物流IT.com 与分析师和供应商社区的主要代表进行了交谈,讨论了需求预测和规划技术中一些最重要的关键话题和创新领域。
随着更加分散和不稳定的竞争环境成为常态,公司需要能够做出更好、更准确的决策来管理预期和实际需求,并通过避免缺货和按时交货来尽可能高效地执行和履行订单。无论订单是直接发送给商店还是直接发送给消费者。
幸运的是,现有的技术正在应对这些挑战。这只是一个能够浏览可用内容以及适合您自己的特定需求和可用预算的方式的情况。那么,需求预测和规划相关解决方案到底面临哪些关键挑战,可以使它们不再是一个繁琐的过程呢?
需求和供应之间的联系是关键
在供应链规划解决方案方面,研究副总裁 Tim Payne Gartner公司, 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.”
佩恩还解释说,越来越多的供应商现在正在将更多的人工智能和机器学习添加到规划解决方案中。 “商业模式的变化意味着公司在规划解决方案方面需要很大的灵活性,”他说。 “例如,消费品公司传统上向实体零售商销售产品,这是他们的主要渠道。现在,随着电子商务的发展,这些公司也必须关注在线销售的需求。这是商业模式的改变。
“您仍然采用基本上相同的原则,因为您现在必须像对待实体需求一样看待电子商务渠道的需求,尽管在线需求与实体零售商相比,销售将受到不同因素的推动。因此,公司需要考虑要持有多少库存,以及是否为两个渠道(商店和在线)拥有单独的库存地点或库存,或者将它们结合起来,因为您需要更大的灵活性。因此,供应链规划解决方案必须能够应对这种全渠道模式。”
提高决策质量
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.”
不同分析技术的结合
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.”
全渠道的影响
Bryan Ball,行业分析师和顾问,前阿伯丁策略与研究,指出新冠疫情对许多公司履行订单的能力施加了很大压力,这很大程度上是由于全渠道的增长。 “这意味着许多公司需要从不同的地点履行订单,而不是他们最初计划履行的订单,”他说。 “例如,在食品和饮料行业,如果一家公司通常的配送点是杂货店和餐馆,因为人们在餐馆吃饭,在杂货店购物,那么它突然必须重新考虑一切,因为餐馆在大流行期间关闭,所有东西都关门了。通过实体杂货渠道或通过在线订单。因此,服务于该行业的公司必须非常迅速地进行调整,并以不同的方式进行调整。”
重新思考履行
因此,鲍尔解释说,与收到的入站信息相关的需求规划和预测方面存在新的挑战。 “换句话说,出现了新的问题,涉及需求来自哪里、需求时间和需求量,以及数据准确性和需求波动程度等问题,”他说。 “然而,例如,由于疫情的影响,送货上门业务大幅增长,企业也不得不重新思考如何在履行端、执行端重新定位自己,并更多地考虑产品应该放在哪里,以便按顺序放置。”更快、更经济地履行订单。从历史上看,货物通常会存放在公司建立的传统配送中心,但由于转向直接面向消费者的模式,一些公司,特别是一些较大的公司,开始考虑如何使用商店地点作为履行配送点,因为它们更接近大部分直接面向消费者的订单的来源地。”
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.”
过去,需求规划和预测更多地是与您在供应链中所做的事情相关的前端部分,但鲍尔解释说,它现在已成为您有效执行和实现供应链所需的一个非常活跃的部分。新的全渠道世界——直接面向消费者或实体店。 “大多数规划模型都是基于入站信息,这些信息涉及如何更好地逐项列出某些物品并更好地确定将它们发送到的最佳位置,”他说。 “尽管对特定类型商品的总体需求可能相当稳定,但需求类型可能会根据客户所在的位置而有所不同。
“例如,考虑小型、中型或大型服装。小型、中型和大型的销售百分比总体上可能相差不大,但每种尺寸的百分比可能会根据地区的不同而有很大差异。城市中可能更需要大尺码的衣服,而南方气温全年持续升高的情况下,可能更需要轻便的衣服。因此,需求预测和规划解决方案应该在履行端提供更高水平的复杂性。在南方,您可能不需要除雪机,因此,如果您有一家制造除雪机的工厂,最好将其放置在有雪且可能有山的地方,例如田纳西州。这是向客户分销的一个好点,而且还提供具有竞争力的成本制造。”
社交媒体的影响
Steve Murphy,客户服务总监, 全景咨询集团, 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.”
墨菲认为,这种情况不仅会因当今的技术而改变,还会因重大事件,特别是大流行而改变。 “这场大流行是‘一次性’事件,但它改变了一切,”他说。 “它改变了公司运营供应链的方式,大型运输公司必须重新考虑如何运送货物。如今,以海运为例,您现在可以随时办理登机手续,并通过 GPS 准确查看货物所在位置。”
人工智能和机器学习
墨菲认为,当今需求规划和预测领域的另一个重大发展是人工智能和机器学习的发展。 “例如,甲骨文、SAP和微软等领先的ERP供应商以及专业的需求预测和规划解决方案提供商可以使用人工智能来获取过去三个月的经济趋势趋势,将其引入系统并准确估计什么需求可能会持续到下个月。这些系统的准确性水平得到了突飞猛进的提高。”
墨菲补充说,尽管机器学习提供了更多更好的数据,但要记住的关键点之一是你仍然需要人类来进行全面控制。 “对于可能对产品销售产生影响的重大事件,例如超级碗,根据多年实践经验了解需求预测和规划的人可能会说,我认为库存水平应该提高 1%高于数据显示的水平或将其降低类似的水平。这通常比机器学习数据建议的更准确。因此,您仍然需要基于需求预测和规划经验的人为因素,而不是纯粹依赖机器得出的数字。”
穆库尔·克里希纳。 全球研究实践领导者——供应链和物流, 弗罗斯特与沙利文,反映出仅仅十年左右前,该行业才刚刚开始数字化,人们开始考虑收集数据并创建数据报告。 “在提高预测准确性方面,许多有价值的数据开始出现,”他说。 “然后,最近,大流行来袭,这让许多公司重新思考如何管理需求预测和规划。
从历史数据出发
“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.”
克里希纳指出,即使在大流行之前,许多零售客户就已经对电子商务的想法感到非常满意。 “在疫情期间,这些顾客在网上预订变得更加自如,这是可以理解的。因此,公司不仅要管理实体配送和直接面向消费者的配送,还需要考虑逆向物流,因为有些客户已经养成了订购(例如,10 件商品)但只订购 5 件商品的习惯。打算保留其中 XNUMX 个,甚至更少。因此,现在还存在管理退货以及将商品放回货架或放回仓库或配送中心的正确位置以准备发送给其他客户的额外挑战。”
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.”
此外,克里希纳认为,随着气候变化,企业需要问自己,冬天是否会变暖,因为这可能会影响对某些产品的更大需求,而这些产品在历史上在一年中的那个时候可能没有那么多需求。 “因此,像这样的事情现在越来越成为公司的首要考虑因素,而过去在尝试预测需求时,他们不会考虑那么多。”克里希纳解释说,在试图找出更准确的需求模式而不是依赖历史数据方面,现在越来越多的公司正在尝试使用人工智能或高级分析更好地对数据进行建模,以开始变得更具预测性和规范性。 “所有这些都有助于在算法中引入更多的概率,”他说。
SaaS/本地部署之争
Ball 观察到,许多公司和一流公司肯定正在或已经将其部分功能转移到 SaaS 模型,无论是在需求预测和规划还是 ERP 方面。 “他们可能主要决定将某些部分转移到云端,例如决策支持,”他说。 “他们可能不会决定改变财务规划,因为他们认为财务数据是他们的‘王国的钥匙’。他们可能决定将计划数据放入云端。
“然而,即使如此,他们也可能希望对此更加保密,因为他们的规划数据包含数量、产品、营销和定价信息。因此,他们可能会对此类数据持谨慎态度。尽管如此,他们可能会决定获取这些数据的片段并将其移至异地。总的来说,许多公司已经摆脱了将一切都保留在内部的态度。也就是说,仍然有许多制造商不希望他们的秘密配方存在于云端,并且如果在本地使用会感觉更安全。在新冠疫情导致人们无法继续在现场工作的情况下,事实证明,SaaS 非常有价值,可以确保无论有权查看这些信息的人在哪里,都可以访问与库存相关的数据。”
有优势
Krishna 认为,许多最初与 SaaS 相关的担忧已经消失。然而,他认为,在零售等某些行业,本地解决方案和边缘功能对于管理全渠道模式同样重要——直接面向客户和直接面向商店。 Krishna 还指出,边缘计算在减少延迟方面比云具有优势,他认为这在供应链世界中变得越来越重要,在供应链世界中,快速响应对于满足需求和库存要求至关重要。
“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.”
掌握意想不到的趋势
克里希纳提醒我们,当大流行来袭时,人们开始直奔各种在正常情况下不会从货架上飞走的物品,比如卫生纸。他说:“在新冠疫情爆发之前,我当地的杂货店里从来没有见过洋葱断货的情况。”他补充说,一些商店随后开始对某些商品进行配给,例如每个顾客可以购买两件洋葱。 “如果你有接近实时的数据,你就可以开始监控这些意想不到的趋势,并制定某些政策来帮助你防止缺货,”他说。
“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.”
考虑到费用
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.”
克里希纳解释说,如果有足够的预算,现在越来越多的公司也在使用协作机器人。 “尽管如此,随着自动化变得越来越普遍,我仍然认为黑暗仓库的概念至少在未来两三年内不会取得很大进展,”他说。 “当然,黑暗仓库是一个敏感问题,因为机器有可能取代仓库和配送中心的大部分劳动力。反驳的论点是,在许多情况下,更多的自动化技术可以增强和协助人类劳动力所做的工作。”
扩展因子
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.”
什么样的未来
未来一两年内值得关注的下一个创新/发展是什么?墨菲解释说,通过将人工智能和机器学习融入当今的需求预测和规划解决方案中,该技术可以不断地从订单和履行端发生的所有交易中学习。墨菲表示,还需要考虑的一点是,现在可以提取更多数据源来监控需求趋势,包括来自社交媒体的数据。 “过去,您会查看过去的销售历史和经济预测,以及基于不同地区的市场情况以及该国这些地区的销售趋势。
“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.”
更多自动化以缓解劳动力市场紧张
解决方案咨询和客户管理总监 Alex Macpherson 继续讨论未来可能发展的主题, Manhattan Associates,指出自动化的持续发展将缓解劳动力市场紧张的局面,尤其是在仓储领域。 “这是为了在事件驱动的高峰期提供容量,而不仅仅是企业经历的通常的季节性高峰,”他说。 “这种自动化的形式将有所不同,从传统的 ASRS 和传送带驱动的自动化到协作机器人和机器人。”麦克弗森补充说,人工智能和机器学习的使用将在仓库环境中爆炸式增长,推动许多手动启动的任务,例如波浪运行和预测劳动力预测。 “该行业一直没有广泛使用人工智能,但这种情况即将发生变化,”他说。
Macpherson 补充道,观察零售商如何对待未来 12 到 18 个月的退货将会很有趣。他表示:“所有企业的回报率以及管理这些回报的巨大成本最终已经实现,并将得到解决。” “无论是收取退货费用还是让顾客支付退货年费,这都将是另一个快速而决定性变化的领域。我们已经看到几家知名零售商的先发优势,这将为其他零售商采取行动提供动力。”
没有熄灯
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.”
综合数据
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.”
结构变化
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.
然而,公司可能需要额外的功能,而这些功能并未内置到他们当前使用的封闭平台中,因此寻求第三方解决方案或自己构建一些东西,也许使用他们的分析和数据科学团队来填补调度方面的空白然而,提供可互换的功能构建块的解决方案的趋势正在增长,无论您使用来自一个供应商还是混合供应商的大多数构建块。 Gartner 称之为可组合性,使解决方案更加模块化和适应性更强。”
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