W dobie dynamicznie rozwijającej się technologii, coraz więcej firm sięga po sztuczną inteligencję (AI), by wspierać procesy planistyczne, w tym jeden z kluczowych – Demand Planning. Przy dzisiejszej kawie odpowiemy na pytanie czy AI może zastąpić człowieka w tym procesie? A może ich współpraca tworzy nową jakość?

Czym jest Demand Planning?

Demand Planning to proces prognozowania przyszłego zapotrzebowania na produkty lub usługi. To podstawa zarządzania łańcuchem dostaw – błędne prognozy mogą skutkować brakami towaru lub nadwyżkami magazynowymi, a więc realnymi stratami finansowymi.

„Tradycyjnie” planowanie popytu opiera się na analizie danych historycznych, sezonowości, trendów rynkowych i wiedzy ekspertów. Dziś jednak mamy do dyspozycji coś więcej – zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego, które potrafią przetwarzać i analizować ogromne ilości z częstotliwością jaką wymaga od nas proces planistyczny.

Gdzie AI robi różnicę?

1. Analiza danych w dużej skali

AI potrafi przetwarzać miliony rekordów wykorzystując np. chmurę obliczeniową. Algorytmy uczące się są w stanie wykrywać asocjacje w danych sprzedażowych, pogodowych, marketingowych, etc. To pozwala generować dokładniejsze prognozy niż te oparte wyłącznie na danych historycznej sprzedaży.

2. Wykrywanie anomalii i trendów

AI szybko identyfikuje nietypowe zachowania – np. nagły wzrost popytu na konkretny produkt. Dzięki temu firmy mogą elastycznie dostosowywać strategie zakupowe i produkcyjne.

3. Automatyzacja procesów

Sztuczna inteligencja może automatycznie aktualizować prognozy, reagując na zmieniające się dane wejściowe. Umożliwia to tworzenie modeli „żyjących”, które stale się adaptują.

4. Scenariusze „what-if”

Dzięki AI można modelować różne scenariusze przyszłości i oceniać ich wpływ na zapotrzebowanie – np. co się stanie, jeśli obniżymy cenę lub jeśli zmieni się progoda.

Gdzie człowiek wciąż jest niezastąpiony?

1. Aktualny kontekst biznesowy

AI nie zna aktualnego kontekstu biznesowego firmy, przykładowo nie wie, że za chwilę dostaniemy nietypowo duże zamówienie i nasz popyt znacząco wzroście w określonej grupie produktowej. Człowiek potrafi ocenić, które dane są istotne z punktu widzenia prognozowania i jakiego zakresu danych mogą dotyczyć.

2. Decyzje strategiczne

Planista popytu nie tylko analizuje dane, ale też podejmuje decyzje. Musi uwzględniać aspekty polityki sprzedażowej czy marketingowej. Przykładowo możemy wycofać całą linię dobrze sprzedających się produktów w wyniku decyzji o zaprzestaniu działalności w określonym segmencie rynku.

3. Reakcja na sytuacje nieprzewidywalne

Kryzysy geopolityczne, zmiany regulacji, nagłe trendy społeczne – to wszystko wymaga kreatywności i intuicji, których AI jeszcze nie posiada.

4. Komunikacja i współpraca

Planowanie popytu to także praca zespołowa – współpraca z działami sprzedaży, marketingu, produkcji. Człowiek pełni tu funkcję integrującą i negocjacyjną.

Przyszłość to współpraca

Największą wartość przynosi synergia między AI a człowiekiem. AI wspiera analitykę, automatyzuje żmudne zadania i zwiększa precyzję prognoz. Człowiek wnosi wiedzę ekspercką, intuicję i zdolność podejmowania decyzji w warunkach niepewności. Wspólnie tworzą model tzw. augmented planning, w którym technologia wzmacnia możliwości człowieka, ale go nie zastępuje.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja w Demand Planningu to nie zagrożenie dla pracy planistów, lecz narzędzie, które może znacznie podnieść jakość ich pracy. Kluczem do sukcesu jest zrozumienie mocnych stron każdej ze stron – algorytmu i człowieka – oraz ich efektywna integracja.

DATURE ENTERPRISE software uses artificial intelligence and machine learning in the process of demand forecasting and inventory optimization. The Dature system allows information about the supply chain to be collected and analysed and used to calculate optimal stock control parameters dal various scenarios of supply chain constraints and costs. The system provides indicators that measure the effectiveness of stock management from various points of view, enabling a proper assessment of the current and future situation of the company.

The system provides methods for forecasting seasonal demand and demand influenced by calendar days. Inventory management methods allow for both pre-season inventory building approaches, dynamic safety stock control and JIT.

The DATURE application ENTERPRISE can also use expertise in the demand forecasting process. Authorized users can enter expert forecasts and adjust statistical forecasts with them. The process is fully auditable in terms of who changed the forecast when and how. This makes it possible to track the accuracy of both statistical and expert forecasts. As a result, the organization learns how to forecast more accurately and improve process efficiency.