Gå til hovedinnhold

prognose-sesongmessig-etterspørsel-maskinlæringSesongprofiljustering er en viktig, men ofte oversett del av prognosen for sesongmessig etterspørsel. Holder organisasjonens prognosemodeller tritt? For de fleste bedrifter som konkurrerer i dagens kaotiske forsyningskjede, er det på beste tid å se nærmere på maskinlæringsverktøy.

Sesongbasert Supply Chain Management

Fra 1. november til 31. desember 2018 så detaljhandelsbransjen den beste høytiden hittil , med sesongmessig detaljsalg på over 850 milliarder dollar . Det enorme antallet forhandlere legger opp i løpet av vinteren (og andre tider av året) er ingen hemmelighet, så det bør ikke komme som noen overraskelse at leverandørkjedeledere må planlegge for denne toppen.

Og. Deretter. Det er. 2020. [kø den mørke musikken]...

Får de siste årene til å se ut som en cakewalk, ikke sant?

Mens supply chain management med sesongmessig etterspørsel var (stort sett) forutsigbar før, er dette året et helt annet dyr.

For å administrere beholdningen effektivt, må du først kombinere den optimale prognose- og påfyllingsoptimaliseringsstrategien med hver SKU, som krever en mer avansert tilnærming til sesongbasert etterspørselsprognose.

Å utnytte maskinlæringsteknikker kan bidra til å identifisere sesongvarer lettere, generere mer nøyaktige prognoser og få et forsprang på konkurrenter som fortsatt sliter med elementære etterspørselsmodeller.

Prognose for sesongvariasjoner: Må-has

For å mestre sesongbasert profiladministrasjon, husk disse fire hovedområdene:

  1. Bestemme hvilke elementer som skal justeres. Kjenner du hver SKU som bør ha en sesongprofil? De riktige etterspørselsklassifiseringsteknikkene kan hjelpe deg å forstå hvordan salget sannsynligvis vil svinge på tvers av et bredt spekter av etterspørselsatferd. Ved å bruke sannsynlighetsprognoser og avanserte forsyningskjedeanalyser kan du lage en nøyaktig sesongbasert prognosemodell for hver vare – selv de mest utfordrende.
  2. Finne riktig modell. Mange bedrifter er avhengige av en klassisk eksponentiell utjevningsmodell for å forutsi etterspørselen, som jevner ut salgsaktivitet gjennom året til en helhetlig prognose. Men hva skjer hvis en vare ikke har noe salg i 5 eller 6 måneder av året – som hva som skjedde da det store, dårlige "C"-ordet traff i februar/mars. I stedet for å jevne ut perioder uten salg i prognosen, som ikke gir de mest nøyaktige resultatene, bruk avanserte prognoseteknikker for SKUer med periodisk etterspørsel. For eksempel kan aggregering av salg til et høyere nivå, for eksempel Kategori eller Sted, bidra til å gi en mer presis prognose.
  3. Målenøyaktighet. Hvor sikker er du på at sesongprognosene dine faktisk stemmer? Maskinlæringsaktiverte verktøy kan hjelpe bedrifter med å fjerne gjetting fra sesongjustering. Ved å bruke mønstersamsvarsalgoritmer bidrar disse verktøyene til å sikre at sesongjusteringer faktisk vil forbedre nøyaktigheten før endringen foretas.
  4. Automatisering av prognoser. Den gjennomsnittlige forhandleren har tusenvis av SKU-er, noe som gjør det nesten umulig å manuelt lage prognoser for hvert sesongprodukt. Utover å forbedre nøyaktigheten, kan beholdningsprognoseverktøy levere store effektivitetsforbedringer ved å produsere prognoser på produktnivå, uten behov for brukerintervensjon.

Forbedrer prognosenøyaktigheten

Ettersom teknologi for forsyningskjedestyring fortsetter å utvikle seg, kan nye teknikker som uovervåket maskinlæring hjelpe deg med å forbedre nøyaktigheten ytterligere. Ved å bruke intelligens tilnærmet menneskelig nivå, kan disse verktøyene automatisk identifisere trender som sesongbasert mønstergruppering, og presse daglige varsler slik at du raskt kan tilpasse og justere lagernivåer raskere og med en høyere grad av nøyaktighet enn noen gang tidligere mulig.

Forutsigelse av sesongmessig etterspørsel med maskinlæring gir deg frihet fra sikkerhetslagerfellen, samtidig som du posisjonerer virksomheten din for å holde produkter på lager for kunder til en lavere kostnad.

Tror du at du kanskje trenger å utforske avanserte sesongbaserte prognoseverktøy?

Les mer:

progressive-kjøpmann-får-sesongjustering-rett-i-beholdningen-innkjøp