LogisticsIT.com a discutat cu reprezentanți de top din comunitățile de analiști și furnizori pentru a discuta unele dintre cele mai importante puncte de discuție și domenii cheie de inovare care au loc în tehnologia de prognoză și planificare a cererii.
Odată cu un teren de joc mai fragmentat și mai volatil care devine norma, companiile trebuie să fie capabile să ia decizii mai precise și mai bune pentru a gestiona cererea anticipată și reală, precum și pentru a executa și îndeplini comenzile cât mai eficient posibil, evitând epuizarea stocurilor și livrând la timp și pentru a spec, indiferent dacă comanda este directă către magazin sau direct către consumator.
Din fericire, tehnologia disponibilă ține pasul cu aceste provocări. Este doar un caz de a vă putea naviga prin ceea ce este disponibil și ce s-ar putea potrivi propriilor dvs. nevoi specifice și bugetului disponibil. Deci, care sunt mai exact unele dintre provocările cheie legate de prognoza cererii și soluțiile legate de planificare, care le pot face mai puțin oneros?
Legătura dintre cerere și ofertă este esențială
În ceea ce privește soluțiile de planificare a lanțului de aprovizionare, Tim Payne, vicepreședinte de cercetare, Gartner, 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.”
Payne explică, de asemenea, că mai mulți furnizori adaugă acum mai multă inteligență artificială și învățare automată în soluțiile de planificare. „Schimbările în modelele de afaceri înseamnă că companiile au nevoie de multă flexibilitate în soluția de planificare”, spune el. „De exemplu, companiile de bunuri de larg consum vindeau în mod tradițional comercianților cu amănuntul fizic și acesta era canalul lor principal. Acum, cu comerțul electronic, aceste companii trebuie să se uite și la cererea de vânzări online. Aceasta este o schimbare a modelului de afaceri.
„Încă aplicați în esență aceleași principii în ceea ce privește faptul că acum trebuie să priviți cererea pentru canalul dvs. de comerț electronic în același mod în care ați procedat pentru cererea reală, deși cererea pentru online vânzările vor fi determinate de diferiți factori decât pentru un comerciant cu amănuntul din cărămidă și mortar. Așadar, companiile trebuie să ia în considerare cât de mult stoc să dețină și dacă să aibă locații de inventar sau stocuri separate pentru cele două canale – în magazin și online – sau să le combine pentru că doriți mai multă flexibilitate. Deci, soluția de planificare a lanțului de aprovizionare trebuie să poată face față acestui model omnicanal.”
Îmbunătățirea calității luării deciziilor
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.”
Combinarea diferitelor tehnici analitice
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.”
Impactul omnicanalului
Bryan Ball, analist și consultant în industrie, ex-Strategia și cercetarea Aberdeen, subliniază că Covid a aplicat o presiune mare asupra capacității multor companii de a onora comenzi, în mare parte datorită creșterii în omnicanal. „A însemnat că multe companii trebuiau să onoreze comenzi din diferite puncte față de ceea ce plănuiseră inițial să îndeplinească”, spune el. „De exemplu, în industria alimentară și a băuturilor, dacă punctele de distribuție obișnuite ale unei companii erau magazinele alimentare și restaurantele pentru că oamenii mâncau în restaurante și făceau cumpărături în magazinele alimentare, brusc a trebuit să regândească totul pentru că restaurantele s-au închis în timpul pandemiei și orice, fie a trecut prin canalul de băcănie fizică sau prin comenzi online. Așadar, companiile care deservesc acest sector au trebuit să se adapteze foarte repede și să mute lucrurile într-un mod diferit.”
Regândind împlinirea
Așadar, Ball explică că au existat noi provocări în ceea ce privește planificarea și prognoza cererii legate de informațiile primite. „Cu alte cuvinte, au existat noi probleme legate de originea cererii, momentul în care a apărut cererea și volumul cererii, precum și întrebări legate de nivelul de acuratețe a datelor și de volatilitatea cererii și așa mai departe”, spune el. „Cu toate acestea, odată cu creșterea uriașă a livrărilor la domiciliu, de exemplu, în mare parte din cauza pandemiei, companiile au trebuit, de asemenea, să regândească modul în care s-au repoziționat pe partea de îndeplinire, partea de execuție și să se gândească mai mult la locul în care ar trebui să fie amplasate produsele în ordine. pentru a onora comenzile mai rapid și mai rentabil. Din punct de vedere istoric, bunurile ar fi în mod normal depozitate în centrele de distribuție tradiționale pe care compania le-a înființat, dar din cauza trecerii la modelul direct către consumator, unele companii, în special unele dintre cele mai mari, au început să se gândească la modul în care ar putea folosi site-urile magazinelor. ca puncte de distribuție a onorării, deoarece erau mai aproape de locul de unde veneau multe dintre comenzile direct către consumator.”
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.”
În timp ce planificarea și prognoza cererii erau obișnuite mai degrabă o piesă inițială legată de ceea ce ați făcut în lanțul de aprovizionare, Ball explică că acum a devenit o parte foarte vibrantă a ceea ce trebuie să faceți pentru o execuție eficientă și îndeplinirea în noua lume omnicanal – direct către magazine de consumatori sau din cărămidă. „Majoritatea modelului de planificare se bazează pe informații de intrare referitoare la modul în care puteți detalia mai bine anumite articole și obțineți o mai bună precizie despre cea mai bună locație în care să le trimiteți”, spune el. „Deși cererea generală pentru un anumit tip de articol ar putea fi destul de stabilă, tipul cererii poate varia în funcție de locul în care se află clientul.
„De exemplu, gândiți-vă la îmbrăcămintea mică, medie sau mare. Procentul de vânzări în mici, medii și mari ar putea să nu difere foarte mult în total, dar procentul fiecărei mărimi poate varia foarte mult în funcție de locație. S-ar putea întâmpla ca îmbrăcămintea de dimensiuni mai mari să fie mai solicitată în orașe, s-ar putea întâmpla ca hainele mai ușoare să fie mai solicitate în sud, unde temperaturile sunt mai constant mai calde pe parcursul anului. Deci, soluția de prognoză și planificare a cererii ar trebui să ofere un nivel mai mare de sofisticare la sfârșitul îndeplinirii. Probabil că nu veți avea nevoie de pluguri de zăpadă în Sud, așa că dacă aveți o plantă care face pluguri de zăpadă, cel mai bine ar fi să o puneți într-o locație care are zăpadă și poate munți, Tennessee de exemplu. Este un punct bun de distribuție către clienți și oferă, de asemenea, producție la costuri competitive.”
Impactul rețelelor sociale
Steve Murphy, director – servicii pentru clienți, Panorama Consulting Group, 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.”
Murphy crede că acest lucru nu se schimbă doar datorită tehnologiei de astăzi, ci se poate schimba și din cauza evenimentelor majore, în special a pandemiei. „Pandemia a fost un eveniment „unic”, dar a schimbat totul”, spune el. „S-a schimbat modul în care companiile își operează lanțurile de aprovizionare, iar marile companii de transport au trebuit să regândească modul în care urmau să livreze mărfuri. Astăzi, în cazul transportului de mărfuri maritime, de exemplu, acum puteți să vă faceți check-in în orice moment și să vedeți exact unde se află un transport pe GPS.”
AI și învățare automată
O altă dezvoltare majoră în planificarea și prognozarea cererii de astăzi, potrivit lui Murphy, este evoluția AI și a învățării automate. „Vânzătorii de top ERP, cum ar fi Oracle, SAP și Microsoft, precum și furnizorii de soluții de planificare și prognoză a cererii specializate pot, de exemplu, să folosească AI pentru a analiza modelele economice în tendințe din ultimele trei luni, a le introduce în sistem și a estima cu precizie ceea ce cererea va fi probabil pentru luna viitoare. Nivelul de acuratețe al acestor sisteme s-a îmbunătățit treptat.”
Murphy adaugă că, deși învățarea automată oferă date mai multe și mai bune, unul dintre punctele cheie de reținut este că aveți încă nevoie de o ființă umană pentru a avea controlul general. „În cazul evenimentelor majore care ar putea avea un impact asupra vânzărilor de produse, cum ar fi Super Bowl, oamenii care înțeleg prognoza și planificarea cererii bazate pe ani de experiență practică ar putea spune că cred că nivelul stocurilor ar trebui să crească cu 1% peste ceea ce sugerează datele sau o reduce cu un nivel similar. Acest lucru poate fi adesea mai precis decât sugerează datele de învățare automată. Deci, mai aveți nevoie de acel factor uman bazat pe prognoza cererii și experiența de planificare, mai degrabă decât să vă bazați doar pe cifrele care ies din mașină.”
Mukul Krishna. lider global în practică de cercetare – lanț de aprovizionare și logistică, Frost & Sullivan, reflectă că în urmă cu doar un deceniu și ceva, industria abia începea să se digitalizeze, iar oamenii au început să caute să colecteze date și să creeze rapoarte de date. „Din acestea au început să iasă o mulțime de date valoroase în ceea ce privește precizia sporită a prognozei”, spune el. „Apoi, mai recent, pandemia a lovit și acest lucru a făcut multe companii să-și regândească modul în care gestionează prognoza și planificarea cererii.
Trecerea de la datele istorice
“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.”
Chiar înainte de pandemie, Krishna subliniază că mulți clienți de retail deveneau foarte confortabili cu ideea comerțului electronic. „Apoi, în timpul pandemiei, acești clienți au devenit și mai confortabil cu rezervarea online. Așadar, companiile nu trebuie doar să gestioneze atât livrările fizice, cât și livrările directe către consumator, ci trebuie să ia în considerare și logistica inversă, deoarece unii clienți au prins obiceiul de a comanda, să zicem, 10 articole, dar numai intenționând să păstreze 5 dintre ele, sau chiar mai puține. Așadar, acum există provocarea suplimentară de a gestiona retururile și de a aduce articolele înapoi pe rafturi sau înapoi la locul potrivit în depozit sau DC pentru a fi gata pentru expediere către alt client.”
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.”
De asemenea, odată cu schimbările climatice, Krishna consideră că companiile trebuie să se întrebe dacă va fi o iarnă mai caldă, deoarece acest lucru ar putea avea un impact asupra cererii mai mari pentru anumite produse care, din punct de vedere istoric, ar fi putut să nu fi fost atât de solicitate în acea perioadă a anului. „Așadar, astfel de lucruri devin acum din ce în ce mai importante pentru companii, prin care nu s-ar fi gândit atât de mult la ele în trecut când încercau să anticipeze cererea.” În ceea ce privește încercarea de a descoperi modele de cerere mai precise, spre deosebire de a se baza pe date istorice, Krishna explică că mai multe companii încearcă acum să modeleze mai bine datele folosind AI sau analize avansate pentru a începe să devină mai predictive și prescriptive. „Toate acestea pot ajuta la introducerea mai multă probabilitate în algoritmi”, spune el.
Dezbaterea SaaS/on-premise
Ball observă că multe companii și cele mai bune companii din clasă mută cu siguranță, sau au trecut deja, o parte din funcționalitatea lor la modelul SaaS, atât în ceea ce privește prognoza și planificarea cererii, cât și ERP. „Ei pot decide în primul rând să mute anumite piese în cloud, cum ar fi suportul de decizie”, spune el. „E posibil să nu decidă să mute planificarea financiară pentru că văd că cifrele lor financiare sunt „cheile pentru regat”. Ar putea decide să-și pună datele de planificare în cloud.
„Cu toate acestea, chiar și atunci ar putea dori să fie mai secreti în privința asta, deoarece datele lor de planificare conțin informații despre volum, produse, marketing și prețuri. Deci, s-ar putea să fie păziți de acest tip de date. Cu toate acestea, ei ar putea decide să ia bucăți din acele date și să le mute în afara site-ului. În general, multe companii au trecut de atitudinea de a păstra totul în interior. Acestea fiind spuse, există încă mulți producători care nu își doresc formula secretă în cloud și se simt mai în siguranță dacă este la premisă. În cazul Covid, în care oamenii nu au putut continua să lucreze la fața locului, SaaS s-a dovedit foarte valoros pentru a se asigura că datele precum cele legate de inventar ar putea fi accesate oriunde s-ar afla persoanele care aveau autoritatea de a vedea acele informații.”
Având un avantaj
Krishna consideră că multe dintre preocupările inițiale legate de SaaS au dispărut. Cu toate acestea, el consideră că în anumite industrii, cum ar fi retailul, soluțiile on-premise și capacitățile de vârf sunt la fel de importante în gestionarea modelului omnicanal – direct către client și direct către magazin. Krishna subliniază, de asemenea, că edge computing poate avea un avantaj față de cloud în ceea ce privește latența redusă, ceva despre care crede că este din ce în ce mai important într-o lume a lanțului de aprovizionare în care răspunsul rapid poate fi esențial pentru a ține pasul cu cererea și cerințele stocurilor.
“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.”
Păstrarea la curent cu tendințele neașteptate
Krishna ne reamintește că, atunci când pandemia a lovit, oamenii au început să se apropie de toate tipurile de articole care în circumstanțe normale nu ar zbura de pe rafturi, cum ar fi hârtia igienică. „În magazinul meu local nu văzusem niciodată că rămâne fără ceapă înainte de Covid”, remarcă el, adăugând că unele magazine au început apoi să raționeze anumite articole, permițând, de exemplu, două articole pentru fiecare client. „Dacă aveți date care vă vin aproape în timp real, puteți începe să monitorizați aceste tendințe neașteptate și să institui anumite politici care vă vor ajuta să preveniți epuizarea stocurilor”, spune el.
“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.”
Luarea în considerare a cheltuielilor
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.”
Dacă au bugetul disponibil, Krishna explică că și mai multe companii folosesc acum și co-boți. „Cu toate acestea, pe măsură ce automatizarea devine mai comună, încă nu cred că conceptul de depozit întunecat va avansa mult în următorii doi sau trei ani,” spune el. „Depozitul întunecat este, desigur, o problemă sensibilă, deoarece utilajele pot înlocui o mare parte din forța de muncă umană din depozite și DC. Argumentul contrar este că, în multe cazuri, o tehnologie mai automatizată poate spori și ajuta munca pe care o face forța de muncă umană.”
Factorul de extensie
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.”
Ce se afla inainte
Care ar putea fi următoarele inovații/dezvoltări de urmărit în următorul an sau doi? Murphy explică că, prin integrarea AI și a învățării automate în soluțiile de planificare și prognoză a cererii de astăzi, tehnologia poate învăța continuu din toate tranzacțiile care au loc, atât la sfârșitul comenzii, cât și la finalul onorării. Altceva la care să te gândești, spune Murphy, este că există atât de multe surse de date pe care să le extragi de acum pentru a monitoriza tendințele cererii, inclusiv date din rețelele sociale. „Odinioară, te uitai la istoricul vânzărilor din trecut și previziunile economice și la ceea ce se întâmpla pe piața ta în funcție de diferite regiuni și la tendințele vânzărilor din acele secțiuni ale țării.
“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.”
Mai multă automatizare pentru a atenua piața îngustă a muncii
Continuând tema posibilelor dezvoltări viitoare, Alex Macpherson, director de consultanță pentru soluții și management al contului, Asociații Manhattan, subliniază continuarea automatizării pentru a atenua piața strânsă a muncii, în special în sectorul depozitelor. „Acest lucru este pentru a oferi capacitate în perioadele de vârf care sunt determinate de evenimente și nu doar în vârfurile sezoniere obișnuite pe care le-au experimentat afacerile”, spune el. „Formatul acestei automatizări va varia de la ASRS convențional și automatizarea condusă de transportoare la coboți și robotică.” Macpherson adaugă că utilizarea inteligenței artificiale și a învățării automate va exploda în mediul depozitului, conducând multe sarcini care au fost inițiate manual, cum ar fi rularea valurilor și anticiparea prognozei forței de muncă. „Sectorul a fost unul care nu a fost utilizat pe scară largă a inteligenței artificiale și care este pe cale să se schimbe”, spune el.
Macpherson adaugă că va fi interesant de urmărit modul în care comercianții cu amănuntul tratează profiturile în următoarele 12 până la 18 luni. „Măsura pe care o au randamentele asupra tuturor afacerilor și costurile uriașe în gestionarea acestora s-au realizat în sfârșit și vor fi abordate”, spune el. „Fie că este vorba de taxarea retururilor sau de obligarea clienților să plătească taxe anuale pentru returnarea mărfurilor, acesta va fi un alt domeniu care se va schimba rapid și decisiv. Am văzut deja avantajul primului demers al mai multor retaileri de profil înalt, iar acest lucru va da un impuls pentru ca ceilalți să acționeze.”
Fara lumini stinse
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.”
Date sintetice
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.”
Schimbare structurală
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.
Cu toate acestea, s-ar putea întâmpla ca o companie să dorească funcționalități suplimentare care nu sunt încorporate în platforma închisă pe care o utilizează în prezent și, prin urmare, să caute soluții terțe sau să construiască ea însăși ceva, poate folosind echipele lor de analiză și știință a datelor pentru a umple golul cu programare. sau analize etc. Cu toate acestea, o tendință este în creștere pentru soluțiile de a oferi blocuri interschimbabile de funcționalitate, indiferent dacă utilizați majoritatea blocurilor de la un singur furnizor sau un amestec. Gartner numește această compoziție, făcând o soluție mult mai modulară și adaptabilă.”
- Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
- PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
- Sursa: https://www.logisticsit.com/articles/2024/01/02/improving-your-demand-and-fulfilment-processes
- :are
- :este
- :nu
- :Unde
- $UP
- 10
- 12
- 150
- 2022
- 30
- 40
- a
- capacitate
- Capabil
- Despre Noi
- mai sus
- accesate
- Conform
- Cont
- managementul contului
- precizie
- precis
- precis
- act
- activ
- activitate
- curent
- adăuga
- adăugare
- Suplimentar
- Adaugă
- regla
- Anunţuri
- avansat
- Avantaj
- Promovare
- După
- în urmă
- înainte
- AI
- alex
- algoritmi
- TOATE
- Permiterea
- de-a lungul
- deja
- de asemenea
- Cu toate ca
- mereu
- America
- sumă
- Sume
- an
- analiză
- analist
- Analitic
- Google Analytics
- și
- Angeles
- anual
- Anual
- O alta
- anticipa
- Anticipat
- anticipând
- Orice
- haine
- aplicat
- Aplicarea
- abordari
- SUNT
- ZONĂ
- domenii
- argument
- arme
- în jurul
- artificial
- inteligență artificială
- AS
- cere
- ajuta
- At
- Atlanta
- atenţie
- atitudine
- spori
- autoritate
- automatizarea
- Automata
- Automat
- Automatizare
- autonom
- vehicul autonom
- autovehicule autonome
- disponibil
- evitarea
- departe
- înapoi
- bilă
- bazat
- Pe scurt
- BE
- a devenit
- deoarece
- deveni
- devine
- devenire
- fost
- înainte
- Început
- fiind
- consideră că
- benefică
- beneficia
- Beneficiile
- CEL MAI BUN
- Cele mai bune practici
- Mai bine
- între
- BĂUTURĂ
- Mare
- Cea mai mare
- Blocuri
- Albastru
- rezervare
- atât
- limite
- Caramida si mortar
- Aduce
- buget
- construi
- Clădire
- construit
- afaceri
- model de afaceri
- Planificarea de afaceri
- întreprinderi
- dar
- cumpăra
- by
- apeluri
- CAN
- capacități
- capacitate
- Capacitate
- captura
- atent
- cu grijă
- caz
- cazuri
- centre
- sigur
- cu siguranță
- lanţ
- lanţuri
- contesta
- provocări
- Schimbare
- si-a schimbat hainele;
- Modificări
- schimbarea
- Canal
- canale
- încărcare
- Chat
- ieftin
- alegere
- împrejurări
- Oraşe
- Oraș
- client
- Climat
- Schimbarea climei
- Închide
- închis
- mai aproape
- Îmbrăcăminte
- Cloud
- CO
- colecta
- Colectare
- colectare
- combinaţie
- combina
- cum
- confortabil
- venire
- comentarii
- Comun
- în mod obișnuit
- comunica
- Comunități
- Companii
- companie
- Compania
- Completă
- complet
- complex
- complexitate
- tehnica de calcul
- concept
- Îngrijorare
- referitor la
- preocupările
- congestie
- conexiune
- Lua în considerare
- luate în considerare
- consideră
- consecvent
- consultant
- Consultantii
- consultant
- consumator
- Consumatorii
- continuu
- continuare
- continua
- continuă
- Control
- convențional
- Conversație
- A costat
- costisitor
- Cheltuieli
- ar putea
- Contracara
- țări
- ţară
- Cuplu
- înscrie-te la cursul
- acoperi
- acoperire
- Covidien
- crea
- a creat
- Crearea
- creaţie
- critic
- În prezent
- client
- clienţii care
- ultima generație
- Întuneric
- de date
- știința datelor
- Data
- Zi
- dc
- afacere
- deceniu
- decide
- decizie
- Luarea deciziilor
- Deciziile
- adânc
- învățare profundă
- livra
- Livrări
- livrarea
- livrare
- Cerere
- Prognoza cererii
- În funcție
- dislocate
- descrie
- Amenajări
- Determina
- în curs de dezvoltare
- Tari in curs de dezvoltare
- Dezvoltare
- evoluții
- Dispozitive
- FĂCUT
- diferi
- diferenţă
- diferit
- dificil
- digital
- Transformarea digitală
- digital
- digitalizare
- groaznic
- direcționa
- Director
- discuta
- Expediere
- perturbări
- distribuire
- do
- face
- nu
- face
- don
- făcut
- Dont
- De
- jos
- vis
- condus
- conducere
- două
- în timpul
- e-commerce
- fiecare
- Economic
- economie
- Margine
- marginea de calcul
- Eficace
- în mod eficient
- eficient
- eficient
- oricare
- altfel
- capăt
- un capăt la altul
- suficient de
- destui bani
- asigurare
- Mediu inconjurator
- la fel de
- ERP
- mai ales
- În esență,
- stabilit
- estima
- etc
- Eter (ETH)
- Europa
- Chiar
- eveniment
- evenimente
- Fiecare
- toată lumea
- tot
- evoluţie
- exact
- exemplu
- a executa
- execuție
- scump
- experienţă
- cu experienţă
- explică
- extensie
- extensii
- extensiv
- măsură
- suplimentar
- Față
- fapt
- factor
- factori
- destul de
- simţi
- Taxe
- puțini
- mai puține
- camp
- Figura
- umple
- În cele din urmă
- financiar
- planificare financiara
- Găsi
- First
- potrivi
- cinci
- Flexibilitate
- Concentra
- următor
- alimente
- Pentru
- formă
- format
- formulare
- formulă
- din fericire
- Înainte
- patru
- fragmentată
- de transport de marfă
- din
- Îngheţ
- funcționalitate
- fundamental
- mai mult
- dezvoltare ulterioară
- viitor
- Evoluții viitoare
- Câştig
- decalaj
- Gartner
- General
- generativ
- AI generativă
- obține
- obtinerea
- gig economie
- Da
- Caritate
- Go
- Goluri
- merge
- plecat
- bine
- bunuri
- am
- gps
- mare
- mai mare
- băcănie
- În creştere
- Creștere
- obicei
- HAD
- hands-on
- întâmpla
- sa întâmplat
- lucru
- Avea
- având în
- he
- auzit
- grele
- ajutor
- ajută
- Înalt
- Profil înalt
- superior
- extrem de
- închiriere
- lui
- istoric
- istoricește
- istorie
- Lovit
- deţine
- Acasă
- livrare la domiciliu
- ORE
- houston
- Cum
- Totuși
- HTTPS
- mare
- uman
- i
- idee
- if
- Impactul
- important
- îmbunătăţi
- îmbunătățit
- îmbunătățiri
- îmbunătățirea
- in
- În altele
- in magazin
- Inclusiv
- Crește
- a crescut
- crescând
- tot mai mult
- industrial
- industrii
- industrie
- informații
- inițială
- inițial
- iniţiat
- Inovaţie
- intrare
- in schimb
- Institut
- integrate
- Inteligență
- Inteligent
- Intenționând
- interacţiona
- interesant
- în
- introduce
- inventar
- Managementul stocurilor
- investind
- implicat
- problema
- probleme de
- IT
- articole
- ESTE
- Japonia
- Locuri de munca
- jpg
- doar
- A pastra
- păstrare
- Cheie
- Domenii-cheie
- lovi cu piciorul
- Cunoaște
- Coreea
- Muncii
- aterizare
- Pagina de destinație
- limbă
- mare
- în mare măsură
- mai mare
- Nume
- Anul trecut
- Latență
- Ultimele
- lider
- conducere
- salturi
- AFLAȚI
- învăţare
- cel mai puțin
- stânga
- mai puțin
- lăsa
- Nivel
- nivelurile de
- Pârghie
- minciună
- se află
- mai usoara
- ca
- Probabil
- mic
- local
- localizare
- situat
- locaţie
- Locații
- logistică
- pe termen lung
- Uite
- uitat
- cautati
- lor
- Los Angeles
- Lot
- loturi
- maşină
- masina de învățare
- viziunea mașinii
- mașini
- făcut
- Principal
- major
- face
- FACE
- Efectuarea
- administra
- administrare
- de conducere
- manieră
- manual
- manual
- Producătorii
- de fabricaţie
- multe
- mulți oameni
- Piață
- Marketing
- piaţă
- Mai..
- poate
- me
- însemna
- sens
- mijloace
- a însemnat
- Între timp
- Mass-media
- mediu
- Reuniunea
- Microsoft
- ar putea
- minte
- minim
- minimaliza
- diminua
- amesteca
- model
- Modele
- modular
- bani
- monitor
- Monitorizarea
- Lună
- luni
- mai mult
- mai eficient
- cele mai multe
- muta
- mergi inainte
- mutat
- în mişcare
- mult
- my
- Natural
- Limbajul natural
- Procesarea limbajului natural
- Navigaţi
- În apropiere
- necesitate
- Nevoie
- necesar
- au nevoie
- nevoilor
- nu
- cu toate acestea
- Nou
- New York
- următor
- Nu.
- normală.
- în mod normal
- North
- America de Nord
- acum
- număr
- numere
- observă
- ocean
- of
- de pe
- oferi
- promoții
- de multe ori
- Vechi
- omnichannel
- on
- ONE
- cele
- on-line
- vânzări online
- afară
- OP
- funcionar
- Operațiuni
- Oportunităţi
- opus
- Opțiune
- Opţiuni
- or
- oracol
- comandă
- comenzilor
- Altele
- al nostru
- afară
- Rezultat
- Prize
- peste
- global
- propriu
- pachet
- pagină
- pandemie
- Hârtie
- special
- în special
- parte
- trecut
- modele
- Plătește
- de plată
- țară
- Vârf
- oameni
- pentru
- procent
- perioadele
- perspectivă
- Farmaceutic
- philadelphia
- fizic
- cules
- bucată
- piese
- ţeavă
- Loc
- plan
- planificat
- planificare
- plantă
- platformă
- Platforme
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- Joaca
- joc
- Punct
- puncte
- Politicile
- pop
- pop-up
- poziţie
- posibil
- eventual
- potenţial
- practică
- practicile
- pre-COVID
- tocmai
- estimarea
- prezicere
- Predictii
- predictivă
- preferat
- preşedinte
- presiune
- împiedica
- precedent
- în prealabil
- de stabilire a prețurilor
- în primul rând
- Principiile
- probabilitate
- probabil
- Problemă
- proces
- prelucrate
- procese
- prelucrare
- Produs
- producere
- Produse
- s-au dovedit
- furniza
- furnizori
- furnizează
- pompa
- achiziții
- pur
- pune
- calitate
- trimestrial
- întrebare
- Întrebări
- Rapid
- repede
- repede
- mai degraba
- RE
- ajunge
- atins
- Citeste
- gata
- real
- în timp real
- într-adevăr
- motiv
- motive
- primit
- recent
- recomanda
- reduce
- Redus
- reflectă
- Fără deosebire
- regional
- regiuni
- regulat
- legate de
- relativ
- se bazează
- bazându-se
- minte
- înlocui
- Rapoarte
- Reprezentanții
- Cerinţe
- cercetare
- Resurse
- răspuns
- REST
- restaurante
- cu amănuntul
- vânzător cu amănuntul
- comercianții cu amănuntul
- revenind
- Returnează
- inversa
- dreapta
- drum
- robot
- robotica
- roboţi
- Alerga
- funcţionare
- s
- SaaS
- mai sigur
- Said
- de vânzări
- acelaşi
- sevă
- Spune
- spunând
- spune
- scanare
- scenarii
- programare
- Ştiinţă
- sezonier
- Secret
- secțiuni
- sector
- securitate
- vedea
- vedere
- Căuta
- părea
- văzut
- vinde
- trimite
- sens
- sensibil
- trimis
- distinct
- servere
- Servicii
- servire
- câteva
- rafturi
- schimbare
- Cumpărături
- magazine
- Pantaloni scurți
- să
- parte
- semna
- asemănător
- asemănător
- întrucât
- teren
- Centre de cercetare
- situație
- Mărimea
- dimensionat
- calificare
- mic
- zăpadă
- So
- Social
- social media
- Software
- vândut
- soluţie
- soluţii
- unele
- Cineva
- ceva
- rafinament
- Surse
- Sud
- Coreea de Sud
- de specialitate
- specific
- specificitate
- primăvară
- stabil
- standard
- Începe
- început
- Pornire
- Pas
- Încă
- stoc
- Stocuri
- stoca
- stocate
- magazine
- Istorii
- Strategie
- structura
- abonament
- Model de abonament
- astfel de
- sugerează
- Super
- Super Bowl
- livra
- lanțului de aprovizionare
- Planificarea lanțului de aprovizionare
- Lanțurile de aprovizionare
- a sustine
- Intrerupator
- sintetic
- date sintetice
- sistem
- sisteme
- T
- Lua
- ia
- luare
- vorbesc
- vizate
- direcționare
- sarcini
- echipe
- tehnică
- tehnici de
- tehnologic
- Tehnologia
- spune
- Tennessee
- durată
- termeni
- test
- decât
- acea
- lumea
- lor
- Lor
- temă
- se
- apoi
- Acolo.
- prin urmare
- Acestea
- ei
- lucruri
- crede
- Al treilea
- acest
- în acest an
- aceste
- deşi?
- gândit
- trei
- Prin
- Nivelul
- strans
- Tim
- timp
- ori
- sincronizare
- la
- astăzi
- azi
- Toaletă
- a spus
- de asemenea
- top
- Total
- atingeţi
- Urmărire
- tracțiune
- tradiţional
- tradiţional
- trafic
- Tranzacții
- Transforma
- Transformare
- transport
- trata
- tendință
- trend
- Tendinţe
- încercat
- adevărat
- încerca
- încercat
- geamăn
- Două
- tip
- Tipuri
- tipic
- Incertitudine
- în
- înţelege
- Lesne de înțeles
- întreprinde
- Neașteptat
- Actualizează
- upgrade-ul
- us
- utilizare
- utilizat
- Utilizator
- folosind
- ca de obicei
- Valoros
- Informatie pretioasa
- valoare
- diverse
- Fixă
- vehicul
- Vehicule
- vânzător
- furnizori
- versiune
- foarte
- vibrant
- viciu
- Vicepreședinte
- Vizualizare
- viziune
- Vizita
- volatil
- Volatilitate
- volum
- Trezi
- vrea
- dorit
- vrea
- Depozit
- Automatizarea depozitelor
- Mai cald
- a fost
- Ceas
- valuri
- Cale..
- modalități de
- we
- BINE
- a mers
- au fost
- Vestic
- Europa de Vest
- Ce
- Ce este
- indiferent de
- cand
- dacă
- care
- OMS
- voi
- Iarnă
- cu
- în
- fără
- cuvinte
- Apartamente
- a face exerciţii fizice
- muncitorii
- Forta de munca
- lume
- ar
- Yahoo
- an
- ani
- York
- tu
- Ta
- zephyrnet