Seizoensgebonden profielaanpassing is een essentieel, maar vaak over het hoofd gezien onderdeel van het voorspellen van de seizoensvraag. Houden de prognosemodellen van uw organisatie het bij? Voor de meeste bedrijven die concurreren in de chaotische toeleveringsketen van vandaag is het de hoogste tijd om te kijken naar tools voor machinaal leren.
Seizoensgebonden beheer van de toeleveringsketen
Van 1 november tot 31 december 2018 kende de detailhandel het beste vakantieseizoen ooit, met seizoensgebonden detailhandelsverkopen van meer dan 850 miljard dollar. De enorme cijfers die retailers tijdens de winter (en andere tijden van het jaar) neerzetten zijn geen geheim, dus het mag geen verrassing zijn dat supply chain managers moeten plannen voor deze piek.
En. Dan. Is er. 2020. [wacht op de donkere muziek]...
De afgelopen jaren lijken een peulenschil, toch?
Terwijl het beheer van de toeleveringsketen met een seizoensgebonden vraag vroeger (meestal) voorspelbaar was, is het dit jaar een heel ander verhaal.
Om de voorraad effectief te beheren, moet u eerst de optimale prognose- en aanvuloptimalisatiestrategie voor elk SKU samenvoegen, wat een meer geavanceerde seizoensgebonden vraagprognose vereist.
Door gebruik te maken van machine learning-technieken kunnen seizoensgebonden artikelen gemakkelijker worden geïdentificeerd, nauwkeurigere prognoses worden gegenereerd en een voorsprong worden genomen op concurrenten die nog worstelen met elementaire vraagmodellen.
Seizoensgebondenheid voorspellen: Must-Haves
Om het seizoensgebonden profielbeheer onder de knie te krijgen, moet u deze 4 sleutelgebieden in gedachten houden:
- Bepalen welke artikelen moeten worden aangepast. Kent u elk SKU dat een seizoensgebonden profiel zou moeten hebben? De juiste technieken voor vraagclassificatie kunnen u helpen begrijpen hoe de verkoop waarschijnlijk zal fluctueren bij een grote verscheidenheid aan vraaggedragingen. Met behulp van probabilistische prognoses en geavanceerde supply chain analytics kunt u voor elk artikel een nauwkeurig seizoensvoorspellingsmodel opstellen, zelfs voor de meest uitdagende artikelen.
- Het juiste model vinden. Veel bedrijven vertrouwen op een klassiek exponentieel afvlakkingsmodel om de vraag te voorspellen, dat de verkoopactiviteiten gedurende het jaar afvlakt tot een holistische voorspelling. Maar wat gebeurt er als een artikel 5 of 6 maanden per jaar niet wordt verkocht - zoals toen het grote, slechte "C"-woord in februari/maart toesloeg? In plaats van periodes zonder verkoop af te vlakken in de prognose, wat niet de meest nauwkeurige resultaten oplevert, gebruikt u geavanceerde prognosetechnieken voor SKU's met een intermitterende vraag. Zo kan het aggregeren van de verkoop naar een hoger niveau, zoals categorie of locatie, een nauwkeurigere prognose opleveren.
- Nauwkeurigheid meten. Hoe zeker bent u ervan dat uw seizoensvoorspellingen daadwerkelijk juist zijn? Tools die gebruik maken van machine learning kunnen bedrijven helpen het giswerk uit de seizoensaanpassingen te halen. Met behulp van patroonmatching-algoritmen zorgen deze tools ervoor dat seizoensaanpassingen de nauwkeurigheid daadwerkelijk verbeteren voordat ze worden doorgevoerd.
- Prognoses automatiseren. De gemiddelde retailer heeft duizenden SKU's, waardoor het vrijwel onmogelijk is om handmatig prognoses op te stellen voor elk seizoensproduct. Tools voor voorraadprognoses verbeteren niet alleen de nauwkeurigheid, maar ook de efficiëntie doordat prognoses op productniveau worden gemaakt zonder tussenkomst van de gebruiker.
Verbetering van de prognosenauwkeurigheid
Naarmate de technologie voor supply chain management zich verder ontwikkelt, kunnen opkomende technieken zoals machine learning zonder toezicht u helpen de nauwkeurigheid verder te verbeteren. Met behulp van intelligentie op bijna menselijk niveau kunnen deze tools automatisch trends vaststellen, zoals clustering van seizoenspatronen, en dagelijkse waarschuwingen versturen, zodat u zich snel kunt aanpassen en voorraadniveaus sneller en nauwkeuriger dan ooit tevoren kunt bijstellen.
Het voorspellen van de seizoensgebonden vraag met machine learning bevrijdt u van de veiligheidsvoorraadval, terwijl u uw bedrijf in staat stelt producten op voorraad te houden voor klanten tegen lagere kosten.
Denkt u dat u geavanceerde hulpmiddelen voor seizoensvoorspellingen moet onderzoeken?
