Cikk
olvasás: 4 perc
Kereslet előrejelzés, a Stratis megoldásaként
Ahány ház, annyi szokás, tartja a mondás. Ez a kereslet előrejelzés esetében sincs másképp. Azonban azt egyöntetűen kijelenthetjük, hogy egy megbízható kereslettervezési megoldás elengedhetetlen a sikeres vállalati működéshez. Az alábbiakban megindokoljuk ezt a kijelentésünket, sőt azt is megmutatjuk, hogy a Stratis megoldásával hogyan tervezhetünk előre a gyakorlatban.
A kereslet előrejelzés szerepe
A megfelelő pontosságú kereslettervezés számos kereskedelmi kérdés megválaszolásának a kiindulópontja. Már akkor is jobb döntéseket hozhatunk, ha csak megközelíthetőleg tudjuk, hogyan fognak kinézni az eladási számaink az előttünk álló időszakban. Az ellátási folyamatokat gördülékenyebben és költséghatékonyabban szervezhetjük meg a beszerzéstől kezdve a kiszállításig bezárólag. Elkerülhetjük a készletkifogyásból adódó kellemetlenségeket, és minimalizálhatjuk az árufelhalmozódásból keletkező raktározási és szállítási költségeket. Persze, további előnyei is vannak, ha kellően tájékozottak vagyunk a kereslet mértékével. Hiszen ennek függvényében alakíthatjuk az árakat és tervezhetjük meg későbbi marketingtevékenységeinket.A kereslet előrejelzés ismérvei
Kereslet előrejelzés esetén típusokban és tényezőkben érdemes gondolkodni. Ez alapján megkülönböztetünk rövid-és hosszútávú, továbbá makro- és mikroszintű előrejelzést, amit olyan tényezők befolyásolnak, mint a szezonalitás, a konkurencia és a termékfajták. Az említett paraméterek együttes figyelembevételével folyamatosan frissülő heti vagy napi részletezettségű eredményekkel szolgálhatunk akár cikkszámra, régióra vagy áruházra lebontva. Ezeknek az adatoknak a beszerzési, logisztikai és gyártási rendszerekbe történő integrációjával hatékonyságot vihetnek be a mindennapi működésükbe és javíthatják üzleti eredményeiket.Egy jól integrálható megoldás
A Stratisnál hisszük, hogy a megalkotott kereslet előrejelzési modellnek a vállalat működésébe üzleti és technológiai szempontból is jól integrálható megoldásnak kell lennie. Nézzük, hogy milyen jellemzőknek felel meg az általunk nyújtott megoldás:- KIFINOMULT: Az input változók sokszínűsége biztosítja a modell pontosságát és a különböző hatások együttes figyelembevételét. A modell insight-ot nyújt az egyes faktorok keresletre gyakorolt hatásáról, amely így a többi hatástól függetlenül modellezhető.
- ROBUSZTUS: Egy modell biztosítja az előrejelzést több cikkszámra.
- ÖNTANULÓ: A modell folyamatosan megtanulja az új mintákat, trendeket, ami alapján egyre pontosabb előrejelzéseket ad.
- MÉRHETŐ: A modellek teljesítménye mérhető, nyomon követhető. A modellek üzemeltetése, karbantartása egyszerű.
Technikai megvalósítás
A kivitelezés kétféle módon történhet. Az első lehetőség, hogy a már meglévő BI (Business Intelligence) & ML (Machine Learning) környezetbe illesztjük bele a kereslet előrejelző modellt, a másik pedig, hogy önálló elemzési környezetet hozunk létre. Az alábbiakban megmutatjuk, hogy milyen feladatokat végzünk el mindkét megközelítés esetében: ✓ Adatpiac fejlesztése az input adatok strukturálásához ✓ Eredmények tárolása, interfész kialakítása az operatív rendszerekhez ✓ Adatvizualizáció, dashboard kialakítása ✓ Üzemeltetés kialakítása a modellek folyamatos tanításához, futtatásához, monitorozásához.Természetesen a Stratis minden esetben egyedi, testreszabott megoldásokat kínál az ügyfeleinek. Igény szerint felmérjük a vállalat BI érettségét, BI stratégiát alkotunk és javaslatot teszünk technológiai, folyamat- és szervezetbeli fejlesztésekre. Ezután kezdődhet a megvalósítás, hogy az adatok a valóságban is elkezdjenek üzleti értéket teremteni.
Ha szeretnéd új szintre emelni vállalatod kereslet előrejelzési megoldását, bízd szakértő kezekre a megvalósítását!
Vedd fel velünk a kapcsolatot!
A szerzőről
Gáspár Sándor a Stratis mesterséges intelligenciával foglalkozó területét vezeti 2020 óta és több, mint 20 éve foglalkozik data science-szel. Csapatával nagyvállalatok számára fejleszt gépi tanulásra, prediktív analitikára épülő döntéstámogató megoldásokat ügyfeleink meglévő adatvagyonának kiaknázásával. Ezen kívül mély neurális hálókra épülő NLP és machine vision megoldásokkal segíti ügyfeleink meglévő folyamatainak automatizálását.
