Технологии искусственного интеллекта (AI) используются в интегрированном бизнес-планировании для улучшения процессов планирования и управления цепочкой поставок.
ООО «ФОРСАЙТ»
ИНН 7715841300
ОГРН 1107746991296
Сегодня, когда крупные компании накопили огромный массив исторических данных, прогнозы на основе классических методов статистического анализа и экспертного опыта становятся ресурсозатратными, а высокая скорость изменений экономической среды снижает их точность.
Среди основных задач — прогнозирование спроса на товары и услуги, оптимизация процессов планирования цепочек поставок, анализ данных о клиентах и прогнозирование их поведения.
Прогнозирование спроса на товары и услуги
Одна из задач, в которой технологии искусственного интеллекта достигли ощутимых успехов — прогнозирование спроса на товары и услуги. Это позволяет компаниям лучше понимать, какие товары или услуги будут востребованы в будущем, и планировать свои запасы и производство соответствующим образом.
AI может анализировать данные о прошлых продажах, сезонных колебаниях, трендах и других факторах, чтобы предсказать будущий спрос на товары.
Это комплекс мероприятий, направленный на получение наиболее точного плана спроса:
✓ формирование качественного исторического ряда (комбинация разных исторических рядов, очистка от выбросов, выявление факторов, влияющих на спрос),
✓ учет новинок или, наоборот, спроса, ставшего неактуальным,
✓ гибко настраиваемые механизмы дезагрегации прогноза,
✓ управление минимальными объемами,
✓ гибкая настройка правил формирования консенсус-прогнозов и многое другое.
Прогнозирование на базе ML позволяет быстро обрабатывать большие объемы данных, как внутренние (история по продажам, промо, запасам на складах и т.д.), так и внешние (сезонность, праздники, погода, курсы валют, данные о конкурентах) и выявлять взаимосвязи, факторы, корреляции для построения максимально точного прогноза.
Это позволяет компаниям эффективно управлять запасами, оптимизировать производственные процессы и разрабатывать стратегии маркетинга. Для крупных компаний повышение точности прогноза даже на несколько процентов может означать увеличении прибыли на миллионы рублей.
Пример. AI может анализировать данные о продажах в прошлом году и определять, какие товары были наиболее популярными в определенные периоды времени. Затем AI может использовать эту информацию для прогнозирования спроса на эти товары в будущем.
Кроме того, AI может использовать данные о клиентах, такие как их предпочтения, покупки и поведение в социальных сетях, чтобы предсказать, какие товары будут востребованы в будущем.
Пример. Если искусственный интеллект замечает, что определенный товар часто покупается вместе с другим товаром, он может предсказать, что спрос на этот товар будет расти в будущем.
Сегментация клиентской базы
AI помогает выделить различные группы клиентов на основе их предпочтений, поведения и других характеристик.
Это позволяет компаниям создавать персонализированные стратегии обслуживания для каждой группы клиентов, что в свою очередь повышает уровень удовлетворенности и лояльности клиентов.
Мы подключаем ML-алгоритмы под набор данных, который нам предоставляют клиенты, подбираем лучшую модель машинного обучения, подбираем параметры,уникальные для каждого из них. В итоге клиент получает автоматический расчет высокой степени точности.
Анализ данных
Для успешного прогнозирования поведения клиентов необходимо анализировать большие объемы данных. AI обладает способностью обрабатывать и анализировать данные быстрее и эффективнее, чем человек.
Простейший пример в сегменте FMCG — анализ прошлых покупок клиента, его предпочтений и сезонности, для прогнозирования спроса на товары, планирования поставок и складских запасов.
Если раньше подключение новых алгоритмов и их параметризация рассматривалась как задача математика-разработчика, то сегодня – это инструмент планировщика. Поэтому важно обеспечить ИТ-решения интуитивно понятными интерфейсами управления математическими моделями.
Выявление паттернов
Алгоритмы машинного обучения позволяют выявлять паттерны и тенденции, которые могут быть незаметны при обычном анализе. Это помогает компаниям понимать, что мотивирует и влияет на поведение их клиентов.
Тут снова можно привести пример отрасль FMCG: паттерны поведения клиентов и выявление взаимосвязей между покупками также помогает лучше спланировать будущие поставки товаров в гипермаркеты.
Оптимизация цепочек поставок
AI может использоваться для оптимизации процессов планирования и управления цепочкой поставок. Таким образом можно помочь компаниям определить наилучший маршрут для доставки товаров, чтобы минимизировать затраты на транспортировку и время доставки.
Кроме того, AI может анализировать данные о запасах на складах и определять, какие товары должны быть доставлены в первую очередь, чтобы минимизировать затраты на хранение и время доставки.
Еще один сценарий — использование данных о поставщиках и их ценах для поиска наилучшего поставщика для каждого товара. Это позволяет компаниям выбирать наиболее выгодных поставщиков и минимизировать затраты на закупку товаров.
Заключение
Технологии искусственного интеллекта помогают компаниям улучшить свои процессы планирования и управления цепочками поставок, повысить эффективность бизнеса, снизить затраты и себестоимость товаров и услуг.
При этом технологии AI являются одним из звеньев IBP-платформ, реализуя определенный функционал в рамках процесса планирования. Всё вместе помогает компаниям быть более гибкими и конкурентоспособными в быстро меняющемся рыночном окружении.
