• Skip to primary navigation
  • Skip to main content

Stratis

Stratis

  • hu
  • Rólunk
  • Kulcsemberek
  • Szolgáltatások
    • Vezetési tanácsadás
    • IT menedzsment
    • Információ- és adatmenedzsment
    • Komplex, üzletileg kritikus projektek szakmai menedzsmentje
  • Adatvezérelt megoldások
    • Ipari megoldások
    • A.N.I.T.A.
    • Anomália felderítés
  • Referenciák
  • Karrier
    • Pozíciók
    • Kiválasztási folyamat
  • Blog
  • Kapcsolat

A mesterséges intelligencia hasznai: kereslet-előrejelzés a kiskereskedelemben

Manapság a kereslet pontos és gyors előrejelzése lényeges feladat a kereskedelmi vállalatok optimális működéséhez, hiszen csak így képesek felvenni a versenyt a többi iparági szereplővel. A kiskereskedelemben azért is helyeződik egyre nagyobb hangsúly az előrejelzésekre, mert bármilyen, a megszokottól eltérő esemény, mint például az időjárás szeszélyessége merőben fel tudja borítani az ellátási lánc folyamatait. Ezért a digitalizációban élen járó vállalatok lassan, de biztosan elkezdtek teret adni az olyan újgenerációs technológiai megoldásoknak, mint a mesterséges intelligencia, és versenyelőnyre tettek szert az ellátási lánc tervezésben. De pontosan milyen nehézségek hidalhatók át az MI alkalmazásával? Cikkünkben összefoglaltuk a legfőbb tudnivalókat! 

 

Kihívások a kereslet-előrejelzés során  

Az első nehézség, amivel a vállalatoknak szembe kell nézniük az az adatok összegyűjtése és visszamenőleges elemzése. Ez egy régóta piacon lévő termék esetében egy óriási adathalmaz megfelelő kezelését és átvizsgálását jelenti, mely számos hibalehetőséget rejthet magában. Persze egy új árucikk esetében sem könnyebb a helyzet. Sőt, talán még nagyobb a kihívás, hiszen ilyenkor semmilyen előzetes információ nem áll az elemzők rendelkezésére.  

Az sem elhanyagolható tényező, hogy az adatok milyen minőségben és formátumban állnak rendelkezésre. A kereslettervezésnek ugyanis minden olyan információt tartalmaznia kell, ami a múltban hatással volt, vagy a jövőben hatással lehet a keresletre, hogy a torzítások ne vezessenek hamis eredményre. A folyamat tehát 3 fontos lépésből áll össze:  

1. Adatgyűjtés

2. Adattisztítás 

3. Modellezés 

Már az adatgyűjtésnél számos nehézség merülhet fel. Gondoljunk csak arra, hogy az információk különböző formátumban állnak a rendelkezésre, könnyen előfordulhat, hogy egyes adatok nincsenek is digitalizálva. Így először rendszerezni, tisztítani szükséges az összegyűjtött adathalmazt, ami nem kis energiabefektetés a projekt elején. 

Végül nem szabad megfeledkezni a külső tényezőkről sem, mint az időjárás, mely számtalan kategória keresletére hatással bír és kiszámíthatatlansága lehetetlenné teszi a pontos előrejelzést a megfelelő technológia alkalmazása nélkül. 

MI a kiskereskedelemben 

A mesterséges intelligencia különböző algoritmusok által képes a folyamatosan halmozódó adatvagyonból hasznos üzleti információt kinyerni, képes automatizálni a nagy mennyiségű adat feldolgozását, tisztítását és elemzését. Ezáltal a kiskereskedők előre láthatják a kereslet olyan mértékű változásait is, amelyek problémákat okozhatnak nekik az ellátási láncban – kezdve a megrendelésektől, a beszállító választáson, az árazáson át a raktározásig és a kiszállításig. Az ellátási problémák végső soron pedig elégedetlen ügyfeleket eredményezhetnek. 

A francia szupermarket, az Intermarché több hónapon keresztül tesztelte az MI-ben rejlő lehetőségeket. Végül arra a következtetésre jutottak, hogy az MI-t alkalmazó előrejelzési megoldások 15%-kal pontosabbnak bizonyultak, mint a hagyományos becslési metódusok.  

 

Bízzunk az adatokban! 

Az MI alkalmazásával a kereslet előrejelzésre építve a kiskereskedők kézzelfogható előnyökhöz juthatnak. Növelhető a forgási sebesség, csökkenthető a készlethiány, csökkenthető a raktárkapacitás, összességében tehát javítható a vásárlók kiszolgálása. Továbbá az MI-nek köszönhetően optimalizálhatók a logisztikai folyamatok és javítható a beszállítókkal történő együttműködés. 

Elmondható tehát, hogy az MI megoldások nemcsak felgyorsítják a kereslet-előrejelzés folyamatát, de a vállalati értéklánc több pontján is kézzel fogható hasznokat hoz a működés hatékonyságának javításával. 

A mesterséges intelligenciában és az adatvezérelt döntéshozatalban természetesen még megannyi potenciál rejlik. Ha felkeltettük érdeklődését, keressen minket bizalommal és ismerje meg a Stratis szolgáltatási portfólióját! 

 

Forrás: logisticsit.com 

Kapcsolat

Rólunk

  • Cégismertető
  • Kulcsemberek
  • Adatvédelmi tájékoztató

Szolgáltatások

  • IT menedzsment
  • Információ és adatmenedzsment
  • Komplex, üzletileg kritikus projektek szakmai menedzsmentje
  • Vezetési tanácsadás

Iparág / Referenciák

  • Bankok
  • Biztosítók
  • Egészségügy
  • Közigazgatás
  • Távközlés

Karrier

  • Pályakezdők, frissdiplomások
  • Tapasztalt szakemberek
  • Kiválasztási folyamat

Közbeszerzés

  • Közbeszerzési projektek
Széchenyi Terv 2020

Stratis Vezetői és Informatikai Tanácsadó Kft. - Minden jog fenntartva.
1037 Budapest, Szépvölgyi út 139. Tel: +36-1-454-1900 Fax: +36-1-454-1901 Email: info@stratis.hu

We use cookies on our website to give you the most relevant experience by remembering your preferences and repeat visits. By clicking “Accept”, you consent to the use of ALL the cookies.
Cookie settingsACCEPT
Manage consent

Privacy Overview

This website uses cookies to improve your experience while you navigate through the website. Out of these, the cookies that are categorized as necessary are stored on your browser as they are essential for the working of basic functionalities of the website. We also use third-party cookies that help us analyze and understand how you use this website. These cookies will be stored in your browser only with your consent. You also have the option to opt-out of these cookies. But opting out of some of these cookies may affect your browsing experience.
Necessary
Always Enabled
Necessary cookies are absolutely essential for the website to function properly. This category only includes cookies that ensures basic functionalities and security features of the website. These cookies do not store any personal information.
Non-necessary
Any cookies that may not be particularly necessary for the website to function and is used specifically to collect user personal data via analytics, ads, other embedded contents are termed as non-necessary cookies. It is mandatory to procure user consent prior to running these cookies on your website.
SAVE & ACCEPT