Justering av säsongsprofilen är en viktig, men ofta förbisedd del av prognostiseringen av säsongsrelaterad efterfrågan. Håller din organisations prognosmodeller jämna steg? För de flesta företag som konkurrerar i dagens kaotiska försörjningskedja är det hög tid att titta på verktyg för maskininlärning.
Säsongsbaserad förvaltning av försörjningskedjan
Från den 1 november till den 31 december 2018 upplevde detaljhandeln den bästa julsäsongen hittills, med en säsongsförsäljning som översteg 850 miljarder dollar. De enorma siffrorna som detaljhandeln lägger upp under vintern (och andra tider på året) är ingen hemlighet, så det borde inte komma som någon överraskning att supply chain-ansvariga måste planera för denna spik.
Och. Sedan. Det finns. 2020. [köar den mörka musiken]...
Det får de senaste åren att se ut som en lätt match, eller hur?
Medan hantering av försörjningskedjan med säsongsberoende efterfrågan tidigare var (i stort sett) förutsägbar, är det här året en helt annan sak.
För att hantera lagret på ett effektivt sätt måste du först hitta den optimala strategin för prognostisering och optimering av påfyllning för varje SKU, vilket kräver en mer avancerad metod för prognostisering av säsongsbunden efterfrågan.
Genom att utnyttja tekniker för maskininlärning kan du lättare identifiera säsongsbetonade varor, generera mer exakta prognoser och få ett försprång gentemot konkurrenter som fortfarande kämpar med elementära efterfrågemodeller.
Prognostisering av säsongsvariationer: Måsten
För att klara av att hantera säsongsprofiler bör du ha dessa fyra nyckelområden i åtanke:
- Fastställande av vilka poster som ska justeras. Känner du till alla SKU:er som bör ha en säsongsprofil? Rätt klassificeringstekniker för efterfrågan kan hjälpa dig att förstå hur försäljningen sannolikt kommer att fluktuera i en mängd olika typer av efterfrågebeteenden. Med hjälp av probabilistisk prognostisering och avancerad supply chain-analys kan du skapa en exakt säsongsprognosmodell för varje artikel - även de mest utmanande.
- Att hitta rätt modell. Många företag förlitar sig på en klassisk exponentiell utjämningsmodell för att förutsäga efterfrågan, som jämnar ut försäljningsaktiviteten under året till en helhetsmässig prognos. Men vad händer om en produkt inte har någon försäljning under fem eller sex månader av året - som när det stora, dåliga "C"-ordet slog till i februari/mars. I stället för att jämna ut perioder utan försäljning i prognosen, vilket inte ger de mest exakta resultaten, bör du använda avancerade prognosmetoder för SKU:er med intermittent efterfrågan. Till exempel kan aggregering av försäljningen till en högre nivå, till exempel kategori eller plats, hjälpa till att ge en mer exakt prognos.
- Mätnoggrannhet. Hur säker är du på att dina säsongsprognoser faktiskt är korrekta? Verktyg för maskininlärning kan hjälpa företag att ta bort gissningar från säsongsanpassning. Med hjälp av algoritmer för mönstermatchning hjälper dessa verktyg till att säkerställa att säsongsjusteringar faktiskt kommer att förbättra noggrannheten innan de genomförs.
- Automatisering av prognoser. En genomsnittlig återförsäljare har tusentals artiklar, vilket gör det nästintill omöjligt att manuellt skapa prognoser för varje säsongsprodukt. Förutom att förbättra noggrannheten kan verktyg för lagerprognoser ge stora effektivitetsförbättringar genom att producera prognoser på produktnivå utan att användaren behöver ingripa.
Förbättra prognosens noggrannhet
I takt med att tekniken för hantering av leveranskedjan fortsätter att utvecklas kan nya tekniker som oövervakad maskininlärning hjälpa dig att förbättra noggrannheten ytterligare. Med hjälp av intelligens på nästan mänsklig nivå kan dessa verktyg automatiskt identifiera trender som säsongsmönsterkluster och skicka dagliga varningar så att du snabbt kan anpassa och justera lagernivåerna snabbare och med högre grad av noggrannhet än vad som någonsin tidigare varit möjligt.
Genom att prognostisera säsongsbaserad efterfrågan med maskininlärning slipper du säkerhetslagerfällan, samtidigt som ditt företag kan hålla produkter i lager för kunderna till en lägre kostnad.
Tror du att du behöver utforska avancerade verktyg för säsongsprognoser?
