Ungenaue Nachfrageprognosen können teuer werden: Fehlbestände, Überbestände, Umsatzverluste und unzufriedene Kunden.
Angesichts dieser Herausforderungen erfordert die Optimierung der Effizienz und des ROI Ihrer Supply Chain eine genaue und zuverlässige Prognose der Nachfrage. Die Prognose der Nachfrage wird zu einem strategischen Hebel, um die Lagerbestände anzupassen, die Produktverfügbarkeit zu gewährleisten und die Kosten zu senken, die mit Schätzungsabweichungen verbunden sind.
Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Unternehmen dieses Problem angehen, radikal. Mit Hilfe von Machine Learning und neuronalen Netzen ist es nun möglich, das Kaufverhalten zu modellieren, schwache Signale zu erkennen und schneller auf Marktveränderungen zu reagieren.
Welche konkreten Vorteile bringen diese Technologien für die Antizipation der Nachfrage? Wie können sie als Grundlage für Tools zur Unterstützung von Nachfrageprognosen profitieren? KI-gestützte Prognosemethoden nutzen, um ihre Ziele zu erreichen?
Die Fallbeispiel von Buffalo Grill ist ein gutes Beispiel dafür, wie KI eingesetzt werden kann, um das Management von Produkten mit begrenzter Haltbarkeit (MHD) zu optimieren und Lebensmittelverluste durch eine bessere Antizipation der Nachfrage zu reduzieren.
Durch die Nutzung von der APS XFR- Optimix Forecast and Replenishment LösungBuffalo Grill modernisierte seineBeschaffung, indem es ein veraltetes manuelles System durch ein Tool mit künstlicher Intelligenz ersetzte, das den Bedarf an frischen, tiefgefrorenen und Non-Food-Produkten genau vorhersagen kann.
In diesem Artikel erfahren Sie, wie KI Ihnen helfen kann, Ihre Prognosen zu verfeinern.
Nachfrageprognosen: Von statistischen Ansätzen zu künstlicher Intelligenz
Mit Hilfe von Prognosen können Einzelhändler auch die Beschaffung und Produktion besser mit den Herstellern planen, die mehr Spielraum haben, um den Bedarf an Ressourcen und Rohstoffen zu antizipieren.
Der Forecast trägt auch zur Optimierung der logistischen Abläufe bei. Sie hilft bei der effizienten Planung von Transport und Operationen, um die damit verbundenen Logistikkosten zu reduzieren. Wie Sie sehen können, ist die Nachfrageprognose ein wesentlicher Faktor für die Entscheidungsfindung im Einzelhandel.
In einer Umgebung, in der saisonale Schwankungen, Werbeaktionen und Ferienzeiten die Nachfrage beeinflussen, wird die Planung immer komplizierter. Die Integration von KI, die in der Lage ist, eine große Anzahl von Daten mit wenigen historischen Daten in einem einzigen Modell zu kombinieren, ist unerlässlich. Dieser Fortschritt ermöglicht nun zu erhalten. und Nachfrageprognosen zu erstellen. sehr genau.
Traditionelle Ansätze beruhen auf der Analyse historischer Daten und der Anwendung statistischer Modelle, die oftmals unabhängig voneinander für jedes einzelne Produkt kalibriert werden.
Diese Methoden erweisen sich jedoch als ineffizient, wenn es darum geht, neue Produkte mit wenig Historie zu prognostizieren und eine große Anzahl von Daten gleichzeitig zu verarbeiten, die von unterschiedlicher Typologie sind.
Ein Machine Learning-Modell kann diese Einschränkungen überwinden. Um Prognosen für neue Produkte mit wenig Historie zu erstellen, stützt sich das Modell (implizit) auf Produkte der gleichen Typologie, die es bereits „kennt“ und für die es mehr Historie hat, was als Training bezeichnet wird. Das Modell kann wiederverwendet werden, wenn es mit Daten der gleichen Typologie trainiert wurde.
Idealerweise sollten die Zeitreihen ähnlich sein, um gute Ergebnisse zu erzielen. Machine Learning Modelle können auf große Datenmengen und sehr unterschiedliche Zeitreihen trainiert werden.
| Kriterien | Klassischer statistischer Ansatz | Machine Learning-Ansatz |
|---|---|---|
| Historische Daten | Umfangreiche Historie, um die Parameter zu kalibrieren | Prognose auch mit wenig Historie möglich: Produkteinführung, fehlende Historie |
| Anzahl und Typologie der Daten | Begrenzte Anzahl und Typologie von Eingabedaten | Fähigkeit, eine große Anzahl von Daten zu kreuzen: Sonderangebote, Schulferien, Kundenmeinungen, Wetter. |
| Komplexität der Behandlung | Komplexität der gleichzeitigen Behandlung von Saisonalität, Aufwärts- und Abwärtstrend | Ein einziges Modell, um alles zu verarbeiten |
Ein konkretes Beispiel für die Anwendung von KI auf die Nachfrageprognose: DER FALL BUFFALO GRILL
Bei Buffalo Grill zum Beispiel hat die Einführung unserer KI-gestützten Lösung Forecast XFR die saisonale Verkaufsplanung optimiert. Dank der genaueren Nachfrageprognose konnte das Unternehmen von einem intuitiven Management zu einem zuverlässigen, datengesteuerten analytischen Ansatz übergehen.
Das XFR-Optimix Forecast adsn Replenishment Tool nutzt eine mehrjährige Historie, die es ermöglicht, die wöchentliche und jährliche Saisonalität genau zu modellieren und gleichzeitig die Auswirkungen exogener Faktoren wie Wetter oder Schulferien zu berücksichtigen.
Der Einzelhändler hat die Kontrolle über die optimale Verfügbarkeit der Produkte zurückgewonnen und kann die Frische der Produkte auf der Speisekarte noch weiter steigern. Da die zeitraubenden manuellen Prognosen entfallen, können sich die Teams auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren, wie z.B. Verhandlungen mit den Lieferanten und das Qualitätsmanagement.
Modelle auf der Grundlage von Entscheidungsbäumen (light GBM) für eine höhere Genauigkeit
Daten, die von der KI genutzt werden, um die Nachfrage zu prognostizieren
Einer der Hauptvorteile der KI im Bereich der Forecasts ist die Fähigkeit, Folgendes zu tun Analyse von Daten aus mehreren Quellen :
- Verkaufsgeschichte
- Externe Faktoren wie Wetter, wirtschaftliche Ereignisse, …
- Aktivitäten der Konkurrenten in Echtzeit
- Navigationsdaten und Online-Suche der Kunden
- Trends und Konversationen in sozialen Netzwerken
Während traditionelle Ansätze sich hauptsächlich auf historische Verkaufszahlen stützen, führt die Integration anderer Datensätze zu einer feineren und nuancierteren Sicht der Prognose.
Nehmen wir den Fall der Wetterdaten. Es ist offensichtlich, dass sie die Nachfrage beeinflussen. Wenn der Sommer z.B. trüb und regnerisch ist, wird der Verkauf von Grills niedriger sein, als wenn das Wetter warm und sonnig ist.
In ähnlicher Weise wirken sich wirtschaftliche und geopolitische Ereignisse auf die Nachfrage aus. Eine hohe Inflation führt zu einem Rückgang der Nachfrage, insbesondere nach „nicht-essentiellen“ Produkten. Im Gegensatz dazu würde eine allgemeine Erhöhung des Mindestlohns und der Niedriglöhne wahrscheinlich einen gegenteiligen Effekt haben.
Die Integration von Wettbewerbsdaten trägt ebenfalls zur Verfeinerung der Prognose bei. Die Eröffnung neuer Konkurrenzgeschäfte oder Änderungen im Sortiment wirken sich auf die Nachfrage in Ihren Filialen aus. Schließlich sind auch Web- und Social Listening-Daten Signale, die Sie berücksichtigen können, um die Nachfrageprognose zu verfeinern.
Durch diesen multidimensionalen Ansatz, KI bietet viel genauere Prognosen. Sie kreuzt verschiedene Datenquellen, um komplexe Korrelationen zu erkennen, die die Nachfrage beeinflussen, was zu präziseren und reaktionsschnelleren Prognosen führt.
Aber die KI sagt nicht nur voraus. Sie passt sich in Echtzeit an und bietet Einzelhändlern sofortige Anpassungsmöglichkeiten.
Die von Microsoft entwickelten Entscheidungsbaummodelle erweisen sich als besonders leistungsfähige Werkzeuge, um die Faktoren zu identifizieren, die den Verbrauch beeinflussen, und die Lagerbestände entsprechend anzupassen.
Diese Modelle ermöglichen die Segmentierung von Daten nach einer Vielzahl von Variablen, wie Saisonalität, Werbeaktionen, Wetter oder Verbrauchertrends. Ein Entscheidungsbaum kann z.B. lernen, dass höhere Temperaturen zu einem höheren Verkauf von gekühlten Getränken führen und die Prognosen dynamisch entsprechend anpassen.
Bei Buffalo Grill analysieren diese Modelle die Auswirkungen von Feiertagen, lokalen Ereignissen oder Kundentrends auf den Verbrauch von Produkten mit begrenzter Haltbarkeit (MHD).
Vorteile und Nutzen von KI zur Optimierung Ihrer Prognosen
Feinere Echtzeit- und adaptive Prognosen
Prognosen, die auf Deep-Learning-Modellen basieren, sind genauer. Eine Prognose, die sich im Nachhinein als richtig erweist, erleichtert die Entscheidungsfindung der Supply Chain Teams. Einige neuere Modelle sind sogar in der Lage, ihre Prognose in ein Vertrauensintervall einzubetten.
Sie können sich also auf eine äußerst zuverlässige und beruhigende Nachfrageprognose. zur Optimierung Ihrer Supply Chain Operationen: Optimierung der Lagerbestände, Planung der Operationen, Optimierung der Logistikflüsse, …
Dank dieser genaueren Vorhersage können Ihre Logistik-Teams mehr Ruhe gewinnen, den Bedarf besser antizipieren und jedes Glied der Kette optimieren. Sie können Kosten senken und die Kundenzufriedenheit erhöhen.
Darüber hinaus zeichnet sich die KI durch ihre Fähigkeit, Daten in Echtzeit zu verarbeiten. Im Gegensatz zu statischen Modellen reagieren ihre Algorithmen sofort auf eine Änderung in den Datensätzen und passen die Prognosen auf der Grundlage der neuesten verfügbaren Informationen an.
Diese Reaktionsfähigkeit ermöglicht es, Nachfrageschwankungen zu antizipieren, die mit herkömmlichen Methoden nicht vorhersehbar gewesen wären. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, ihre Betriebsabläufe und Bestände schnell anzupassen.
Die Integration von KI in die Nachfrageprognose bringt erhebliche Vorteile auf allen Ebenen der Lieferkette. Unternehmen, die diese Lösungen einsetzen stellen eine deutliche Verbesserung der Genauigkeit ihrer Prognosen fest, und eine Die Kosten werden reduziert.
Die Erfahrung von Buffalo Grill zeigt, dass eine gut integrierte künstliche Intelligenz die Bruchrate bei verderblichen Produkten um 15% senken kann, Sie können die Überlagerung von Waren durch eine bessere Antizipation der Verkäufe reduzieren.
Eine höhere Genauigkeit der Prognosen führt zu einer Reduzierung der Sicherheitsbestände insgesamt. Es kann jedoch vorkommen, dass ein bestimmtes KI-Modell für bestimmte Produkte nicht geeignet ist. In diesem Fall wendet die XFR-Lösung eine Best-Fit-Methode an, um das beste Modell (statistisch oder Machine Learning) zu wählen.
Wenn kein Modell eine gute Leistung bietet, wird der von Optimix berechnete Sicherheitsbestand einfach höher angesetzt, um diese Unsicherheit auszugleichen. Dies ist insbesondere bei Produkten mit „erratischen“ Verkäufen der Fall, für die es keine erklärenden Rationalitäten gibt.
Die Qualität der eingehenden Daten
Ja, KI ermöglicht es, verschiedene Datensätze und sogar große Datenmengen miteinander zu verknüpfen, um die Prognose vollständiger und zuverlässiger zu machen.
Mit Deep Learning ist die Menge der Daten kein Problem mehr. Die Frage nach der Qualität der Daten bleibt jedoch bestehen. Wenn Ihr Forecast auf einer Vielzahl von Faktoren basiert, die die Nachfrage beeinflussen, kann der kleinste Fehler in den eingehenden Datensätzen die Prognose verzerren. Falsche, fehlende oder nicht aktualisierte Daten können die Lösung in die Irre führen.
Um die Prognose zuverlässig zu halten, müssen Sie daher im Vorfeld, den Weg der Daten optimieren auf allen Ebenen:
- Sammeln und Zentralisieren von Daten aus verschiedenen Quellen
- Bereinigung und Vorbereitung der Daten, um ihre Qualität und Konsistenz zu gewährleisten
- Integration von externen Daten mit internen Daten
Transparenz der Prognosen
Welche Methode der Nachfrageprognose Sie auch immer anwenden, sie spielt eine wichtige Rolle bei der Analyse und Entscheidungsfindung Ihrer Supply Chain Teams. Denn hinter dem Forecast werden die Mitarbeiter Projektionen erstellen. Und diese Projektionen dienen als Grundlage für Entscheidungen, die auf operativer Ebene getroffen werden.
Wie mächtig sie auch sein mag, die KI trägt nicht die Verantwortung für die Entscheidungen. Die Verantwortung bleibt beim Menschen. Wenn ein Fehler gemacht wird, muss der Entscheidungsträger die Verantwortung übernehmen. Daher ist es wichtig, dass die Prognosen der KI verständlich und begründbar sind, damit sie angenommen werden.
Eine der Herausforderungen ist die Aufrechterhaltung einer die Nachvollziehbarkeit der von der KI vorgeschlagenen Prognosen. Welche Daten wurden verwendet? Welcher Weg führte zu dieser Version der Prognose? Um einen „Blackbox-Effekt“ zu vermeiden, muss der Entscheidungsträger in der Lage sein, den Weg der Prognose zurückzuverfolgen. Die Tatsache, dass eine Lösung diese Nachvollziehbarkeit garantiert, ist ein weiterer Vertrauensbeweis für ihre Nutzer.
Die Einführung von KI in der Bedarfsplanung ist ein wichtiger Schritt für Unternehmen, die ihre Wettbewerbsfähigkeit verbessern wollen.
Mit den fortschrittlichen Modellen von Machine Learning sind Unternehmen in der Lage, Verkaufs- und Nachfrageprognosen mit hoher Genauigkeit für eine große Anzahl von Produkten und/oder Verkaufskanälen zu erstellen und so ihre Lagerbestände und Bruchraten zu reduzieren und die Produktverfügbarkeit zu erhöhen.
Das Beispiel von Buffalo Grill ist ein gutes Beispiel dafür, wie eine gut implementierte KI-Lösung die Lagerverwaltung von Produkten mit MHD verändern kann durch die Verschwendung reduziert, Überbestände verringert und eine bessere Produktverfügbarkeit gewährleistet.
Da sich die Technologien weiterentwickeln und die Unternehmen immer ausgefeiltere Lösungen integrieren, wird die KI zu einem festen Bestandteil der Gesellschaft werden. zu einem unverzichtbaren Element werden. für die Gewährleistung von optimale Verwaltung Supply Chain Management und Die KI wird zu einem wichtigen Faktor für nachhaltiges Wachstum werden.
Warum sollten Sie weiterhin von unsicheren Prognosen abhängig sein, wenn KI es Ihnen ermöglicht, präzise zu antizipieren? Entscheiden Sie sich für eine KI-basierte Lösung wie Optimix XFR.
Unsere Lösung nutzt die Technologie von Machine und Deep Learning, um die Genauigkeit der Forecast-Accuracy-Prognosen zu erhöhen.
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