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.