Möchten Sie die Effizienz und den ROI Ihrer Lieferkette verbessern?
Um dies zu erreichen, ist es wichtig, dass Sie eine genaue und präzise Prognose für die Entwicklung des Sektors haben. Sie müssen sich auf eine äußerst genaue Nachfrageprognose stützen.
Der Forecast ist für die Optimierung der Lagerbestände unerlässlich. Sie können damit die Verfügbarkeit von Produkten sicherstellen und sowohl Fehlbestände, die die Kundenerfahrung beeinträchtigen, als auch Überbestände, die zusätzliche Kosten verursachen, vermeiden.
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 Prognose der Nachfrage ein wesentlicher Faktor für die Entscheidungsfindung im Einzelhandel. Je genauer Ihre Prognosen sind, desto besser können Sie Ihre Supply Chain Entscheidungen treffen.
In diesem Artikel, Erfahren Sie, wie KI Ihnen helfen kann, Ihre Prognosen zu verfeinern..
Nachfrageprognosen: von statistischen Ansätzen bis zur künstlichen Intelligenz
Vor dem Aufkommen von Deep Learning basierte die Prognose auf statistischen Methoden. wie die ARIMA-Modelle, die Holt-Methode und die Holt-Winters-Variante. Mit diesen Modellen können Sie eine recht zuverlässige Prognose auf der Grundlage Ihrer historischen Verkaufszahlen berechnen und sogar einen Trend oder eine Saisonalität erkennen.
Aber heute sind die Erwartungen an den Forecast um ein Vielfaches gestiegen.
Die Optimierung der Lieferkette ist ein Thema, das sich der Einzelhandelsmarkt aus mehreren Gründen voll und ganz zu eigen gemacht hat:
- Verbesserung der Effizienz der Lieferkette
- Optimierung der Verfügbarkeit und Sicherstellung der Kundenzufriedenheit
- Reduzierung der Logistikkosten und der Energiekosten der Lieferkette
Um diesen Herausforderungen gerecht zu werden, ist die Genauigkeit der Prognose natürlich ein Schlüsselfaktor für den Erfolg. Um die Genauigkeit zu erhöhen, sollten Sie so weit wie möglich andere Daten als die Verkaufshistorie in die Berechnungen einbeziehen.
Gleichzeitig hat die Entwicklung von Deep Learning die Tür zu einem verfeinerten Ansatz für die Prognose geöffnet. Die neuesten Modelle können komplexe Muster in zeitlichen Sequenzen erfassen und mehrere Datenquellen in die Berechnungen einbeziehen.
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 Vorteile von KI für die Prognose
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 darauf verlassen, dass eine äußerst zuverlässige und beruhigende Prognose um Ihre Supply-Chain-Operationen zu optimieren: Lagerbestände optimieren, Operationen planen, Logistikflüsse optimieren, …
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.
Besserer Umgang mit komplexen Szenarien
Der klassische Ansatz, der auf historischen Verkaufszahlen basiert, hat mehrere blinde Flecken.
Die Nichtberücksichtigung bestimmter Einflussfaktoren schwächt die Prognose. Vor allem aber sind die klassischen Ansätze in „normalen“ Situationen erfolgreich, während sie in komplexen Szenarien überfordert sein können.
Sie sind nicht in der Lage, Krisen oder schnelle Veränderungen im Verbraucherverhalten zu antizipieren, obwohl dies potenziell möglich wäre, die KI Trends aus schwachen Signalen erkennen kann..
Aber ohne so weit zu gehen, selbst die Auswirkungen von Promotionen sind viel leichter zu integrieren. mit Hilfe von Deep-Learning-Algorithmen. Zum Beispiel kann die KI den „Halo-Effekt“ einer Werbeaktion für ein bestimmtes Produkt und seinen Einfluss auf den Verkauf von zusätzlichen Artikeln vorhersagen.
Frühzeitige Erkennung von Trends
Schließlich kann die KI auch zu einer besseren Früherkennung von Trends durch die Analyse von Online-Daten: Verbraucherrecherchen, Diskussionen in sozialen Netzwerken, …
Sie identifiziert den Anstieg der Popularität eines Produkts oder die Anfänge seines Rückgangs. Sie hilft, neue Konsumgewohnheiten zu erkennen, die die Nachfrage nach bestimmten Produktkategorien verändern können.
Auch wenn die meisten Supply Chain Lösungen heute nicht so weit gehen, können Sie z.B. ein Social Listening Tool verwenden und dessen Analysedaten in Ihre Einflussfaktoren für die Prognoseberechnung importieren.
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Prognose führt zu einer höheren Genauigkeit und Agilität. Die Implementierung von KI-basierten Lösungen bringt jedoch auch eine Reihe von Herausforderungen mit sich.
Was sind die Herausforderungen bei der Einführung einer KI-gestützten Nachfrageprognose?
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
Management von Veränderungen
Die Einführung von KI-Lösungen für die Nachfrageprognose führt zu betrieblichen und organisatorischen Veränderungen.
Sie muss daher von einem Change Management begleitet werden. Begleitung des Wandels mit den betroffenen Teams.. Die Einführung von KI erfordert oft eine Überprüfung der Geschäftsprozesse.
Die Teams müssen lernen, mit neuen Werkzeugen zu arbeiten und sich an eine auf Algorithmen basierende Entscheidungsfindung anzupassen. Die Schlüsselfrage ist das Gleichgewicht zwischen dem Beitrag der Lösung (Bereitstellung einer zuverlässigen Prognose) und der Verantwortung der Mitarbeiter (Treffen von Entscheidungen auf der Grundlage der Prognose). Je größer das Vertrauen in die Prognose ist, desto fundierter und sicherer ist die Entscheidung. Aber die Mitarbeiter müssen auch in der Lage sein, die Gültigkeit der Prognosen zu hinterfragen (und erneut zu überprüfen).
In einigen Fällen kann die Einführung von künstlicher Intelligenz Widerstand hervorrufen. KI-Angst und die Angst vor Ersatz können zu einer Ablehnung durch einen Teil der Mitarbeiter führen. Es ist daher wichtig, die Mitarbeiter zu sensibilisieren und zu schulen, damit sie diese neuen Werkzeuge annehmen und die Vorteile verstehen, die sie mit sich bringen.
Auf der operativen Ebene wirft die Integration einer KI-Lösung für die Nachfrageprognose in bestehende Tools (ERP, Lagerverwaltung, …) ebenfalls Fragen auf. Bei Unternehmen, die alte Systeme verwenden, kann es zu Kompatibilitätsproblemen kommen.
Transparenz der Prognosen
Unabhängig davon, welche Prognosemethode Sie verwenden, ist sie für die Entscheidungsfindung Ihrer Teams im Bereich der Versorgungskette von Bedeutung. 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 „Black-Box-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 Anpassungsfähigkeit der KI-Lösungen an sektorielle Herausforderungen und die Skalierbarkeit
Der Einzelhandel weist ein hohes Maß an Komplexität auf.
Der Einzelhandel ist von Natur aus schwer vorhersehbar. Im Vergleich zu anderen Sektoren kann der Markt sich abrupt entwickeln, das Verbraucherverhalten kann sich sehr schnell ändern. Viele Faktoren beeinflussen die Nachfrage (Wetter, Saisonalität, Werbeaktionen, Trends, …). KI-Lösungen müssen in der Lage sein, die komplexen und nichtlinearen Beziehungen zwischen diesen Faktoren zu modellieren.
Die Kriterien, die die Nachfrage in den verschiedenen Sektoren beeinflussen, sind nicht unbedingt die gleichen. Daher liegt eine der Schwierigkeiten beim Betrieb eines AI-Modells auch darin, dass die Identifizierung Ihrer spezifischen KriterienSie können Ihre Kriterien bereits vor der eigentlichen Datenerhebung festlegen.
Schließlich kann der Einzelhandel auch Konjunkturschocks ausgesetzt sein. Der Fall der COVID 19 Pandemie ist ein gutes Beispiel für diese Unvorhersehbarkeit. Bei der Wahl Ihrer Lösungen sollten Sie daher Folgendes bedenken sich für skalierbare Werkzeuge entscheidenSie können sich sehr schnell an neue Gegebenheiten in Ihrem Markt anpassen.
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