Prognozowanie w łańcuchu dostaw: Jak osiągnąć idealną równowagę podaży i popytu?

Jeśli łańcuch dostaw jest ścieżką towarów od surowców do konsumenta końcowego, to dokładność prognozy popytu konsumpcyjnego określi, jak efektywnie ten proces będzie przebiegał.

Oznacza to, że wszyscy uczestnicy łańcucha – od firm produkcyjnych po detalistów – będą w stanie wykorzystać swoje zasoby w celu maksymalizacji zysków i optymalizacji kosztów.

W rzeczywistości prognoza popytu jest punktem wyjścia dla całego łańcucha. Określa ona obciążenie pracą i „harmonogram pracy” wszystkich jego ogniw. Stanowi podstawę planowania produkcji, a dla dystrybutorów i sklepów detalicznych jest podstawą do zakupu i transportu towarów.

Błędy w tym zakresie mogą być bardzo kosztowne. Niedobór wyprodukowanych lub zakupionych produktów w momencie popytu oznacza utratę sprzedaży lub dodatkowe koszty spowodowane koniecznością pilnego uzupełnienia zapasów. Według RetailDive, firmy tracą około 1 biliona dolarów rocznie z powodu niemożności zaspokojenia popytu klientów na czas.

Równie niefortunnym zjawiskiem jest nadmierne gromadzenie zapasów. Nadmierne zapasy wymagają dodatkowych kosztów na przechowywanie towarów, na które nie ma popytu, a w przypadku towarów o ograniczonym okresie przydatności do spożycia – na ich odpisanie.

Możesz łatwo obliczyć, jak dokładne prognozowanie wpłynie na sprzedaż Twojej firmy, korzystając z naszego interaktywnego kalkulatora.

Właśnie dlatego innowacyjne firmy coraz częściej wdrażają nowoczesne rozwiązania do prognozowania wykorzystujące sztuczną inteligencję, a jednym z nich jest SMART Demand Forecast. Rozwiązania te pozwalają tworzyć prognozy tak dokładne, jak to tylko możliwe, biorąc pod uwagę dużą ilość różnorodnych danych i identyfikując nieoczywiste wzorce.

Według badania przeprowadzonego przez McKinsey & Company, 20% firm korzysta już z najnowszych technologii planowania i prognozowania popytu w łańcuchu dostaw z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. A 60% organizacji już planuje wdrożenie takich technologii.

Reszta nadal korzysta z analiz ekspertów, biorąc pod uwagę trendy w historii sprzedaży i spostrzeżenia analityków biznesowych. Doświadczenie pokazuje jednak, że takie obliczenia są często znacznie mniej dokładne niż wyniki dostarczane przez narzędzia z odpowiednio dobranymi i skonfigurowanymi algorytmami sztucznej inteligencji. Istnieją różne rodzaje prognozowania popytu w zarządzaniu łańcuchem dostaw: ilościowe, jakościowe itp. Jednak najlepsze praktyki zazwyczaj obejmują algorytmy sztucznej inteligencji i zaawansowaną analitykę.

Korzyści płynące z dokładnego prognozowania popytu w zarządzaniu łańcuchem dostaw

Narzędzia do prognozowania, takie jak SMART Demand Forecast, mogą znacznie zmniejszyć powyższe ryzyko i zwiększyć wydajność zarządzania łańcuchem dostaw. Przyjrzyjmy się bliżej korzyściom, jakie firmy uzyskują dzięki dokładnej prognozie popytu.

Minimalizacja utraconej sprzedaży 

Jak pokazują powyższe statystyki, firmy tracą znaczne kwoty pieniędzy z powodu niemożności zaspokojenia popytu konsumentów. Dzieje się tak, ponieważ analitycy nie wzięli pod uwagę czynników lub ukrytych wzorców, które doprowadziły do bardziej intensywnego wzrostu popytu na niektóre grupy produktów niż oczekiwano. W związku z tym podaż produktów nie można było zorganizować na odpowiednim poziomie.

W efekcie organizacje znalazły się w sytuacji, w której po prostu nie były w stanie sprzedać popularnego produktu ze względu na jego niedostępność. Mogą też być narażone na dodatkowe wysiłki i inwestycje w celu jak najszybszego uzupełnienia zapasów, przepłacając za pilną realizację zamówień.

Zwiększenie lojalności klientów 

Jeśli klient lub kupujący ma trudności z zakupem produktów, których potrzebuje, sytuacja ta może mocno zaszkodzić wizerunkowi dostawcy lub sklepu oraz całej sieci. Słaba obsługa doprowadzi do tego, że co najmniej stracisz lojalność klientów, a najczęściej – stracisz ich całkowicie. Jednocześnie pozyskiwanie nowych klientów jest znacznie droższe niż utrzymanie tych obecnych. Ponadto, jeśli nie masz towarów, gdy jest na nie popyt, stracisz zysk. Dokładne prognozowanie pomaga utrzymać wymagany poziom zapasów przez cały czas, zwłaszcza podczas trwania kampanii promocyjnych.

Możliwość szybkiego reagowania na wahania popytu

Jedną z trudności w prognozowaniu podaży i popytu jest zmienność zachowań konsumentów, na którą może wpływać wiele czynników – od nowych trendów po działania konkurencji, a nawet pogodę. Oczywistym jest, że nawet sztuczna inteligencja nie jest w stanie uwzględnić nieprzewidywalnych czynników, gdyż przetwarza jedynie dane, które zostaną jej podane. Jednak z pewnością będzie w stanie uwzględnić wszystkie czynniki niezbędne do dokładniejszego i terminowego prognozowania wahań popytu, co pomoże w bardziej wydajnym i elastycznym zarządzaniu łańcuchem dostaw.

Niższe wydatki na logistykę 

Niedokładne prognozowanie popytu w łańcuchu dostaw prowadzi również do ponoszenia dodatkowych kosztów logistycznych. Na przykład, jeśli prognoza dla sieci sklepów opiera się wyłącznie na szacunkach i założeniach analityków, oznacza to, że:

• prognoza będzie często mniej dokładna i bardziej pesymistyczna niż realistyczna;
• zazwyczaj będzie ona tworzona dla całej sieci, a następnie zostanie ona dostosowana do konkretnych punktów sprzedaży.

W rezultacie niektóre sklepy będą zwykle miały nadmiar produktów, podczas gdy inne będą miały ich niedobór. Aby zlikwidować tę nierównowagę, firmy muszą dokonywać realokacji towarów pomiędzy punktami sprzedaży, co z kolei prowadzi do dodatkowych kosztów logistycznych. Koszty te zwiększają koszty produkcji i wpływają na marże.

Nowoczesne narzędzia umożliwiają prognozowanie popytu na poszczególne produkty dla każdego punktu sprzedaży. Dzięki temu możemy zapewnić optymalne zapasy we wszystkich sklepach sieci.

Niższe koszty magazynowania 

Błędnie przeszacowana prognoza popytu powoduje, że część produktów pozostaje niesprzedana. Muszą być one przechowywane w magazynach i stają się tzw. „zamrożonym kapitałem” organizacji, co wiąże się z dodatkowymi kosztami wynajmu powierzchni magazynowej. 

Zmniejszenie liczby strat

Nadmiar niesprzedanych towarów o ograniczonym okresie przydatności do spożycia często prowadzi do tego, że w pewnym momencie muszą one zostać spisane na straty. Oznacza to, że wszystkie pieniądze zainwestowane w ich zakup, dostawę i przechowywanie są po prostu marnowane. Co więcej, sam proces odpisywania wiąże się z pewnymi kosztami. Aby przynajmniej częściowo uniknąć odpisów, firmy zmuszone są sprzedawać produkty w znacznie niższych cenach, jednocześnie wydając dodatkowe środki na działania marketingowe.

Skuteczniejsze promocje 

Korzystanie z narzędzi do prognozowania podaży i popytu może sprawić, że promocje będą skuteczniejsze i łatwiejsze w zarządzaniu. Wymaga to jednak systemów, które mogą obliczyć wielkość zarówno regularnej, jak i promocyjnej sprzedaży. SMART Demand Forecast jest jednym z takich systemów.

Pomagają one na przykład określić optymalny rabat dla określonych produktów. Powiedzmy, że planujesz obniżyć cenę produktu o 30%. System może stwierdzić, że przy takim rabacie popyt będzie tak wysoki, że dostawcy nie będą w stanie go zaspokoić. Natomiast, powiedzmy, przy rabacie 15% sprzedasz mniej, ale zarobisz więcej ze względu na wyższą cenę. Na podstawie prognozy systemu menedżer łańcucha dostaw będzie mógł podjąć świadomą decyzję o tym, jaką liczbę produktów zakupić w zależności od optymalnego rabatu.

Dodatkowo, narzędzia z funkcjonalnością prognozowania sprzedaży promocyjnej są w stanie uwzględnić tzw. kanibalizację, która jest bardzo istotna. W przypadku ustalenia rabatu na dany produkt, większy popyt na niego „zjada” sprzedaż podobnych produktów niepromocyjnych.

Niektóre firmy prognozują tylko regularną sprzedaż, a jednak prognozy są zawsze błędne, ponieważ nie uwzględniają czynnika kanibalizacji. Systemy takie jak SMART Demand Forecast automatycznie i dokładnie zmniejszają prognozę popytu na produkty niepromocyjne i zwiększają ją dla podobnych produktów z rabatem.

Skuteczniejsza polityka cenowa 

Dokładne prognozy wahań popytu na różne produkty pomagają również ustalić dla nich optymalne ceny. Na przykład, jeśli system „widzi”, że spodziewany jest gwałtowny wzrost popytu na dany produkt, powoduje to wzrost ceny i odwrotnie. Ponadto rozwiązanie do prognozowania pomoże określić, przy jakiej cenie sprzedaż będzie najbardziej efektywna.

Funkcje prognozowania dla producentów i dystrybutorów

Prognozowanie popytu jest punktem wyjścia dla wszystkich uczestników łańcucha dostaw, w tym producentów i dystrybutorów. Prognoza jest punktem wyjścia do planowania produkcji. Służy do obliczania wymaganej ilości surowców i zdolności produkcyjnych w celu zaspokojenia oczekiwanego popytu. Uwzględnia poziom zapasów gotowych produktów, a także procesy produkcyjne, które zostały już uruchomione.

Podczas gdy takie firmy zazwyczaj zarabiają na sprzedaży do dystrybutorów, tzw. „sprzedaży pierwotnej”, ważne jest, aby wziąć pod uwagę „sprzedaż wtórną” w celu uzyskania prawidłowej prognozy: ile produktów dystrybutor wyśle do sprzedawców detalicznych.

Na przykład, jeśli dystrybutor planuje uruchomić promocję na określone produkty dla sklepów, oznacza to, że kupi więcej odpowiednich produktów od producenta, aby zaspokoić wyższy popyt ze strony sprzedawców detalicznych.

Może się również zdarzyć, że dystrybutor wysłał do sklepów więcej produktów niż zakupił w danym okresie rozliczeniowym. Stosunek towarów zakupionych do towarów sprzedanych przez dystrybutorów pomoże określić, ile produktów zostanie zakupionych w następnym okresie rozliczeniowym.

Dystrybutorzy tworzą własne prognozy na podstawie wewnętrznych informacji od sprzedawców detalicznych (planowane promocje w sklepach, prognozy sprzedaży itp.). Ponieważ jednak informacje te nie zawsze są dostępne, dystrybutorzy muszą posiadać pewien zapas towarów, który ustalany jest na podstawie odchyleń od wcześniejszych prognoz.

Kluczowe jest dla nich utrzymywanie zapasów, które z jednej strony nie są nadmierne, a z drugiej zapewniają stałą dostępność niezbędnych towarów. Jeśli w pewnym momencie dystrybutor nie będzie miał wystarczającej liczby produktów dla detalisty, ten ostatni skorzysta z usług innego dostawcy lub zawrze bezpośrednią umowę z producentem. W ten sposób dystrybutor po prostu wypada z łańcucha dostaw.

Jak sztuczna inteligencja pomaga tworzyć dokładne prognozy popytu

Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji do prognozowania popytu w łańcuchu dostaw znacznie upraszczają obliczenia analityczne i zwiększają ich dokładność. Przyjrzyjmy się bliżej korzyściom płynącym z korzystania z takich narzędzi.

Obniżenie kosztów pracy

Jeśli firma nie korzysta z nowoczesnych narzędzi do prognozowania popytu, jest zmuszona zatrudniać dużą liczbę analityków. Ale nawet cały dział analityczny potrzebuje dużo czasu na agregowanie informacji, wykonywanie złożonych obliczeń, przetwarzanie dużych ilości danych oraz identyfikowanie różnych zależności i trendów.

Korzystając z rozwiązań AI do prognozowania popytu, analityk musi jedynie przesłać poprawne i kompleksowe dane do systemu, uruchomić proces obliczeniowy i otrzymać gotową prognozę. Pozostaje tylko przedstawić wynik kierownictwu, wyjaśnić, dlaczego wynik jest dokładnie taki i zasugerować rozwiązania, które zbliżyłyby prognozę do planów biznesowych organizacji.

W ten sposób analityk zyskuje więcej czasu na aktywne uczestnictwo w podejmowaniu decyzji i musi mniej poświęcać się kłopotliwym i skomplikowanym zadaniom. Z niekończącego się rutynowego „pracownika obsługi komputera” staje się on ekspertem w dziedzinie prognozowania.

Minimalizacja błędów ludzkich

Rozwiązania do prognozowania podaży i popytu minimalizują również możliwość wystąpienia błędu ludzkiego, który może być bardzo kosztowny dla firm. Analityk nie musi wykonywać żadnych obliczeń. Wszystkie niezbędne formuły i algorytmy są już wbudowane w system. Użytkownik rozumie, w jaki sposób obliczana jest prognoza, ale proces jest automatyczny – szybki i gwarantujący poprawność.

Jednolita baza danych

Dzięki narzędziom takim jak SMART Demand Forecast wszystkie informacje są przechowywane w jednej, ujednoliconej bazie danych. W firmach, które nie korzystają z takich rozwiązań do prognozowania, analitycy zwykle muszą łączyć informacje z różnych systemów. Muszą uzyskać dane podstawowe z jednego systemu, raport sprzedażowy z drugiego, dane o kampaniach promocyjnych z trzeciego itd.

Korzystając z SMART Demand Forecast, wszystkie działy i wszyscy pracownicy pracują z ujednoliconym systemem, w jednym formacie, w jednym interfejsie. Jest to szczególnie przydatne, gdy dany pracownik z jakiegoś powodu wypada z toku pracy – wyjeżdża na urlop, bierze zwolnienie lekarskie lub rezygnuje.

Inny pracownik może z łatwością kontynuować pracę z informacjami, które wprowadził poprzedni pracownik do ujednoliconego systemu. W przypadku braku unifikacji zapewnianej przez nowoczesne rozwiązania prognostyczne, jednemu pracownikowi może być bardzo trudno zrozumieć obliczenia innego, co zagraża utrzymaniu płynności procesów biznesowych.

Uwzględnienie wszystkich niezbędnych czynników

Jedną z głównych trudności w prognozowaniu popytu w łańcuchu dostaw jest konieczność uwzględnienia dużej liczby czynników, zarówno wewnętrznych, jak i zewnętrznych. Jest to dość trudne do wykonania, nawet jeśli nad prognozą pracuje zespół doświadczonych ekspertów. Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji mogą to zrobić szybko i dokładnie, oczywiście pod warunkiem, że wszystkie niezbędne dane zostały wprowadzone do systemu. Lista czynników, które mogą być brane pod uwagę przez sztuczną inteligencję jest dość długa. Oto tylko niektóre z nich:

– wyniki badań;

– dane dotyczące konkurencji;

– trendy makroekonomiczne;

– promocje dostawców;

– promocje własne;

– kanibalizacja;

– dane z sieci społecznościowych;

– prognoza pogody;

– dane z terminali POS;

– wydarzenia w kraju…

Sztuczna inteligencja jest w stanie uwzględnić i porównać te i inne czynniki, znaleźć wzorce, korelacje i ukryte trendy, które nie są oczywiste dla analityków. Dzięki temu prognoza będzie dokładniejsza i lepiej uzasadniona.

Reakcja łańcuchowa

Statystycznie udowodniono, że dodatkowe koszty związane ze złym prognozowaniem w łańcuchu dostaw wynoszą średnio 2% kosztów sprzedaży. Jeśli analityk popełni błąd, straty firmy wynikające z takiej prognozy mogą być znacznie większe. Systemy wykorzystujące sztuczną inteligencję i technologie uczenia maszynowego, takie jak SMART Demand Forecast, są w stanie zminimalizować te straty poprzez dokonywanie dokładniejszych obliczeń. Dlatego zdecydowana większość firm na świecie albo już korzysta z takich rozwiązań, albo przygotowuje się do ich wdrożenia.

Chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak dokładne prognozowanie popytu w łańcuchu dostaw wpłynie na sprzedaż Twojej firmy? Poproś o osobistą prezentację.