Wykorzystanie sztucznej inteligencji w prognozowaniu i optymalizacji zapasów w branży spożywczejWykorzystanie sztucznej inteligencji w prognozowaniu i optymalizacji zapasów w branży spożywczejWykorzystanie sztucznej inteligencji w prognozowaniu i optymalizacji zapasów w branży spożywczejWykorzystanie sztucznej inteligencji w prognozowaniu i optymalizacji zapasów w branży spożywczej
  • Produkty
  • Jak działa AI Dature
  • Branże
  • O nas
  • Baza wiedzy
  • Współpraca
  • Wsparcie
  • UE Flaga
  • Polski
    • Angielski
Polski
✕
            Brak wyników wyszukiwania Zobacz wszystkie wyniki
            E jak Etyka AI: jak zapewnić sprawiedliwość i bezpieczeństwo w zastosowaniach sztucznej inteligencji 
            21 kwietnia 2023
            F jak Face recognition: jak sztuczna inteligencja rozpoznaje twarze i do czego to służy?
            27 kwietnia 2023
            Aktualności

            Wykorzystanie sztucznej inteligencji w prognozowaniu i optymalizacji zapasów w branży spożywczej

            Część II – zintegrowane planowanie, prognozowanie i zatowarowanie w branży spożywczej

            W branży spożywczej dokładne prognozowanie i efektywne zarządzanie zapasami mają kluczowe znaczenie dla sukcesu. Wspólne prognozowanie i planowanie uzupełniania zapasów (CPFR) to strategia zarządzania łańcuchem dostaw, która umożliwia firmom współpracę w celu optymalizacji procesów prognozowania i uzupełniania zapasów. Takie podejście pomaga firmom spożywczym ograniczać ilość odpadów, poprawiać wydajność i zwiększać rentowność.

            Wspólne prognozowanie obejmuje wymianę informacji i spostrzeżeń między partnerami handlowymi, takimi jak producenci, dystrybutorzy i sprzedawcy detaliczni. Ta współpraca umożliwia partnerom lepsze zrozumienie swojej działalności, wzorców popytu i poziomów zapasów oraz współpracę w celu generowania dokładniejszych prognoz popytu.

            CPFR obejmuje integrację wspólnego prognozowania i planowania uzupełniania zapasów w spójną strategię. Ta strategia wymaga wysokiego stopnia zaufania, przejrzystości i komunikacji między partnerami handlowymi. Dzieląc się informacjami i spostrzeżeniami, partnerzy handlowi mogą generować dokładniejsze prognozy popytu i optymalizować poziomy zapasów, co prowadzi do lepszej wydajności i rentowności dla wszystkich zaangażowanych partnerów.

            Jedną z kluczowych zalet CPFR jest to, że umożliwia firmom zmniejszenie ilości odpadów i poprawę zrównoważonego rozwoju. W przemyśle spożywczym odpady stanowią istotny problem, ponieważ łatwo psujące się produkty, takie jak świeże produkty, mięso i nabiał, mają ograniczony okres przydatności do spożycia. Optymalizując poziomy zapasów i zmniejszając nadmierne zapasy, partnerzy handlowi mogą zmniejszyć ilość odpadów i poprawić swoje referencje w zakresie zrównoważonego rozwoju.

            CPFR umożliwia również firmom poprawę poziomu obsługi klienta. Współpracując w zakresie prognozowania i planowania uzupełniania zapasów, partnerzy handlowi mogą zapewnić, że mają odpowiednie produkty we właściwych ilościach we właściwym czasie. Może to pomóc w zwiększeniu zadowolenia i lojalności klientów, prowadząc do zwiększenia sprzedaży i rentowności.

            Wdrożenie CPFR wymaga znacznych inwestycji w technologię, zarządzanie danymi i przebudowę procesów. Firmy muszą inwestować w systemy, które umożliwią im dzielenie się danymi i spostrzeżeniami z partnerami handlowymi w bezpieczny i niezawodny sposób. Muszą również opracować nowe procesy i przepływy pracy, aby wspierać wspólne prognozowanie i planowanie uzupełniania zapasów.

            Podsumowując, wspólne prognozowanie i planowanie uzupełniania zapasów to potężna strategia optymalizacji zarządzania łańcuchem dostaw w przemyśle spożywczym. Współpracując, partnerzy handlowi mogą generować dokładniejsze prognozy popytu, optymalizować poziom zapasów, zmniejszać ilość odpadów i poprawiać poziom obsługi klienta. Wdrożenie tej strategii wymaga zwykle inwestycji w technologię, zarządzanie danymi i przebudowę procesów, ale korzyści mogą być znaczące pod względem wydajności i rentowności.

            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.

            Udostępnij
            OSTATNIE WPISY
            • Z jak zrównoważony rozwój - jak sztuczna inteligencja wspiera ochronę środowiska i walkę ze zmianami klimatu? 
            • Y jako YouTube: jak sztuczna inteligencja pomaga w tworzeniu i rekomendowaniu treści wideo? 
            • X jako XAI: co to jest i dlaczego potrzebujemy wyjaśnialnej sztucznej inteligencji? 
            • W jak wirtualna rzeczywistość - jak sztuczna inteligencja tworzy i zmienia światy cyfrowe? 
            TAGI
            • #AI
            • #bullwhip-effect
            • #covid19
            • #łańcuch-dostaw
            • #NCBiR
            • #optymalizacja-zapasów
            • #out-of-stock
            • #outllier
            • #overstock
            • #prognozowanie
            • #prognozowanie-popytu
            • #Program-Operacyjny-Inteligentny-Rozwój-2014-2020
            • #projekcja-zapasów
            • #projekcja-zapasów-w-czasie
            • #service-level-dostawcy
            • #sieci-neuronowe
            • #supplychain
            • #sztuczna-inteligencja-od-A-do-Z
            • #zapas-bezpieczeństwa
            • #zapas-sezonowy
            • #zapas-zabezpieczający
            • #zarządzanie-zapasem

            Powiązane wpisy

            25 sierpnia 2023

            Y jako YouTube: jak sztuczna inteligencja pomaga w tworzeniu i rekomendowaniu treści wideo? 


            PRZECZYTAJ

            YouTube, stanowiący największą globalną platformę wideo, codziennie transmituje ponad miliard godzin materiałów filmowych. W celu skutecznego zarządzania tak imponującą ilością treści, YouTube aktywnie wykorzystuje możliwości sztucznej […]

            22 sierpnia 2023

            X jako XAI: co to jest i dlaczego potrzebujemy wyjaśnialnej sztucznej inteligencji? 


            PRZECZYTAJ

            Sztuczna inteligencja (AI) znajduje coraz szersze zastosowanie w różnych sektorach, od medycyny i edukacji po biznes, bezpieczeństwo i rozrywkę. Mimo to, często pozostaje dla nas niejasne, […]

            16 sierpnia 2023

            W jak wirtualna rzeczywistość – jak sztuczna inteligencja tworzy i zmienia światy cyfrowe? 


            PRZECZYTAJ

            Wirtualną rzeczywistość (VR) definiuje się jako trójwymiarowy cyfrowy krajobraz, który umożliwia użytkownikowi swobodne poruszanie się i interakcje, angażując jeden lub więcej z pięciu zmysłów człowieka. VR […]

            Już teraz

            Zapisz się do newslettera

              Podanie danych w formularzu jest niezbędne do subskrypcji newslettera. Dane z formularza przetwarzane będą na podstawie udzielonej zgody art. 6 ust. 1 lit. a) RODO. Administratorem Twoich danych jest Smartstock Sp. z o.o. z Poznania (ul. Królowej Jadwigi 43, 61-871 Poznań, biuro@smartstock.cloud). Wszelkie informacje w zakresie przetwarzania danych podanych w formularzu oraz posiadanych uprawnieniach znajdziesz w Polityce Prywatności.


              TEL. +48 534 288 279
              biuro@dature.cloud

              Smartstock Sp z o.o.
              ul. Królowej Jadwigi 43
              61-871 Poznań

              Zapisz się do newslettera

              NIP: 7812000413
              REGON: 384284847
              KRS: 0000802331

              • LinkedIn
              • Facebook

              Polityka prywatności i cookies   Regulamin aplikacji   Wsparcie techniczne   Zmiana decyzji co do cookies

              Wszelkie prawa zastrzeżone. © SMARTSTOCK Sp. z o.o.
              Polski
                        Brak wyników wyszukiwania Zobacz wszystkie wyniki
                        • Brak dostępnych tłumaczeń dla tej strony