Część 1

Prognozowanie popytu i optymalizacja zapasów mają kluczowe znaczenie dla branży chemicznej, która boryka się z dużą zmiennością, niepewnością i złożonością łańcucha dostaw. Niektóre z wyzwań związanych z poprawą tych procesów opisane zostały poniżej:

– Jakość i dostępność danych: przemysł chemiczny opiera się na danych z różnych źródeł, takich jak klienci, dostawcy, dystrybutorzy, badania rynku itp. Jednak dane mogą być niekompletne, niedokładne, nieaktualne lub niespójne, co wpływa na dokładność i wiarygodność prognozy i decyzje o wielkościach zatowarowania.

– Zmienność i niepewność popytu: popyt na produkty chemiczne może podlegać znacznym wahaniom ze względu na czynniki takie jak sezonowość, preferencje klientów, warunki ekonomiczne, przepisy dotyczące ochrony środowiska itp. Utrudnia to przewidywanie przyszłego popytu i planowanie optymalnych poziomów zapasów i strategii uzupełniania zapasów .

– Poszukiwanie punktu minimalnych łącznych kosztów: firmy z branży chemicznej muszą cały czas zadbać o to by znajdować się w punkcie równowagi między kosztami utrzymania zapasów a poziomem obsługi (Service Level), a także wziąć pod uwagę ograniczenia, takie jak okres przydatności do spożycia, pojemność magazynowa, dostępny budżet, itp. Proces optymalizacji zapasów musi wziąć pod uwagę te czynniki i znaleźć optymalną równowagę, która optymalizuje koszty i zadowolenie klienta.

Poprawa trafności prognoz popytu i optymalizacja zapasów w branży chemicznej są możliwe poprzez wykorzystanie sztucznej inteligencji. Firmy chemiczne mogą wykorzystać zaawansowaną analitykę i uczenie maszynowe do usprawnienia planowania popytu, planowania dostaw i zarządzania zapasami. Sztuczna inteligencja może pomóc firmom chemicznym w generowaniu dokładniejszych i aktualnych prognoz w oparciu o wiele źródeł danych, takich jak sprzedaż historyczna, trendy rynkowe, zachowania klientów i wzorce pogodowe. Sztuczna inteligencja może również pomóc firmom chemicznym w optymalizacji poziomów zapasów i zasad uzupełniania zapasów, biorąc pod uwagę zmienność popytu, czasy realizacji, poziomy usług i koszty. Korzystając ze sztucznej inteligencji, firmy chemiczne mogą obniżyć koszty zapasów, poprawić zadowolenie klientów i zwiększyć wydajność operacyjną.

Z pomocą aplikacji Dature wykorzystasz sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oparte o sieci neuronowe do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Dzięki czemu znacznie usprawnisz swój łańcuch dostaw. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania. Wypróbuj już teraz!

Niniejszy artykuł powstał dzięki środkom pochodzącym ze współfinansowania przez Unię Europejską Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, projektu realizowanego w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: w ramach konkursu „Szybka Ścieżka” dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorców – konkurs dla projektów z regionów słabiej rozwiniętych w ramach Działania 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw Poddziałanie 1.1.1 Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa. Tytuł projektu: „Stworzenie oprogramowania do poprawy trafności prognoz i optymalizacji zapasów z perspektywy odbiorcy i dostawcy współpracujących w ramach łańcucha dostaw przy zastosowaniu rozmytych, głębokich sieci neuronowych.