مع الذكاء الاصطناعي ، يمكن التنبؤ الدقيق بالطلب

تكافح العديد من الشركات مع التنبؤ بالطلب. سواء كنت تدير شركة صغيرة أو مؤسسة كبيرة ، فإن التحدي المتمثل في التنبؤ بسلوك العملاء ومستويات المخزون لا يصبح أسهل من أي وقت مضى. حتى المنظمات الكبرى مثل Target و Walmart القادرة على تحمل تكاليف فرق من علماء البيانات أبلغت مؤخرًا عن صراعات مع فائض المخزون بسبب ضعف التنبؤ بالطلب.

خلال هذا الوقت من عدم اليقين العالمي ، تبنت العديد من الشركات عقلية “فقط في حالة”. لقد اعتمدوا على طرق قديمة للتنبؤ والبحث عن البيانات القديمة واستخلاص استنتاجات سيئة بناءً على المشكلات السابقة.

لكن فهم الطلب بدقة لا ينبغي أن يكون صراعًا كبيرًا في عام 2023. حتى في الوقت الذي نكافح فيه الاضطرابات التي أعقبت الوباء ، لدينا الآن بدائل واضحة لأدوات التنبؤ القديمة – بفضل الذكاء الاصطناعي (AI). ولا نحتاج إلى رزم لا نهاية لها من البيانات التاريخية للوصول إلى أنماط الوقت الفعلي اللازمة للتنبؤ الدقيق بالطلب. في الواقع ، أظهر استشعار الطلب المدفوع بالذكاء الاصطناعي قدرته على تقليل أخطاء المخزون في إدارة سلسلة التوريد بنسبة تصل إلى 50٪ ، وفقًا لما ذكرته شركة McKinsey & Co.

لماذا يتوقف التنبؤ الفعال بالطلب على الذكاء الاصطناعي؟

تميل التنبؤات اليوم إلى الاستناد إلى الأساليب القديمة وغير الفعالة ، مما يؤدي إلى سوء الفهم الجماعي وعدم الدقة. تحد هذه الأخطاء من توقعات المبيعات ، مما يؤدي إلى تصحيحات مفرطة في تخطيط السعة وسلاسل التوريد غير الصحيحة منذ البداية.

كل شركة تنتج البيانات ، بالطبع ، لكنها كلها تقريبًا محاصرة في الصوامع وحلول النقاط المحصورة التي تطورت لمهام محددة على مدى عقود عديدة. تظهر الصوامع لأسباب نبيلة – فهي تمثل محاولات الشركة للتنظيم والتكوين.

بصدق ، الصوامع مفيدة في العديد من السيناريوهات ، ولكن إذا كانت الحدود بينها قوية للغاية وكان هناك نقص في التواصل الفعال ، فإن الصوامع ستؤثر سلبًا على الأعمال ، مما يزيد من الضغط على العمليات. تعتبر حالات عدم الدقة أكثر شيوعًا في المؤسسات ذات الصوامع الثقيلة لأن الفرق والأقسام ليس لديها ما يكفي من اللغة المشتركة. تعمل الصوامع الصلبة أيضًا على جعل البيانات ، حتى البيانات الجيدة ، أقل مصداقية.

عند العمل مع عملاء ThroughPut ، رأيت أن الذكاء الاصطناعي يحدث فرقًا كبيرًا في التنبؤ بالطلب. هذا لأنه يمكن أن يسحب من مجموعات البيانات المتباينة ، باستخدام أنماط الوقت الفعلي لاستشعار الطلب على الزاوية بدلاً من مجرد افتراض الطلب المستقبلي من الأحداث الماضية.

سيؤدي استخدام نظام يحركه الذكاء الاصطناعي إلى انتقاء بيانات مختومة بالزمن – بغض النظر عن العوائق – وسرعان ما يجمع رؤية عالمية لشبكة سلسلة التوريد الافتراضية الخاصة بك. تعالج سلسلة التوريد أفضل الإشارات من الضوضاء التي تتولد باستمرار عن طريق أنظمة البيانات المتباينة لديك وتحول الدين إلى أغنية يمكنك فهمها.

علاوة على ذلك ، يتفوق الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات وفهمها بكميات هائلة ؛ ومع ذلك ، فهي لا تحتاج أيضًا إلى الكثير من المعلومات لتتعلمها. يقصد الذكاء الاصطناعي المدرب على تطبيقات العالم الحقيقي بالفعل إشارات البيانات التي يجب استخراجها من محيط من الضوضاء ، حتى يتمكن من حل الاحتياجات قبل أن تسبب مشاكل.

جودة البيانات هي الأهم ، وليس الكمية ، وتأخير استخدام الذكاء الاصطناعي لاستشعار الطلب سيؤدي فقط إلى ركود تحديات العرض الحالية وربما تزداد سوءًا. من هناك ، تتأثر أسعار الأسهم والمساهمون. نحن نشهد هذا اليوم عبر الصناعات: المتخلفون عن الابتكار والمتبنون البطيئون يدفعون ثمن الاعتماد على طرق التنبؤ القديمة.

ما هي أساطير التنبؤ بالطلب التي يجب التغلب عليها؟

في البحث عن أفضل دقة ممكنة ، ما الأساطير الأخرى التي يمكننا إفسادها في عالم التنبؤ بالطلب؟

أحد المفاهيم الخاطئة التي تنتشر حول الأعمال المتعبة هو أن التنبؤ بالطلب لا يمكن أن يكون دقيقًا حقًا ، مما يجعله مشكلة أكثر مما يستحق. ولكن إذا كان بإمكانك حساب هامش الخطأ ، واستخدام بيانات عالية الجودة وتحليل الأنماط بشكل فعال ، فيمكن أن يكون التنبؤ بالطلب دقيقًا ويحدث اختلافات ملموسة في الطريقة التي تعمل بها سلسلة التوريد الخاصة بك.

واحد آخر من أكبر المفاهيم الخاطئة هو أن الشركة تحتاج إلى الخضوع لعملية تحول رقمي طويلة ومكلفة ، أو تكامل الأنظمة ، أو مشروع سحابة أو بحيرة بيانات ، مع جيوش من الاستشاريين وعلماء البيانات ، من أجل اعتماد الأدوات التي يحركها الذكاء الاصطناعي والحصول على النوع. النتائج التي يحتاجها. على الرغم من أن التحول الرقمي قد يكون مفيدًا على المدى الطويل ، إلا أن الشركات لديها احتياجات فورية لتحسين التنبؤ بالطلب والتي يتعين عليها معالجتها عاجلاً وليس آجلاً. تمتلك شركتك بالفعل جميع البيانات التي تحتاجها لحل هذه المشكلات.

خلاصة القول هي أن تحسين الدقة في تخطيط الطلب سيؤدي إلى زيادة المبيعات والأرباح. عندما يعتمد تخطيط الطلب على البيانات القديمة والافتراضات السيئة ، تؤدي النتائج غير الدقيقة حتمًا إلى قرارات غير فعالة وخدمة عملاء غامضة وفقدان الأعمال في نهاية المطاف. يمكن للذكاء الاصطناعي تحويل التنبؤ إلى استشعار للطلب: التنبؤ بأفضل التخمينات للنتائج المحتملة ؛ يرى مستشعر الطلب المدفوع بالذكاء الاصطناعي الماضي والحاضر بينما يركز على ما يرجح أن يأتي في المستقبل.

من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي لسلسلة التوريد والتجديد التنبئي لبياناتك الحالية ، يمكنك تحقيق استشعار حقيقي للطلب في نهاية المطاف ، والوصول إلى دقة أكبر بكثير من وحدات SKU الأكثر طلبًا ، وتحقيق مبيعات وأرباح ومخرجات أعلى في نهاية المطاف – كل ذلك بطريقة أكثر استدامة.

سيث بيج هو مدير العمليات ورئيس التطوير المؤسسي في من خلال شركة Put.