Möchten Sie die Effizienz und den ROI Ihrer Lieferkette verbessern?
Um dies zu erreichen, benötigen Sie eine äußerst genaue Nachfrageprognose.
Prognosen sind für die Optimierung des Bestands unerlässlich. So können Sie die Produktverfügbarkeit sicherstellen und sowohl Fehlbestände, die das Kundenerlebnis beeinträchtigen, als auch Überbestände, die zusätzliche Kosten verursachen, vermeiden.
Dank der Prognosen können die Einzelhändler auch die Lieferungen und die Produktion mit den Herstellern besser planen, da diese mehr Spielraum haben, um den Bedarf an Ressourcen und Rohstoffen vorherzusehen.
Prognosen helfen auch bei der Optimierung der Logistikströme. Sie hilft, den Transport und die Abläufe effizient zu planen und die damit verbundenen Logistikkosten zu senken.
Wie Sie sehen, ist die Nachfrageprognose ein Schlüsselfaktor für die Entscheidungsfindung im Einzelhandel. Je genauer Ihre Prognosen sind, desto genauer sind auch Ihre Entscheidungen in der Lieferkette.
In diesem Artikel, erfahren Sie, wie KI Ihnen helfen kann, Ihre Prognosen zu verfeinern.
Nachfrageprognose: von statistischen Ansätzen bis zu künstlicher Intelligenz
Vor dem Aufkommen des Deep Learning stützte sich die Vorhersage auf statistische Methoden wie ARIMA-Modelle, Holt-Methoden und die Holt-Winters-Variante. Mit diesen Modellen können Sie auf der Grundlage Ihrer Umsatzhistorie eine recht zuverlässige Prognose berechnen und sogar einen Trend oder eine Saisonalität erkennen.
Aber heute haben sich die Erwartungen an die Prognosen verzehnfacht.
Die Optimierung der Lieferkette ist ein Thema, das der Einzelhandelsmarkt aus einer Reihe von Gründen voll angenommen hat:
- Verbessern Sie die Effizienz der Lieferkette
- Optimieren Sie die Verfügbarkeit und stellen Sie die Kundenzufriedenheit sicher
- Senkung der Logistik- und Energiekosten in der Lieferkette
Um diese Herausforderungen zu meistern, ist die Vorhersagegenauigkeit natürlich ein wichtiger Erfolgsfaktor. Um an Genauigkeit zu gewinnen, war es notwendig, so weit wie möglich andere Daten als die Verkaufshistorie in die Berechnungen integrieren.
Gleichzeitig hat die Entwicklung des Deep Learning jedoch die Tür zu einem verfeinerten Ansatz für Prognosen geöffnet. Neuere Modelle können komplexe Muster in Zeitabläufen erfassen und mehrere Datenquellen in die Berechnungen integrieren.
Daten, die von der KI zur Prognose der Nachfrage verwendet werden
Wenn es um Prognosen geht, liegt einer der Hauptvorteile der KI in ihrer Fähigkeit, Daten aus verschiedenen Quellen zu analysieren:
- Verkaufsgeschichte
- Externe Faktoren wie das Wetter, wirtschaftliche Ereignisse, …
- Aktivitäten der Wettbewerber in Echtzeit
- Daten zum Browsen von Kunden und Online-Suchen
- Trends und Unterhaltungen in sozialen Netzwerken
Während sich traditionelle Ansätze hauptsächlich auf historische Verkaufsdaten stützen, ermöglicht die Integration anderer Datensätze eine feinere, nuanciertere Sicht auf die Prognosen.
Nehmen Sie zum Beispiel die Wetterdaten. Es ist offensichtlich, dass sie die Nachfrage beeinflussen. Wenn der Sommer zum Beispiel düster und regnerisch ist, werden weniger Grills verkauft als wenn das Wetter warm und sonnig ist.
Auch wirtschaftliche und geopolitische Ereignisse haben Auswirkungen auf die Nachfrage. Eine hohe Inflation verringert die Nachfrage, insbesondere nach „nicht lebensnotwendigen“ Produkten. Umgekehrt würden eine allgemeine Erhöhung des Mindestlohns und niedrige Löhne wahrscheinlich den gegenteiligen Effekt haben.
Die Integration von Wettbewerbsdaten trägt ebenfalls zur Verfeinerung der Prognose bei. Die Eröffnung neuer Geschäfte von Wettbewerbern oder Änderungen in deren Sortiment wirken sich nämlich auf die Nachfrage an Ihren Verkaufsstellen aus. Schließlich sind auch Daten aus dem Internet und aus sozialen Netzwerken Signale, die Sie berücksichtigen können, um Ihre Nachfrageprognose zu verfeinern.
Dank dieses multidimensionalen Ansatzes, liefert KI weitaus genauere Prognosen Sie stellt Querverweise zwischen verschiedenen Datenquellen her, um komplexe Korrelationen zu erkennen, die die Nachfrage beeinflussen, und ermöglicht so genauere und reaktionsschnellere Prognosen.
Aber KI macht nicht nur Vorhersagen. Sie passt sich in Echtzeit an und bietet Einzelhändlern sofortige Anpassungsmöglichkeiten.
Die Vorteile von KI für Prognosen
Genauere, Echtzeit- und adaptive Prognosen
Prognosen, die auf Deep Learning-Modellen basieren, sind genauer. Eine Vorhersage, die sich im Nachhinein als genau erweist, erleichtert die Entscheidungsfindung der Supply Chain Teams. Einige neuere Modelle sind sogar in der Lage, ihre Vorhersage innerhalb eines Konfidenzintervalls zu formulieren.
Sie können sich also verlassen auf eine äußerst zuverlässige und beruhigende Prognose um Ihre Lieferkettenabläufe zu optimieren: Bestände optimieren, Abläufe planen, Logistikflüsse optimieren, usw.
Dank dieser genaueren Prognose können Ihre Logistikteams beruhigt sein, den Bedarf besser vorhersehen und jedes Glied in der Kette optimieren. Sie können die Kosten senken und die Kundenzufriedenheit verbessern.
Darüber hinaus zeichnet sich die KI durch ihre Fähigkeit aus Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu verarbeiten. Im Gegensatz zu statischen Modellen reagieren ihre Algorithmen sofort auf Veränderungen in den Datensätzen und passen die Prognosen entsprechend den neuesten verfügbaren Informationen an.
Diese Reaktionsfähigkeit ermöglicht es, Nachfrageschwankungen zu antizipieren, die mit herkömmlichen Methoden nicht vorhersehbar gewesen wären. Dank dieser Flexibilität können Unternehmen ihre Abläufe und Bestände schnell anpassen.
Bessere Verwaltung von komplexen Szenarien
Der klassische Ansatz, der auf der Verkaufshistorie basiert, hat mehrere blinde Flecken.
Die Nichtberücksichtigung bestimmter Einflussfaktoren schwächt die Prognose. Vor allem aber: Während konventionelle Ansätze in „normalen“ Situationen überzeugende Ergebnisse liefern, können sie bei komplexen Szenarien überholt sein.
Sie können Krisen oder rasche Veränderungen im Verbraucherverhalten nicht vorhersehen, wohingegen sie möglicherweise, KI Trends aus schwachen Signalen erkennen kann.
Aber, ohne so weit zu gehen, auch die Auswirkungen von Werbeaktionen sind viel einfacher zu integrieren mit Deep Learning-Algorithmen. KI kann zum Beispiel den „Halo“-Effekt einer Werbeaktion für ein bestimmtes Produkt und seinen Einfluss auf den Verkauf ergänzender Artikel vorhersagen.
Frühzeitige Erkennung von Trends
Schließlich kann KI auch dazu beitragen, frühzeitig Früherkennung von Trends durch die Analyse von Online-Daten: Verbrauchersuchen, Diskussionen in sozialen Netzwerken usw.
Es erkennt den Anstieg der Beliebtheit eines Produkts oder den Beginn seines Niedergangs. Sie hilft dabei, neue Verbrauchergewohnheiten zu erkennen, die die Nachfrage nach bestimmten Produktkategorien wahrscheinlich verändern werden.
Auch wenn die meisten Supply-Chain-Lösungen heute noch nicht so weit gehen, können Sie z.B. ein Social Listening Tool verwenden und dessen Analysedaten in Ihre Einflussfaktoren für die Prognoseberechnung importieren.
Der Beitrag der künstlichen Intelligenz zur Prognostizierung bedeutet einen Gewinn an Genauigkeit und Flexibilität. Die Implementierung von KI-basierten Lösungen ist jedoch auch mit einigen Herausforderungen verbunden.
Was sind die Herausforderungen bei der Implementierung von KI-basierten Nachfrageprognosen?
Die Qualität der eingehenden Daten
Ja, KI ermöglicht es, verschiedene Datensätze und sogar große Datenmengen zu kreuzen, um die Prognose vollständiger und zuverlässiger zu machen.
Mit Deep Learning ist die Datenmenge kein Thema mehr. Die Frage der Datenqualität bleibt jedoch bestehen. Wenn Ihre Prognose auf einer Vielzahl von Faktoren basiert, die die Nachfrage beeinflussen, kann der kleinste Fehler in den eingehenden Datensätzen die Prognose verzerren. Falsche, fehlende oder veraltete Daten können die Lösung in die Irre führen.
Um sicherzustellen, dass Ihre Prognose zuverlässig bleibt, müssen Sie Datenfluss optimieren auf allen Ebenen optimieren:
- Sammeln und zentralisieren Sie Daten aus einer Vielzahl von Quellen
- Bereinigung und Aufbereitung von Daten zur Gewährleistung von Qualität und Konsistenz
- Integration von externen Daten mit internen Daten
Change Management
Die Einführung von KI-Lösungen für die Nachfrageprognose bringt operative und organisatorische Veränderungen mit sich.
Sie muss daher von einer mit den betroffenen Teams.. En effet, l’adoption de l’IA nécessite souvent une révision des processus opérationnels.
Die Teams müssen lernen, mit neuen Werkzeugen zu arbeiten und sich an die algorithmusbasierte Entscheidungsfindung anzupassen. Die Schlüsselfrage lautet das Gleichgewicht zwischen dem Beitrag der Lösung (Bereitstellung einer zuverlässigen Prognose) und der Verantwortung der Mitarbeiter (Treffen von Entscheidungen auf der Grundlage der Prognose). Plus la confiance dans la prévision est forte, plus la décision est éclairée et assurée. Mais les collaborateurs doivent aussi être en mesure de questionner (et revérifier) la validité des prévisions.
In einigen Fällen kann die Einführung von künstlicher Intelligenz Widerstand hervorrufen. KI-Angst und die Furcht, ersetzt zu werden, können bei manchen Mitarbeitern zu Ablehnung führen. Es ist daher wichtig, das Bewusstsein zu schärfen und die Mitarbeiter zu schulen, damit sie diese neuen Tools annehmen und die Vorteile verstehen, die sie mit sich bringen.
Auf operativer Ebene schließlich wirft die Integration einer KI-basierten Lösung für die Nachfrageprognose mit bestehenden Tools (ERP, Bestandsmanagementlösungen usw.) ebenfalls Fragen auf. Bei Unternehmen, die Altsysteme verwenden, können Kompatibilitätsprobleme auftreten.
Transparente Prognosen
Unabhängig davon, welche Prognosemethode Sie verwenden, hat sie einen großen Einfluss auf die Entscheidungsfindung Ihrer Teams in der Lieferkette. Denn hinter den Prognosen werden Ihre Mitarbeiter Projektionen erstellen. Und diese Prognosen dienen als Grundlage für Entscheidungen, die auf operativer Ebene umgesetzt werden.
Wie leistungsfähig sie auch sein mag, KI ist nicht für Entscheidungen verantwortlich. Die Verantwortung bleibt beim Menschen. Wenn ein Fehler gemacht wird, ist es der Entscheidungsträger, der die Verantwortung übernehmen muss. Daher ist es wichtig, dass KI-Vorhersagen verständlich und begründbar sind, wenn sie angenommen werden sollen.
Eine der Herausforderungen besteht darin, die Rückverfolgbarkeit zu gewährleisten Rückverfolgbarkeit von KI-gestützten Prognosen. Quelles données a-t-elle utilisées ? Quel cheminement a conduit à cette version de la prévision ? Pour éviter un « effet boîte noire », le décideur doit pouvoir retracer le parcours de la prévision. Le fait qu’une solution garantisse cette traçabilité est un gage de confiance supplémentaire pour ses utilisateurs.
Die Anpassungsfähigkeit von KI-Lösungen an branchenspezifische Herausforderungen und Skalierbarkeit
Der Einzelhandel ist ein hochkomplexes Geschäft.
Es liegt in der Natur der Sache, dass der Einzelhandel schwer vorhersehbar ist. Im Vergleich zu anderen Sektoren kann sich der Markt abrupt entwickeln und das Verbraucherverhalten kann sich sehr schnell ändern. Viele Faktoren beeinflussen die Nachfrage (Wetter, Saisonalität, Werbeaktionen, Trends usw.). KI-Lösungen müssen in der Lage sein, komplexe, nicht-lineare Beziehungen zwischen diesen Faktoren zu modellieren.
Von einem Sektor zum anderen sind die Kriterien, die die Nachfrage beeinflussen, nicht unbedingt die gleichen. Daher liegt eine der Schwierigkeiten bei der Umsetzung eines KI-Modells auch darin Identifizierung Ihrer spezifischen Kriteriennoch bevor Sie mit der Datenerfassung beginnen.
Schließlich kann der Einzelhandel konjunkturellen Schocks ausgesetzt sein. Der Fall der Pandemie COVID 19 ist ein gutes Beispiel für diese Unvorhersehbarkeit. Bei der Auswahl Ihrer Lösungen müssen Sie Folgendes berücksichtigen entscheiden Sie sich für skalierbare Toolsdie sich schnell an neue Entwicklungen auf Ihrem Markt anpassen können.
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Warum sollten Sie sich weiterhin auf unsichere Prognosen verlassen, wenn KI es Ihnen ermöglicht, mit Präzision vorauszudenken? Entscheiden Sie sich für eine KI-basierte Lösung wie Optimix XFR.
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