<strong>Zarządzanie zapasami w branży farmaceutycznej przy zastosowaniu AI</strong><strong>Zarządzanie zapasami w branży farmaceutycznej przy zastosowaniu AI</strong><strong>Zarządzanie zapasami w branży farmaceutycznej przy zastosowaniu AI</strong><strong>Zarządzanie zapasami w branży farmaceutycznej przy zastosowaniu AI</strong>
  • Produkty
  • Jak działa Dature
  • O nas
  • Baza wiedzy
  • Współpraca
  • Wsparcie
  • UE Flaga
  • Polski
    • Angielski
Polski
✕
            Brak wyników wyszukiwania Zobacz wszystkie wyniki
            Quick Response jako szybka reakcja na potrzeby klienta w kontekście zarządzania zapasami
            9 stycznia 2023
            Zarządzanie zapasami w branży farmaceutycznej przy zastosowaniu AI
            14 marca 2023
            Aktualności

            Zarządzanie zapasami w branży farmaceutycznej przy zastosowaniu AI

            Część I – prognozowanie popytu

            Żyjemy w czasach rewolucji informacyjnej. Często słyszymy terminy Machine Learning (ML, uczenie maszynowe) czy Artificial Intelligence (AI, sztuczna inteligencja). Pojęcia stają się coraz bardziej powszechne zarówno w świecie biznesu jak i codziennym życiu. Stają się synonimem nowoczesnego podejścia do poszukiwania informacji, rozwiązywania problemów czy podejmowania decyzji.

            Ale czym właściwie one są? Produktem? Oprogramowaniem? Metodą zarządzania? Jak mogą być wykorzystywane w przedsiębiorstwach?

            Odpowiemy sobie na te pytania na przykładzie zarządzania zapasami w branży farmaceutycznej.

            Pojęcie sztucznej inteligencji jest szerokie. W naszym przypadku, definiujemy to pojęcie zgodnie z perspektywą informatyki i kognitywistyki. Oznacza tworzenie modeli i programów symulujących w określonym zakresie zachowania inteligentne.

            Zastosowanie sztucznej inteligencji do zarządzania zapasami staje się coraz bardziej interesującym zagadnieniem w wielu branżach, w tym w branży farmaceutycznej. Dzięki wykorzystaniu zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego, AI umożliwia firmom farmaceutycznym w całym łańcuchu dostaw optymalizację działań oraz poprawę wydajności.

            Jedną z najbardziej znaczących korzyści niesie za sobą analityka predykcyjna. Dzięki analityce predykcyjnej opartej na AI firmy farmaceutyczne mogą przewidywać przyszły popyt, optymalizować poziomy zapasów i przewidywać potencjalne zakłócenia w łańcuchu dostaw, zanim one wystąpią. Pomaga im to w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji i skuteczniejszym planowaniu operacji.

            Prognozowanie popytu z wykorzystaniem AI pozwala na uwzględnianiu w predykcji przyszłego popytu nie tylko danych historycznej sprzedaży czy sezonów zachorowań, ale także kalendarza promocji, efektów dni kalendarzowych, czy prognoz pogody. Dzięki AI możliwe jest lepsze poznanie wpływy tych zmiennych na popyt (tzw. feature importance) i wykorzystaniu tej wiedzy w kształtowaniu przyszłego popytu.

            Dostęp do szerokiego zakresu danych rynkowych rynku farmaceutycznego pozwala na budowanie złożonych modeli predykcyjnych opisujących naszą specyfikę biznesową. Szczególnie obiecująco w tym zakresie prezentuje się wykorzystanie sieci neuronowych, które potrafią budować asocjacje między wieloma zmiennymi wpływającymi na popyt i tym samym w generować dużo bardziej trafne prognozy. Mowa tutaj o poprawie trafności wynoszącej od kilkunastu do nawet kilkudziesięciu procent w porównaniu do „tradycyjnych” modeli prognostycznych.

            Znajomość przyszłego popytu jest krytyczną informacją w procesie dopasowania poziomów zapasów do spodziewanych fluktuacji tegoż popytu. Oczywiście do uzyskania optymalnych poziomów zapasów potrzebny jest nam mechanizm optymalizacyjny, w którym wybrana została funkcja celu, ograniczenia i parametry sterujące. Ale o tym w kolejnym artykule. 

            Z pomocą aplikacji Dature wykorzystasz sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oparte o sieci neuronowe do prognozowania popytu. Dzięki czemu znacznie usprawnisz swój łańcuch dostaw. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature

            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
            • Zarządzanie zapasami w branży farmaceutycznej przy zastosowaniu AI
            • Zarządzanie zapasami w branży farmaceutycznej przy zastosowaniu AI
            • Quick Response jako szybka reakcja na potrzeby klienta w kontekście zarządzania zapasami
            • Optymalizacja łańcucha dostaw
            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
            • #zapas-bezpieczeństwa
            • #zapas-sezonowy
            • #zapas-zabezpieczający
            • #zarządzanie-zapasem

            Powiązane wpisy

            9 stycznia 2023

            Quick Response jako szybka reakcja na potrzeby klienta w kontekście zarządzania zapasami


            PRZECZYTAJ

            QR (Quick Response) oznacza współpracę dostawcy i sprzedawcy nastawioną na jak najszybszą reakcję na potrzeby klienta, na wymianę informacji w czasie rzeczywistym  oraz ograniczenie nakładów na […]

            9 stycznia 2023

            Optymalizacja łańcucha dostaw


            PRZECZYTAJ

            Wybuch pandemii COVID-19 w 2020 roku istotnie wpłynął na przepływ towarów i usług. Wiele krajów zamknęło swoje granice, doszło do zaburzeń w łańcuchach dostaw, często do […]

            10 listopada 2022

            Czym jest i dokąd zmierza sztuczna inteligencja


            PRZECZYTAJ

            Sztuczna inteligencja (AI) jest jednym z najgorętszych tematów we współczesnym świecie. Jest to stosunkowo nowa dziedzina nauki. Początkowo nazywano ją cybernetyką, która istnieje od lat 40. […]

            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