AI ile doğru talep tahmini mümkündür

Birçok işletme talep tahmini ile mücadele eder. İster küçük bir işletme ister büyük bir işletme yönetin, müşteri davranışını ve stok seviyelerini tahmin etme zorluğu hiç bu kadar kolay olmamıştı. Target ve Walmart gibi ekipleri karşılayabilen büyük kuruluşlar bile veri bilimcileri yakın zamanda mücadele ettiklerini bildirdiler fazla envanter zayıf talep tahmininden kaynaklanmaktadır.

Bu küresel belirsizlik döneminde, birçok işletme her ihtimale karşı bir zihniyet benimsedi. Arkaik tahmin yöntemlerine güvendiler, eski verileri taradılar ve geçmiş sorunlara dayanarak kötü sonuçlar çıkardılar.

Ancak talebi doğru bir şekilde anlamak 2023’te bu kadar zor olmamalı. Pandemi sonrası kargaşayla mücadele ederken bile, artık eski tahmin araçlarına açık alternatiflerimiz var — yapay zeka (AI) sayesinde. Ve talebi doğru bir şekilde tahmin etmek için gerekli olan gerçek zamanlı modellere erişmek için sonsuz sayıda tarihsel veriye ihtiyacımız yok. Aslında, AI güdümlü talep algılamanın tedarik zinciri yönetimindeki envanter hatalarını %50McKinsey & Co.’ya göre

Etkili talep tahmini neden yapay zekaya bağlıdır?

Bugünün tahminleri, kitlesel yanılgılara ve yanlışlıklara yol açan eski ve verimsiz yöntemlere dayalı olma eğilimindedir. Bu yanlışlıklar, satış tahminlerini sınırlayarak kapasite planlamasında ve baştan yanlış olan tedarik zincirlerinde aşırı düzeltmelere yol açar.

Elbette her şirket veri üretir, ancak neredeyse tamamı onlarca yıl boyunca belirli görevler için gelişen silolara ve duvarlı çözümlere hapsolmuştur. Silolar asil amaçlarla ortaya çıkar – bir işletmenin organize olma ve yapılanma girişimlerini temsil ederler.

Doğrusu, silolar birçok senaryoda yararlıdır, ancak aralarındaki sınırlar çok sağlamsa ve etkili bir iletişim eksikliği varsa, silolar işleri olumsuz etkileyerek süreçler üzerinde daha fazla baskı oluşturur. Ekipler ve departmanlar yeterince paylaşılan bir dile sahip olmadığı için, silo ağırlıklı kuruluşlarda yanlışlıklar en yaygın olanıdır. Katı silolar ayrıca verileri, hatta iyi verileri daha az güvenilir hale getirir.

ThroughPut’un müşterileriyle çalışırken, AI’nın talep tahmininde tüm farkı yarattığını gördüm. Bunun nedeni, gerçek zamanlı kalıpları kullanarak farklı veri kümelerinden veri çekebilmesidir. hissetmek talep etmek geçmiş olaylardan gelecek talebi varsaymak yerine köşeyi dönünce.

Yapay zeka güdümlü bir sistem kullanmak, engellerden bağımsız olarak zaman damgalı verileri seçer ve sanal tedarik zinciri ağınızın küresel vizyonunu hızla bir araya getirir. Tedarik zinciri AI, farklı veri sistemleriniz tarafından sürekli olarak üretilen gürültüden en iyi sinyalleri işler ve gürültüyü anlayabileceğiniz bir şarkıya dönüştürür.

Ayrıca yapay zeka, büyük miktarlardaki verileri analiz etme ve anlamlandırma konusunda üstündür; yine de öğrenmek için fazla bilgiye ihtiyaç duymaz. Gerçek dünya uygulamaları için eğitilmiş yapay zeka, bir gürültü okyanusundan hangi veri sinyallerinin çıkarılacağını zaten seziyor, böylece ihtiyaçları sorunlara yol açmadan önce çözebiliyor.

Verilerin niceliği değil kalitesi en önemlisidir ve talebi algılamak için yapay zeka kullanımının ertelenmesi yalnızca mevcut arz zorluklarının yerinde kalmasına ve potansiyel olarak daha da kötüleşmesine neden olacaktır. Oradan hisse fiyatları ve hissedarlar zarar görür. Bugün bunu tüm endüstrilerde görüyoruz: inovasyonda geri kalanlar ve eski tahmin yöntemlerine güvenmenin bedelini yavaş benimseyenler.

Hangi talep tahmini mitlerinin üstesinden gelinmesi gerekiyor?

Mümkün olan en iyi doğruluğu ararken, talep tahmini dünyasında başka hangi efsaneleri yıkabiliriz?

Yorgun işletmeler etrafında çoğalan bir yanılgı, talep tahmininin asla tam olarak doğru olamayacağı ve bunun da onu değerinden daha fazla sorun haline getireceğidir. Ancak, hata payını hesaba katabilir, yüksek kaliteli verileri kullanabilir ve kalıpları etkili bir şekilde analiz edebilirseniz, talep tahmini doğru olabilir ve tedarik zincirinizin işleyişinde somut farklar yaratabilir.

En büyük yanılgılardan biri de, bir şirketin uzun ve pahalı bir dijital dönüşüm, sistem entegrasyonu veya bulut veya veri gölü yapay zeka odaklı araçları benimsemek ve ihtiyaç duyduğu türden sonuçları elde etmek için danışman orduları ve veri bilimcileri ile proje. Dijital dönüşüm uzun vadede faydalı olsa da, işletmelerin daha iyi talep tahminine yönelik acil ihtiyaçları var ve bunları er ya da geç ele almaları gerekiyor. Şirketiniz, bu sorunları çözmek için ihtiyaç duyduğu tüm verilere zaten sahiptir.

Sonuç olarak, talep planlamasındaki gelişmiş doğruluk, daha yüksek satışlar ve karlarla sonuçlanacaktır. Talep planlaması eski verilere ve zayıf varsayımlara dayandığında, kaçınılmaz olarak yanlış sonuçlar ortaya çıkar ve etkisiz kararlara, belirsiz müşteri hizmetlerine ve nihayetinde iş kaybına yol açar. Yapay zeka, tahmini talep algılamaya dönüştürebilir: tahmin, olası sonuçları en iyi şekilde tahmin eder; Yapay zeka güdümlü talep algılama, gelecekte gelme olasılığı en yüksek olanı sıfırlarken geçmişi ve bugünü görür.

Tedarik zinciri yapay zekasını ve tahmine dayalı ikmalini mevcut verilerinize uygulayarak, aşağı yönde gerçek talep algılamayı gerçekleştirebilir, en yüksek talep SKU’larının çok daha yüksek doğruluğuna erişebilir ve nihayetinde daha yüksek satış, kar ve çıktı elde edebilirsiniz – bunların hepsini daha sürdürülebilir bir şekilde yapabilirsiniz.

Seth Page, şirketinde operasyon müdürü ve kurumsal geliştirme başkanıdır. ThroughPut Inc.