AI representerer et skifte innen forsyningskjedestyring, og tilbyr muligheter utover tradisjonelle statistiske prognosemetoder. Ved å utnytte kraften til maskinlæring og avansert analyse, kan organisasjoner låse opp innsikt i forbrukeratferd, markedsdynamikk og lagerstyringsstrategier. Å realisere det fulle potensialet til AI-drevne prognoser krever imidlertid en helhetlig tilnærming som omfatter robust databeredskap, organisatorisk myndiggjøring og et strategisk tankesettskifte.
Les videre for å lære mer om potensialet til AI i etterspørselsprognoser og hvordan du sørger for at dataene dine er klare til å dra nytte av AI-prognoseverktøy.
Hva er egentlig AI-drevet prognose?
Samtalen rundt AI i forsyningskjedestyring dreier seg ofte om dens rolle i prognoser. Prognoseekspert Fanndís forklarer at AI har en tendens til å bli oppdratt med etterspørselsprognoser på grunn av dens assosiasjon med estimering, selv om det er andre bruksområder, for eksempel generativ AI. Ikke desto mindre kan AI være ideell for å kombinere historiske salgsdata med markedstrender og andre eksterne faktorer for å generere svært nøyaktige etterspørselsprognoser utover tradisjonelle statistiske modeller. Ved å berike prognosen med eksterne data kan du forutse svingninger i forbrukeratferd og optimalisere lagernivåene deretter.
Ifølge Ástrós Eir, AI-ekspert hos AGR, har AI også evnen til å tilpasse seg og utvikle seg over tid ved kontinuerlig å lære av nye datainnganger og justere prognoser deretter. Dens dynamiske natur gjør det mulig for AI å fange opp subtile nyanser og skiftende markedsdynamikk, slik at bedrifter kan ta mer smidige og informerte beslutninger som svar på utviklende forhold.
For eksempel er extreme Gradient Boosting, eller XGBoost, en toppmoderne maskinlæringsteknikk som har fått bred anerkjennelse for sin evne til å forbedre prognosenøyaktigheten. Det «ekstreme» i XGBoost kommer fra effektiviteten i å håndtere sparsomme data og uventede salgstopper, noe som gjør det spesielt gunstig for produkter med en uberegnelig salgshistorikk. Magien til XGBoost ligger i tilpasningsevnen. Den kan automatisk bygge prognosemodeller som vurderer en rekke faktorer, inkludert historiske salgsdata, sesongvariasjoner, markedstrender og til og med eksterne variabler som kan påvirke etterspørselen.
Blanding av AI og statistiske prognoser for de beste resultatene
Å kombinere tradisjonelle statistiske metoder med AI-teknikker gir forsyningskjedeledere en balansert tilnærming til prognoser som utnytter styrkene til begge metodene. Mens statistiske prognoser er effektive i scenarier med små datasett, enkle trender og stabile datamønstre, viser AI-prognoser, spesielt maskinlæring (ML), overlegenhet i håndtering av store datasett og raskt skiftende mønstre. Nøkkelen ligger i å forstå datakompleksiteten og tolkningsbehovene. For eksempel, når etterspørselsprognoser er avhengige av en rekke faktorer eller når mønstre utvikler seg raskt, overgår ML ofte tradisjonelle statistiske metoder.
Å utforske eksempler belyser denne synergien ytterligere. ML-algoritmer kan skjelne intrikate forhold mellom eksterne variabler som værmeldinger og etterspørselsmønstre, noe som fører til mer presise spådommer. For eksempel kan ML identifisere sammenhengen mellom høye temperaturer i værmeldinger og økt iskremsalg, noe som gjør det mulig for forsyningskjedeledere å justere lagernivåene sine deretter. Denne evnen til å fange opp nyanserte relasjoner gir forsyningskjedeledere mulighet til å forutse etterspørselssvingninger mer nøyaktig, og til slutt optimalisere lagerstyring og kundetilfredshet.
Databeredskap og myndiggjøring
Ethvert AI-verktøy er bare så godt som dataene det lærer av. Dette betyr at å realisere det fulle potensialet til AI-drevne prognoser krever robust databeredskap og strategier. Du kan forberede deg på AI-prognoser ved å sikre at rene data av høy kvalitet er lett tilgjengelige for analyse. Svar på disse enkle spørsmålene for å starte.
- Har du dataene som er mest nyttige for din virksomhet på ett sted?
- Er lagerdataene standardiserte?
- Er dataene dine tilgjengelige for AI-verktøy?
Når det er sagt, hvis du har dataene dine integrert i en lagerstyringsløsning, er det opp til programvareleverandøren din å forberede dataene dine til neste nivå ved å integrere AI-prognoser i din daglige drift.
AI-drevne prognoser krever et skifte i organisatorisk tankesett, og beveger seg bort fra statiske, deterministiske tilnærminger til å omfavne usikkerhet og kompleksitet. Å gjøre flyttingen er imidlertid verdt det, siden AI-drevet prognoser gir fordeler som bedre forståelse av sesongmessige trender, jevnere håndtering av nye varer og raskere oppdagelse av mønstre som kan påvirke prognosene dine. Etter hvert som bedrifter i alle størrelser omfavner AI som en strategisk alliert, kan de låse opp nye muligheter for vekst, motstandskraft og konkurransefortrinn i et stadig mer komplekst og dynamisk marked.
