Szybkimi krokami zbliża się okres przedświąteczny, który dla wielu firm oznacza znaczący wzrost popytu, ale też potencjalny problem z okresowym obniżeniem service levelu przez dostawców czy własne fabryki. Obniżony poziom realizacji zamówień dostawców w okresach wzmożonego popytu wynika z jednej strony z braku dostępności mocy produkcyjnych do bieżącej obsługi zwiększonego popytu z drugiej zaś z niewystarczającej budowy zapasów w okresie przed istotnym pikiem sprzedaży.
Jedną z metod radzenia sobie z tego typu zjawiskami powodującymi utratę potencjalnej sprzedaży, a co za tym idzie marży jest wdrożenie modelu budowy zapasu sezonowego pozwalającego zbudować stock (z ang. Anticipatory Stock) przed pikiem sprzedażowym.
O ile samo podejście jest oczywiste, to jego implementacja już nie. Do wdrożenia modelu konieczne jest bowiem uchwycenie poniższych elementów:
• popytu jaki występuję podczas piku sprzedaży – ma on zwykle inną charakterystykę niż popyt w okresach przedświątecznych
• popytu jaki jest przed pikiem – jego też musimy obsłużyć, ale nie chcemy tego robić z zapasu sezonowego
• momentu od kiedy możemy zacząć gromadzić zapas sezonowy – terminy przydatności do spożycia mogą być realnym ograniczeniem
• momentu, w którym powinniśmy przestać go budować , ponieważ nie chcemy zostać z nadmiernym zapasem po sezonie
Proces budowania zapasu sezonowego może przyjąć podobne strategie niezależnie od tego czy dotyczy on firm produkcyjnych czy dystrybucyjnych.
W przypadku firm produkcyjnych zwykle dążyć się będzie do „wypłaszczenia” produkcji celem utrzymania stałego rytmu produkcyjnego uwzgledniającego chociażby ekonomiczne wielkości szarży produkcyjnych, bez wprowadzania gwałtownych zmian i przezbrojeń.
W przypadku firm dystrybucyjnych wspomniane wypłaszczeni będzie pozwalało na realizowanie operacji logistycznych uwzgledniających dostępne zasoby, tj. bez konieczności zatrudniania dodatkowych osób, czy zmiany godzin ich pracy.
Modelem zatowarowania, który pozwala na „wypłaszczenie” produkcji i dostaw z uwzględnieniem zapasu sezonowego jest Anticipatory Stock Policy. Zakłada on, że prognoza statystyczna wyliczona dla zdefiniowanego w danych okresu budowania zapasu sezonowego oraz okresu wysokiego sezonu sprzedaży jest odpowiednio rozkładana na okres budowy zapasu sezonowego. Dzięki temu do bieżących rekomendacji zatowarowania brane są pod uwagę wielkości popytu uwzgledniające przyszłe piki sprzedażowe i tym samym zapewnione jest zgromadzenie na czas zapasu pozwalającego na obsłużenie zarówno bieżącego popytu jak i wzmożonych zakupów przed świętami.

Aplikacja Dature wykorzystuje uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów m.in. w oparciu o model Anticipatory Stock Policy. Połączenie modelu Anticipatory Stock Policy z prognozowaniem popytu opartym o uwzględnienie efektu dni kalendarzowych np. świąt Bożego Narodzenia i towarzyszących im promocji umożliwia wdrożenie optymalnego podejścia do optymalizacji zapasów, przygotowanego na obsługę pików sprzedaży i realizację założonych celów biznesowych.

Jeśli chciałbyś dowiedzieć się więcej jak wykorzystanie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji może Ci pomóc w podniesieniu dostępności towarów przez sezonem wysokiej sprzedaży skontaktuj się z nami. Chętnie pomożemy Twojej firmie.