Justering af sæsonprofilen er en vigtig, men ofte overset del af forudsigelsen af sæsonbestemt efterspørgsel. Er din virksomheds prognosemodeller i stand til at følge med? For de fleste virksomheder, der konkurrerer i den kaotiske forsyningskæde i dag, er det på tide at se på værktøjer til maskinlæring.
Sæsonbestemt forvaltning af forsyningskæden
Fra den 1. november til den 31. december 2018 oplevede detailbranchen den bedste julesæson nogensinde med et sæsonbestemt detailsalg på over 850 milliarder dollars. De enorme tal, som detailhandlerne lægger op i løbet af vinteren (og andre tider af året), er ingen hemmelighed, så det bør ikke komme som nogen overraskelse, at supply chain managers skal planlægge for denne stigning.
Og. Så. er der. 2020. [køen til den mørke musik]...
Det får de tidligere år til at ligne en let sag, ikke?
Mens supply chain management med sæsonbestemt efterspørgsel tidligere var (for det meste) forudsigelig, er dette år et helt andet dyr.
For at styre lagerbeholdningen effektivt skal du først og fremmest finde den optimale prognose- og genopfyldningsoptimeringsstrategi for hver enkelt SKU, hvilket kræver en mere avanceret tilgang til sæsonbestemt efterspørgselsprognose.
Ved at udnytte maskinlæringsteknikker kan du nemmere identificere sæsonbestemte varer, generere mere præcise prognoser og opnå en fordel i forhold til konkurrenter, der stadig kæmper med elementære efterspørgselsmodeller.
Prognoser for sæsonudsving: Must-Haves
Hvis du vil mestre sæsonbestemt profilstyring, skal du huske på disse 4 nøgleområder:
- Fastlæggelse af, hvilke poster der skal justeres. Kender du alle SKU'er, der bør have en sæsonprofil? De rigtige teknikker til klassificering af efterspørgslen kan hjælpe dig med at forstå, hvordan salget sandsynligvis vil svinge på tværs af en lang række forskellige efterspørgselsadfærd. Ved hjælp af probabilistisk prognose og avanceret supply chain-analyse kan du oprette en præcis sæsonprognosemodel for hver enkelt vare - selv de mest udfordrende.
- Finde den rigtige model. Mange virksomheder anvender en klassisk eksponentiel udjævningsmodel til at forudsige efterspørgslen, som udjævner salgsaktiviteten i løbet af året til en holistisk prognose. Men hvad sker der, hvis en vare ikke har noget salg i 5 eller 6 måneder ud af året - som det skete, da det store, slemme "C"-ord ramte i februar/marts. I stedet for at indarbejde perioder uden salg i prognosen, hvilket ikke giver de mest præcise resultater, skal du bruge avancerede prognoseteknikker til SKU'er med intermitterende efterspørgsel. F.eks. kan aggregering af salget på et højere niveau, f.eks. kategori eller sted, være med til at give en mere præcis prognose.
- Målingsnøjagtighed. Hvor sikker er du på, at dine sæsonprognoser faktisk er korrekte? Værktøjer baseret på maskinlæring kan hjælpe virksomheder med at fjerne gætteriet fra sæsonjustering. Ved hjælp af mønstermatchningsalgoritmer hjælper disse værktøjer med at sikre, at sæsonjusteringer rent faktisk vil forbedre nøjagtigheden, før ændringen foretages.
- Automatisering af prognoser. Den gennemsnitlige detailhandler har tusindvis af SKU'er, hvilket gør det næsten umuligt at lave prognoser manuelt for hvert enkelt sæsonprodukt. Ud over at forbedre nøjagtigheden kan værktøjer til lagerprognoser give store effektivitetsforbedringer ved at udarbejde prognoser på produktniveau uden behov for brugerindgreb.
Forbedring af prognosens nøjagtighed
Efterhånden som teknologien til styring af forsyningskæden fortsætter med at udvikle sig, kan nye teknikker som uovervåget maskinlæring hjælpe dig med at forbedre nøjagtigheden yderligere. Ved hjælp af intelligens på næsten menneskeligt niveau kan disse værktøjer automatisk identificere tendenser som f.eks. sæsonbestemte mønsterklynger og sende daglige advarsler, så du hurtigt kan tilpasse og justere lagerniveauerne hurtigere og med en højere grad af nøjagtighed end nogensinde før muligt.
Ved at forudsige sæsonbestemt efterspørgsel med maskinlæring slipper du for sikkerhedslagervældet og kan samtidig positionere din virksomhed til at holde produkter på lager til kunderne til en lavere pris.
Tror du, at du måske har brug for at udforske avancerede værktøjer til sæsonprognoser?
