Sztuczna inteligencja
w prognozowaniu i optymalizacji zapasów branży dom i ogród
Firmy z branży dom i ogród muszą stosować zaawansowane metody prognozowania popytu oraz korzystać z nowoczesnych modeli budowania zapasów sezonowych, aby lepiej dostosować swoje działania do potrzeb klientów.
Proces prognozowania popytu
Wyzwania
Typowe wyzwania związane z prognozowaniem popytu i optymalizacją zapasów w firmach działających w branży dom i ogród obejmują m.in.:
- Sezonowość popytu – produkty z tej branży często mają charakter sezonowy, co oznacza, że zapotrzebowanie na nie wzrasta w określonych porach roku (np. wiosną i latem). Dokładne przewidzenie tych zmian jest trudne, co komplikuje planowanie zapasów.
- Wahania trendów i zmiany nawyków konsumenckich – popyt zależy od zmieniających się trendów, mody i preferencji klientów, co utrudnia utrzymanie optymalnego poziomu zapasów.
- Brak pełnej przewidywalności zdarzeń rynkowych – nie da się dokładnie określić wszystkich czynników wpływających na popyt, np. pogody.
- Złożoność danych historycznych – analiza danych sprzedażowych wymaga uwzględnienia różnych horyzontów czasowych (tygodni, miesięcy itp.), a nie zawsze są one kompletne i dokładne.
- Równowaga między dostępnością a minimalizacją zapasów – firmy muszą zapewnić odpowiedni poziom zapasów, by nie utracić klientów z powodu braków, a równocześnie unikać nadmiernych stanów magazynowych, które generują koszty i ryzyko przeterminowania produktów.
- Czasochłonność i potrzeba elastyczności – proces prognozowania i optymalizacji wymaga zarówno czasu, jak i szybkiego reagowania na zmiany, co stanowi wyzwanie w dynamicznych warunkach rynkowych.
- Wzrost kosztów operacyjnych – rosnące koszty produkcji i logistyki wpływają na marże i wymuszają bardziej precyzyjne planowanie zakupów oraz produkcji.
Rozwiązanie
Prognozowanie popytu sezonowego i optymalizacja zapasów w branży dom i ogród są możliwe dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji. Firmy mogą wykorzystywać zaawansowaną analitykę i uczenie maszynowe, aby usprawnić planowanie popytu, produkcji i dostaw.
Algorytmy prognozowania zapasów sezonowych pozwalają przygotować się na wzmożony popyt i utrzymać wymaganą dostępność produktów. Dzięki zastosowaniu funkcji celu z ograniczeniami można dobrać optymalne parametry sterowania zapasami. Umożliwia to znaczną poprawę marży poprzez redukcję ryzyka sytuacji out-of-stock oraz overstock.
System Dature wykorzystuje sztuczną inteligencję (AI) i uczenie maszynowe (ML) do generowania precyzyjnych prognoz popytu. Dodatkowo, posiada funkcje do zintegrowanego planowania popytu (CPFR) oraz zarządzania zapasami (np. VMR). Algorytmy zastosowane w systemie umożliwiają indywidualne podejście do prognozowania dla poszczególnych SKU, uwzględniając zarówno dane wewnętrzne organizacji (takie jak sprzedaż, promocje) jak i dane zewnętrzne (np. promocje klientów i dostawców, warunki pogodowe, itp.). Dzięki temu znacznie poprawia się jakość prognoz oraz redukuje ryzyko sytuacji braku towaru w magazynie lub nadmiaru zapasów. Dzięki dostępnym w systemie mechanizmom analizy jakości prognozowania statystycznego i eksperckiego, możliwe jest systematyczne podnoszenie jakości całego procesu. W rezultacie przekłada się to na korzyści finansowe: zwiększenie sprzedaży, marży, redukcję kosztów i poprawę płynności, a także na korzyści wizerunkowe. Innymi słowy, uzyskuje się wyższą konkurencyjność na rynku.
Opinie klientów
,,
„Głównym naszym wyzwaniem jest ilość SKU per klient. Obsługujemy ponad 300 000 kombinacji, które zapewniają nam stoki magazynowe. Przez wiele lat korzystaliśmy z tradycyjnych narzędzi informatycznych, jednak przyszedł już odpowiedni czas na duży krok milowy. Tym krokiem jest wdrożenie i uruchomienie aplikacji Dature. Posiadając odpowiednio przekazane dane wsadowe otrzymaliśmy zaskakujące wyniki i informacje, dzięki którym zredukowaliśmy koszty, poprawiliśmy rotację w magazynie wyrobów gotowych, natomiast dział sprzedaży został odciążony z pracy związanej z prognozowaniem sprzedaży. Z pełnym przekonaniem oraz doświadczeniem skutecznie będziemy dalej rozwijać program Dature i jego zakres w firmie W. Legutko prognozując terminy wysiewu ponad 6 000 odmian roślin na 4 kontynentach.”
Potencjalne korzyści biznesowe
Zmniejszenie błędów prognozowania o 30% do 50%.
Redukcja utraty sprzedaży nawet o 65%,
Obniżenie kosztów transportu o 5–10% i kosztów administracyjnych o 25–40%.