Prognostisera säsongsefterfrågan med verktyg för maskininlärning

Enligt uppgifter från National Retail Federation (NRF) kommer semesterfirare i USA att spendera rekordhöga 964,4 miljarder dollar under semestersäsongen 2023. Det är en ökning med 3,8 % från 2022, då utgifterna ökade till 929,5 miljarder dollar - och det innebär att företag på alla nivåer i leveranskedjan måste förbättra sina säsongsprognoser om de vill förbli konkurrenskraftiga.

Seasonal profiljustering är en viktig men ofta förbisedd del av prognostiseringen av säsongsefterfrågan. Håller din organisations prognosmodeller jämna steg? För de flesta företag som konkurrerar i dagens kaotiska leveranskedja är det hög tid att titta närmare på verktyg för maskininlärning.

Vad är maskininlärning?

Maskininlärning (ML) är en delmängd av artificiell intelligens (AI) som använder algoritmer, historiska data och nya inmatningar för att göra ett program mer exakt över tid. I grund och botten innebär ML att ett datorprogram kan "lära sig" av tidigare cykler och producera bättre resultat baserat på den feedback det får.

Utvecklarna på Blue Ridge Global har till exempel införlivat ML-funktioner i vår programvara för efterfrågeplanering för att möjliggöra mer exakta förutsägelser. Oavsett om du behöver ta hänsyn till hundratals eller tusentals olika SKU:er uppdateras vår automatiserade plattform i realtid för att optimera säsongsmässiga efterfrågeprognoser och förbättra synligheten i leveranskedjan.

Hur maskininlärning förbättrar säsongsbaserad supply chain management

För att hantera lagret effektivt måste du först hitta den optimala strategin för prognostisering och påfyllningsoptimering för varje SKU, vilket kräver en mer avancerad metod för säsongsbaserad efterfrågeprognos.

Genom att utnyttja maskininlärningstekniker kan du lättare identifiera säsongsartiklar, generera mer exakta prognoser och få ett försprång gentemot konkurrenter som fortfarande kämpar med elementära efterfrågemodeller. Så här gör du:

• Prediktiv analys: ML-algoritmer kan analysera historiska och aktuella data för att exakt förutse framtida trender, vilket hjälper både tillverkare och distributörer att prognostisera efterfrågan på säsongsprodukter.
• Förbättringar av processer: En ML-algoritm kan avslöja förbättringsområden inom leveranskedjan och ge företaget den information som behövs för att förbättra verksamheten i tid för att möta säsongsmässiga efterfrågetoppar.
• Riskhantering: Störningar i leveranskedjan kan destabilisera verksamheten och leda till att du hamnar på efterkälken under efterfrågetoppar. ML:s prediktiva analysfunktioner kan hjälpa dig att förutse problem innan de uppstår, vilket skapar en mer motståndskraftig leveranskedja och förbättrar din förmåga att hålla jämna steg med säsongsförändringar.

4 måsten för exakta prognoser för säsongsefterfrågan

För att hantera säsongsprofilen på bästa sätt bör du hålla dessa fyra nyckelområden i åtanke:

1. Bestämma vilka artiklar som ska justeras. Känner du till alla SKU:er som bör ha en säsongsprofil? Rätt tekniker för klassificering av efterfrågan kan hjälpa dig att förstå hur försäljningen sannolikt kommer att fluktuera över ett brett spektrum av efterfrågebeteenden. Med hjälp av probabilistisk prognostisering och avancerad supply chain analytics kan du skapa en exakt säsongsprognosmodell för varje artikel - även de mest utmanande.
2. Hitta rätt modell. Många företag förlitar sig på en klassisk exponentiell utjämningsmodell för att förutse efterfrågan, som jämnar ut försäljningsaktiviteten under hela året till en helhetsprognos. Men vad händer när en artikel inte har några tillgängliga data under fem eller sex månader av året? Mer avancerade prognosmetoder, som att aggregera försäljningen enligt egenskaper på högre nivå, hjälper dig att få fram så exakta resultat som möjligt för SKU:er med intermittent efterfrågan.
3. Mätning av noggrannhet. Hur säker är du på att dina säsongsprognoser faktiskt är korrekta? ML-aktiverade verktyg kan hjälpa företag att ta bort gissningarna från säsongsjusteringen. Med hjälp av mönstermatchningsalgoritmer kan dessa verktyg säkerställa att säsongsjusteringar faktiskt kommer att förbättra noggrannheten innan förändringen görs.
4. Automatisera prognoser. En genomsnittlig distributör har tusentals SKU:er, vilket gör det näst intill 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.

Så här förbättrar du träffsäkerheten i säsongsprognoser

I takt med att tekniken för supply chain management fortsätter att utvecklas kan nya tekniker som maskininlärning utan övervakning hjälpa dig att förbättra precisionen ytterligare. Med hjälp av intelligens på nästan mänsklig nivå kan dessa verktyg automatiskt identifiera trender som säsongsmönster och skicka dagliga varningar så att du snabbt kan anpassa dig och justera lagernivåerna snabbare och med högre noggrannhet än någonsin tidigare.

Att prognostisera säsongsefterfrågan med hjälp av AI- och ML-algoritmer gör det lättare att minimera tillverknings-, distributions- och lagerhållningskostnaderna utan att få problem med lagerhållningen under högsäsong. Några andra användbara tips för säsongsprognoser inkluderar:

• Bekanta dig med säsongsbetonade produkter: Efterfrågan på säsongsvaror ökar och minskar vanligtvis vid samma tidpunkter varje år, så att flagga specifika SKU:er som har säsongsvariationer kan hjälpa dig att hålla dig mer organiserad. Det kan också hjälpa din ML-algoritm att bättre förutse förändringar i efterfrågan när säsongen närmar sig.
• Förstå vad som driver efterfrågan: Ibland är säsongsvariationer inte den främsta orsaken till efterfrågetoppar - även om de inträffar regelbundet. Andra faktorer, som särskilt effektiva marknadsföringskampanjer eller branschspecifika förändringar, kan påverka hur mycket av en viss produkt du säljer under en period.
• Identifiera grundorsaken: Till skillnad från fluktuationer som orsakas av cykliska effekter som ekonomiska frågor och internationella spänningar är säsongsefterfrågan regelbunden och förutsägbar. Ett ML-utrustat program kan analysera försäljningsdata i realtid för att hjälpa dig att skilja mellan cykliska störningar och säsongsvariationer, vilket är viktigt för effektiva förberedelser.

Förbättra dina säsongsprognoser med Blue Ridge Global

Tror du att du kan behöva utforska avancerade verktyg för säsongsprognoser? Blue Ridge Global har lösningarna för dig.

Vår programvara för efterfrågeplanering använder AI och ML för att förbättra din leveranskedjas smidighet med end-to-end-synlighet, exakta prognosmodeller och användarvänliga funktioner. Du kan använda våra verktyg för att förbättra efterfrågeprognoserna för alla dina produkter över geografiska platser, inklusive säsongsbetonade. Dessutom finns vårt LifeLine Support-team här för att hjälpa dig genom vägspärrar närhelst du behöver hjälp.

Se hur Blue Ridge kan hjälpa ditt företag att bli oövervinneliga i leveranskedjan. Begär en live-demo idag.