ਮੰਗ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਸਟਾਕ/ਸੂਚੀ ਯੋਜਨਾ: ਆਰਡਰ, ਸੇਫਟੀ ਸਟਾਕ ਅਤੇ ਸੀਜ਼ਨ

ਲਾਭ:

• ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਪੋਰਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇਤਿਹਾਸਕ ਵਿਕਰੀ ਅਤੇ ਸ਼ਿਪਮੈਂਟ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਮੰਗ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਟਾਕ ਅਤੇ ਪੁਨਰ-ਕ੍ਰਮ ਬਿੰਦੂ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਲੀਡ ਟਾਈਮ, ਮੌਸਮੀ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਅਤੇ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਦੇਰੀ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਕਰਨਾ
• ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਅੰਤਿਮ ਆਦੇਸ਼ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਯੋਜਨਾਕਾਰ ਦਾ ਹੈ, ਲਾਗਤ, ਨਕਦ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ।

ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਵਪਾਰ ਅਤੇ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਵਿੱਚ, ਪੈਸਾ ਦੋ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਗੁਆਚ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਉਹ ਸਾਮਾਨ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਵੇਚ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਉਸ ਸਾਮਾਨ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਤੁਸੀਂ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਵਾਧੂ ਵਸਤੂ-ਸੂਚੀ ਨਕਦ ਨੂੰ ਬੰਨ੍ਹਦੀ ਹੈ, ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਦੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਵਿਗਾੜ/ਅਪ੍ਰਚਲਿਤ ਹੋਣ ਦੇ ਜੋਖਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਗੁੰਮ ਸਟਾਕ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਵਿਕਰੀ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ, ਗਾਹਕ ਅਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ (ਮਹਿੰਗੀ) ਸਪਲਾਈ। ਦੋਵਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਵਧੀਆ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਮੰਗ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਹੀ ਵਸਤੂ ਯੋਜਨਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸੋਰਸਿੰਗ ਨਾਲ ਇਹ ਹੋਰ ਵੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਲ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਲਈ ਜਹਾਜ਼ 'ਤੇ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ; ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਅੱਜ ਆਰਡਰ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਦੋ ਮਹੀਨਿਆਂ ਬਾਅਦ ਮੰਗ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾ ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ।

ਆਓ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੀਏ। ਮੰਗ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ: ਇਹ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਵਿਕਰੀ/ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਰਕਮ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਹੈ। ਲੀਡ ਟਾਈਮ: ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਆਰਡਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਉਸ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮਾਲ ਦੇ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣ ਤੱਕ ਦਾ ਸਮਾਂ; ਇਹ ਆਯਾਤ ਲਈ ਉਤਪਾਦਨ + ਆਵਾਜਾਈ + ਕਸਟਮ ਸਮਿਆਂ ਦਾ ਜੋੜ ਹੈ। ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਟਾਕ: ਇਹ ਮੰਗ ਜਾਂ ਸਪਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਰੱਖਿਆ ਇੱਕ ਬਫਰ ਸਟਾਕ ਹੈ। ਰੀਆਰਡਰ ਪੁਆਇੰਟ: ਇਹ ਉਹ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਆਰਡਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਟਾਕ ਇਸ ਪੱਧਰ ਤੱਕ ਡਿੱਗਦਾ ਹੈ; ਮੋਟੇ ਤੌਰ 'ਤੇ "ਲੀਡ ਟਾਈਮ + ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਟਾਕ ਦੌਰਾਨ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਮੰਗ"। ਮੌਸਮੀ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ (ਮੌਸਮੀਤਾ): ਇਹ ਪੂਰੇ ਸਾਲ ਦੌਰਾਨ ਮੰਗ ਦਾ ਨਿਯਮਤ ਵਾਧਾ ਅਤੇ ਗਿਰਾਵਟ ਹੈ (ਛੁੱਟੀਆਂ, ਗਰਮੀਆਂ, ਸਕੂਲ ਦੀ ਮਿਆਦ)।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ

ਕਦਮ 1 - ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਇਤਿਹਾਸਕ ਵਿਕਰੀ/ਸ਼ਿਪਮੈਂਟ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਜਾਂ ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਵਿਕਰੀ ਨੰਬਰ, ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ, ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਹੋਵੇ, ਅਤੇ ਮਿਆਦ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਸਟਾਕ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਡੇਟਾ AI ਨੂੰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ (ਸਿਰਫ਼ ਉਤਪਾਦ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾ, ਗੁਪਤ ਗਾਹਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ), ਇਹ ਰੁਝਾਨ, ਸੀਜ਼ਨ ਅਤੇ ਜੰਪ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕਦਮ 2 - ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਹਟਾਓ. AI ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਗਰਮੀਆਂ ਵਿੱਚ 30% ਵਾਧਾ, ਜਨਵਰੀ ਵਿੱਚ ਕਮੀ, 8% ਸਾਲਾਨਾ ਵਿਕਾਸ ਰੁਝਾਨ" ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਪੈਟਰਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕੱਚੇ ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ ਹੋ।

ਕਦਮ 3 - ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਕਰੋ। AI ਇਤਿਹਾਸਕ ਪੈਟਰਨ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਮੰਗ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਕੀ ਹੋਰ ਕੀਮਤੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ "ਨਿਰਾਸ਼ਾਵਾਦੀ / ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ / ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ" ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ।

ਕਦਮ 4 — ਸਟਾਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ, ਲੀਡ ਟਾਈਮ, ਅਤੇ ਅਸਥਿਰਤਾ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਟਾਕ ਅਤੇ ਰੀਆਰਡਰ ਪੁਆਇੰਟ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। AI ਫਾਰਮੂਲਾ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤਰਕ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਤੁਸੀਂ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦੇ ਹੋ।

ਕਦਮ 5 - ਮਨੁੱਖੀ ਫੈਸਲਾ। ਅੰਤਮ ਆਰਡਰ ਦੀ ਮਾਤਰਾ; ਇਹ ਯੋਜਨਾਕਾਰ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਖਾਤੇ ਵਿੱਚ ਨਕਦ ਪ੍ਰਵਾਹ, ਵੇਅਰਹਾਊਸ ਸਮਰੱਥਾ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਆਰਡਰ ਦੀ ਮਾਤਰਾ, ਵਟਾਂਦਰਾ ਦਰ ਅਤੇ ਸਪਲਾਈ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ। ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਹੈ, ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ।

ਸਾਵਧਾਨ: ਮੰਗ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੀਤ ਨੂੰ ਵੇਖਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ. ਇੱਕ ਅਚਾਨਕ ਘਟਨਾ (ਇੱਕ ਫੈਕਟਰੀ ਬੰਦ ਹੋਣਾ, ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਰੁਕਾਵਟ, ਮੰਗ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਵਾਧਾ) ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਪੂਰੇ ਆਰਡਰ ਨੂੰ AI ਦੁਆਰਾ ਵਾਪਸ ਕੀਤੇ ਗਏ "ਸਹੀ" ਨੰਬਰ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਜੋਖਮ ਭਰਿਆ ਹੈ; ਦ੍ਰਿਸ਼ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਹਾਸ਼ੀਏ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੋ।

ਸਟਾਕ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਭਾਗ ਸਾਰਣੀ

ਕੰਪੋਨੈਂਟ

ਇਸ ਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ

AI ਦਾ ਯੋਗਦਾਨ

ਮਨੁੱਖੀ ਫੈਸਲਾ

ਮੰਗ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ

ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਵਿਕਰੀ

ਪੈਟਰਨ + ਦ੍ਰਿਸ਼ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਸਵੀਕਾਰ/ਸਹੀ

ਲੀਡ ਟਾਈਮ

ਆਰਡਰ → ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਮਿਆਦ

ਇਸਨੂੰ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ

ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਮੰਗ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ

ਮੰਗ ਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ

ਅਤੀਤ ਦੇ ਖਾਤੇ

ਟਿੱਪਣੀ ਅਤੇ ਸ਼ੇਅਰ

ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਟਾਕ

ਬਫਰ ਦੀ ਰਕਮ

ਫਾਰਮੂਲੇ ਨਾਲ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਨਕਦ/ਜੋਖਮ ਬਕਾਇਆ

ਪੁਨਰ ਕ੍ਰਮ ਬਿੰਦੂ

ਆਰਡਰ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ

ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ

ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ

ਆਰਡਰ ਦੀ ਮਾਤਰਾ

ਕਿੰਨਾ ਲਿਆ ਜਾਵੇਗਾ

ਸੁਝਾਅ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

1) ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਰੀਡਿੰਗ ਪੈਟਰਨ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਮੰਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਸਹਾਇਕ। ਹੇਠਾਂ ਕਿਸੇ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਪਿਛਲੇ 24 ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੇ ਮਾਸਿਕ ਵਿਕਰੀ ਅੰਕੜੇ ਹਨ। ਮੈਨੂੰ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਦਿਓ: (a) ਆਮ ਰੁਝਾਨ (ਵੱਧਦਾ/ਘਟਦਾ, ਲਗਭਗ% ਵਿੱਚ), (ਬੀ) ਮੌਸਮੀ ਪੈਟਰਨ (ਜੋ ਮਹੀਨੇ ਉੱਚ/ਘੱਟ ਹਨ), (ਸੀ) ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਛਾਲ/ਕਰੈਸ਼ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਕਾਰਨ (ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਨੋਟ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜੋ, ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਹੈ)। ਮੈਂ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਾਂਗਾ; ਫਿਟਿੰਗ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ। ਡੇਟਾ: [ਮਹੀਨਾ: ਮਾਤਰਾ ਸੂਚੀ]

2) ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਮੰਗ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਮੰਗ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਸਹਾਇਕ। ਉਪਰੋਕਤ ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਅਗਲੇ 6 ਮਹੀਨਿਆਂ (ਮਾਸਿਕ ਮਾਤਰਾ) ਲਈ ਤਿੰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ (PESMISSIONARY, REALISTIC, OPTIMISTIC) ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਲਿਖੋ ਕਿ ਹਰੇਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਕਿਸ ਧਾਰਨਾ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।

3) ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਟਾਕ ਅਤੇ ਆਰਡਰ ਪੁਆਇੰਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਵਸਤੂ ਯੋਜਨਾ ਸਹਾਇਕ। ਇਨਪੁਟਸ: ਔਸਤ ਮਾਸਿਕ ਮੰਗ [X] ਇਕਾਈਆਂ, ਮੰਗ ਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ [ਵੇਰਵਾ/ਡਾਟਾ], ਲੀਡ ਟਾਈਮ [Y] ਹਫ਼ਤੇ, ਲੋੜੀਂਦਾ ਸੇਵਾ ਪੱਧਰ [ਉਦਾ. ਉੱਚ। ਮੈਨੂੰ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਪੜਾਅ ਦਿਖਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਮੈਂ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਾਂ।

4) ਲੀਡ ਟਾਈਮ ਜੋਖਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਸਪਲਾਈ ਚੇਨ ਯੋਜਨਾ ਸਹਾਇਕ। ਮੇਰੇ ਲੀਡ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਭਾਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਉਤਪਾਦਨ [a] ਦਿਨ, ਸਮੁੰਦਰੀ ਆਵਾਜਾਈ [b] ਦਿਨ, ਕਸਟਮ [c] ਦਿਨ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਆਵਾਜਾਈ [d] ਦਿਨ। ਹਰੇਕ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਆਰਡਰ ਦੇ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਇਸਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਕੱਢੋ। ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਲਿੰਕ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਹਾਸ਼ੀਏ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਦਿਓ। ਸੁਝਾਅ; ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਮੇਰੇ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਮੈਨੂੰ ਅਗਲੇ ਮਹੀਨੇ ਕਿੰਨਾ ਆਰਡਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਇਹ ਬੇਨਤੀ, ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ, ਲੀਡ ਟਾਈਮ, ਸੀਜ਼ਨ ਅਤੇ ਨਕਦ ਸਥਿਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਏਆਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੀ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਨੰਬਰ ਨਾਲ ਆਰਡਰ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਅੰਨ੍ਹੀ ਬਾਜ਼ੀ ਹੋਵੇਗੀ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਵਸਤੂ ਯੋਜਨਾ ਸਹਾਇਕ। ਉਤਪਾਦ: [ਕੋਡ]। ਪਿਛਲੇ 12 ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਵਿਕਰੀ: [ਮਾਤਰ]। ਸਪਲਾਈ ਦੀ ਮਿਆਦ 8 ਹਫ਼ਤੇ ਹੈ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਆਰਡਰ ਦੀ ਮਾਤਰਾ 500 ਯੂਨਿਟ ਹੈ, ਮੇਰਾ ਸਟਾਕ 340 ਯੂਨਿਟ ਹੈ। ਗਰਮੀਆਂ ਦੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮੰਗ ਵੱਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਗਲੇ 2 ਮਹੀਨਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਾਸਤਵਿਕ ਮੰਗ ਸੀਮਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਟਾਕ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਪੁਨਰ-ਕ੍ਰਮ ਬਿੰਦੂ, ਫਿਰ 2-3 ਆਰਡਰ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ (ਨਕਦੀ-ਜੋਖਮ ਸੰਤੁਲਨ ਦੇ ਨਾਲ)। ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਪੜਾਅ ਦਿਖਾਓ; ਮੈਂ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ ਕਰਾਂਗਾ।

ਇਹ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਸਾਰੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਇਨਪੁਟਸ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਦ੍ਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਸਦੀਕ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਸੀਜ਼ਨ ਨੂੰ ਫੜਨਾ। ਇੱਕ ਆਯਾਤਕ ਕੋਲ ਸਾਰਾ ਸਾਲ ਇੱਕ ਬਾਗ ਉਤਪਾਦ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਆਰਡਰ ਸੀ; ਉਹ ਬਸੰਤ ਰੁੱਤ ਵਿੱਚ ਸਟਾਕ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਸੀ ਅਤੇ ਗਰਮੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਲ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਸੀ। 3-ਸਾਲ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ, YZ ਨੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਰਚ ਅਤੇ ਮਈ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਮੰਗ ਵਿੱਚ 40% ਵਾਧਾ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ। ਯੋਜਨਾਕਾਰ ਨੇ ਲੀਡ ਟਾਈਮ (10 ਹਫ਼ਤੇ) ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਜਨਵਰੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਤੇ ਵੱਡਾ ਆਰਡਰ ਦਿੱਤਾ। ਨਤੀਜਾ: ਬਸੰਤ ਰੁੱਤ ਵਿੱਚ ਸਟਾਕ ਆਊਟੇਜ ਜ਼ੀਰੋ 'ਤੇ ਆ ਗਿਆ, ਅਤੇ ਸਾਲ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂ ਸਟਾਕ 25% ਘਟ ਗਿਆ। ਏਆਈ ਨੇ ਪੈਟਰਨ ਦਿਖਾਇਆ, ਮਨੁੱਖ ਨੇ ਆਦੇਸ਼ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ।

ਕੇਸ 2 - ਸਹੀ ਨੰਬਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੀਮਤ। YZ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ "3,200 ਯੂਨਿਟਾਂ" ਦੇ ਇੱਕਲੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾਕਾਰ ਦਾ ਆਦੇਸ਼ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ; ਉਸਨੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਅਤੇ ਹਾਸ਼ੀਏ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ। ਗਾਹਕ ਦੇ ਅਚਾਨਕ ਵੱਡੇ ਆਰਡਰ ਦੇ ਨਾਲ ਸਟਾਕ ਤੋਂ ਬਾਹਰ, ਜ਼ਰੂਰੀ ਏਅਰ ਕਾਰਗੋ (ਯੂਨਿਟ ਦੀ ਕੀਮਤ 3 ਗੁਣਾ) ਦੁਆਰਾ ਵਾਧੂ ਸਪਲਾਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਸਬਕ: ਦ੍ਰਿਸ਼ ਰੇਂਜ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਟਾਕ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਯੋਜਨਾ, ਨਾ ਕਿ ਸਿੰਗਲ ਨੰਬਰ।

ਕੇਸ 3 - ਲੀਡ ਟਾਈਮ ਦੀ ਅਸਲੀਅਤ। ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਆਪਣੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਟਾਕ ਨੂੰ ਘੱਟ ਰੱਖਿਆ; ਕਿਉਂਕਿ ਉਸਨੇ ਸੋਚਿਆ ਸੀ ਕਿ ਲੀਡ ਟਾਈਮ "6 ਹਫ਼ਤੇ" ਸੀ। ਜਦੋਂ YZ ਨੇ ਲੀਡ ਟਾਈਮ ਨੂੰ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ (ਉਤਪਾਦਨ 3 + ਆਵਾਜਾਈ 4 + ਕਸਟਮਜ਼ 1.5 ਹਫ਼ਤੇ ≈ 8.5 ਹਫ਼ਤੇ), ਤਾਂ ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਿਆ ਕਿ ਅਸਲ ਸਮਾਂ ਲੰਬਾ ਸੀ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਅਸਥਿਰ ਲਿੰਕ ਕਸਟਮ ਸੀ। ਪੁਨਰਕ੍ਰਮ ਬਿੰਦੂ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਉਠਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ; ਆਵਰਤੀ ਸਟਾਕਆਉਟ ਖਤਮ ਹੋ ਗਏ ਹਨ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਪੂਰੇ ਆਰਡਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਇੱਕਲੇ ਅਨੁਮਾਨ ਨੰਬਰ ਨਾਲ ਲਿੰਕ ਕਰਨਾ। ਦ੍ਰਿਸ਼ (ਨਿਰਾਸ਼ਾਵਾਦੀ/ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ/ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ) ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਟਾਕ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੋ।
• ਲੀਡ ਟਾਈਮ ਨੂੰ ਘੱਟ ਸਮਝਣਾ। ਉਤਪਾਦਨ + ਆਵਾਜਾਈ + ਕਸਟਮ + ਘਰੇਲੂ ਆਵਾਜਾਈ ਦੇ ਜੋੜ ਅਤੇ ਅਸਥਿਰਤਾ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ।
• ਸੀਜ਼ਨ ਦੀ ਅਣਦੇਖੀ. ਸਥਿਰ ਆਰਡਰ ਮੌਸਮੀ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਆਊਟ-ਆਫ-ਸਟਾਕ ਅਤੇ ਓਵਰਸਟਾਕ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• AI ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ। ਇਤਿਹਾਸਕ ਅੰਕੜਿਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੰਖਿਆ ਮਨਘੜਤ ਹੈ।
• ਨਕਦੀ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਕਮੀ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ। ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵੀ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਜੇਕਰ ਨਕਦ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਫੈਸਲਾ ਵਿਅਕਤੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਨੁਕਤਾ: AI ਨੂੰ ਗਣਨਾ ਲਈ ਪੁੱਛਣ 'ਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ "ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਕਦਮ ਦਿਖਾਓ" ਕਹੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦੇ ਕਿ ਨੰਬਰ ਕਿਵੇਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਟਾਕ ਜਾਂ ਆਰਡਰ ਪੁਆਇੰਟ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ; ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਕਦਮ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਫੜਨ ਅਤੇ ਤਰਕ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

ਡਿਮਾਂਡ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਵਸਤੂ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਵਾਧੂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਭੰਡਾਰ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕਲਾ ਹੈ; ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸੋਰਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਲੰਬੇ ਅਤੇ ਅਸਥਿਰ ਲੀਡ ਟਾਈਮ ਇਸ ਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ, ਦ੍ਰਿਸ਼ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਟਾਕ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੁਨਰਕ੍ਰਮ ਬਿੰਦੂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਕ ਹੈ। ਪਰ ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਇੱਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਹੈ; ਨਕਦ, ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਅੰਤਿਮ ਆਦੇਸ਼ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਯੋਜਨਾਕਾਰ ਦਾ ਹੈ। ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਵੀ ਸੰਖਿਆ ਨਹੀਂ, ਲੀਡ ਟਾਈਮ ਦੀ ਅਸਲ ਗਣਨਾ ਕਰੋ, ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਕਿਸੇ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਪਿਛਲੇ 12-24 ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਵਿਕਰੀ ਡੇਟਾ (ਨੰਬਰ, ਗੁਪਤ ਗਾਹਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ) ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ। AI ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਪੈਟਰਨ (ਰੁਝਾਨ + ਸੀਜ਼ਨ) ਪੜ੍ਹੋ, ਫਿਰ ਇੱਕ ਤਿੰਨ-ਸੀਨਾਰੀਓ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਆਪਣੇ ਲੀਡ ਟਾਈਮ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਆਰਡਰ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧ ਸਟਾਕ ਦੇ ਕੇ ਰੀਆਰਡਰ ਪੁਆਇੰਟ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਟਾਕ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ; ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਖੁਦ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਆਪਣੀ ਨਕਦੀ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਆਪਣੇ ਅੰਤਿਮ ਆਰਡਰ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਦੀ AI ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ AI ਨੂੰ ਇਤਿਹਾਸਕ ਵਿਕਰੀ ਡੇਟਾ (ਅਗਿਆਤ) ਦਿੱਤਾ ਹੈ; ਮੈਂ ਅੰਕੜਿਆਂ 'ਤੇ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ।
• [ ] ਮੈਂ ਰੁਝਾਨ ਅਤੇ ਮੌਸਮੀ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
• ਇੱਕ ਇੱਕਲੇ ਨੰਬਰ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਮੈਂ ਇੱਕ ਨਿਰਾਸ਼ਾਵਾਦੀ/ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ/ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ।
• [ ] ਮੈਂ ਲੀਡ ਟਾਈਮ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਅਸਲ ਗਣਨਾ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਕਦਮਾਂ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਟਾਕ ਅਤੇ ਆਰਡਰ ਪੁਆਇੰਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਨਕਦ, ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਅੰਤਮ ਆਦੇਸ਼ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਹੈ।