اللوجستيةIT.com تحدث مع ممثلين بارزين من مجتمعات المحللين والبائعين لمناقشة بعض أهم نقاط الحوار الرئيسية ومجالات الابتكار التي تحدث ضمن تقنية التنبؤ بالطلب والتخطيط.
مع تحول ساحة اللعب الأكثر تجزئة وتقلبًا إلى القاعدة، تحتاج الشركات إلى أن تكون قادرة على اتخاذ قرارات أفضل وأكثر دقة لإدارة الطلب المتوقع والفعلي بالإضافة إلى تنفيذ الطلبات وتلبيتها بأكبر قدر ممكن من الكفاءة من خلال تجنب نفاذ المخزون والتسليم في الوقت المحدد. المواصفات بغض النظر عما إذا كان الطلب مباشرًا للتخزين أو مباشرًا للمستهلك.
ولحسن الحظ، فإن التكنولوجيا المتاحة تواكب هذه التحديات. إنها مجرد حالة من القدرة على التنقل حول ما هو متاح وما يمكن أن يناسب احتياجاتك الخاصة والميزانية المتاحة. إذًا، ما هي على وجه التحديد بعض التحديات الرئيسية التي تواجه التنبؤ بالطلب والحلول المتعلقة بالتخطيط والتي يمكن أن تجعلها عملية أقل إرهاقًا؟
الاتصال بين الطلب والعرض هو المفتاح
وفيما يتعلق بحلول تخطيط سلسلة التوريد، تيم باين، نائب رئيس الأبحاث، غارتنر, makes the point that the demarcation between demand planning and supply chain planning has largely disappeared now. “So, the connection between demand and supply is key and increasingly we’ve seen technology being able to cover both the demand and supply planning side of the equation because that’s really important,” he says. Payne adds that everything is on cloud these days. “Nobody brings a new planning solution to market that is purely on premise.”
يوضح باين أيضًا أن المزيد من البائعين يضيفون الآن المزيد من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إلى حلول التخطيط. ويقول: "إن التغييرات في نماذج الأعمال تعني أن الشركات تحتاج إلى قدر كبير من المرونة في حل التخطيط". "على سبيل المثال، كانت شركات السلع الاستهلاكية تبيع تقليديًا لتجار التجزئة الفعليين وكانت تلك هي قناتهم الرئيسية. الآن، مع التجارة الإلكترونية، يتعين على هذه الشركات أيضًا أن تنظر إلى الطلب على المبيعات عبر الإنترنت. هذا تغيير في نموذج الأعمال.
"لا تزال تطبق بشكل أساسي نفس المبادئ حيث يتعين عليك الآن أن تنظر إلى الطلب على قناة التجارة الإلكترونية الخاصة بك بنفس الطريقة التي نظرت بها إلى الطلب على الطوب وقذائف الهاون، على الرغم من أن الطلب على الإنترنت ستكون المبيعات مدفوعة بعوامل مختلفة عن تلك الخاصة بتاجر التجزئة الفعلي. لذلك، تحتاج الشركات إلى التفكير في مقدار المخزون الذي يجب الاحتفاظ به وما إذا كان يجب أن يكون لديها مواقع مخزون منفصلة أو مخزون للقناتين - في المتجر وعبر الإنترنت - أو دمجهما لأنك تريد المزيد من المرونة. لذا، يجب أن يكون حل تخطيط سلسلة التوريد قادرًا على التعامل مع نموذج القنوات الشاملة هذا.
تحسين جودة اتخاذ القرار
However, Payne believes the biggest focus for companies, whether they are retailers or high-tech, pharmaceutical or industrial manufacturers etc, is being able to improve the quality of the decisions they make. “So, there’s a lot of focus on processes – the demand planning process, the supply chain process. the sales and operations planning process etc. However, we often get fixated on processes – are we following the demand planning process, is everyone conforming to our standard S&OP process? However, the point of planning is fundamentally to make decisions. Planning is a form of decision making and we have to decide how much we think we’re going to sell, move, make and put in inventory. So, the outcome of planning is the decision, and the outcome of good planning is making good decisions – what I describe as higher quality decisions.
“If we make higher quality decisions then we’re able to reduce value leakage and create opportunities to increase value because we get the right resources in the right place at the right time, and we can take advantage of disruptions and events that are happening in the market. So. there’s a switch happening, particularly now there’s so much digitisation going on. With all the digitisation and digital transformation work that companies are doing a big focus area we find for that is supply chain.”
مزيج من التقنيات التحليلية المختلفة
Within the supply chain, Payne comments that the top focus area is supply chain planning because digitisation is about using lots of data and analytics. and particularly machine learning, which is all about prediction and planning is about predicting. He adds that automation of decision making is also a key focus. “So, there’s a lot of focus going on from manufacturing companies in terms of how they can improve the quality of the decisions that we make,” he says. “That’s driving many of the technological changes, not to take out optimisation approaches but to add in additional analytical techniques such as machine learning in all its various forms, deep learning and natural language processing etc. So, it’s becoming a combination of the different analytical techniques that helps to improve the quality of the decision-making.”
تأثير القنوات الشاملة
بريان بول، محلل ومستشار صناعي، سابق-استراتيجية وأبحاث أبردينيشير إلى أن كوفيد مارس الكثير من الضغط على قدرة العديد من الشركات على تلبية الطلبات، ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى النمو في القنوات الشاملة. يقول: "هذا يعني أن العديد من الشركات بحاجة إلى تلبية الطلبات من نقاط مختلفة عما خططت له في البداية للوفاء به". "على سبيل المثال، في صناعة الأغذية والمشروبات، إذا كانت نقاط توزيع التوزيع المعتادة للشركة هي متاجر البقالة والمطاعم لأن الناس كانوا يأكلون في المطاعم ويتسوقون في منافذ البقالة، فقد اضطرت فجأة إلى إعادة التفكير في كل شيء لأن المطاعم أغلقت أبوابها أثناء الوباء وكل شيء أيضًا. عبر قناة البقالة الفعلية أو من خلال الطلبات عبر الإنترنت. لذلك، كان على الشركات التي تخدم هذا القطاع أن تتكيف بسرعة كبيرة وأن تحرك الأمور بطريقة مختلفة.
إعادة التفكير في الوفاء
لذلك، يوضح بول أن هناك تحديات جديدة في جانب تخطيط الطلب والتنبؤ به فيما يتعلق بالمعلومات الواردة. "بعبارة أخرى، كانت هناك قضايا جديدة تتعلق بالمصدر الذي يأتي منه الطلب، وتوقيت الطلب وحجمه، فضلا عن أسئلة حول مستويات دقة البيانات وتقلب الطلب وما إلى ذلك"، كما يقول. "ومع ذلك، مع النمو الهائل في خدمة التوصيل إلى المنازل، على سبيل المثال، والذي يرجع إلى حد كبير إلى الوباء، كان على الشركات أيضًا إعادة التفكير في كيفية إعادة وضع نفسها في جانب التنفيذ، والتفكير أكثر في المكان الذي يجب أن توجد فيه المنتجات بالترتيب. لتلبية الطلبات بسرعة أكبر وفعالية من حيث التكلفة. تاريخيًا، كان يتم عادةً تخزين البضائع في مراكز التوزيع التقليدية التي أنشأتها الشركة، ولكن بسبب التحول إلى نموذج البيع المباشر للمستهلك، بدأت بعض الشركات، وخاصة بعض الشركات الكبرى، في التفكير في كيفية استخدام مواقع المتجر كنقاط توزيع للوفاء لأنها كانت أقرب إلى المكان الذي تأتي منه الكثير من الطلبات المباشرة للمستهلك.
Ball continues: “Historically, they might have relied on regional DCs covering large regional areas, Now, because of the major growth in the direct-to-consumer model, they might decide to position them in a major city or large locale closer to the point of delivery – maybe New York, Philadelphia, Atlanta, Houston or Los Angeles for example. Previously, companies might not have considered this as an option due to the local logistical challenges due to traffic congestion, but because these types of locations are now a hotbed of people ordering online, delivering to residences and condos has become more of a norm so companies are increasingly using their store sites as fulfilment points. So, it’s now not only important to capture as accurate data as possible on the inbound demand and forecasting side, but on the outbound side there’s a necessity to create as intelligent a model as possible telling you where best to stock products to minimise your cost and delivery.”
في حين أن تخطيط الطلب والتنبؤ به كان بمثابة جزء أمامي يتعلق بما تفعله في سلسلة التوريد، يوضح بول أنه أصبح الآن جزءًا حيويًا للغاية مما تحتاج إلى القيام به من أجل التنفيذ الفعال والوفاء في سلسلة التوريد. عالم جديد متعدد القنوات – مباشر إلى المستهلكين أو المتاجر التقليدية. يقول: "يعتمد معظم نموذج التخطيط على المعلومات الواردة المتعلقة بكيفية تصنيف عناصر معينة بشكل أفضل والحصول على تفاصيل أفضل حول أفضل موقع لإرسالها إليه". "على الرغم من أن الطلب الإجمالي على نوع معين من العناصر قد يكون مستقرًا إلى حد ما، إلا أن نوع الطلب قد يختلف اعتمادًا على مكان تواجد العميل.
"على سبيل المثال، فكر في الملابس الصغيرة أو المتوسطة أو الكبيرة. قد لا تختلف نسبة المبيعات في الشركات الصغيرة والمتوسطة والكبيرة بشكل كبير في المجمل، ولكن يمكن أن تختلف النسبة المئوية لكل حجم كثيرًا حسب المنطقة. قد يكون الطلب أكبر على الملابس ذات الحجم الأكبر في المدن، وقد يكون الطلب على الملابس الأخف وزنًا أكبر في الجنوب حيث تكون درجات الحرارة أكثر سخونة باستمرار على مدار العام. لذلك، يجب أن يوفر حل التنبؤ بالطلب والتخطيط مستوى أكبر من التطور في نهاية التنفيذ. ربما لن تحتاج إلى كاسحات ثلج في الجنوب، لذا إذا كان لديك نبات يصنع كاسحات ثلج فمن الأفضل وضعه في مكان به ثلج وربما جبال، تينيسي على سبيل المثال. إنها نقطة توزيع جيدة للعملاء كما أنها توفر تصنيعًا بتكلفة تنافسية.
تأثير وسائل التواصل الاجتماعي
ستيف ميرفي، مدير خدمات العملاء، مجموعة بانوراما الاستشارية, observes a number of key areas that are changing the face of demand forecasting and planning today. “One is the evolution of omnichannel to satisfy consumer demand, and the choice consumers have now between in-store purchases and online orders,” he says. “Online sales have exploded over the past few years, particularly since the pandemic. On social media, we’re all bombarded now with targeted ads based on tight tracking of your online activity today. Only a few years ago, the ads you would see pop up would be from four or five main companies that were targeting that type of advertising. Today, if you visit an online page within hours, you will start seeing ads pop-up related to that company and its products. When you sign up to your landing page, whether it’s Google, Yahoo or whatever the case might be, you’re going to see ads or stories about that retailer or that product.”
ويعتقد مورفي أن هذا لا يتغير بسبب التكنولوجيا اليوم فحسب، بل يمكن أن يتغير أيضًا بسبب الأحداث الكبرى، وخاصة الوباء. ويقول: "كان الوباء حدثا لمرة واحدة، لكنه غير كل شيء". "لقد غيرت الطريقة التي تدير بها الشركات سلاسل التوريد الخاصة بها، وكان على شركات النقل الكبيرة أن تعيد التفكير في كيفية تسليم البضائع. اليوم، في حالة الشحن البحري، على سبيل المثال، يمكنك الآن تسجيل الوصول في أي وقت ومعرفة مكان الشحنة بالضبط عبر نظام تحديد المواقع العالمي (GPS).
منظمة العفو الدولية والتعلم الآلي
هناك تطور رئيسي آخر في تخطيط الطلب والتنبؤ به اليوم، وفقًا لمورفي، وهو تطور الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. "يمكن لموردي تخطيط موارد المؤسسات الرائدين مثل Oracle وSAP وMicrosoft بالإضافة إلى مقدمي حلول التخطيط والتنبؤ بالطلب المتخصصين، على سبيل المثال، استخدام الذكاء الاصطناعي لأخذ الأنماط الاقتصادية الشائعة على مدار الأشهر الثلاثة الماضية، وسحبها إلى النظام وتقدير ما يحدث بدقة ومن المرجح أن يكون الطلب للشهر المقبل. لقد تحسن مستوى دقة هذه الأنظمة بسرعة فائقة.
ويضيف مورفي أنه على الرغم من أن التعلم الآلي يوفر بيانات أكثر وأفضل، إلا أن إحدى النقاط الرئيسية التي يجب تذكرها هي أنك لا تزال بحاجة إلى إنسان ليتمتع بالتحكم الشامل. "في حالة الأحداث الكبرى التي يمكن أن يكون لها تأثير على مبيعات المنتجات، مثل Super Bowl، فإن الأشخاص الذين يفهمون التنبؤ بالطلب والتخطيط بناءً على سنوات من الخبرة العملية قد يقولون إنني أعتقد أن مستويات المخزون يجب أن ترتفع بنسبة 1٪. أعلى مما تقترحه البيانات أو ضخه إلى مستوى مماثل. قد يكون هذا في كثير من الأحيان أكثر دقة من بيانات التعلم الآلي المقترحة. لذلك، لا تزال بحاجة إلى هذا العامل البشري القائم على التنبؤ بالطلب وخبرة التخطيط بدلاً من الاعتماد البحت على الأرقام التي تخرج من الآلة.
موكول كريشنا. رائدة ممارسة الأبحاث العالمية - سلسلة التوريد والخدمات اللوجستية، فروست آند سوليفان، يعكس أنه منذ عقد من الزمان فقط أو نحو ذلك كانت الصناعة قد بدأت للتو في التحول الرقمي، وبدأ الناس في جمع البيانات وإنشاء تقارير البيانات. ويقول: "لقد بدأت الكثير من البيانات القيمة في الظهور من حيث زيادة دقة التنبؤ". "ثم، في الآونة الأخيرة، ضرب الوباء ما جعل العديد من الشركات تعيد التفكير في كيفية إدارة التنبؤ بالطلب والتخطيط له.
الانتقال من البيانات التاريخية
“Someone in the apparel industry told me that his company’s planning for the Spring of 2022 was based on the previous year’s data. However, in the wake of the pandemic all this historical data going back a year or so went out the door. In volatile times, especially when things are changing very rapidly, historical data means very little. Typically, what demand forecasting has relied on has been this historical data, but now more people are very cognisant of the fact that there’s so much uncertainty out there that it’s very difficult to even read regular economic data.”
حتى قبل الوباء، يشير كريشنا إلى أن العديد من عملاء التجزئة أصبحوا مرتاحين جدًا لفكرة التجارة الإلكترونية. “ثم خلال الوباء، أصبح هؤلاء العملاء أكثر راحة عند الحجز عبر الإنترنت. لذلك، لا يتعين على الشركات فقط إدارة عمليات التسليم الفعلية والتسليم المباشر إلى المستهلك، ولكنها تحتاج أيضًا إلى مراعاة الخدمات اللوجستية العكسية لأن بعض العملاء قد اعتادوا على طلب 10 عناصر، على سبيل المثال، ولكن فقط تنوي الاحتفاظ بخمسة منهم، أو حتى أقل. لذلك، يوجد الآن التحدي الإضافي المتمثل في إدارة المرتجعات وإعادة العناصر إلى الرفوف أو إعادتها إلى المكان المناسب في المستودع أو مركز البيانات لتكون جاهزة للإرسال إلى عميل آخر.
Krishna adds that some companies are still paying attention to historical data but now rely more on data that is only a few months old. “They’re also starting to use more artificial intelligence and trying to triangulate as much of what is happening to try to figure out true demand,” he says. “Just because something happened last year doesn’t mean it’s going to happen this year, so companies want to increase their probability of having a much better sense of accurate data in times of greater uncertainty.”
أيضًا، مع تغير المناخ، يعتقد كريشنا أن الشركات بحاجة إلى أن تسأل نفسها ما إذا كان الشتاء سيكون أكثر دفئًا لأن ذلك قد يؤثر على زيادة الطلب على بعض المنتجات التي ربما لم يكن الطلب عليها تاريخيًا كبيرًا في ذلك الوقت من العام. "لذا، أصبحت أشياء مثل هذه الآن في مقدمة اهتمامات الشركات، حيث لم تكن لتفكر فيها كثيرًا في الماضي عندما تحاول توقع الطلب." وفيما يتعلق بمحاولة اكتشاف أنماط طلب أكثر دقة بدلاً من الاعتماد على البيانات التاريخية، يوضح كريشنا أن المزيد من الشركات تحاول الآن صياغة البيانات بشكل أفضل باستخدام الذكاء الاصطناعي أو التحليلات المتقدمة للبدء في أن تصبح أكثر تنبؤية وتوجيهية. ويقول: "كل هذا يمكن أن يساعد في إدخال المزيد من الاحتمالات في الخوارزميات".
مناقشة SaaS/on-premise
يلاحظ بول أن العديد من الشركات والشركات الأفضل في فئتها تنقل بالتأكيد، أو نقلت بالفعل، بعض وظائفها إلى نموذج SaaS، سواء من حيث التنبؤ بالطلب والتخطيط وتخطيط موارد المؤسسات (ERP). ويقول: "قد يقررون في المقام الأول نقل أجزاء معينة إلى السحابة، مثل دعم القرار". "قد لا يقررون نقل التخطيط المالي لأنهم يرون أن أرقامهم المالية هي "مفاتيحهم للمملكة". قد يقررون وضع بيانات التخطيط الخاصة بهم في السحابة.
"ومع ذلك، حتى في هذه الحالة قد يرغبون في أن يكونوا أكثر سرية بشأن ذلك لأن بيانات التخطيط الخاصة بهم تحتوي على معلومات حول الحجم والمنتج والتسويق والتسعير. لذلك، قد يكونون حذرين بشأن هذا النوع من البيانات. ومع ذلك، فقد يقررون أخذ شرائح من تلك البيانات ونقلها خارج الموقع. بشكل عام، لقد تجاوزت العديد من الشركات موقف الاحتفاظ بكل شيء داخل الشركة. ومع ذلك، لا يزال هناك العديد من الشركات المصنعة التي لا تريد تركيبتها السرية في السحابة وتشعر بالأمان أكثر إذا كانت موجودة في الشركة. في حالة كوفيد حيث لم يتمكن الأشخاص من مواصلة العمل في الموقع، أثبتت SaaS أنها ذات قيمة كبيرة في ضمان إمكانية الوصول إلى البيانات مثل تلك المتعلقة بالمخزون أينما كان الأشخاص الذين لديهم السلطة لرؤية تلك المعلومات.
لها ميزة
يرى كريشنا أن العديد من المخاوف الأولية المتعلقة بـ SaaS قد اختفت. ومع ذلك، فهو يعتقد أنه في بعض الصناعات، مثل البيع بالتجزئة، فإن الحلول المحلية وقدرات الحافة لها نفس القدر من الأهمية في إدارة نموذج القنوات المتعددة - مباشرة إلى العميل ومباشرة إلى المتجر. ويشير كريشنا أيضًا إلى أن الحوسبة الطرفية يمكن أن تتمتع بميزة على السحابة من حيث تقليل زمن الوصول، وهو أمر يعتقد أنه ذو أهمية متزايدة في عالم سلسلة التوريد حيث يمكن أن تكون الاستجابة السريعة أمرًا بالغ الأهمية لمواكبة متطلبات الطلب والمخزون.
“During the pandemic, many people fell sick and quitting also reached high levels,” he says. “Many left their jobs to re-skill or up skill and get into the gig economy. Largely because of this, companies tried to leverage more AI-based automation. So, for example, more inventory management robots were used. These robots are basically edge computing devices on wheels. Meanwhile, RFID scanners and machine vision were deployed to scan items down the aisles to determine what’s in stock and what’s not. So, these types of tasks that might have been considered tedious for human workers can now be effectively done by automation and are able to give you information largely in real time.”
مواكبة الاتجاهات غير المتوقعة
يذكرنا كريشنا أنه عندما ضرب الوباء، بدأ الناس في اتخاذ خط مباشر لجميع أنواع العناصر التي لن تطير من على الرفوف في الظروف العادية، مثل ورق التواليت. يقول: "في متجر البقالة المحلي الخاص بي، لم أر قط البصل ينفد منه قبل كوفيد"، مضيفًا أن بعض المتاجر بدأت بعد ذلك في تقنين بعض العناصر، مما يسمح بعنصرين لكل عميل، على سبيل المثال. ويقول: "إذا كانت لديك بيانات تصل إليك في الوقت الفعلي تقريبًا، فيمكنك البدء في مراقبة هذه الاتجاهات غير المتوقعة ووضع سياسات معينة من شأنها أن تساعدك على منع نفاد المخزون".
“However, data sent to the cloud means getting it back will experience some level of latency, and even a small amount of latency can make a big difference to meeting demand and following trends. So, you want to minimise the level of latency. For example, you don’t want your autonomous vehicle talking to the cloud. Instead, you want that vehicle to make autonomous decisions without needing to communicate with the cloud. So, if you have a lot of autonomous vehicles doing last-mile delivery using on-board edge computing capability to make decisions rather than having to go into the cloud and back, this can be much more efficient. Similarly, your inventory management robot in the warehouse using edge computing can let you know in near real time that you’re running short of a certain product and can order more before you experience stock out.”
التخصيم في النفقات
Krishna adds it is often said that if you throw enough money at the problem the problem will go away. “However, many companies don’t have large amounts of money. Cutting-edge technology can be expensive, so in developing countries where labour is still relatively cheap, many companies will continue to kick the can down the road in terms of investing in cutting-edge technology. Instead, they will just employ more people. If you look at more affluent areas such as North America, Western Europe, South Korea or Japan, you will see more use of warehouse automation and robots, especially in terms of picking robots with active picking arms – although in more complex warehouses where aisles can reach 30 or 40 racks high, picking robots would need to be highly articulated and move at very complex angles meaning a lot more complexity is involved. So, because of this type of complexity and expense, companies need to have a very good economic reason to move to more automation. Many companies don’t think their situation is that dire, and they have enough people available to manage picking in a more manual manner.”
إذا كانت لديهم الميزانية المتاحة، يوضح كريشنا أن المزيد من الشركات تستخدم الآن الروبوتات المساعدة أيضًا. ويقول: "ومع ذلك، مع تزايد انتشار الأتمتة، ما زلت لا أعتقد أن مفهوم المستودع المظلم سوف يتقدم كثيرًا خلال السنتين أو الثلاث سنوات القادمة على الأقل". "يعد المستودع المظلم، بالطبع، قضية حساسة حيث يمكن أن تحل هذه الآلات محل الكثير من القوى العاملة البشرية في المستودعات ومراكز البيانات. والحجة المضادة هي أنه في كثير من الحالات يمكن للتكنولوجيا الآلية أن تزيد وتساعد العمل الذي تقوم به القوى العاملة البشرية.
عامل التمديد
Even though SaaS has been around for several years now, many companies are still more comfortable having their servers on premise, maybe for security concern reasons although these are minimal today. However, Murphy explains that if you look at the long-term costs of an on-premise solution, it can be considerably more expensive because of the need to upgrade on site and possibly hire consultants to undertake extension work (extension being the term now commonly used rather than customisation). “Of course, one of the main benefits of a SaaS subscription model where a company pays quarterly or annually is that, at least for most of the upper tier companies, an automatic quarterly update to their software takes place. This means they are always up to date with the software and using the very latest version. I think that’s probably one of the biggest benefits of SaaS.”
Another delineation between on premise and SaaS, according to Murphy, is with on premise if every time you upgrade you decide to add some extensions you will likely need a consultant to come in and manage the extension work. “With the SaaS model, you don’t want to customise the solution for every user so the functionality is normally based on best practices for particular industries. If someone has a particular need for an extension to fit a particular business more tightly what we recommend before you go ahead with this potentially costly plan is that you think carefully about what you want to get out of the software.
It is important to know what the overall benefits will be and whether it makes sense to do it based on the extra cost involved. After careful thought, you may decide that it would it be more beneficial just to rely on the standard software package. So, a cost benefit analysis or change benefit analysis makes sense. If an extension is the preferred option, we can help the software companies design that extension. Doing extensions doesn’t seem to be as complex or difficult a process as it used to be. It’s not now the same as doing some of the heavy-duty customisations that we used to.”
ما ينتظرنا في المستقبل
ما هي الابتكارات/التطورات التالية التي يجب البحث عنها خلال العام أو العامين المقبلين؟ يوضح مورفي أنه من خلال دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في حلول التنبؤ بالطلب والتخطيط اليوم، يمكن للتكنولوجيا أن تتعلم باستمرار من جميع المعاملات التي تتم، سواء في نهاية الطلب أو التنفيذ. هناك شيء آخر يجب التفكير فيه، كما يقول مورفي، وهو أن هناك الكثير من مصادر البيانات التي يمكن سحبها من الآن لمراقبة اتجاهات الطلب، بما في ذلك البيانات من وسائل التواصل الاجتماعي. "كان من المعتاد أن تنظر إلى تاريخ المبيعات السابق والتنبؤات الاقتصادية وما كان يحدث في السوق الخاص بك بناءً على مناطق مختلفة وما هي اتجاهات المبيعات في تلك الأقسام من البلاد.
“Now, the sources of data are so vast that trying to collect more and better data to put in the system is one of main goals. So, I think if we can find better ways to collect data to use within demand forecasting and planning systems, that’s where the main improvements will lie. I think somebody out there is going to design an even better data collection process to pull in this valuable data from all these vast sources. Then, it’s a question of how this more valuable information is corralled and processed by the best demand forecasting and planning solutions. This will be the next step.”
المزيد من الأتمتة للتخفيف من ضيق سوق العمل
استمرارًا لموضوع التطورات المستقبلية المحتملة، أليكس ماكفيرسون، مدير استشارات الحلول وإدارة الحسابات، شركاء مانهاتنويشير إلى استمرار الأتمتة للتخفيف من ضيق سوق العمل، خاصة في قطاع المستودعات. ويقول: "يهدف هذا إلى توفير القدرة الاستيعابية في فترات الذروة التي تعتمد على الأحداث، وليس فقط فترات الذروة الموسمية المعتادة التي شهدتها الأعمال". "سيختلف شكل هذه الأتمتة من ASRS التقليدي والأتمتة التي تعتمد على الناقل إلى الروبوتات والروبوتات." ويضيف ماكفيرسون أن استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي سوف ينفجر داخل بيئة المستودعات، مما يؤدي إلى العديد من المهام التي تم البدء فيها يدويًا مثل تشغيل الموجات وتوقع التنبؤ بالعمل. يقول: "لم يشهد القطاع استخدامًا واسع النطاق للذكاء الاصطناعي، وهذا على وشك التغيير".
ويضيف ماكفيرسون أنه سيكون من المثير للاهتمام مشاهدة كيفية تعامل تجار التجزئة مع العائدات خلال الـ 12 إلى 18 شهرًا القادمة. ويقول: "إن حجم العوائد على جميع الشركات والتكاليف الباهظة في إدارتها قد تحققت أخيرًا وسيتم معالجتها". "سواء كان ذلك يتعلق بفرض رسوم على المرتجعات أو جعل العملاء يدفعون رسومًا سنوية مقابل إرجاع البضائع، فسيكون هذا مجالًا آخر سيتغير بسرعة وبشكل حاسم. لقد شهدنا بالفعل ميزة المحرك الأول من قبل العديد من تجار التجزئة البارزين، وهذا سيعطي قوة دافعة للبقية للعمل من أجلها.
لا أضواء خارج
Payne believes we will see a lot more from an AI perspective. “If we look back to pre-Covid times, I heard a lot of end-users saying they wanted lights out planning, no touch planning or autonomous planning. Fortunately, there’s been a realisation by these leading companies that that’s not going to happen. You’re never going to automate all the decision-making in the supply chain. You can automate a lot of it, but you can’t automate all of it. There is still a need for certain types of decisions for human input human judgement, which is what we have always said. Completely autonomous planning was a pipe dream, but you can do a lot more than the very manual way that planning is still done by many companies on spreadsheets.”
According to Payne, generative AI will have an increasing impact. “Currently, many are saying Chat GPT will transform the way we do things. It’s just another AI technique, but the use of large language models could transform the way planners interact with planning systems. So, you could have more of a natural conversation with the planning system. That’s probably where we’re going to see some of the initial use cases in the world of planning.”
البيانات التركيبية
Another area of innovation that will likely gain more traction, in Payne’s view, is the creation of synthetic data. “You could potentially use your digital supply chain twin along with generative AI capabilities to be able to create synthetic data – in other words, data that hasn’t been created by the physical supply chain but has been created digitally. With this data, you could test out all sorts of scenarios and options.”
التغيير الهيكلي
A further development we could see over the next couple of years, according to Payne, is a change in the structure of demand forecasting and planning solutions. “Today, when companies buy a planning technology solution, they might say it’s got to do demand planning, inventory planning, replenishment planning, production planning, sales & operations planning or integrated business planning. Basically, what they’re looking for is a complete end-to-end planning solution. This is where vendors such as Kinaxis, SAP, Oracle, Blue Yonder and all those big platforms play.
ومع ذلك، قد يكون الأمر هو أن الشركة تريد وظائف إضافية غير مدمجة في النظام الأساسي المغلق الذي تستخدمه حاليًا، وبالتالي تبحث عن حلول من طرف ثالث أو تبني شيئًا بنفسها، وربما تستخدم فرق التحليلات وعلوم البيانات الخاصة بها لملء الفجوة بالجدولة أو التحليلات وما إلى ذلك. ومع ذلك، هناك اتجاه متزايد للحلول التي تقدم وحدات بناء وظيفية قابلة للتبديل، سواء كنت تستخدم معظم وحدات البناء من بائع واحد أو مزيجًا. وتطلق شركة Gartner على هذه القابلية للتركيب اسم "القابلية للتركيب"، مما يجعل الحل أكثر نمطية وقابلية للتكيف."
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.logisticsit.com/articles/2024/01/02/improving-your-demand-and-fulfilment-processes
- :لديها
- :يكون
- :ليس
- :أين
- $ UP
- 10
- 12
- 150
- 2022
- 30
- 40
- a
- القدرة
- ماهرون
- من نحن
- فوق
- الوصول
- وفقا
- حسابي
- ادارة الحساب
- دقة
- دقيق
- بدقة
- عمل
- نشط
- نشاط
- يقدم
- تضيف
- مضيفا
- إضافي
- يضيف
- ضبط
- متقدم
- مميزات
- دعاية
- بعد
- منذ
- قدما
- AI
- اليكس
- خوارزميات
- الكل
- السماح
- على طول
- سابقا
- أيضا
- بالرغم ان
- دائما
- أمريكا
- كمية
- المبالغ
- an
- تحليل
- المحلل
- تحليلية
- تحليلات
- و
- لوس
- سنوي
- سنوياً
- آخر
- توقع
- كان متوقعا
- توقع
- أي وقت
- ملابس
- تطبيقي
- تطبيق
- اقتراب
- هي
- المنطقة
- المناطق
- حجة
- أسلحة
- حول
- مصطنع
- الذكاء الاصطناعي
- AS
- تطلب
- مساعدة
- At
- أتلانتا
- اهتمام
- موقف
- زيادة
- السلطة
- أتمتة
- الآلي
- أوتوماتيك
- أتمتة
- مستقل
- سيارة مستقلة
- المركبات المستقلة
- متاح
- تجنب
- بعيدا
- الى الخلف
- كرة
- على أساس
- في الأساس
- BE
- وأصبح
- لان
- أصبح
- يصبح
- أن تصبح
- كان
- قبل
- البداية
- يجري
- يعتقد
- مفيد
- تستفيد
- الفوائد
- أفضل
- أفضل الممارسات
- أفضل
- ما بين
- المشروبات
- كبير
- أكبر
- Blocks
- الأزرق
- حجز
- على حد سواء
- حدود
- الطوب وقذائف هاون
- يجلب
- ميزانية
- نساعدك في بناء
- ابني
- بنيت
- الأعمال
- نموذج الأعمال
- تخطيط الأعمال
- الأعمال
- لكن
- يشترى
- by
- دعوات
- CAN
- قدرات
- قدرة
- الطاقة الإنتاجية
- أسر
- حذر
- بعناية
- حقيبة
- الحالات
- مراكز
- معين
- بالتأكيد
- سلسلة
- السلاسل
- تحدى
- التحديات
- تغيير
- غير
- التغييرات
- متغير
- قناة
- قنوات
- شحن
- الدردشة
- رخيص
- خيار
- ظروف
- مدن
- المدينة
- زبون
- مناخ
- التغيرات المناخية
- اغلاق
- صندوق توظيف برأس مال محدود
- أقرب
- ملابس
- سحابة
- CO
- جمع
- جمع
- مجموعة شتاء XNUMX
- مجموعة
- دمج
- تأتي
- مريح
- آت
- تعليقات
- مشترك
- عادة
- التواصل
- المجتمعات
- الشركات
- حول الشركة
- الشركة
- إكمال
- تماما
- مجمع
- تعقيد
- الحوسبة
- مفهوم
- قلق
- حول
- اهتمامات
- احتقان
- صلة
- نظر
- نظرت
- وتعتبر
- باتساق
- consultants
- الاستشاريين
- الاستشارات
- مستهلك
- المستهلكين
- باستمرار
- استمرار
- استمر
- تواصل
- مراقبة
- تقليدي
- محادثة
- التكلفة
- مكلفة
- التكاليف
- استطاع
- Counter
- دولة
- البلد
- زوجان
- الدورة
- بهيكل
- تغطية
- Covid
- خلق
- خلق
- خلق
- خلق
- حرج
- حاليا
- زبون
- العملاء
- المتطور والحديث
- غامق
- البيانات
- علم البيانات
- التاريخ
- أيام
- dc
- صفقة
- عقد
- تقرر
- القرار
- اتخاذ القرار
- القرارات
- عميق
- التعلم العميق
- نقل
- التسليم
- تقديم
- التوصيل
- الطلب
- توقعات الطلب
- اعتمادا
- نشر
- وصف
- تصميم
- حدد
- تطوير
- الدول النامية
- التطوير التجاري
- التطورات
- الأجهزة
- فعل
- اختلف
- فرق
- مختلف
- صعبة
- رقمي
- التحول الرقمي
- رقميا
- رقمنة
- ماسة
- مباشرة
- مدير المدارس
- بحث
- إرسال
- الاضطرابات
- توزيع
- do
- هل
- لا توجد الآن
- فعل
- دون
- فعل
- لا
- منتجات الأبواب
- إلى أسفل
- حلم
- مدفوع
- قيادة
- اثنان
- أثناء
- التجارة الإلكترونية
- كل
- اقتصادي
- اقتصاد
- حافة
- الحوسبة حافة
- الطُرق الفعّالة
- على نحو فعال
- فعال
- بكفاءة
- إما
- آخر
- النهاية
- النهائي إلى نهاية
- كاف
- ما يكفي من المال
- ضمان
- البيئة
- بالتساوي
- ERP
- خاصة
- أساسيا
- أنشئ
- تقدير
- إلخ
- الأثير (ETH)
- أوروبا
- حتى
- الحدث/الفعالية
- أحداث
- كل
- كل شخص
- كل شىء
- تطور
- بالضبط
- مثال
- تنفيذ
- ذو تكلفة باهظة
- الخبره في مجال الغطس
- تمكنت
- ويوضح
- تمديد
- اضافات المتصفح
- واسع
- مدى
- احتفل على
- الوجه
- حقيقة
- عامل
- العوامل
- بإنصاف
- شعور
- الرسوم الدراسية
- قليل
- أقل
- حقل
- الشكل
- شغل
- أخيرا
- مالي
- التخطيط المالي
- الاسم الأول
- تناسب
- خمسة
- مرونة
- تركز
- متابعيك
- طعام
- في حالة
- النموذج المرفق
- شكل
- أشكال
- معادلة
- لحسن الحظ
- إلى الأمام
- أربعة
- مجزأة
- شحن
- تبدأ من
- صقيع
- وظيفة
- في الأساس
- إضافي
- مزيد من التطوير
- مستقبل
- التطورات المستقبلية
- ربح
- فجوة
- غارتنر
- العلاجات العامة
- توليدي
- الذكاء الاصطناعي التوليدي
- دولار فقط واحصل على خصم XNUMX% على جميع
- الحصول على
- الاقتصاد أزعج
- منح
- العالمية
- Go
- الأهداف
- الذهاب
- ذهب
- خير
- بضائع
- شراء مراجعات جوجل
- حصلت
- نظام تحديد المواقع
- عظيم
- أكبر
- بقالة
- متزايد
- التسويق
- عادة
- كان
- تشابك الايدى
- يحدث
- حدث
- حدث
- يملك
- وجود
- he
- سمعت
- واجب ثقيل
- مساعدة
- يساعد
- مرتفع
- رقيقة
- أعلى
- جدا
- تأجير
- له
- تاريخي
- تاريخيا
- تاريخ
- ضرب
- عقد
- الصفحة الرئيسية
- توصيل منزلي
- ساعات العمل
- هيوستن
- كيفية
- لكن
- HTTPS
- ضخم
- الانسان
- i
- فكرة
- if
- التأثير
- أهمية
- تحسن
- تحسن
- تحسينات
- تحسين
- in
- في أخرى
- في المتجر
- بما فيه
- القيمة الاسمية
- زيادة
- في ازدياد
- على نحو متزايد
- صناعي
- الصناعات
- العالمية
- معلومات
- في البداية
- في البداية
- بدأت
- الابتكار
- إدخال
- بدلًا من ذلك
- معهد
- المتكاملة
- رؤيتنا
- ذكي
- النية
- تفاعل
- وكتابة مواضيع مثيرة للاهتمام
- إلى
- تقديم
- المخزون
- نظام إدارة المستودعات
- الاستثمار
- المشاركة
- قضية
- مسائل
- IT
- العناصر
- انها
- اليابان
- المشــاريــع
- JPG
- م
- احتفظ
- حفظ
- القفل
- المجالات الرئيسية
- ركلة
- علم
- كوريا
- العمل
- هبوط
- الصفحة المقصودة
- لغة
- كبير
- إلى حد كبير
- أكبر
- اسم العائلة
- العام الماضي
- كمون
- آخر
- زعيم
- قيادة
- قفزات
- تعلم
- تعلم
- الأقل
- اليسار
- أقل
- اسمحوا
- مستوى
- ومستوياتها
- الرافعة المالية
- كذبة
- يكمن
- ولاعة
- مثل
- على الأرجح
- القليل
- محلي
- محلي
- تقع
- موقع
- المواقع
- الخدمات اللوجستية
- طويل الأجل
- بحث
- بدا
- أبحث
- ال
- لوس أنجلوس
- الكثير
- الكثير
- آلة
- آلة التعلم
- رؤية الجهاز
- آلية
- صنع
- الرئيسية
- رائد
- جعل
- يصنع
- القيام ب
- إدارة
- إدارة
- إدارة
- أسلوب
- كتيب
- يدويا
- الشركات المصنعة
- تصنيع
- كثير
- كثير من الناس
- تجارة
- التسويق
- السوق
- مايو..
- يمكن
- me
- تعني
- معنى
- يعني
- يعني
- في غضون
- الوسائط
- متوسط
- الاجتماع
- مایکروسافت
- ربما
- مانع
- أدنى
- تقليل
- تخفيف
- مزيج
- نموذج
- عارضات ازياء
- وحدات
- مال
- مراقبة
- مراقبة
- شهر
- المقبلة.
- الأكثر من ذلك
- أكثر فعالية
- أكثر
- خطوة
- تقدم إلى الأمام
- انتقل
- يتحرك
- كثيرا
- my
- طبيعي
- اللغة الطبيعية
- معالجة اللغات الطبيعية
- التنقل
- قرب
- ضرورة
- حاجة
- بحاجة
- الحاجة
- إحتياجات
- أبدا
- مع ذلك
- جديد
- نيويورك
- التالي
- لا
- عادي
- عادة
- شمال
- امريكا الشمالية
- الآن
- عدد
- أرقام
- يلاحظ
- محيط
- of
- خصم
- عرض
- عروض
- غالبا
- قديم
- omnichannel
- on
- ONE
- منها
- online
- المبيعات عبر الإنترنت
- فقط
- OP
- طريقة التوسع
- عمليات
- الفرص
- معارض
- خيار
- مزيد من الخيارات
- or
- أوراكل
- طلب
- الطلبات
- أخرى
- لنا
- خارج
- نتيجة
- منافذ
- على مدى
- الكلي
- الخاصة
- صفقة
- صفحة
- وباء
- ورق
- خاص
- خاصة
- حفلة
- الماضي
- أنماط
- دفع
- بلد
- قمة
- مجتمع
- إلى
- نسبة مئوية
- فترات
- منظور
- الأدوية
- فيلادلفيا
- مادي
- اختيار
- قطعة
- قطعة
- أنبوب
- المكان
- خطة
- مخطط
- تخطيط
- مصنع
- المنصة
- منصات التداول
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- بلايستشن
- لعب
- البوينت
- نقاط
- سياسات الخصوصية والبيع
- فرقعة
- المنبثقة
- ان يرتفع المركز
- ممكن
- ربما
- يحتمل
- ممارسة
- الممارسات
- قبل COVID
- على وجه التحديد
- توقع
- تنبؤ
- تنبؤات
- تنبؤي
- المفضل
- رئيس
- الضغط
- منع
- سابق
- سابقا
- التسعير
- في المقام الأول
- مبادئ
- الاحتمالات
- المحتمل
- المشكلة
- عملية المعالجة
- معالجة
- العمليات
- معالجة
- منتج
- الإنتــاج
- المنتجات
- ثبت
- تزود
- مقدمي
- ويوفر
- مضخة
- مشتريات
- بحت
- وضع
- جودة
- ربع سنوي
- سؤال
- الأسئلة المتكررة
- سريع
- بسرعة
- بسرعة
- بدلا
- RE
- الوصول
- التي تم الوصول إليها
- عرض
- استعداد
- حقيقي
- في الوقت الحقيقي
- في الحقيقة
- سبب
- الأسباب
- تلقى
- مؤخرا
- نوصي
- تخفيض
- عقار مخفض
- يعكس
- بغض النظر
- إقليمي
- المناطق
- منتظم
- ذات صلة
- نسبيا
- اعتمد
- الاعتماد
- تذكر
- يحل محل
- التقارير
- ممثلو
- المتطلبات الأساسية
- بحث
- الموارد
- استجابة
- REST
- مطاعم
- بيع بالتجزئة
- متاجر التجزئة
- تجار التجزئة
- عودة
- عائدات
- عكس
- حق
- طريق
- رجل الالي
- الروبوتات
- الروبوتات
- يجري
- تشغيل
- s
- ادارة العلاقات مع
- أكثر أمانا
- قال
- الأملاح
- نفسه
- شخص ساذج
- قول
- قول
- يقول
- تفحص
- سيناريوهات
- جدولة
- علوم
- موسمي
- سيكريت
- أقسام
- القطاع
- أمن
- انظر تعريف
- رؤية
- طلب
- بدا
- رأيت
- بيع
- إرسال
- إحساس
- حساس
- أرسلت
- مستقل
- الخوادم
- خدمات
- خدمة
- عدة
- الرفوف
- نقل
- التسوق والترفيه
- المحلات التجارية
- قصير
- ينبغي
- جانب
- إشارة
- مماثل
- وبالمثل
- منذ
- الموقع
- المواقع
- حالة
- مقاس
- الحجم
- مهارة
- صغير
- ثلج
- So
- العدالة
- وسائل التواصل الاجتماعي
- تطبيقات الكمبيوتر
- باعت
- حل
- الحلول
- بعض
- شخص ما
- شيء
- التكلف
- مصادر
- جنوب
- كوريا الجنوبية
- متخصص
- محدد
- النوعية
- الربيع
- مستقر
- معيار
- بداية
- بدأت
- ابتداء
- خطوة
- لا يزال
- مخزون
- الأسهم
- متجر
- تخزين
- فروعنا
- قصص
- الإستراتيجيات
- بناء
- اشتراك
- نموذج الاشتراك
- هذه
- وتقترح
- فائق
- سوبر السلطانية
- تزويد
- سلسلة التوريد
- تخطيط سلسلة التوريد
- سلاسل التوريد
- الدعم
- مفاتيح
- اصطناعي
- البيانات الاصطناعية
- نظام
- أنظمة
- T
- أخذ
- يأخذ
- مع الأخذ
- الحديث
- المستهدفة
- استهداف
- المهام
- فريق
- تقنية
- تقنيات
- التكنولوجية
- تكنولوجيا
- يقول
- تينيسي
- مصطلح
- سياسة الحجب وتقييد الوصول
- تجربه بالعربي
- من
- أن
- •
- العالم
- من مشاركة
- منهم
- موضوع
- أنفسهم
- then
- هناك.
- وبالتالي
- تشبه
- هم
- الأشياء
- اعتقد
- الثالث
- هذا العام
- هؤلاء
- على الرغم من؟
- فكر
- ثلاثة
- عبر
- صف
- بإحكام
- تيم
- الوقت
- مرات
- توقيت
- إلى
- اليوم
- اليوم
- تواليت
- قال
- جدا
- تيشرت
- الإجمالي
- تواصل
- تتبع الشحنة
- جر
- تقليدي
- تقليديا
- حركة المرور
- المعاملات
- تحول
- تحول
- وسائل النقل
- علاج
- اكثر شيوعا
- جديدة
- جديد الموضة
- حاول
- صحيح
- محاولة
- يحاول
- التوأم
- اثنان
- نوع
- أنواع
- عادة
- عدم اليقين
- مع
- فهم
- ومن المفهوم
- تعهد
- غير متوقع
- تحديث
- ترقية
- us
- تستخدم
- مستعمل
- مستخدم
- استخدام
- معتاد
- القيمة
- معلومات قيمة
- قيمنا
- مختلف
- كبير
- المثالية
- السيارات
- بائع
- الباعة
- الإصدار
- جدا
- نابض بالحياة
- رذيلة
- Vice President
- المزيد
- رؤيتنا
- قم بزيارتنا
- متقلب
- تطاير
- حجم
- استيقظ
- تريد
- مطلوب
- يريد
- المخزن
- أتمتة المستودعات
- مسخن
- وكان
- شاهد
- أمواج
- طريق..
- طرق
- we
- حسن
- ذهب
- كان
- الغربي
- أوروبا الغربية
- ابحث عن
- ما هي تفاصيل
- أيا كان
- متى
- سواء
- التي
- من الذى
- سوف
- الشتاء
- مع
- في غضون
- بدون
- كلمات
- للعمل
- اكتشف - حل
- العمال
- القوى العاملة
- العالم
- سوف
- بريد ياهووو
- عام
- سنوات
- نيويورك
- لصحتك!
- حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا
- زفيرنت