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
