem, zasobami, planowaniem finansowym i zarządzaniem produktem. Proces S&OP ma na celu stworzenie równowagi między tym, co firma może zapewnić (wyprodukować), a tym, czego potrzebuje rynek. Obejmuje on kilka etapów, w tym: przegląd produktu, przegląd popytu, przegląd podaży, przegląd finansowy i przegląd zarządzania. Każdy etap ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia, że firma stale dostosowuje się do zmian na rynku:
  • 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.
Integracja AI z S&OP znacząco zwiększa efektywność metodologii, ponieważ pozwala zautomatyzować prognozowanie popytu, analizę finansową i zarządzanie ryzykiem, a także zoptymalizować procesy na wszystkich etapach. W kontekście optymalizacji łańcucha dostaw, AI pomaga dokładniej prognozować popyt za pomocą algorytmów uczenia maszynowego, analizować sezonowość i trendy oraz dostosowywać prognozy w czasie rzeczywistym. Sztuczna inteligencja zapewnia również zautomatyzowane zarządzanie ryzykiem i optymalizację kosztów, poprawiając wydajność i dokładność decyzji dotyczących łańcucha dostaw i planowania produkcji. Dzięki sztucznej inteligencji metodologia S&OP staje się bardziej elastyczna, umożliwiając firmom dostosowanie się do zmieniających się warunków i utrzymanie przewagi konkurencyjnej.  

Przegląd metodologii Sales & Operations Execution

Logicznym krokiem jest przejście od planowania strategicznego (S&OP) do metodologii Sales & Operations Execution (S&OE), która polega na bezpośrednim wykonywaniu i dostosowywaniu planów w czasie rzeczywistym. Metodologia ta koncentruje się na zarządzaniu operacyjnym i reagowaniu na bieżące ograniczenia, wyzwania, ryzyka i anomalie pojawiające się w procesach biznesowych. Główne etapy S&OE obejmują cykliczny przegląd operacyjny, w którym rzeczywiste dane dotyczące popytu i podaży są analizowane codziennie lub co tydzień, identyfikowane są odchylenia od planu i dokonywane są korekty w czasie rzeczywistym. Wprowadzane są korekty w czasie rzeczywistym. Ważnym elementem jest aktualizacja planów operacyjnych, w ramach których wprowadzane są zmiany w harmonogramach produkcji, zapasy są optymalizowane zgodnie z nowymi prognozami oraz koordynacja z innymi kluczowymi zespołami (logistyka, produkcja, sprzedaż). Wprowadzenie AI w S&OE może znacznie rozszerzyć możliwości tej metodologii poprzez automatyzację procesów i podejmowania decyzji. AI może pomóc w dynamicznym dostosowywaniu planów operacyjnych, analizować dane i automatycznie aktualizować harmonogramy produkcji, dostosowując łańcuch dostaw i zasoby. W kontekście Supply Chain AI optymalizuje również logistykę i zarządzanie zapasami poprzez automatyzację równoważenia zasobów między magazynami i centrami produkcyjnymi. Ponadto sztuczna inteligencja może monitorować efektywność, identyfikując wąskie gardła oraz opóźnienia operacyjne, a także przedstawiać zalecenia mające na celu poprawę produktywności i redukcję kosztów. AI może gromadzić i analizować dane w czasie rzeczywistym, wykrywać odchylenia od planu i ostrzegać o potencjalnych zagrożeniach, pomagając szybko reagować na zmieniające się warunki rynkowe.  

Przegląd metodologii IBP

Metodologia IBP (Integrated Business Planning) to potężne narzędzie do łączenia planowania strategicznego i realizacji operacyjnej, które zapewnia równowagę między strategią biznesową a rzeczywistymi procesami firmy. Metodologia ta integruje etapy planowania strategicznego, budżetowania, księgowości, audytu i raportowania z procesami planowania sprzedaży i operacji (S&OP), zapewniając przejrzystość w zarządzaniu procesami biznesowymi. IBP pozwala dostrzec powiązania między różnymi działami. Na przykład wzrost popytu na produkt może wymagać zwiększenia produkcji, co z kolei wymaga dostosowania łańcucha dostaw i zasobów HR. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w ramach IBP zapewnia znaczące korzyści, takie jak prognozowanie warunków rynkowych, zautomatyzowana kontrola transakcji finansowych, optymalizacja budżetu i zarządzanie danymi w czasie rzeczywistym, co znacznie zwiększa efektywność i szybkość podejmowania decyzji w firmie.  

Przegląd metodologii DRP

DRP (Distribution Requirements Planning) to metodologia, która pomaga zoptymalizować łańcuch dostaw i przydzielić zasoby między magazynami, dystrybutorami i punktami sprzedaży końcowej. Obejmuje ona kilka kluczowych kroków: przegląd popytu w celu zidentyfikowania sezonowości i trendów, analizę finansową kosztów dostawy, zarządzanie magazynem i zapasami oraz koordynację procesów produkcyjnych w celu uniknięcia nadmiaru lub braku zapasów. Obejmuje również identyfikację ograniczeń, takich jak trasy transportowe lub czas dostawy, co jest ważne dla zmniejszenia ryzyka i zapewnienia terminowości. Metodologia obejmuje również planowanie dystrybucji, które obejmuje ustalanie priorytetów dla regionów i klientów oraz ciągłe monitorowanie planu. W kontekście optymalizacji łańcucha dostaw integracja z AI pozwala na przewidywanie popytu w oparciu o analizę danych historycznych, automatyzację procesów produkcyjnych i logistycznych, optymalizację tras dostaw w czasie rzeczywistym oraz redukcję kosztów dystrybucji. AI może być również wykorzystywana do skutecznego zarządzania ryzykiem, przewidywania możliwych opóźnień i zapewnienia zgodności z warunkami umów.  

Przegląd metodologii MRP

MRP (Material Requirements Planning) to metodologia, która skutecznie koordynuje zapotrzebowanie na materiały, surowce i zdolności produkcyjne w celu zapewnienia ciągłości procesu produkcyjnego. Obejmuje ona kilka kluczowych kroków: przegląd popytu na podstawie prognoz sprzedaży i zamówień, ocenę bieżących zapasów oraz identyfikację deficytów materiałowych, a także optymalizację harmonogramów produkcji w celu dopasowania ich do dostępnych zasobów. Ważne jest również planowanie dostaw materiałów, biorąc pod uwagę koszty logistyczne i ograniczenia dotyczące transportu, magazynów i zdolności produkcyjnych. Integracja AI z procesami MRP pozwala prognozować zapotrzebowanie na materiały, automatyzować dystrybucję zadań produkcyjnych, optymalizować wybór dostawców i tras dostaw oraz monitorować poziomy zapasów w czasie rzeczywistym. W kontekście optymalizacji łańcucha dostaw AI pomaga również identyfikować i zarządzać ryzykiem poprzez przewidywanie możliwych opóźnień w dostawie i dostarczanie zaleceń w celu ich zminimalizowania.  

Przegląd metodologii DDMRP

DDMRP (Demand-Driven Material Requirements Planning) to metodologia, która koncentruje się na identyfikacji i zarządzaniu buforami w łańcuchu dostaw w celu zapobiegania deficytom i opóźnieniom w procesie produkcji. Główną cechą jest identyfikacja krytycznych punktów ryzyka, takich jak określone produkty, komponenty lub dostawcy, dla których istnieje prawdopodobieństwo wystąpienia wahań popytu lub opóźnień. Dla każdej z tych pozycji ustalane są minimalne, docelowe i maksymalne poziomy zapasów, które są regularnie przeglądane i dostosowywane w oparciu o zmiany popytu, sezonowość lub zachowania klientów. AI w DDMRP usprawnia zarządzanie łańcuchem dostaw poprzez analizę danych i automatyzację procesów. Pomaga prognozować popyt, identyfikować krytyczne punkty ryzyka, optymalizować bufory zapasów i szybko reagować na zmiany. Sztuczna inteligencja może modelować zależności między dostawcami i klientami, dostosowywać trasy dostaw, przewidywać opóźnienia i automatyzować plany uzupełniania zapasów. Dzięki sztucznej inteligencji w łańcuchu dostaw zarządzanie zapasami staje się bardziej dynamiczne, elastyczne i dokładne, minimalizując niedobory i optymalizując koszty magazynowania. Idealnie jest, gdy firma wykorzystuje powyższe metodologie w sposób zintegrowany, ponieważ takie podejście zapewnia spójność procesu, zmniejsza ryzyko i ułatwia skuteczne planowanie na wszystkich poziomach. Na poziomie strategicznym IBP definiuje cele biznesowe, wskaźniki finansowe i decyzje długoterminowe. Następnie S&OP równoważy średnioterminowe prognozy, strategie marketingowe i ograniczenia biznesowe, podczas gdy S&OE koncentruje się na ich realizacji. DDMRP pomaga wyznaczać bufory, klastry i segmenty, podczas gdy MRP i DRP są odpowiedzialne za realizację operacyjną, zamawianie i alokację zasobów. Wszystkie te procesy łączy prognoza popytu, która jest kluczowym elementem podejmowania decyzji na każdym poziomie! Zamów prezentację

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

Przewidywalność to luksus w łańcuchu dostaw, a zmiany to rzeczywistość, z którą trzeba sobie radzić na co dzień. Nagłe zmiany popytu, nieprzewidywalne zdarzenia, anomalie i wahania sezonowe zmuszają firmy do szukania sposobów na szybką adaptację. Sztuczna inteligencja w prognozowaniu popytu to szansa na dokładniejsze przewidywanie przyszłości. Wyprzedaże świąteczne, Black Friday, letnie i zimowe przeceny to tradycyjne szczyty popytu w handlu detalicznym. Rozwiązania wykorzystujące algorytmy sztucznej inteligencji, takie jak SMART Demand Forecast, pomagają analizować historyczne dane sprzedaży, śledzić wzorce sezonowe, uwzględniać działania marketingowe, a nawet warunki pogodowe, aby zapewnić jak najdokładniejszą prognozę. W rezultacie, na przykładzie rozwiązania SMART Demand Forecast, prognozowanie oparte na AI zapewnia detalistom:
  • 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

Tak więc firma McDonald's Georgia, sieć restauracji fast food, zwróciła się do SMART business z prośbą o pokonanie następujących wyzwań:
  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.
Po wdrożeniu rozwiązania SMART Demand Forecast klient uzyskał:
  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

Istnieją wahania, które są trudne do przewidzenia przy użyciu tradycyjnych metod, ponieważ są one często niestandardowe i zależą od wielu czynników zewnętrznych: pandemii, wojen, zakłóceń logistycznych, zamknięcia płacówek podczas nalotów, anomalii itp. Anomalie to odchylenia od normalnych wzorców popytu, które mogą być spowodowane zarówno pozytywnymi, jak i negatywnymi czynnikami. Na przykład:
  • nagły wzrost popytu spowodowany wirusowym trendem w mediach społecznościowych (efekt TikToku);
  • spadek sprzedaży spowodowany sytuacją geopolityczną, kryzysem gospodarczym itp.
AI może uwzględniać anomalie w czasie rzeczywistym, analizując duże ilości danych. Dlatego też wykorzystanie AI w Supply Chain pomaga firmom dostosować swoje procesy zakupowe, strategie marketingowe i procesy logistyczne. Rozwiązania wykorzystujące algorytmy AI, takie jak SMART Demand Forecast, pomagają nie tylko analizować dane wewnętrzne, ale także umożliwiają korzystanie ze źródeł zewnętrznych: trendów zachowań konsumenckich, wskaźników ekonomicznych i sieci społecznościowych. Pozwala to firmom nie tylko reagować na zmiany w czasie, ale także przewidywać je z wyprzedzeniem, elastycznie dostosowując swoje strategie. W rezultacie AI w łańcuchu dostaw i prognozowaniu popytu zapewnia:
  • 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

Przykładowo, firmy z branży farmaceutycznej są szczególnie narażone na wpływ różnych czynników zewnętrznych: nowych szczepów grypy, sezonowych alergii i zwiększonego popytu na witaminy w okresie zimowym. Bez dokładnego prognozowania firmy borykają się z deficytem lub nadmiarem towarów. Rozwiązanie SMART Demand Forecast wykorzystujące analizę AI pozwala przewidywać zapotrzebowanie na leki w oparciu o dane historyczne, czynniki sezonowe, a nawet informacje z mediów. W rezultacie:
  • dystrybutorzy mogą elastycznie zarządzać zapasami;
  • ryzyko braków i przeterminowań towarów jest zmniejszone;
  • obniżone zostają koszty magazynowania.
Wykorzystanie AI w prognozowaniu popytu pozwala działać proaktywnie, minimalizując ryzyko, równoważąc podaż i popyt oraz sprawiając, że zarządzanie łańcuchem dostaw jest bardziej odporne nawet w niestabilnych okresach. Zamów prezentację

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.
Chcesz dowiedzieć się, jak sztuczna inteligencja może poprawić Twoją strategię nie tylko w łańcuchu dostaw, ale także w powiązanych procesach biznesowych? Zamów prezentację, a eksperci SMART business pomogą Ci uwolnić pełny potencjał rozwiązania i znaleźć najlepsze sposoby na wzmocnienie Twojej firmy.  
6 marca, 2025 21 MIN READ
Prognozowanie popytu w praktyce: jak SMART Demand Forecast pomaga firmom uzyskać dokładne prognozy

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:
  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?

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
  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?

Prognozowanie popytu to złożony i ustrukturyzowany proces, który składa się z kilku kluczowych kroków:

Gromadzenie danych wysokiej jakości

Ten etap jest pierwszym i najbardziej fundamentalnym dla osiągnięcia dokładnego prognozowania popytu. Obejmuje on gromadzenie danych historycznych dotyczących sprzedaży, działań marketingowych, sezonowości i wpływów zewnętrznych. Im więcej wysokiej jakości danych posiadasz, tym dokładniejsze będą Twoje prognozy.

Analiza czynników wpływających na popyt

Ten etap obejmuje badanie czynników wewnętrznych i zewnętrznych, takich jak: dane dotyczące cen towarów lub usług, promocje, rabaty, kampanie marketingowe, poziomy zapasów lub sezonowość, otoczenie konkurencyjne, sytuacja gospodarcza, dane demograficzne, trendy rynkowe itp. Analiza korelacji jest przeprowadzana w celu określenia czynników, które mają największy wpływ na popyt firmy, badane są zależności, segmentacja klientów i analiza czynników są przeprowadzane przy użyciu metod statystycznych.

Wybór odpowiedniej metody prognozowania popytu

Na podstawie wyników poprzednich kroków wybieramy metody prognozowania popytu (np. ilościowe lub jakościowe), które są najbardziej skuteczne w określonych okolicznościach.

Tworzenie modelu prognozowania popytu

Jest to jeden z najważniejszych etapów, w którym sama prognoza budowana jest na podstawie zebranych i przeanalizowanych danych. Modele prognozowania popytu mogą opierać się na różnych narzędziach statystycznych, takich jak regresja liniowa, metody szeregów czasowych itp. W dzisiejszych czasach ważne jest jednak, aby model prognozy był elastyczny i dostosowywał się do nowych trendów, zmienności rynku i innych zmiennych czynników. W tym przypadku tradycyjne modele statystyczne mają wiele ograniczeń i przegrywają z modelami wykorzystującymi algorytmy sztucznej inteligencji. Dlatego rozwiązanie SMART Demand Forecast zawiera wszystkie niezbędne narzędzia do tworzenia elastycznych modeli prognozowania popytu. System wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji, aby zapewnić dokładne i dynamiczne prognozy.

Testowanie i optymalizacja modelu prognozowania popytu

Ten etap jest obowiązkowy, ponieważ umożliwia ocenę skuteczności modelu w rzeczywistych warunkach. Na podstawie wyników testów wprowadzane są poprawki do modelu, aby skalibrować go w celu uzyskania maksymalnej dokładności prognozy.
  • 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?

W przypadku rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji kluczowe są dane. Dlatego też, wdrażając rozwiązanie SMART Demand Forecast, dostawca pomaga stworzyć uniwersalną strukturę danych, która będzie wykorzystywana w procesie modelowania. To właśnie struktura zapewnia prawidłowe działanie modelu i pozwala mu sprawnie analizować informacje i dostarczać trafne prognozy. Dlatego w ramach projektu wdrożeniowego SMART business analizuje kluczowe procesy biznesowe klienta i oferuje gotowy szablon do gromadzenia danych. Klient musi jedynie przygotować i przekazać informacje do dostawcy, co oszczędza wysiłek, czas i zapewnia sukces na kolejnych etapach wdrażania rozwiązania.

Czynniki wpływające na prognozowanie popytu

Aby dokładnie przewidzieć, czego dokładnie i w jakiej ilości potrzebuje konsument, warto wziąć pod uwagę różne czynniki. W końcu funkcjonują one jak niewidzialne nici, które ciągną wskaźniki w górę lub w dół, a sukces firmy zależy od ich prawidłowej analizy. Kluczowe czynniki obejmują:
  • 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?

Prognozowanie popytu jest jak planowanie trasy podróży: ważne jest, aby zrozumieć, dokąd zmierzasz, ale jednocześnie musisz wiedzieć, co czeka za rogiem.

Krótkoterminowe prognozowanie popytu

Obejmuje kilka następnych tygodni lub miesięcy i jest przeprowadzane przez okres do 12 miesięcy. Krótkoterminowe prognozowanie popytu może być wykorzystywane zarówno na poziomie makro, na przykład do prognozowania ogólnego popytu na określony rodzaj produktu w kraju lub regionie, jak i na poziomie mikro, do prognozowania popytu na określone towary lub usługi w konkretnym sklepie, punkcie sprzedaży lub wśród określonej kategorii klientów. Prognozowanie krótkoterminowe pozwala szybko reagować na zmiany związane z nagłym wzrostem popytu, szczytami sezonowymi lub rozpoczęciem kampanii marketingowych. Wymaga to ścisłej interakcji między działami sprzedaży, marketingu i operacji, ponieważ ich działania bezpośrednio wpływają na zmiany popytu. Przykładowo, kampania marketingowa może znacząco zwiększyć zainteresowanie produktem, wymagając natychmiastowego dostosowania zapasów i dostaw.

Długoterminowe prognozowanie popytu

Koncentruje się przede wszystkim na strategii: czyli prognozowaniu popytu na okres dłuższy niż rok, biorąc pod uwagę trendy, zmiany rynkowe i rozwój biznesu. Podobnie jak prognozowanie krótkoterminowe, może być również stosowane na poziomie makro i mikro. Podejście długoterminowe pomaga firmie zrozumieć, które trendy będą dominować, jak zmienią się zachowania konsumentów oraz jakich zasobów i skalowania będzie potrzebować firma w przyszłości. Na przykład otwarcie nowego sklepu lub linii produkcyjnej wymaga nie tylko zrozumienia bieżącego popytu, ale także oceny długoterminowych perspektyw. Długoterminowe i krótkoterminowe prognozowanie popytu jest równie ważne niezależnie od branży. W handlu detalicznym, prognozy krótkoterminowe pomagają zaopatrzyć półki na czas w okresach szczytowych, ale prognozy długoterminowe określają, w jakim kierunku zmierza cała firma. W produkcji, z jej złożonym łańcuchem dostaw, prognozy krótkoterminowe pomagają uniknąć opóźnień w dostawach, podczas gdy prognozy długoterminowe pozwalają na planowanie rozbudowy mocy produkcyjnych. Zrównoważone podejście do prognozowania jest kluczem do elastyczności, wydajności i długoterminowego rozwoju.

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

W prognozowaniu popytu ważne jest znalezienie równowagi między matematyczną precyzją a intuicyjnym zrozumieniem rynku.

Ilościowe metody prognozowania popytu

Opierają się na liczbach i statystykach. Analizują dane z przeszłości, trendy sezonowe, poziomy sprzedaży i zachowania klientów. Metody te są szczególnie skuteczne, gdy mamy dużą ilość danych historycznych i działamy na rynku, na którym wzorce popytu są łatwo przewidywalne. Jeśli chodzi o obliczanie prognozy popytu, metody ilościowe są tymi, które zapewniają dokładne wyniki oparte na obiektywnych danych.

Jakościowe metodologie prognozowania popytu

Dodają czynnik ludzki do prognoz. Są to podejścia, które uwzględniają opinie ekspertów lub, na przykład, opinie klientów. Są one przydatne w przypadkach, gdy na rynku zachodzą nagłe zmiany lub gdy wprowadzasz nowy produkt bez danych historycznych. Kompetentne połączenie analizy ilościowej i oceny jakościowej pozwala uzyskać pełną wizję przyszłego popytu.

Jakie modele prognozowania popytu istnieją?

Większość modeli można podzielić na wieloczynnikowe i czasowe. Modele czasowe analizują dane historyczne w celu znalezienia wzorców: jak zmieniał się popyt w danym okresie, czy występowały wahania sezonowe i czego można się spodziewać w najbliższej przyszłości. Na przykład metody analizy średniej ruchomej lub trendu mogą prognozować popyt na towary z dużą dokładnością, gdy dane mają stabilną strukturę. Nowoczesne modele wielowymiarowe oferują więcej – są w stanie prognozować stosunkowo dużą liczbę czynników, z którymi trudniej jest sobie poradzić prostym modelom statystycznym. Czynniki te mogą obejmować zmiany cen, premiery nowych produktów, warunki ekonomiczne, a nawet zdarzenia pogodowe. Na przykład model regresji pomaga określić, w jaki sposób zmiana jednego parametru (np. rabatów) wpływa na sprzedaż.

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

Techniki prognozowania popytu obejmują zarówno proste i zrozumiałe, jak i złożone techniki analityczne. Na przykład, jedną z najpopularniejszych technik jest ekstrapolacja, w której trend lub wzorzec przeszłych zdarzeń i trendów jest przenoszony i ekstrapolowany na przyszłość. Sprawdza się to dobrze, jeśli popyt jest stabilny i przewidywalny. Jednak w dzisiejszym świecie, w którym popyt jest często niestabilny z powodu anomalnych skoków, deficyty, zmienność itp., firmy potrzebują bardziej skutecznych technik, które wykorzystują modele wielowymiarowe. W końcu uwzględniają one analizę sezonowości, okresowe wahania, takie jak przedświąteczne okresy szczytów sprzedaży lub sezonowe spadki w miesiącach letnich, usuwają anomalie itp. Współczesny rynek wymaga zatem bardziej elastycznego i inteligentnego podejścia. Dlatego też firmy coraz częściej sięgają po bardziej zaawansowane techniki, takie jak sztuczna inteligencja (AI) lub modelowanie oparte na uczeniu maszynowym (ML).

Inteligentne prognozowanie popytu z wykorzystaniem AI: zalety i wady

Jedną z głównych zalet rozwiązania wykorzystującego sztuczną inteligencję do prognozowania popytu jest możliwość szybkiej analizy ogromnych ilości danych z różnych źródeł, co jest znacznie bardziej wydajne niż stosowanie metod czysto ręcznych. Algorytmy sztucznej inteligencji biorą pod uwagę złożone zależności, które mogą pozostać niewidoczne dla ludzi i są w stanie dostosować prognozy do zmian w świecie rzeczywistym w czasie rzeczywistym. Jednak, jak każda technologia, korzystanie ze sztucznej inteligencji ma swoje własne wyzwania i wymagania, takie jak zależność od wysokiej jakości danych. Jeśli dane zawierają błędy lub luki, może to znacznie zmniejszyć dokładność prognoz. Dlatego tak ważne jest właściwe podejście do tworzenia ujednoliconej struktury danych i wyboru dostawcy. Na przykład firma SMART pomaga firmom stworzyć uniwersalną strukturę danych, która minimalizuje błędy i luki oraz zapewnia wysoką dokładność prognozowania.

Prognozowanie sezonowych zmian popytu i promocji za pomocą AI

Prognozowanie popytu na produkty sezonowe i promocyjne zawsze stanowiło wyzwanie ze względu na ich zmienną naturę. Dzięki sztucznej inteligencji trudności te odchodzą w przeszłość. Algorytmy analizują poprzednie cykle sprzedaży i porównują je z czynnikami zewnętrznymi. Sztuczna inteligencja może na przykład przewidzieć, ile produktów należy przygotować na sezon świąteczny lub jak rabaty wpłyną na sprzedaż podczas promocji.

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

Prognozowanie popytu na nowe produkty jest jednym z najtrudniejszych zadań dla firm ze względu na brak danych historycznych. Sztuczna inteligencja może jednak rozwiązać ten problem. Korzystając z informacji o podobnych produktach, analizy trendów rynkowych i wzorców zachowań różnych segmentów konsumentów, inteligentne algorytmy mogą tworzyć prognozy nawet dla zupełnie nowych produktów.

Uczenie maszynowe w prognozowaniu popytu

Zaletą uczenia maszynowego jest to, że taki system jest stale ulepszany i może analizować duże ilości danych oraz identyfikować ukryte wzorce i trendy, które są znacznie trudniejsze do wykrycia przy użyciu tradycyjnych metod analizy. Należy jednak pamiętać, że dokładność prognoz zależy nie tyle od ilości danych, co od ich jakości i trafności. Dlatego ważne jest, aby znaleźć równowagę między złożonością modelu a jego zdolnością do uogólniania, aby odrzucić „szum” za pomocą odpowiednich algorytmów i metod walidacji, aby zapobiec przetrenowaniu modelu.

Jakie istnieją modele ML do prognozowania popytu?

Modele uczenia maszynowego występują w różnych odmianach, a każdy z nich rozwiązuje określone zadania. Najpopularniejsze z nich to:
  • 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.
Ponieważ każda firma ma swoją własną specyfikę, nie ma uniwersalnego modelu. SMART business, dzięki dogłębnej wiedzy specjalistycznej w zakresie uczenia maszynowego i analizy danych, pomoże Ci wybrać najlepszy model dla Twojej firmy. Firma wykorzystuje szeroką gamę nowoczesnych modeli ML obsługiwanych przez rozwiązanie SMART Demand Forecast. Zapewnia to dokładne prognozowanie popytu zgodnie z celami i dynamicznymi warunkami współczesnego rynku, na którym zachowania konsumentów szybko się zmieniają.

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

Dzięki dokładnej prognozie popytu można skutecznie dostosować pracę dostawców, linii produkcyjnych i magazynów, aby zapewnić, że wszystko działa z maksymalnym efektem i przy minimalnych kosztach. Prognozy pomagają uniknąć przepełnienia magazynów i uzupełniać zapasy w odpowiednim czasie w krytycznych momentach. Rolą prognozowania popytu jest również optymalizacja procesów zamówień i dostaw, co bezpośrednio wpływa na koszty firmy.

Prognozowanie popytu w zarządzaniu zapasami i ich optymalizacji

Bez dokładnych prognoz firmy mogą stanąć w obliczu nadmiernych zapasów lub niedoborów, co prowadzi do strat finansowych i obniżonego poziomu obsługi klienta. Prognozowanie popytu w zarządzaniu zapasami pomaga firmom przewidzieć, jaki poziom towarów muszą utrzymywać w magazynie, aby zaspokoić popyt na rynku.

Prognozowanie popytu na wyroby gotowe

Integracja SMART Demand Forecast z ERP Microsoft Dynamics 365 Business Central może stać się sposobem na prognozowanie popytu w zarządzaniu zapasami. Pozwala ona firmom łączyć prognozy popytu z rzeczywistymi danymi zarządzania zapasami w jednym systemie. Przykładowo, system SMART Demand Forecast wykorzystuje bieżące dane sprzedażowe, wahania sezonowe oraz inne czynniki do generowania prognoz popytu. Gdy prognozy te są zintegrowane z Microsoft Dynamics 365 Business Central, decyzje dotyczące zamawiania i zarządzania zapasami mogą uwzględniać nie tylko rzeczywiste zapasy, ale także prognozy przyszłego popytu na wyroby gotowe. Pozwala to na automatyczne dostosowanie procesów zaopatrzenia i dostaw, skracając czas podejmowania decyzji i minimalizując nieefektywne wykorzystanie zasobów. Ponadto integracja zapewnia wygodny dostęp do wszystkich danych w jednej przestrzeni cyfrowej, umożliwiając szybkie podejmowanie świadomych decyzji w oparciu o aktualne skonsolidowane dane.

Jak prognozowanie popytu może przydać się w różnych sektorach biznesowych?

Prognozowanie popytu odgrywa ważną rolę w każdej branży:
  • 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.
Portfolio klientów SMART business obejmuje udane przykłady prognozowania popytu z wykorzystaniem rozwiązania SMART Demand Forecast, które otwiera nowe horyzonty możliwości dla firm na całym świecie. Znakomitym przykładem tego było wdrożenie rozwiązania w McDonald's Georgia, które pozwoliło osiągnąć 83-procentową dokładność prognozowania sprzedaży dla każdej restauracji sieci opartą na cotygodniowej agregacji danych przez okres 4 tygodni. Zamów prezentację i dowiedz się więcej o możliwościach tego rozwiązania dla Twojej firmy!
14 stycznia, 2025 11 MIN READ
Czy Twoja firma jest gotowa na przełomowe zmiany: sztuczna inteligencja jako kluczowy aspekt dzisiejszego świata
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 systemu zarówno wewnątrz firmy, jak i wśród partnerów oraz inwestorów ma kluczowe znaczenie. Przykładowo, rozwiązania firmy SMART business, czołowego partnera Microsoft, są zgodne z międzynarodowymi standardami i zapewniają automatyzację procesów biznesowych z możliwością łatwej kontroli i audytu. Jednocześnie można je elastycznie dostosować do „najbardziej nieoczekiwanych” potrzeb każdej konkretnej firmy i szybko wdrożyć. A dzięki integracji analityki w czasie rzeczywistym i możliwościom sztucznej inteligencji system staje się wygodnym i niezawodnym narzędziem dla najwyższego kierownictwa do planowania i alokacji zasobów oraz monitorowania wydajności zarówno poszczególnych procesów biznesowych, jak i całej firmy. Jeśli mówimy o najczęstszych obszarach zastosowania AI, otrzymamy niezwykle długą listę:
  • 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

Niewątpliwie na obecnym etapie rozwoju technologii inwestycje w AI są inwestycjami we własną przewagę konkurencyjną w najbliższej przyszłości. Tak więc, według badań McKinsey zakres, w jakim detaliści wdrożą technologie oparte na AI w ciągu najbliższych 2-3 lat, zadecyduje o ich sukcesie przez co najmniej dwie dekady. Jak więc firmy mogą dostosować się do tych zmian i osiągnąć taki poziom efektywności, który pozwoli im na stały rozwój zamiast ciągłego „nadrabiania zaległości”? Jak rozpocząć własną historię inteligentnej transformacji? Eksperci w dziedzinie analityki predykcyjnej zalecają rozpoczęcie od audytu własnych potrzeb biznesowych i oceny zasobów. Експерти у сфері прогнозної аналітики рекомендують розпочати із ревізії власних бізнес-потреб та оцінки ресурсів.

Warto »zdiagnozować« problemy: czy to niedokładne prognozowanie popytu w szczycie sezonu, czy błędy w ustalaniu cen promocyjnych; nieskuteczne promocje czy trudności z rozdzieleniem obowiązków pracowników.... Nie należy jednak winić za te niedoskonałości własnych analityków, marketingowców czy specjalistów HR. Powierz rutynową analizę danych sztucznej inteligencji i pozwól swoim pracownikom na wykorzystanie kreatywności oraz skupienie się na zadaniach strategicznych.

  • Artem Stepanov Product Owner rozwiązania SMART Demand Forecast
Kolejnym krokiem jest wybór rozwiązania, które będzie odpowiadało zadaniom firmy, spośród szerokiej gamy narzędzi dostępnych na rynku. Etap ten obejmuje szczegółową analizę nie tylko funkcjonalności rozwiązań, ale także kwestii związanych ze wsparciem technicznym i serwisowym, skalowalnością oraz integracją z istniejącymi systemami. W tym kontekście korzystnie wyróżniają się innowacyjne rozwiązania oparte na rozwiązaniach Microsoft. Dla przykładu, przyjrzyjmy się puli produktów opartych na AI stworzonych przez zespół 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).
Zintegrowane podejście do budowania jednolitego ekosystemu IT opartego na technologiach Microsoft, niestandardowych usługach oraz sztucznej inteligencji pozwala firmom szybko reagować na zmiany, poprawiać efektywność procesów biznesowych i szybko się skalować.

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

Jednak najbardziej przekonującym językiem dla biznesu jest język liczb. Przyjrzyjmy się zatem realnemu przykładowi wdrożenia systemu SMART Demand Forecast w sieci restauracji McDonald's w Gruzji.. Obecnie sieć posiada 23 restauracje. Dziennie 1500 pracowników obsługuje prawie 35 000 gości. Jednocześnie muszą przestrzegać najwyższych standardów. Oczywiście w takich okolicznościach nie można obejść się bez zaawansowanej analityki predykcyjnej opartej na innowacyjnych technologiach. A McDonald's Georgia korzystają z niej już od dłuższego czasu. Wcześniej jednak firma korzystała z rozwiązania, które pozwalało przewidywać popyt na poziomie całej sieci w perspektywie trzech miesięcy z agregacją na poziomie każdego miesiąca. Taki interwał prognozowania nie pozwalał na uwzględnienie krótkoterminowych zmian w popycie. W szczególności jego zależności od wahań sezonowych czy różnych zdarzeń lokalnych. Fakt, że popyt był prognozowany dla całej sieci, a prognoza nie odzwierciedlała rzeczywistego stanu rzeczy w poszczególnych restauracjach, również przyczynił się do spadku dokładności prognoz. W związku z tym, biorąc pod uwagę bogatą wiedzę zespołu SMART business, jego specjaliści zostali poproszeni o zaoferowanie bardziej odpowiedniego rozwiązania. Wdrożenie rozwiązania SMART Demand Forecast umożliwiło prognozowanie popytu z agregacją na poziomie tygodnia i szczegółowością na poziomie produktu i płacówki. Dzięki temu udało się zapewnić spójność danych i prognoz w całej sieci restauracji, co pozwoliło uniknąć rozbieżności i błędów. W wyniku wdrożenia SMART Demand Forecast osiągnięto:
  • 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.
W rezultacie firmie udało się zoptymalizować proces prognozowania popytu, a co za tym idzie zarządzania zapasami, a także zwiększyć satysfakcję klientów i znacznie obniżyć koszty operacyjne. Pozwoliło to pracownikom sieci restauracji McDonald's w Gruzji skupić się na tworzeniu unikalnego doświadczenia każdego klienta w celu zwiększenia lojalności wobec marki.

Co należy wiedzieć o SMART Demand Forecast

Główne zalety SMART Demand Forecast, które biznes już docenił, to wysokiej jakości prognozowanie zarówno sprzedaży promocyjnej, jak i regularnej. Jedną z zalet rozwiązania jest prognozowanie oparte na scenariuszach. Umożliwia ono symulowanie różnych wariantów kampanii promocyjnych i ocenę, jaką ilość towaru można sprzedać przy ustaleniu określonej ceny – bez ryzyka finansowego. Po wdrożeniu rozwiązania będziesz w stanie:
  • 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.
Obliczyć, jak dokładność prognozowania wpłynie na rentowność firmy, można tutaj: Kalkulator
13 grudnia, 2024 11 MIN READ
SMART Demand Forecast: jak rozwiązanie do prognozowania popytu przekształca plany sprzedaży w rzeczywistość
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 i pomagają budować skuteczne strategie sprzedaży?

Skalowanie, globalizacja rynków i trend w kierunku hiperpersonalizacji prowadzą do wzrostu ilości danych, które firmy muszą analizować, aby przewidzieć popyt i spełniać oczekiwania swoich klientów. Obecnie firmy konkurują nie tylko o lojalność klientów, ale także starają się przewidywać ich potrzeby, zanim jeszcze zdadzą sobie z nich sprawę. Tradycyjne metody prognozowania wymagają jednak ręcznego przetwarzania danych, co zwiększa ryzyko błędów i zmniejsza efektywność analizy. W tym miejscu przychodzą z pomocą technologie AI. Są one w stanie szybko i wydajnie przetwarzać duże ilości danych i dostarczać analitycznych spostrzeżeń, które pomagają budować elastyczne strategie. Dzięki tym technologiom firmy mogą wykrywać wzorce, trendy i korelacje, które w przeciwnym razie pozostałyby niezauważone podczas ręcznego tworzenia prognoz. Pozwalają również przewidywać popyt na nowe produkty w oparciu o analizę analogów, a także usuwać anomalie w danych, co pomaga w tworzeniu dokładniejszych prognoz, w których informacja jest kluczem do sukcesu! Prognozowanie jest sercem wszystkich kluczowych procesów biznesowych: planowania produkcji, zaopatrzenia materiałowego, logistyki i całego łańcucha dostaw. Prognozowanie wpływa na strategie marketingowe, pomagając w opracowywaniu skutecznych promocji. Wprowadzenie nowoczesnych narzędzi i rozwiązań opartych na algorytmach sztucznej inteligencji pozwala firmom szybko reagować na zmiany popytu, przewidywać przyszłe trendy, optymalizować procesy i efektywnie zarządzać zasobami. SMART Demand Forecast może być rozwiązaniem, którego potrzebujesz, aby uzyskać dokładniejsze prognozy, zminimalizować koszty i zwiększyć rentowność firmy poprzez prognozowanie sprzedaży regularnej i promocyjnej.

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

Steve Morlidge, praktyk z trzydziestoletnim doświadczeniem we wdrażaniu systemów zarządzania wydajnością, zauważa, że aby budować wysokiej jakości prognozy sprzedaży, niezwykle ważne jest, aby poprawnie interpretować pojęcia „prognoza”, „budżet” i „plan”:

Nie należy mylić prognoz z budżetami, planami czy założeniami. Prognozy opisują oczekiwania, podczas gdy budżety są źródłem oczekiwań. Plan to zestaw zaplanowanych działań, które wraz z danymi z przeszłości i założeniami dotyczącymi przyszłości są wykorzystywane do tworzenia prognoz

  • The Little Book of Operational Forecasting, Dr Steve Morlidge
Każdy z tych elementów ma swoje miejsce i rolę w zarządzaniu przedsiębiorstwem. Prognozy pomagają ocenić potencjalne możliwości, budżety określają limity finansowe, a plany definiują konkretne kroki do osiągnięcia celów firmy. Zrozumienie tych zależności pozwala lepiej planować strategiczne decyzje podczas wdrażania planu sprzedaży. Mając to na uwadze, złotą formułą prognozowania sprzedaży jest Sales Plan = Demand * Strategy. Wyobraźmy sobie firmę, która produkuje kosmetyki organiczne i zamierza zwiększyć sprzedaż o 20% w przyszłym roku:

Krok 1 (Demand): Identyfikacja popytu

Firma zauważa trend, według którego rynek kosmetyków organicznych rośnie corocznie o 10-15%. Uwzględniając światowe tendencje, można przypuszczać, że ten trend będzie kontynuowany. Na podstawie tych obserwacji opracowywane są prognozy, które uwzględniają również dane dotyczące wzrostu sprzedaży z poprzednich lat. Firma szacuje popyt w następujący sposób:
  • 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

Biorąc pod uwagę prognozowany popyt i wybraną strategię, firma tworzy swój 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.
Jednocześnie rozwiązanie SMART Demand Forecast może znacznie poprawić ten plan:
  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?

Prawdopodobnie każda firma spotkała się z sytuacją, w której zaplanowane promocje nie przynoszą oczekiwanego efektu: koszty marketingowe rosną, ale wyniki nie spełniają oczekiwań. Co więcej, czasami promocja może zaszkodzić ogólnej sprzedaży. Zjawisko to znane jest jako „kanibalizacja produktu”, gdy oferta promocyjna odbiera popyt innym produktom. Na przykład, zniżki na jeden popularny produkt mogą znacznie zmniejszyć sprzedaż podobnych produktów, które są również ważne dla ogólnego zysku. Innym problemem jest trudność uwzględnienia wszystkich czynników wpływających na skuteczność promocji: zachowania konsumentów szybko się zmieniają, konkurenci również reagują na rynek, a okoliczności zewnętrzne, od trendów sezonowych po wahania gospodarcze, dodają jeszcze więcej niepewności. Co więcej, detaliści i producenci często napotykają problemy z koordynacją pomiędzy zespołami pracującymi nad promocjami. Przykładowo, marketing planuje jedną strategię, podczas gdy działy zaopatrzenia lub logistyki mogą nie być w stanie zapewnić dostępność odpowiedniego produktu we właściwej ilości i miejscu. W takich okolicznościach, aby osiągnąć pożądane wyniki promocji, potrzebne jest narzędzie, które pozwoli z wyprzedzeniem ocenić możliwe scenariusze i przewidzieć, jak zmieni się popyt na produkty. Prognozowanie sprzedaży oparte na scenariuszach, które jest wbudowane w funkcjonalność rozwiązania SMART Demand Forecast, pomaga sprostać tym wyzwaniom. Prognozowanie oparte na scenariuszach to podejście do planowania, które pozwala ocenić możliwe wyniki na podstawie kilku alternatywnych scenariuszy. W przeciwieństwie do tradycyjnego podejścia, które zakłada jeden wynik, prognozowanie scenariuszowe analizuje różne opcje: od optymistycznych do najgorszych scenariuszy. Prognozowanie z wykorzystaniem scenariuszy ma następujące zalety:
  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.
Jest to szczególnie przydatne dla zespołów wielofunkcyjnych (marketing, sprzedaż, finanse, logistyka itp.). Takie podejście pozwala koordynować decyzje i uwzględniać różne punkty widzenia, aby osiągnąć wspólny cel sprzedażowy. Dzięki takiemu prognozowaniu firmy mogą uwzględniać ryzyko, dostosowywać się do nieprzewidywalnych zmian i ograniczać straty spowodowane nietrafionymi promocjami. SMART Demand Forecast pozwala więc planować promocje na podstawie różnych możliwych scenariuszy, a tym samym zapewnia dokładność prognoz, co maksymalizuje wyniki kampanii marketingowych.
pl

    pl
    Zamów prezentację, aby zwiększyć
    dokładność prognoz już jutro!

      thanks icon
      Dziękujemy za zapytanie
      wkrótce się z tobą skontaktujemy