Sztuczna inteligencja
w prognozowaniu i optymalizacji zapasów branży budowlanej
Prawidłowe zarządzanie zapasami w branży budowlanej jest kluczowe, wymagając precyzyjnego określenia zapotrzebowania na materiały oraz ich utrzymania w właściwym czasie. Jakiekolwiek opóźnienia lub brak dostępności mogą skutkować przestojami i eskalacją kosztów projektów. Kluczowe jest również uwzględnienie sezonowych fluktuacji popytu i gwarantowanie dostępności produktów w odpowiednich porach roku.
Proces prognozowania popytu
Wyzwania
Optymalizacja procesów wiąże się z wyzwaniami w następujących obszarach:
- Jakość i Dostępność Danych: Branża budowlana korzysta z danych pochodzących z różnych źródeł, takich jak wymagania i plany klientów, zdolności produkcyjne dostawców i jakość surowców. Dostęp do tych danych jest kluczowy dla efektywnego planowania zapasów.
- Zmienność i Niepewność Popytu: Popyt na materiały budowlane jest niestabilny, podlegając wahaniom spowodowanym przez czynniki takie jak sezonowość, koniunktura gospodarcza i warunki atmosferyczne. To sprawia, że prognozowanie i planowanie optymalnych poziomów zapasów jest trudne.
- Optymalizacja Kosztów: Przedsiębiorstwa budowlane muszą utrzymywać równowagę między kosztami zapasów a poziomem obsługi, uwzględniając różne ograniczenia, takie jak okres przydatności, pojemność magazynowa i budżet.
Rozwiązanie
Usprawnienie dokładności prognoz popytu oraz optymalizacja zapasów w branży budowlanej są realne dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji. Firmy budowlane mają możliwość wykorzystania zaawansowanej analityki oraz uczenia maszynowego, aby usprawnić planowanie popytu, organizację dostaw oraz zarządzanie zapasami.
Sztuczna inteligencja pozwala przedsiębiorstwom budowlanym na tworzenie bardziej precyzyjnych i aktualnych prognoz, bazujących na wielu źródłach danych, takich jak historyczne dane sprzedażowe, cykliczność gospodarcza, preferencje klientów, zmienne warunki atmosferyczne, oraz wskaźniki makroekonomiczne. Ponadto, sztuczna inteligencja może wspomagać przedsiębiorstwa w optymalizacji poziomów zapasów i strategii ich uzupełniania, z uwzględnieniem zmienności popytu, czasów realizacji, standardów obsługi oraz kosztów. Poprzez korzystanie ze sztucznej inteligencji, firmy z sektora budowlanego mają możliwość redukcji kosztów zapasów, poprawy satysfakcji klienta oraz podniesienia wydajności operacyjnej.
Dature korzysta ze sztucznej inteligencji (AI) oraz uczenia maszynowego (ML), aby generować trafne prognozy popytu i optymalizować zapasy. W aplikacji używane są algorytmy, które umożliwiają spersonalizowane podejście do prognozowania poszczególnych SKU, biorąc pod uwagę zarówno dane wewnętrzne organizacji (takie jak sprzedaż, własne promocje itp.) jak i dane zewnętrzne (na przykład wskaźniki makroekonomiczne, warunki pogodowe itp.).
Dzięki temu jakość prognoz ulega znaczącej poprawie, a ryzyko sytuacji, gdy produktu brakuje na stanie lub jest go nadmiar (out-of-stock i overstock), zostaje zredukowane. Mechanizmy symulacji i optymalizacji zapasów dostępne w systemie umożliwiają ciągłe doskonalenie całego procesu prognostyczno-optymalizacyjnego. To przekłada się na korzyści finansowe, wpływając na sprzedaż, marżę, koszty i płynność oraz aspekty wizerunkowe. Innymi słowy, umożliwia to osiągnięcie znacząco wyższej konkurencyjności na rynku.
Potencjalne korzyści biznesowe
Zmniejszenie błędów prognozowania o 30% do 50%.
Redukcja utraty sprzedaży nawet o 65%,
Redukcja kosztów związanych z transportem i administracją odpowiednio o 5–10% i 25–40%.
Redukcja nadmiernego zapasu od 20% do 50%.
