Prognoziranje prodaje i
optimizacija zaliha pomoću
algoritama strojnog učenja
Optimizirajte novčani tok, smanjite razine zaliha i automatizirajte procese naručivanja.
Dinamičan opskrbni lanac
- Prognoziranje potražnje na temelju različitih algoritama koji povezuju povijesne i vanjske podatke
- Automatizacija procesa naručivanja za veliku većinu artikala i potpuna integracija s narudžbama u ERP-u
- Optimizacija zaliha bez straha od nestašice zaliha s predloženom frekvencijom i količinom narudžbe na razini artikla
Prognoziranje prodaje
Koristite vrhunske algoritme strojnog učenja za poboljšanje i automatiziranje prognoziranja prodaje.
- Prognoziranje potražnje na tržištu na temelju modela razvijenih na različitim algoritmima strojnog učenja.
- Koristite svoje povijesne podatke zajedno s vanjskim podacima (vrijeme, promet itd.).
- Identificirajte različite vrste proizvoda: standardne proizvode, nove proizvode, proizvode koji se slabo prodaju itd. te u skladu s tim koristite modele prognoziranja.
- Modeli prognoziranja svakodnevno povećavaju znanje o vašem poslovanju i procesima nudeći ažurne procjene.
Optimizacija razine zaliha
Poboljšajte razinu usluge istovremeno smanjujući razine zaliha.
- Izbjegnite nagađanja o količinama koje je potrebno naručiti i smanjite razinu zaliha bez straha od negativnog utjecaja.
- U najvećoj mogućoj mjeri smanjite nestašicu zaliha ključnih kategorija i artikala uz optimalne količine zaliha.
- Izbjegnite prekomjerne zalihe uz pravovremeno planiranje pomoću preporuka umjetne inteligencije (AI).
- Uključite ograničenja koja se odnose na određeni artikl, dobavljača ili teret u modele za optimizaciju.
Automatizacija naručivanja
Oslobodite svoje resurse ručnog vođenja baze podataka.
- Automatizirajte proces naručivanja za veliku većinu artikala.
- Oslobodite odjelima nabave vrijeme potrebno da se usredotoče na izdatke i sezonske varijacije.
- Omogućite korisnicima predloženu frekvenciju i količinu narudžbe na razini artikla.
- Osposobite sustav za automatsko učenje iz informacija o stvarnim narudžbama.
Optimizacija tereta
Ukrcajte u svoje kamione optimalnu kombinaciju proizvoda kako biste smanjili troškove prijevoza.
- Izračunajte mogućnosti dopunjavanja ili pražnjenja.
- Smanjite troškove prijevoza po artiklu.
- Optimizirajte teretne rute kako biste smanjili troškove.
Nadopunjavanje maloprodajne trgovine
Isporučite vašim najboljim trgovinama vrhunske artikle.
- Generirajte prijedloge za nadopunjavanje po artiklu.
- Distribuirajte raspoloživu robu trgovinama onda kada je to potrebno (koristeći prijedloge).
- Maksimizirajte prodajni potencijal isporučivanjem pravog artikla u prave prodavaonice.
- Uskladite razine distribucije sa stvarnim podacima o prodaji.
Strategija promocije
Koristite AI modele kako biste prepoznali uzlazne trendove.
- Modeli automatski uče iz povijesnih sezonskih varijacija.
- Unesite podatke o određenoj promociji u algoritam za prognoziranje.
- Prognozirajte povećanu prodaju tijekom promocije na razini artikla.
- Generirajte personalizirane promocijske strategije.
Kako započeti?
Brzi pregled
Podaci dani u unaprijed definiranim obrascima poslužit će kao polazište za brzi pregled načina prognoziranja potražnje i optimizacije nadopunjavanja vašim podacima.
Podatkovna dijagnostika
Opsežna validacija vaših podataka (do 500 artikala), uključujući glavna ograničenja i povijesne podatke o prodaji/zalihama. Krajnji je rezultat izračun povrata ulaganja za testirane artikle u smislu smanjenja nestašica zaliha i smanjenja novčanog toka na artiklima s prekomjernim zalihama.
Implementacija
Potpuna integracija procesa nadopunjavanja u vaš operativni rad. Self-service alat za poslovnu inteligenciju koji se koristi za mogućnost interpretacije. Sva ključna ograničenja uzeta u obzir zajedno s vanjskim podacima kako bi se poboljšala preciznost procjena i pružila poboljšana faza podrške kupcu u kojoj naši stručnjaci rade korak po korak na usvajanju novog sustava.
Optimizacija razine zaliha i prognoziranje prodaje
Ubrzajte svoju analitičku uspješnost
Povezani sadržaj
Predviđanje prodaje i optimizacija zaliha u opskrbnom lancu uz pomoć tehnologije strojnog učenja
Optimizacija zaliha je važan KPI kada je riječ o opskrbnom lancu budući da se promjene u zalihama odražavaju na novčani tijek. S jedne strane, konstantno visoka razina zaliha (eng. overstocking) ukazuje na to da je novac zarobljen u zalihama propušteno ulaganje u razvoj poslovanja, dok s druge strane, niska razina zaliha (česte tzv. stock-out situacije) ukazuje na to da novac može biti izgubljen kroz propuštenu prodaju.
