Część I

Przemysł spożywczy jest jedną z największych i najbardziej złożonych gałęzi przemysłu na świecie. Obejmuje szeroką gamę produktów, od surowców po przetworzoną żywność, i obejmuje zróżnicowaną grupę graczy, w tym rolników, przetwórców, dystrybutorów, sprzedawców detalicznych i konsumentów. Złożoność przemysłu spożywczego stanowi poważne wyzwanie dla zarządzania łańcuchem dostaw, w tym prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Uczenie maszynowe stało się potężnym narzędziem pomagającym firmom spożywczym optymalizować zapasy i procesy prognozowania, prowadząc do lepszej wydajności i rentowności.

Prognozowanie popytu jest kluczowym aspektem zarządzania łańcuchem dostaw. Dokładne prognozy pomagają firmom spożywczym zapewnić wystarczającą ilość zapasów, aby zaspokoić popyt klientów, unikając jednocześnie przepełnienia, marnotrawstwa i psucia się. Tradycyjne metody prognozowania opierają się na danych historycznych, które mogą nie odzwierciedlać aktualnych warunków rynkowych, preferencji konsumentów lub innych czynników, które mogą wpływać na popyt. Uczenie maszynowe oferuje bardziej wyrafinowane podejście do prognozowania popytu, wykorzystujące algorytmy do analizowania dużych ilości danych z różnych źródeł oraz identyfikowania wzorców i trendów, które nie są widoczne przy użyciu tradycyjnych metod.

Jedną z kluczowych zalet prognozowania popytu opartego na uczeniu maszynowym jest możliwość uwzględnienia szerokiego zakresu zmiennych, które mogą wpływać na popyt. Zmienne te mogą obejmować między innymi efekty dni kalendarzowych, kampanie marketingowe, pogodę, etc. Analizując te dane, algorytmy uczenia maszynowego mogą generować dokładniejsze i bardziej precyzyjne prognozy popytu, co może pomóc firmom spożywczym zoptymalizować poziom zapasów i zmniejszyć ilość odpadów.

Optymalizacja zapasów to kolejny krytyczny aspekt zarządzania łańcuchem dostaw w przemyśle spożywczym. Optymalizacja zapasów polega na zbilansowaniu kosztów utrzymywania zapasów z kosztami wyczerpania zapasów lub niedoborów. Tradycyjne metody zarządzania zapasami często opierają się na prostych praktycznych zasadach, takich jak zamawianie określonej ilości zapasów w regularnych odstępach czasu. Jednak metody te mogą nie uwzględniać złożoności przemysłu spożywczego, w którym popyt może się szybko zmieniać w zależności od czynników, takich jak sezonowość, eventowość, czy podatność konsumentów na promocje.

Uczenie maszynowe oferuje bardziej wyrafinowane podejście do optymalizacji zapasów, wykorzystując algorytmy do analizowania dużych ilości danych i identyfikowania optymalnych poziomów zapasów dla każdego produktu w każdym punkcie łańcucha dostaw. Algorytmy te mogą uwzględniać zarówno szeroki zakres zmiennych, takich jak czasy realizacji, koszty transportu, koszty magazynowania i zmienność popytu, jak i ograniczenia np. minimalne wielkości partii produkcyjnych.  Optymalizując poziomy zapasów, firmy spożywcze mogą zmniejszyć ilość odpadów, poprawić wydajność i zwiększyć rentowność.

Jednym z kluczowych wyzwań we wdrażaniu prognozowania popytu i optymalizacji zapasów w oparciu o uczenie maszynowe jest dostępność danych. Firmy spożywcze mogą mieć dostęp do danych z różnych źródeł, takich jak dane dotyczące sprzedaży, dane dotyczące planów promocyjnych ich klientów, itp. Jednak dane te mogą być fragmentaryczne, niespójne lub niskiej jakości. Aby sprostać temu wyzwaniu, firmy spożywcze muszą poświęcić czas systematyczne gromadzenie i zarządzania danymi celem zapewnienia ich należytej jakości.

Podsumowując, uczenie maszynowe stało się potężnym narzędziem pomagającym firmom spożywczym optymalizować procesy prognozowania i zatowarowania. Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego, firmy spożywcze mogą generować dokładniejsze prognozy popytu, optymalizować poziomy zapasów i ograniczać ilość odpadów, co prowadzi do wyższej efektywności ekonomicznej i rentowności. Jednak wdrożenie rozwiązań opartych na uczeniu maszynowym wymaga inwestycji czasowej w procesy gromadzenia i zarządzania danymi, a także wykwalifikowanych analityków i analityków danych w celu opracowania i wdrożenia tych rozwiązań.

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.