Gå til hovedinnhold

Prognoser for sesongbasert etterspørsel med maskinlæringsverktøy

Ifølge data fra National Retail Federation (NRF) vil julehandelen i USA sette ny rekord med et forbruk på 964,4 milliarder dollar i løpet av julesesongen 2023. Det er en økning på 3,8 % fra 2022, da forbruket økte til 929,5 milliarder dollar - og det betyr at selskaper på alle nivåer i forsyningskjeden må forbedre sesongprognosene sine hvis de ønsker å være konkurransedyktige.

Seasonal profiljustering er en viktig, men ofte oversett del av det å prognostisere sesongbasert etterspørsel. Holder organisasjonens prognosemodeller tritt med utviklingen? For de fleste bedrifter som konkurrerer i dagens kaotiske forsyningskjede, er det på høy tid å se nærmere på maskinlæringsverktøy.

Hva er maskinlæring?

Maskinlæring (ML) er en undergruppe av kunstig intelligens (AI) som bruker algoritmer, historiske data og nye inndata for å gjøre et program mer nøyaktig over tid. I bunn og grunn gjør ML det mulig for et dataprogram å "lære" av tidligere sykluser og produsere bedre resultater basert på tilbakemeldingene det mottar.

For eksempel har utviklerne hos Blue Ridge Global innlemmet ML-funksjoner i programvaren vår for etterspørselsplanlegging for å muliggjøre mer nøyaktige prognoser. Enten du trenger å ta høyde for hundrevis eller tusenvis av ulike SKU-er, oppdateres den automatiserte plattformen vår i sanntid for å optimalisere sesongbaserte etterspørselsprognoser og forbedre synligheten i forsyningskjeden.

Hvordan maskinlæring forbedrer sesongbasert styring av forsyningskjeden

For å styre lagerbeholdningen effektivt må du først finne den optimale strategien for prognoser og etterfyllingsoptimalisering for hver SKU, noe som krever en mer avansert tilnærming til sesongbasert etterspørselsprognostisering.

Ved å utnytte maskinlæringsteknikker kan du lettere identifisere sesongvarer, generere mer nøyaktige prognoser og få et forsprang på konkurrentene som fortsatt sliter med elementære etterspørselsmodeller. Slik gjør du det:

  • Prediktiv analyse: ML-algoritmer kan analysere historiske og nåværende data for å forutsi fremtidige trender, noe som hjelper både produsenter og distributører med å forutse etterspørselen etter sesongbaserte produkter.
  • Prosessforbedringer: En ML-algoritme kan avdekke forbedringsområder i forsyningskjeden og gi bedriften den informasjonen den trenger for å forbedre driften i tide til å møte sesongmessige etterspørselstopper.
  • Risikostyring: Enhver forstyrrelse i forsyningskjeden kan destabilisere driften og føre til at du kommer på etterskudd under etterspørselstopper. MLs prediktive analysefunksjoner kan hjelpe deg med å forutse problemer før de oppstår, slik at du får en mer robust forsyningskjede og bedre evne til å holde tritt med sesongmessige endringer.

4 must-haves for nøyaktig sesongbasert etterspørselsprognostisering

For å mestre sesongprofilstyring må du huske på disse fire nøkkelområdene:

  1. Bestemme hvilke varer som skal justeres. Vet du hvilke SKU-er som bør ha en sesongprofil? De riktige teknikkene for etterspørselsklassifisering kan hjelpe deg med å forstå hvordan salget sannsynligvis vil svinge på tvers av en lang rekke ulike etterspørselsmønstre. Ved hjelp av probabilistiske prognoser og avansert analyse av forsyningskjeden kan du lage en nøyaktig sesongprognosemodell for hver enkelt vare - selv de mest utfordrende.
  2. Finn den rette modellen. Mange bedrifter bruker en klassisk eksponentiell utjevningsmodell for å forutsi etterspørselen, som jevner ut salgsaktiviteten gjennom året til en helhetlig prognose. Men hva skjer når det ikke finnes tilgjengelige data for en vare i fem eller seks måneder av året? Mer avanserte prognoseteknikker, som for eksempel aggregering av salg i henhold til egenskaper på høyere nivå, vil hjelpe deg med å oppnå mest mulig nøyaktige resultater for SKU-er med periodisk etterspørsel.
  3. Måling av nøyaktighet. Hvor sikker er du på at sesongprognosene dine faktisk er korrekte? ML-aktiverte verktøy kan hjelpe bedrifter med å fjerne gjetningene fra sesongjusteringen. Ved hjelp av algoritmer for mønstermatching bidrar disse verktøyene til å sikre at sesongjusteringer faktisk vil forbedre nøyaktigheten før endringen gjennomføres.
  4. Automatisering av prognoser. En gjennomsnittsdistributør har tusenvis av SKU-er, noe som gjør det så godt som umulig å lage prognoser manuelt for hvert enkelt sesongprodukt. I tillegg til å forbedre nøyaktigheten kan verktøy for lagerprognoser gi store effektivitetsforbedringer ved å produsere prognoser på produktnivå uten at brukeren trenger å gripe inn.

Slik forbedrer du nøyaktigheten i sesongprognosene

Etter hvert som teknologien for styring av forsyningskjeden fortsetter å utvikle seg, kan nye teknikker som uovervåket maskinlæring hjelpe deg med å forbedre nøyaktigheten ytterligere. Ved hjelp av intelligens på nesten menneskelig nivå kan disse verktøyene automatisk identifisere trender, for eksempel sesongmønstre, og sende ut daglige varsler, slik at du raskt kan tilpasse og justere lagernivåene raskere og med høyere grad av nøyaktighet enn det som noen gang tidligere har vært mulig.

Ved å forutsi sesongbasert etterspørsel ved hjelp av AI- og ML-algoritmer blir det enklere å minimere produksjons-, distribusjons- og lagerkostnader uten å få problemer med lagerbeholdningen i høysesongen. Noen andre nyttige tips for sesongprognoser inkluderer:

  • Bli kjent med sesongbaserte produkter: Etterspørselen etter sesongvarer går vanligvis opp og ned på de samme tidspunktene hvert år, så det å flagge spesifikke SKU-er som opplever sesongvariasjoner, kan hjelpe deg med å holde deg mer organisert. Det kan også hjelpe ML-algoritmen din med å bedre forutsi endringer i etterspørselen når sesongen nærmer seg.
  • Forstå hva som driver etterspørselen: Noen ganger er ikke sesongvariasjoner hovedårsaken til etterspørselsøkninger - selv om de forekommer regelmessig. Andre faktorer, som spesielt effektive markedsføringskampanjer eller bransjespesifikke endringer, kan påvirke hvor mye du selger av et bestemt produkt i løpet av en periode.
  • Finn den underliggende årsaken: I motsetning til svingninger som skyldes sykliske effekter som økonomiske problemer og internasjonale spenninger, er sesongbasert etterspørsel regelmessig og forutsigbar. Et ML-utstyrt program kan analysere salgsdata i sanntid for å hjelpe deg med å skille mellom sykliske forstyrrelser og sesongvariasjoner, noe som er viktig for effektive forberedelser.

Forbedre sesongprognosene dine med Blue Ridge Global

Tror du at du trenger avanserte verktøy for sesongprognoser? Blue Ridge Global har løsningene for deg.

Programvaren vår for etterspørselsplanlegging bruker AI og ML til å forbedre forsyningskjedens smidighet med gjennomgående synlighet, nøyaktige prognosemodeller og brukervennlige funksjoner. Du kan bruke verktøyene våre til å forbedre etterspørselsprognosene for alle produktene dine på tvers av geografiske lokasjoner, inkludert sesongbaserte. I tillegg er vårt LifeLine Support-team her for å hjelpe deg gjennom veisperringer når som helst du trenger hjelp.

Se hvordan Blue Ridge kan hjelpe bedriften din med å bli uovervinnelig i forsyningskjeden. Be om en live demo i dag.