수요 감지 기술로 마진을 보호하는 방법

경제적 불확실성에도 불구하고 수요 계획의 확신을 위해 해결하십시오. 

끊임없는 공급망 중단의 물결 아래 숨어 있는 것은 공급과 수요를 관리하는 문제입니다. 주문의 최고점과 최저점은 창고 재고의 더 긴 유통 기한을 의미하기 때문입니다. 재고 운반 비용이 급등할 수 있는 줄다리기입니다.   

이제 2023년에는 높은 이자율과 재료 가격으로 인해 재고 유지 비용이 증가할 위험이 있으며 공급망 및 재무 리더 모두에게 마진을 보호하라는 압력이 가중됩니다. 그리고 시장이 변화함에 따라 기업은 가능한 모든 곳에서 신속하게 비용을 절감하고 궁극적으로 더 적은 비용으로 더 많은 일을 할 수 있는 새로운 방법을 찾아야 합니다. 

정확하고 장기적인 예측은 효율적인 공급망 관리와 비용 절감에 매우 중요합니다. 그러나 오늘날 공급망 전문가는 며칠 또는 몇 시간 전에 일어난 일을 기반으로 더 빠른 결정을 내리는 데 도움이 되는 단기 수요를 이해할 수 있는 수단이 필요합니다. 그리고 이것은 세계 무역의 복잡성과 결합된 많은 양의 SKU 및 공급업체가 혼합된 상태에서 수동으로 수행할 수 없습니다. 

Demand Sensing – 가까운 미래 예측을 개선하기 위해 인공 지능(AI)을 사용하는 방법론 – 최신 데이터를 활용합니다. 계획 결정과 공급망 내 최신 활동 사이의 대기 시간을 줄여 재고를 최적화하고 고객 서비스 수준을 개선합니다. 

수요 예측의 전통적인 패러다임을 넘어 

전통적인 수요 예측은 종종 중장기 계획 기간에는 충분하지만 단기 계획의 경우 정확도가 떨어지는 과거 판매 데이터에 의존합니다. 기계 학습(ML) 및 자연어 처리(NLP) 기능을 사용하는 수요 감지 AI는 훨씬 더 광범위한 수요 신호와 최신 공급망 데이터를 통합하여 실제 이벤트에 대응할 수 있는 가장 정확한 일일 예측을 생성할 수 있습니다. 

수요 감지 기술을 적용함으로써 귀사는 운송 비용을 낮추고 공급망의 대응성을 향상시키는 재고 관리로 나아갈 수 있습니다. 예를 들어 나이키를 보자. 실시간 데이터 및 분석을 사용하여 수요 감지를 구현함으로써 공급망 속도와 유연성을 향상시켰습니다. 마진이 증가하고 있습니다. 뿐만 아니라. 

인공 지능이 공급망 중단을 탐색하고 경쟁 우위를 제공하는 방법 

수요와 공급의 변동에 대처하는 것은 어려운 일입니다. 재고 비축은 비용이 많이 들고 전염병, 전쟁, 정치적 긴장 및 인플레이션으로 인해 과거 데이터가 비효율적이었습니다(스프레드시트와 함께). 세계적 수준의 조직이 공급망 수요 감지 AI를 적용하고 있으며 그 이유는 다음과 같습니다. 

시장 동향과 잠재적 위험을 명확하게 파악할 수 있습니다. 오늘날의 조직은 예측 및 제품 개발을 그에 맞게 조정할 수 있도록 최신 추세를 명확하게 파악해야 합니다. 잠재적인 제품 또는 서비스 문제에 대한 조기 경고가 필요합니다. 요컨대, 수요 감지는 최적화된 재고를 통해 예측할 수 없는 시장 요구에 빠르게 적응할 수 있도록 도와줍니다.

수요 급증에 신속하게 대응하기 위해 현재 구매자 행동을 이해하십시오. 고객은 무엇을 구매하고 누구에게서 구매하는지에 대해 그 어느 때보다 더 많은 선택권을 갖게 되었습니다. 그들은 원하는 제품과 함께 개인화되고 반응이 빠른 서비스를 기대합니다. 거의 실시간에 가까운 데이터를 활용함으로써 귀하의 비즈니스는 고객의 요구를 더 잘 충족할 수 있습니다. 수요 감지 기술은 현재 수요 신호를 진정으로 분석하고 공급망 전체에서 신호 대기 시간을 줄이고 응답 시간을 개선할 수 있는 수단을 제공합니다. 

더 나은 공급망 가시성을 구축하여 경쟁 우위를 위해 서비스 및 제품 제공을 개선할 수 있습니다. 어떤 종류의 가시성이 비즈니스에 가치를 더할 것입니까? 당신은 필요  이벤트 및 프로모션을 통해 볼 수 있습니다. 예측 정확도를 개선하려면 날씨 패턴, 지정학, 인플레이션, 심지어 소셜 미디어 정서와 같은 외부 요인을 평가할 수 있는 능력이 필요합니다. 경쟁 포지셔닝에 대한 통찰력을 얻고 서비스 및 제품 제안을 개선해야 합니다. 그리고 이러한 요구 사항을 충족하려면 단일 플랫폼이 필요합니다. 

더 넓은 범위의 수요 신호로 예측 정확도 향상 

• 세분화된 과거 데이터로 시작  

매도 수요 데이터를 분석하되 더 짧은 기간과 배송 이력을 고려하십시오.  

• 그런 다음 다른 모든 데이터를 통합합니다. 

여기에는 고객 주문, 통합 POS 정보 및 소셜 미디어를 포함한 채널 데이터가 포함됩니다. 이것은 미래의 중단에 대한 조기 경고 시스템으로 작동할 뿐만 아니라 추세를 예측할 수 있습니다.  

• 외부 데이터 소스 추가 

수요 감지를 매우 정확하게 만드는 것 중 하나는 기존 예측에 포함되지 않은 데이터 포인트를 포함한다는 것입니다. 당시 세계에서 일어나는 일에 따라 다음을 포함하는 데이터 추가를 탐색하십시오. 

1. 국가의 GDP, 주식 시장, 고용 데이터, 인플레이션, 지정학적 기후 등을 포함한 거시 경제 요인. 이 모든 것들이 수요에 영향을 미칠 수 있습니다. 
2. 판촉 할인 및 품절과 같은 경쟁사 데이터. 이러한 유형의 정보를 사용하면 경쟁 우위를 확보하기 위해 제공하는 것을 조정할 수 있습니다.  
3. 날씨 데이터를 포함하는 것이 이상하게 보일 수 있지만 판매가 계절적이라면 단기적인 날씨 변화가 수요와 판매에 영향을 미칠 수 있습니다.  

광범위한 수요 신호를 포함하여 공급망의 현재 현실을 반영하는 데이터를 통합하면 공급망 중단에 대응하는 속도와 민첩성이 향상됩니다. 

Logility® 디지털 공급망 플랫폼은 수요 감지 기술을 제공합니다. 

수요 감지 인공 지능을 사용하여s 시장 기반 수요 데이터를 분석하고 이를 정보로 변환하여 기존의 시계열 예측 방법에 비해 단기 예측 정확도를 30% 이상 향상시키는 데 사용할 수 있습니다. 이것은 더 빠른 수요 응답 시간, 향상된 고객 서비스 수준, 균형 잡힌 재고 및 개선된 수익성을 의미합니다. 

Logility의 디지털 공급망 플랫폼을 사용하면 모든 이점을 제공하는 최신 데이터 기반 관리형 공급망 네트워크를 구축하는 데 필요한 기술을 보유하게 됩니다. 

통합 비즈니스 계획에서 수요 및 공급 계획, 최적화, 벤더 관리 및 귀사에 필요한 고급 분석에 이르기까지 탄력적인 기업을 지원하는 지속 가능한 디지털 공급망을 제공합니다. 경쟁 우위를 연마하고 혼란을 극복하십시오. 공급망은 저절로 고쳐지지 않으며 낭비할 시간이 없습니다. 시작하자.