Знаете ли вы, что миллионы решений принимаются каждый час? - Новости компании IT Scan

Эти решения влияют на миллиарды процессов производства, цепочки поставок и логистики. Эти цифры абсолютно впечатляют, но проблема в том, что многие из этих бизнес-решений не точны или абсолютно неверны. Это суровая правда мира бизнеса, который не может справиться с конкурентным рынком.

Однако есть много вещей и методов, которые могут значительно упростить вашу жизнь и помочь вашей компании оставаться на плаву. Планирование спроса является одним из них, и оно может быть особенно эффективным, если вы делаете это с помощью машинного обучения.

Почему компаниям нужно прогнозирование спроса, планирование и машинное обучение?

Давайте начнем с теории.

Планирование спроса означает прогнозирование спроса на ваши услуги или продукты. Весь этот процесс можно разбить на 4 шага:

Шаг первый. Создание статистического прогноза с использованием прошлых данных о продажах. Это необходимо для понимания предыдущих моделей спроса и колебаний.

Шаг второй. Свяжитесь со своими клиентами, производителями и дистрибьюторами. Таким образом, вы обнаружите баланс спроса и предложения.

Шаг третий. Разберитесь с прогнозами. И помните, что создание прогноза – не единовременное занятие. Прогнозы должны быть актуальными, поэтому вам придется регулярно их обновлять.

Шаг четвертый. Поговорите со своими сотрудниками. Просмотрите прогнозы со своей командой, чтобы убедиться, что компания способна удовлетворить спрос.

 

Эти четыре шага могут принести многочисленные преимущества вашему бизнесу, и вот некоторые из них:

Вы не столкнетесь с неожиданной потерей дохода из-за высокого спроса и низкого предложения. Будучи всегда готовым к таким колебаниям, у вас будет достаточно товаров на складе.

Вы сможете создать более эффективный график производства, складирования и отгрузки. Это особенно важно для тех периодов, когда ожидается много заказов.

Вы будете контролировать свои расходы более эффективным способом. Прогнозируя спрос, вы будете знать, сколько материала вам понадобится для производства необходимого количества предметов.

Вы также улучшите управление трудовыми ресурсами – планирование спроса позволит вам оптимизировать смены.

С помощью планирования спроса вы сможете улучшить процесс принятия решений. Ваши решения не будут спонтанными – вместо этого они будут основаны на данных и, следовательно, более эффективны.

Очевидно, что прогнозирование спроса и поддержка принятия решений могут стать намного проще с помощью консультантов по машинному обучению и науке о данных. Прежде всего, машинное обучение обеспечивает более высокую точность и достоверность прогнозов. Люди могут все еще делать некоторые ошибки при анализе данных, но машинное обучение не имеет такого недостатка.

Вам и вашей команде не нужно будет самостоятельно разрабатывать новые прогнозы еженедельно – модель будет делать все самостоятельно, в соответствии с наиболее актуальными данными.

Что следует помнить при планировании и прогнозировании спроса?

Первое. Понимание важности данных.

Машинное обучение и искусственный интеллект бесполезны без данных – вы не сможете разрабатывать прогнозы, если у вас нет информации о ваших прошлых продажах.

Второе. Переход на несколько моделей машинного обучения.

Одна модель машинного обучения может не покрыть все ваши потребности. Это нормально, особенно если ваши данные слишком сложны, и вы хотите, чтобы ваш прогноз соответствовал многочисленным требованиям. Не пытайтесь разработать что-то универсальное!

Третье. Тестирование решений.

Чтобы повысить точность прогноза, тестируйте разработанное решение в любой момент в наборе собранных данных.

Четвертое. Использование модели глубокого обучения для планирования спроса и машинного обучения.

Глубокое обучение является частью машинного обучения, но с более сложной архитектурой и деталями реализации. Модели глубокого обучения могут дать гораздо более точные результаты.

Планирование спроса продвинет вас ближе к результату, который улучшит вашу жизнь.

Вас может также заинтересовать: 
Что такое Big Data?

Что такое Big Data?

Цифровизировать нужно не только продовольственный или промышленный склады, но и бизнес-процессы всех сегментов (крупный, средний, малый).

15.09.2020

^ Наверх