Lös för efterfrågeplaneringsförtroende, trots ekonomisk osäkerhet. 

Under den obevekliga vågen av störningar i försörjningskedjan lurar utmaningar att hantera utbud och efterfrågan, eftersom toppar och dalar i beställningar innebär en längre hållbarhetstid för lagerinventering. Det är en dragkamp som kan få lagerkostnaderna att skjuta i höjden.   

Nu, 2023, hotar högre räntor och materialpriser att öka lagerkostnaderna, vilket ökar pressen på både leverantörskedjan och finansledare att skydda marginalerna. Och när marknaderna förändras måste företag hitta nya sätt att snabbt minska kostnaderna överallt där de kan, och i slutändan göra mer med mindre. 

Exakta, långsiktiga prognoser är avgörande för effektiv hantering av försörjningskedjan och för att minska kostnaderna. Men yrkesverksamma inom leveranskedjan kräver i dag medel för att förstå kortsiktig efterfrågan för att hjälpa till att fatta snabbare beslut baserat på vad som hände för dagar – eller till och med timmar – sedan. Och detta kan inte göras manuellt med stora volymer av SKU:er och leverantörer i mixen, i kombination med komplexiteten i global handel. 

Efterfrågeavkänning – en metod som använder artificiell intelligens (AI) för att förbättra prognoser för den närmaste framtiden – utnyttjar aktuell data att optimera lager och förbättra kundservicenivåer genom att minska fördröjningen mellan planeringsbeslut och den senaste aktiviteten inom din försörjningskedja. 

Gå utöver det traditionella paradigmet för efterfrågeprognoser 

Traditionell efterfrågeprognoser förlitar sig på historiska försäljningsdata som ofta är tillräckliga för planeringshorisonter på medellång och lång sikt men är mindre exakt när det gäller kortsiktig planering. Genom att använda funktioner för maskininlärning (ML) och naturlig språkbehandling (NLP) kan efterfrågeavkännande AI införliva ett mycket bredare utbud av efterfrågesignaler och mycket aktuella leveranskedjedata, vilket skapar de mest exakta möjliga dagliga prognoserna för att svara på händelser i verkligheten. 

Genom att använda efterfrågeavkännande teknologi kan ditt företag gå vidare mot lagerhantering som sänker transportkostnaderna och förbättrar responsen i din försörjningskedja. Ta till exempel Nike. Genom att implementera efterfrågeavkänning med hjälp av realtidsdata och analyser förbättrade de leveranskedjans hastighet och flexibilitet, och marginalerna ökar också. 

Hur artificiell intelligens hjälper till att navigera störningar i leveranskedjan och ger dig en konkurrensfördel 

Att hantera fluktuationer i utbud och efterfrågan är utmanande. Att lagra lager är kostsamt och pandemin, krigen, politiska spänningarna och inflationen har gjort historiska data ineffektiva (tillsammans med dina kalkylblad). Organisationer i världsklass använder sig av efterfrågeavkännande AI i leveranskedjan, och här är varför. 

Se till att du har en tydlig bild av marknadstrender och potentiella risker. Organisationer idag måste ha en tydlig bild av de senaste trenderna så att de kan anpassa prognoser och produktutveckling för att matcha. De behöver tidiga varningar om potentiella produkt- eller tjänsteproblem. Kort sagt, efterfrågeavkänning hjälper dig att snabbt anpassa dig till oförutsägbara marknadsbehov med optimerat lager.

Förstå ditt nuvarande köpbeteende för att snabbt svara på efterfrågan. Dina kunder har fler valmöjligheter än någonsin när det kommer till vad de köper och vem de köper det från. Tillsammans med den produkt de vill ha, förväntar de sig personlig och lyhörd service. Genom att utnyttja nästan realtidsdata kommer ditt företag att bättre kunna möta dina kunders behov. Efterfrågeavkänningsteknik ger möjlighet att verkligen analysera aktuella efterfrågesignaler, minska signalfördröjningen över hela leveranskedjan och förbättra svarstider. 

Upprätta bättre synlighet i försörjningskedjan så att du kan förbättra service och produkterbjudanden för konkurrensfördelar. Vilken typ av synlighet ger ditt företag mervärde? Du behöver  kunna se över evenemang och kampanjer. Du behöver förmågan att utvärdera externa faktorer som vädermönster, geopolitik, inflation – till och med sociala medier-sentiment – ​​för att förbättra prognosnoggrannheten. Du behöver få insikt i konkurrenskraftig positionering och förbättra service och produkterbjudanden. Och du behöver en enda plattform för att tillgodose dessa behov. 

Förbättra prognosnoggrannheten med ett bredare utbud av efterfrågesignaler 

• Börja med detaljerade, historiska data  

Analysera information om efterfrågeförsäljning men använd en kortare tidshorisont och ta hänsyn till frakthistoriken.  

• Inkludera sedan alla andra data 

Detta inkluderar kundorder, konsoliderad POS-information och kanaldata, inklusive dina sociala medier. Detta kan fungera som ett system för tidig varning för framtida störningar samt förutsäga trender.  

• Lägg till externa datakällor 

En av de saker som gör efterfrågeavkänning så exakt är att den inkluderar datapunkter som inte ingår i traditionella prognoser. Beroende på vad som händer i världen för tillfället kan du utforska att lägga till data som inkluderar: 

1. Makroekonomiska faktorer, inklusive ett lands BNP, aktiemarknaden, sysselsättningsdata, inflation, det geopolitiska klimatet och så vidare. Alla dessa saker kan påverka efterfrågan. 
2. Konkurrentdata som kampanjrabatter och lagerutbud. Den här typen av information låter dig justera vad du erbjuder för att få en konkurrensfördel.  
3. Väderdata kan tyckas vara en konstig sak att ta med, men om din försäljning är säsongsbetonad kan kortsiktiga väderförändringar påverka efterfrågan och försäljning.  

Att införliva data som återspeglar den aktuella verkligheten i din försörjningskedja, inklusive ett bredare utbud av efterfrågesignaler, förbättrar din snabbhet och smidighet när det gäller att reagera på störningar i försörjningskedjan. 

Logility® Digital Supply Chain Platform erbjuder efterfrågeavkännande teknologi 

Efterfrågeavkänning använder artificiell intelligens för att tas marknadsbaserad efterfrågedata och översätter den till information som du kan använda för att förbättra kortsiktig prognosnoggrannhet med 30 % eller mer jämfört med traditionella metoder för tidsserieprognoser. Detta innebär snabbare svarstider för efterfrågan, förhöjda kundservicenivåer, balanserat lager och förbättrad lönsamhet. 

Med Logilitys digitala supply chain-plattform har du den teknik du behöver för att skapa ett modernt, datadrivet och hanterat supply chain-nätverk med alla fördelar det medför. 

Från integrerad affärsplanering till efterfråge- och utbudsplanering och optimering till leverantörshantering och den avancerade analys du behöver, vi kommer att leverera en digital, hållbar leveranskedja som driver det motståndskraftiga företaget. Finslipa din konkurrensfördel och övervinna eventuella störningar. Din försörjningskedja kommer inte att fixa sig själv, och det finns ingen tid att slösa. Låt oss börja.