Sztuczna inteligencja
w prognozowaniu i optymalizacji zapasów branży chemicznej
Zarówno prognozowanie popytu, jak i optymalizacja zapasów odgrywają kluczową rolę w branży chemicznej, która musi radzić sobie z intensywną dynamiką, niepewnością oraz skomplikowaną strukturą łańcucha dostaw.
Proces prognozowania popytu
Wyzwania
Istnieje wiele wyzwań, które wymagają usprawnienia procesów w branży chemicznej. Przede wszystkim, jakość i dostępność danych stanowią istotne obszary do poprawy. Przemysł chemiczny korzysta z danych pochodzących z wielu źródeł, w tym od klientów, dostawców, dystrybutorów oraz z badań rynkowych. Niestety, te dane mogą być często niekompletne, nieprecyzyjne, przestarzałe lub niespójne, co ma negatywny wpływ na trafność prognoz oraz na podejmowanie decyzji dotyczących poziomu zapasów.
Dodatkowo, zmienność i niepewność popytu stanowią kolejne wyzwanie. Popyt na produkty chemiczne może podlegać znacznym fluktuacjom, które są skutkiem takich czynników jak sezonowość, preferencje klientów, warunki ekonomiczne, czy też przepisy dotyczące ochrony środowiska. Te czynniki utrudniają prognozowanie przyszłego popytu oraz planowanie optymalnych poziomów zapasów i strategii ich uzupełniania.
Firmy z branży chemicznej stoją również przed wyzwaniem polegającym na dążeniu do punktu minimalnych łącznych kosztów. Wymaga to ciągłego balansowania między kosztami utrzymania zapasów a poziomem obsługi (Service Level), z uwzględnieniem ograniczeń takich jak okres przydatności produktu, pojemność magazynowa, dostępny budżet i inne. Proces optymalizacji zapasów musi uwzględnić wszystkie te czynniki i odnaleźć optymalny balans, który z jednej strony minimalizuje koszty, a z drugiej zwiększa zadowolenie klienta.
Rozwiązanie
Ulepszenie trafności prognoz popytu i optymalizacja zapasów w sektorze chemicznym są możliwe dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji. Firmy chemiczne mogą korzystać z zaawansowanej analityki i uczenia maszynowego, aby usprawnić planowanie popytu, planowanie dostaw oraz zarządzanie zapasami. Sztuczna inteligencja może pomóc firmom chemicznym w generowaniu dokładniejszych i aktualnych prognoz opartych na różnorodnych źródłach danych, takich jak historia sprzedaży, trendy rynkowe, zachowania klientów i wzorce pogodowe. Sztuczna inteligencja może również asystować firmom chemicznym w optymalizacji poziomów zapasów i strategii uzupełniania zapasów, biorąc pod uwagę zmienność popytu, czasy realizacji, poziomy usług i koszty. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji, firmy chemiczne mogą obniżyć koszty zapasów, poprawić zadowolenie klientów i zwiększyć efektywność operacyjną.
System Dature wykorzystuje sztuczną inteligencję (AI) oraz uczenie maszynowe (ML) do generowania trafnych prognoz popytu oraz optymalizacji zapasów. Algorytmy zastosowane w aplikacji umożliwiają indywidualne podejście do prognozowania poszczególnych SKU, uwzględniając zarówno dane wewnętrzne organizacji (sprzedaż, własne promocje itp.) jak i dane zewnętrzne (promocje klientów i dostawców, pogoda itp.). Dzięki temu znacznie poprawia się jakość prognoz oraz zredukowane zostaje ryzyko sytuacji out-of-stock i overstock. Za pomocą dostępnych w systemie mechanizmów symulacji i optymalizacji zapasów, możliwe jest ciągłe podnoszenie jakości całego procesu prognostycznego i optymalizacyjnego. Skutkuje to korzyściami finansowymi: sprzedażą, marżą, kosztami, płynnością, jak i korzyściami wizerunkowymi. Innymi słowy, osiąga się znacząco wyższą konkurencyjność rynkową.
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%.
Opinie klientów
,,
"Jesteśmy jedyną firmą w branży, która oferuje swoim Klientem realizację zamówień w ciągu 24 godzin bez względu na siedzibę odbiorcy w kraju. Nasza obietnica wymaga od nas zarządzania zapasami na najwyższym poziomie. System Dature jest istotnym elementem wspierającym proces optymalizacji zapasów."
