Važna obavijest  •  Od srpnja 2020. godine ADACTA d.o.o. posluje pod imenom BE-terna d.o.o. • Pročitajte više!  
Upravljanje opskrbnim lancem

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 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.
  • 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.
  • 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.
  • Izračunajte mogućnosti dopunjavanja ili pražnjenja.
  • Smanjite troškove prijevoza po artiklu.
  • Optimizirajte teretne rute kako biste smanjili troškove.
  • 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.
  • 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?

U tri koraka naša platforma spremna je za korištenje. Važno je proći kroz sva tri koraka kako bi smanjili rizik i pomogli vam identificirati potencijalne koristi prije nego što se odlučite implementirate cijelo rješenje u vašu organizaciju.

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.

Studija slučaja

Optimizacija razine zaliha i prognoziranje prodaje

Smanjite razinu zaliha i do 60% i omogućite dodatne uštede svojim kupcima. Analiza provedena na 250 artikala pokazuje detaljno objašnjenje za dvije skupine artikala: robu široke potrošnje i sezonske proizvode s detaljnim objašnjenjem korištenog postupka i grafičkim prikazima rezultata.
Pročitajte