Kasu:
- Võimalus tuletada tehisintellekti toega nõudluse prognoose, ohutusvarusid ja ümbertellimispunktide arvutusi ajaloolistest müügi- ja saadetiste andmetest
- Võimalus modelleerida stsenaariumipõhiselt teostusaega, hooajalisi kõikumisi ja tarneahela viivitusi ning kajastada neid planeerimisel
- Oskus mõista, et tehisintellekti ennustus on tõenäosuse ennustus ja et lõplik tellimuse otsus kuulub planeerijale, võttes arvesse kulusid, raha ja riski.
Väliskaubanduses ja logistikas läheb raha kaotsi kahes kohas: kauba pealt, mida ei saa müüa, ja kauba taga ei saa kliendile õigel ajal kohale toimetada. Liigne laovaru seob sularaha, tekitab laokulusid ja riknemise/aegumise riske; Laovarude puudumine tähendab müügi kadumist, klientide rahulolematust ja kiireloomulist (kallist) tarnet. Nende kahe vahelise piiri leidmiseks on vaja head nõudluse prognoosi ja täpset laoseisuplaani. Rahvusvahelise hankimise korral on see veelgi keerulisem, sest kaup seisab laeval nädalaid; Täna tellides ennustate tegelikult nõudlust kahe kuu pärast. Selles üksuses käsitleme tehisintellekti kasutamist prognoosimis- ja planeerimisassistendina.
Määratleme terminid. Nõudluse prognoos: see on ajaloolistel andmetel põhineva tulevase müügi/kasutussumma prognoosimine. Tarneaeg: Aeg tellimuse esitamise hetkest kuni kauba kättesaadavaks muutumiseni; See on toodangu + transpordi + imporditolliaegade summa. Ohutusvaru: see on puhvervaru, mida hoitakse nõudluse või tarneaja kõikumiste vastu. Ümbertellimuse punkt: see on lävi, mille juures tuleb esitada uus tellimus, kui laoseis langeb sellele tasemele; umbkaudu "eeldatav nõudlus teostusaja jooksul + ohutusvaru". Hooajaline kõikumine (hooajalisus): see on nõudluse regulaarne tõus ja langus aastaringselt (puhkus, suvi, kooliperiood).
Samm-sammult: AI-põhine prognoosimine ja planeerimine
1. samm – valmistage ette ajaloolised andmed. Prognoosimine algab ajalooliste müügi-/saadetiste andmetega. Igakuised või iganädalased müüginumbrid, kampaaniad ja hinnamuutused, kui neid on, ning perioodid, mil teie laos on otsas. Kui annate need andmed tehisintellektile (ainult toode ja kogus, ilma konfidentsiaalse klienditeabeta), tõlgendab see trendi, hooaega ja hüppeid.
2. samm – eemaldage muster. AI loeb andmetest välja mustrid, nagu "30% kasv suvel, langus jaanuaris, 8% aastane kasvutrend" ja selgitab neid lihtsas keeles. See muudab nähtavaks mustrid, mida te toornumbrit vaadates ei pruugi märgata.
3. samm – genereerige prognoos ja skriptige see. AI võib kirjeldada nõudluse prognoosi ajaloolise mustri alusel; Veelgi väärtuslikum on see, et see loob "pessimistlikke / realistlikke / optimistlikke" stsenaariume. Nii teete plaani vahemiku, mitte ühe numbri alusel.
4. samm – laoparameetrite arvutamine. Kui prognoos, teostusaeg ja volatiilsus on teada, arvutatakse ohutusvaru ja ümbertellimuse punkt. AI rakendab valemit ja demonstreerib loogikat; te kontrollite numbreid.
5. samm – inimlik otsus. lõplik tellimuse kogus; Selle annab planeerija, võttes arvesse rahavoogu, lao mahtu, minimaalset tellimuse kogust, vahetuskurssi ja tarneriski. Ennustus on sisend, mitte otsus.
Ettevaatust: nõudluse prognoosimine vaatab minevikku; See ei garanteeri tulevikku. Ootamatu sündmus (tehase sulgemine, tollitõke, nõudluse järsk tõus) võib prognoosi kummutada. On riskantne omistada kogu tellimus ühele AI tagastatud "täpsele" numbrile; Töötage stsenaariumi ja ohutusvaruga.
Varude otsuse komponentide tabel
komponent
Mida see tähendab
AI panus
inimlik otsus
Nõudluse prognoos
eeldatav müük
Loob mustri + stsenaariumi
Nõustu/paranda
teostusaeg
Tellimus → kasutusperiood
Jaotab selle komponentideks
Kinnitub tegelike andmetega
nõudluse kõikumine
Nõudluse volatiilsus
kontosid minevikust
Kommenteeri ja jaga
turvavaru
puhvri kogus
Arvutab valemiga
Raha/riski saldo
ümberkorraldamise punkt
Tellimuse lävi
Arvutab ja näitab
Heakskiit
Tellimuse kogus
Kui palju võetakse
pakub ettepanekuid
lõplik otsus
Neli kopeeritavat malli
1) Lugemismustrid ajaloolistes andmetes:
Sinu roll: nõudlusanalüütiku assistent. Allpool on toodud igakuised müüginumbrid toote viimase 24 kuu kohta. Andke mulle järgmised andmed: (a) üldine trend (kasvab/kahanemine, ligikaudu protsentides), (b) hooajaline muster (millised kuud on kõrged/madalad), (c) märkimisväärsed hüpped/avariid ja võimalikud põhjused (korreleerige need sündmustega, mida ma märkisin, kui neid on). ma kontrollin numbreid; sobitusandmete lisamine.Andmed: [kuu: koguste loend]
2) Nõudluse prognoosi stsenaarium:
Sinu roll: nõudluse prognoosimise assistent. Koostage ülaltoodud ajaloo põhjal kolm stsenaariumiprognoosi (PESMISSIONAARNE, REALISTLIK, OPTIMISTILINE) järgmise 6 kuu kohta (igakuine kogus). Kirjutage üles, mis eeldusel iga stsenaarium põhineb. See on tõenäosuse ennustus; See ei ole lõplik kohustus.
3) Ohutusvaru ja tellimispunkt:
Teie roll: varude planeerimise assistent.Sisendid: keskmine igakuine nõudlus [X] ühikut, nõudluse volatiilsus [kirjeldus/andmed], teostusaeg [Y] nädalat, soovitud teenusetase [nt. kõrge].(a) Arvutage ümbertellimuse punkt (eeldatav nõudlus teostusaja jooksul + ohutusvaru) ja näidake samm-sammult loogikat. (b) Selgitage ohutusvaru jaoks kasutatud lähenemisviisi. Kontrollin kõiki numbreid; Näidake mulle vaheetappe, et saaksin kontrollida.
4) Juhtimisaja riskianalüüs:
Sinu roll: tarneahela planeerimise assistent. Minu tarneaeg koosneb järgmistest komponentidest: tootmis [a] päeva, ookeanitransport [b] päeva, tolli [c] päeva, sisemaa transport [d] päeva. Eraldage iga komponendi võimalikud viivituse allikad ja selle mõju tellimuse ajastusele. Märkige riskantsem link ja andke soovitus ohutusvaru kohta. Soovitus; See on minu otsustada.
Nõrk viip / Tugev viip
Nõrk viip:
Kui palju ma peaksin järgmisel kuul tellima?
See päring ilma ajaloolisi andmeid, teostusaega, hooaega ja sularahaolukorda esitamata paneb tehisintellekti koostama arvu, mis ei põhine andmetel. Selle numbriga tellimine oleks pime panus.
Võimas viip:
Sinu roll: varude planeerimise assistent. Toode: [kood]. Viimase 12 kuu müük: [kogused]. Tarneaeg on 8 nädalat, minimaalne tellimiskogus on 500 ühikut, minu laos on 340 ühikut. Suvekuudel nõudlus suureneb. Tuletage realistlik nõudlusvahemik järgmiseks 2 kuuks, arvutage ohutusvaru ja ümbertellimispunkt, seejärel soovitage 2–3 tellimuse koguse stsenaariumi (koos sularahariski saldoga). Näita numbrite vahesamme; Lõpliku otsuse teen mina.
See viip annab kõik kriitilised sisendid, küsib stsenaariumi ja muudab arvutustoimingud nähtavaks, muutes kontrollimise võimalikuks.
kolm minikarpi
Juhtum 1 – hooajale järele jõudmine. Maaletoojal oli aiasaaduse tellimus aastaringselt fikseeritud; Ta oli kevadel otsas ja suvel kogus kaupu. 3 aasta andmetes näitas YZ selgelt 40% nõudluse kasvu märtsist maini. Planeerija arvestas teostusajaga (10 nädalat) ja tegi varajase ja suure tellimuse jaanuaris. Tulemus: varude seisak langes kevadhooajal nulli ja üleliigne laovaru aasta lõpus vähenes 25%. AI näitas mustrit, inimene tegi tellimuse otsuse.
Juhtum 2 – täpse numbri usaldamise hind. Planeerija, mis on tellitud YZ antud ühtse hinnangu "3200 ühikut" alusel; Ta ei kasutanud stsenaariumi ja ohutusvaru. Kliendi ootamatu suure tellimusega laost otsas, lisatarne tehti kiirlennukaubaga (ühiku maksumus 3 korda). Õppetund: plaan põhineb stsenaariumivahemikul ja ohutusvarul, mitte üksikutel numbritel.
Juhtum 3 – teostusaja tegelikkus. Ettevõte hoidis oma turvavaru alati madalal; sest ta arvas, et tarneaeg on "6 nädalat". Kui YZ jagas teostusaja komponentideks (tootmine 3 + transport 4 + toll 1,5 nädalat ≈ 8,5 nädalat), selgus, et reaalaeg oli pikem ja kõige heitlikum lüli oli toll. Ümberkorraldamispunkti tõsteti vastavalt; Korduvad varud on läbi.
Levinud vead
- Kogu tellimuse sidumine ühe oletusnumbriga. Töötage stsenaariumi (pessimistlik/realistlik/optimistlik) ja ohutusvaruga.
- Juhtimisaja alahindamine. Arvesta toodangu + transport + toll + riigisisese transpordi summa ja volatiilsus.
- Hooaja ignoreerimine. Fikseeritud tellimus tekitab hooajatoodetes nii laost otsa kui ka ülejääke.
- Prognoosi küsimine ilma tehisintellektile andmeid andmata. Ilma ajalooliste andmeteta toodetud arv on väljamõeldud.
- Sularaha ja mahupiirangutest möödahiilimine. Isegi kõige täpsemat prognoosi ei saa rakendada, kui sularahast ei piisa; Otsus on inimese enda teha.
Näpunäide: tehisintellektilt arvutust küsides öelge alati "näita vaheetappe". Kui te ei näe, kuidas numbrid välja tulevad (nt ohutusvaru või tellimispunkt), ei saa te neid kontrollida; Vahesammud võimaldavad teil nii vea tabada kui ka loogikat õppida.
Kokkuvõttes
Nõudluse prognoosimine ja varude planeerimine on üle- ja alavarude vahelise tasakaalu leidmise kunst; Rahvusvahelise hankimise pikad ja muutlikud teostusajad muudavad selle keeruliseks. Tehisintellekt on võimas abiline ajalooliste andmete mustrite lugemisel, stsenaariumiprognooside genereerimisel, ohutusvaru ja ümberkorralduspunktide arvutamisel. Ent ennustus on tõenäosuse ennustus; Tellimuse lõplik otsus kuulub planeerijale, arvestades sularaha, võimsust ja riski. Usaldage stsenaariumi, mitte ühte numbrit, arvutage teostusaeg realistlikult, kontrollige vaheetappe.
Rakenduse ülesanne
Hankige toote viimase 12–24 kuu müügiandmed (number, ilma kliendi konfidentsiaalse teabeta). Laske tehisintellektil esmalt muster lugeda (trend + hooaeg), seejärel koostage kolme stsenaariumi prognoos. Seejärel arvutage uuesti tellimispunkt ja ohutusvaru, esitades oma tarneaja, minimaalse tellimuse koguse ja saadaolevad laoseisud; Kontrollige vaheetappe ise. Lõpuks tehke lõplik tellimisotsus, võttes arvesse oma raha ja mahtu ning võrrelge seda tehisintellektiga.
kontrollnimekiri
- [ ] Andsin AI-le ajaloolised müügiandmed (anonüümsed); Hindamisel põhinesin andmetel.
- [ ] Eemaldasin trendi ja hooajalise mustri.
- [ ] Ühe numbri asemel koostasin pessimistliku/realistliku/optimistliku stsenaariumi.
- [ ] Jagasin teostusaja selle komponentideks ja arvutasin selle realistlikult.
- [ ] Kontrollisin vahesammudega turvavaru ja tellimispunkti.
- [ ] Tegin lõpliku tellimuse otsuse, võttes arvesse sularaha, võimsust ja riski.