Gratis e-bok

AI – En game changer inom prognostisering av efterfrågan i försörjningskedjan

AI är redo att förändra hur du hanterar ditt lager!

Beslutsfattande: Upptäck hur AI kan ge insikter i realtid och prediktiva analyser för att fatta mer välgrundade beslut inom lageroptimering.
Ökad automatisering: Lär dig hur AI-driven automatisering kan minska manuella uppgifter, minimera fel och öka den operativa effektiviteten.
Effektiviserad arbetsbelastning: Se hur AI kan minska bördan för ditt team genom att optimera arbetsflöden och förbättra resursfördelningen.

Ladda ner vår e-bok för att frigöra AI:s fulla potential för att förändra dina processer för lageroptimering. Få expertinsikter för att börja öka effektiviteten och spara kostnader idag!

Vad kommer du att lära dig av den här e-boken?

Vad är AI-driven prognostisering?

AI förbättrar efterfrågeprognoser genom att kombinera historiska data och marknadstrender, vilket gör företag mer smidiga och exakta.

Blandning av AI och statistiska prognoser för bästa resultat

Kombinationen av traditionella statistiska metoder med AI-tekniker ger försörjningskedjechefer ett balanserat tillvägagångssätt för prognoser, genom att utnyttja styrkorna i båda metoderna.

Förberedelse av data och bemyndigande

För att dra full nytta av AI-drivna prognoser måste dina data vara rena och tillgängliga.

Säsongsbaserad AI-lösning

Integrera AI för bättre säsongsvariationer, hantering av nya artiklar och snabbare mönsterigenkänning.

Om e-boken

AI innebär ett stort steg inom supply chain management som går längre än traditionella statistiska metoder. Genom att kombinera maskininlärning och avancerad analys kan företag få djupare insikter i konsumentbeteende och marknadsdynamik. För att kunna utnyttja AI fullt ut krävs robusta data, organisatoriskt stöd och ett strategiskt tankesätt. AI:s förmåga att integrera historiska försäljningsdata med externa faktorer gör att fluktuationer i efterfrågan kan förutsägas exakt, vilket optimerar lagernivåerna.

Tekniker som XGBoost visar potentialen i AI genom att hantera glesa data och oväntade försäljningstoppar på ett effektivt sätt. Kombinationen av AI och traditionella metoder ger supply chain managers ett balanserat tillvägagångssätt, där AI särskilt utmärker sig i komplexa och dynamiska miljöer.

Förberedelse av data är avgörande eftersom AI:s effektivitet är beroende av rena och tillgängliga data. Genom att använda AI kan företag förbättra sin förmåga att hantera säsongstrender, nya artiklar och snabbt föränderliga mönster.

Vittnesmål

Ta inte vårt ord för det

Hör vad våra kunder har att säga om att arbeta med oss.

“AGR har hjälpt oss att minska vårt lagerinnehav med 15% och även sparat 50% av våra resurser. Samtidigt har vi lagt till nya produktlinjer och bibehållit den mycket höga servicenivå som våra kunder förväntar sig - ett fantastiskt resultat. ”

“Idag kan vi göra mer exakta uppskattningar av butikernas försäljningsvolymer eftersom vi baserar varudistributionen på försäljningshistorik och prognoser.”

“AGR arbetar på artikelnummernivå, så nu kan vi få automatiska prognoser för specifika produkter. Samtidigt är kvaliteten på prognoserna god, och systemet har bidragit till att minska lagernivåerna samtidigt som servicenivån har ökat. ”

“Våra prognoser spelar en stor roll här, och vi måste säga att vi är otroligt nöjda med vår lösning från AGR. Den är enkel att använda, snabb att lära sig för nya medarbetare och den fungerar bra tillsammans med vår Microsoft Dynamics AX-lösning. En av de viktigaste vinsterna med systemet är kanske det effektiva rapportverktyget, som ger mig och mina medarbetare en god överblick över varu- och inköpsflödena löpande. ”