AI repræsenterer et skift inden for supply chain management, der tilbyder muligheder ud over traditionelle statistiske prognosemetoder. Ved at udnytte kraften i maskinlæring og avanceret analyse kan organisationer låse op for indsigt i forbrugeradfærd, markedsdynamik og lagerstyringsstrategier. Men at realisere det fulde potentiale af AI-drevne prognoser kræver en holistisk tilgang, der omfatter robust dataparathed, organisatorisk empowerment og et strategisk skift i tankegang.
Læs videre for at få mere at vide om potentialet i AI i efterspørgselsprognoser, og hvordan du sikrer, at dine data er klar til at drage fordel af AI-prognoseværktøjer.
Hvad er egentlig AI-drevet prognose?
Samtalen omkring AI i supply chain management er ofte centreret om dens rolle i prognoser. Prognoseekspert Fanndís forklarer, at AI har en tendens til at blive opdraget med efterspørgselsprognoser på grund af dens forbindelse med estimering, selvom der er andre anvendelser, såsom generativ AI. Ikke desto mindre kan AI være ideel til at kombinere historiske salgsdata med markedstendenser og andre eksterne faktorer for at generere meget nøjagtige efterspørgselsprognoser ud over traditionelle statistiske modeller. At berige prognosen med eksterne data kan give dig mulighed for at forudse udsving i forbrugeradfærd og optimere lagerniveauer i overensstemmelse hermed.
Ifølge Ástrós Eir, AI-ekspert hos AGR, har AI også evnen til at tilpasse sig og udvikle sig over tid ved løbende at lære af nye datainput og justere prognoser i overensstemmelse hermed. Dens dynamiske karakter gør det muligt for AI at fange subtile nuancer og skiftende markedsdynamikker, hvilket giver virksomheder mulighed for at træffe mere agile og informerede beslutninger som reaktion på skiftende forhold.
For eksempel er ekstrem Gradient Boosting, eller XGBoost, en avanceret maskinlæringsteknik, der har opnået udbredt anerkendelse for sin evne til at forbedre prognosenøjagtigheden. Det “ekstreme” i XGBoost kommer fra dets effektivitet i håndteringen af sparsomme data og uventede salgsspidser, hvilket gør det særligt fordelagtigt for produkter med en uregelmæssig salgshistorik. Magien ved XGBoost ligger i dens tilpasningsevne. Den kan automatisk opbygge prognosemodeller, der tager højde for en række faktorer, herunder historiske salgsdata, sæsonudsving, markedstendenser og endda eksterne variabler, der kan påvirke efterspørgslen.
Blanding af AI og statistiske prognoser for de bedste resultater
Kombinationen af traditionelle statistiske metoder med AI-teknikker giver forsyningskædeledere en afbalanceret tilgang til prognoser, der udnytter styrkerne ved begge metoder. Mens statistiske prognoser er effektive i scenarier med små datasæt, enkle tendenser og stabile datamønstre, viser AI-prognoser, især maskinlæring (ML), overlegenhed i håndtering af store datasæt og hurtigt skiftende mønstre. Nøglen ligger i at forstå datakompleksiteten og fortolkningsbehovene. For eksempel, når efterspørgselsprognoser er afhængige af adskillige faktorer, eller når mønstre udvikler sig hurtigt, overgår ML ofte traditionelle statistiske metoder.
At udforske eksempler belyser denne synergi yderligere. ML-algoritmer kan skelne indviklede forhold mellem eksterne variabler som vejrudsigter og efterspørgselsmønstre, hvilket fører til mere præcise forudsigelser. For eksempel kan ML identificere sammenhængen mellem høje temperaturer i vejrudsigter og øget issalg, hvilket gør det muligt for forsyningskædeledere at justere deres lagerniveauer i overensstemmelse hermed. Denne evne til at fange nuancerede relationer giver forsyningskædeledere mulighed for at forudse udsving i efterspørgslen mere præcist, hvilket i sidste ende optimerer lagerstyring og kundetilfredshed.
Dataparathed og -styrkelse
Ethvert AI-værktøj er kun så godt som de data, det lærer af. Det betyder, at realisering af det fulde potentiale af AI-drevne prognoser kræver robust dataparathed og strategier. Du kan forberede AI-prognoser ved at sikre, at rene data af høj kvalitet er let tilgængelige til analyse. Besvar disse enkle spørgsmål for at starte.
- Har du de data, der er mest nyttige for din virksomhed, ét sted?
- Er dine lagerdata standardiserede?
- Er dine data tilgængelige for AI-værktøjer?
Når det er sagt, er det op til din softwareudbyder, hvis du har dine data integreret i en lagerstyringsløsning, at forberede dine data til det næste niveau ved at integrere AI-prognoser i din daglige drift.
AI-drevne prognoser nødvendiggør et skift i organisatorisk tankegang, der bevæger sig væk fra statiske, deterministiske tilgange til at omfavne usikkerhed og kompleksitet. Det er dog det værd at tage skridtet, da AI-drevne prognoser giver fordele som bedre forståelse af sæsonbestemte tendenser, mere jævn håndtering af nye varer og hurtigere registrering af mønstre, der kan påvirke dine prognoser. Efterhånden som virksomheder af alle størrelser omfavner AI som en strategisk allieret, kan de låse op for nye muligheder for vækst, modstandsdygtighed og konkurrencefordele på et stadig mere komplekst og dynamisk marked.
