デマンドセンシングテクノロジーでマージンを保護する方法

デマンドセンシング技術でマージンを守る方法

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デマンドセンシング技術でマージンを守る方法

経済の不確実性にもかかわらず、需要計画の信頼性を解決します。

サプライチェーンの絶え間ない混乱の波の下には、需要と供給を管理するという課題が潜んでいます。注文のピークと谷は、倉庫在庫の有効期間が長くなることを意味します。これは綱引きであり、在庫維持費が急騰する可能性があります。

現在、2023 年には、金利の上昇と材料価格の上昇により、在庫維持費が増加する恐れがあり、サプライチェーンと財務のリーダーの両方にマージンを保護する圧力がかかっています。また、市場が変化するにつれて、企業はあらゆる場所でコストを迅速に削減し、最終的にはより少ないコストでより多くのことを行うための新しい方法を見つけなければなりません。

正確で長期的な予測は、効率的なサプライチェーン管理とコスト削減に不可欠です。しかし、今日のサプライチェーンの専門家は、数日前または数時間前に起こったことに基づいてより迅速に意思決定を行うために、短期的な需要を理解する手段を必要としています。これは、大量の SKU とベンダーが混在し、グローバルな取引の複雑さと相まって、手動で行うことはできません。

デマンドセンシング～人工知能（AI）を活用した近未来予測の改善手法～最新のデータを活用計画の決定とサプライチェーン内の最新の活動との間の待ち時間を短縮することにより、在庫を最適化し、顧客サービスレベルを向上させます。

需要予測の従来のパラダイムを超える

従来の需要予測は、中期および長期の計画期間には十分な過去の販売データに依存していますが、短期的な計画に関しては精度が低くなります。機械学習 (ML) と自然言語処理 (NLP) 機能を使用して、デマンドセンシング AI は、より広範な需要シグナルと最新のサプライチェーンデータを組み込み、現実世界のイベントに対応するための最も正確な毎日の予測を作成できます。

デマンドセンシングテクノロジを適用することで、会社は在庫管理を進めて、維持費を削減し、サプライチェーンの応答性を向上させることができます。たとえば、ナイキを見てみましょう。リアルタイムのデータと分析を使用してデマンドセンシングを実装することで、サプライチェーンの速度と柔軟性が向上しました。利益率が上昇している同様に。

人工知能がサプライチェーンの混乱を回避し、競争力を高める方法

需要と供給の変動に対処することは困難です。在庫の備蓄にはコストがかかり、パンデミック、戦争、政治的緊張、インフレにより、過去のデータは (スプレッドシートと共に) 役に立たなくなりました。世界クラスの組織は、サプライチェーンの需要を感知する AI を適用しています。その理由は次のとおりです。

市場の動向と潜在的なリスクを明確に把握してください。 今日の組織は、予測と製品開発をそれに合わせて調整できるように、最新のトレンドを明確に把握する必要があります。彼らは、潜在的な製品またはサービスの問題について早期に警告する必要があります。つまり、デマンドセンシングは、在庫を最適化することで、予測不可能な市場のニーズに迅速に対応するのに役立ちます。

現在の購入者の行動を理解して、需要の急増に迅速に対応します。 顧客は、何を誰から購入するかに関して、これまで以上に多くの選択肢を持っています。必要な製品とともに、パーソナライズされた応答性の高いサービスを期待しています。ほぼリアルタイムのデータを活用することで、ビジネスは顧客のニーズをより適切に満たすことができます。デマンドセンシング技術は、現在のデマンドシグナルを正確に分析し、サプライチェーン全体のシグナルレイテンシを短縮し、応答時間を改善する手段を提供します。

サプライチェーンの可視性を高めて、サービスと製品の提供を改善し、競争力を高めます。 どのような可視性がビジネスに価値をもたらしますか? 必要があるイベントやプロモーションを見渡すことができます。予測精度を向上させるには、気象パターン、地政学、インフレ、さらにはソーシャルメディアの感情などの外部要因を評価する機能が必要です。競争力のあるポジショニングについての洞察を得て、サービスと製品の提供を改善する必要があります。これらのニーズに対応するには、単一のプラットフォームが必要です。

幅広い需要シグナルで予測精度を向上

詳細な履歴データから始める

セルイン需要データを分析しますが、より短い期間を使用し、出荷履歴を考慮します。

次に、他のすべてのデータを組み込みます

これには、顧客の注文、統合された POS 情報、およびソーシャルメディアを含むチャネルデータが含まれます。これは、将来の混乱の早期警告システムとして機能するだけでなく、傾向を予測することもできます。

外部データソースを追加する

デマンドセンシングが非常に正確である理由の XNUMX つは、従来の予測には含まれていないデータポイントが含まれていることです。その時点で世界で何が起こっているかに応じて、次のようなデータを追加することを検討してください。

国の GDP、株式市場、雇用データ、インフレ、地政学的気候などのマクロ経済要因。これらすべてが需要に影響を与える可能性があります。
プロモーション割引や在庫切れなどの競合他社のデータ。この種の情報により、提供するものを調整して競争力を得ることができます。
気象データを含めるのは奇妙に思えるかもしれませんが、売上が季節的なものである場合、短期間の天候の変化が需要と売上に影響を与える可能性があります。

幅広い需要シグナルなど、サプライチェーンの現在の現実を反映するデータを組み込むことで、サプライチェーンの混乱に対応する速度と機敏性が向上します。

Logility® デジタルサプライチェーンプラットフォームは、デマンドセンシング技術を提供します

デマンドセンシング人工知能を使ってs 市場ベースの需要データを収集し、それを使用して、時系列予測の従来の方法と比較して短期予測の精度を 30% 以上向上させるために使用できる情報に変換します。これは、要求応答時間の短縮、顧客サービスレベルの向上、バランスの取れた在庫、および収益性の向上を意味します。

Logility のデジタルサプライチェーンプラットフォームを使用すると、最新のデータ駆動型の管理されたサプライチェーンネットワークを作成するために必要なテクノロジを利用でき、それがもたらすすべての利点が得られます。

統合された事業計画から需要と供給の計画、最適化、ベンダー管理、必要な高度な分析まで、回復力のある企業を強化するデジタルで持続可能なサプライチェーンを提供します。競争力を磨き、混乱を克服します。サプライチェーンは自然に修復されず、無駄にする時間はありません。始めましょう.