امروزه، رهبران کسب‌وکار در سراسر جهان، به‌ویژه آن‌هایی که مسئول شرکت‌های کالاهای مصرفی (CPG) هستند، از هوش مصنوعی (AI) در شبکه‌های توزیع و زنجیره تأمین خود استفاده می‌کنند. این امر بخشی از تکامل مداوم آن‌ها در چنین بازار رقابتی است.
هدف اصلی آن‌ها از به‌کارگیری هوش مصنوعی دستیابی به مدیریت تقاضای دقیق‌تر و کارآمدتر است که منجر به مدیریت بهینه موجودی‌ها، کاهش هزینه‌ها و رشد درآمد می‌شود. امید آن‌ها این است که این کار تأثیر مثبتی بر زنجیره تأمین و کل شرکت داشته باشد.
نیازی نیست که به شما بگوییم که تقاضا عاملی حیاتی در صنعت CPG است. شما به توانایی پیش‌بینی دقیق نیازهای مصرف‌کنندگان، میزان خرید آن‌ها و قیمت خرید متکی هستید. با این حال، همیشه دستیابی به این توانایی آسان نبوده است. خوشبختانه اوضاع به سرعت در حال تغییر است.
هوش مصنوعی در حال انقلاب در برنامه‌ریزی تقاضاست.
چند سال به عقب برگردید و تصور کنید که افرادی که مسئول برنامه‌ریزی تقاضا بودند، با استفاده از داده‌های فروش گذشته سعی می‌کردند پیش‌بینی کنند که چه چیزی فروخته می‌شود، چه چیزی تولید می‌شود، چه چیزی خریداری می‌شود، چگونه توزیع و تحویل داده خواهد شد و غیره.
سخت است باور کنیم که این کار بدون هوش مصنوعی امکان‌پذیر بود – که پیش‌بینی تقاضا تنها بر اساس روش‌های سنتی مانند مدل‌های آماری و تحلیل‌های تاریخی انجام می‌شد. بی‌شک این روش‌ها اغلب نمی‌توانستند پیچیدگی‌های بازار مدرن را به‌خوبی درک کنند. امروز، چنین پیش‌بینی‌ها و تخمین‌هایی آرامش ذهنی لازم را به ما نمی‌دهند، زیرا تنها اطمینان کنونی، عدم قطعیت است: پاندمی‌ها، حرکات جنگی، بحران‌های مالی، بلایای طبیعی، ترافیک شدید و غیره. اختلالات، بزرگ یا کوچک، در زنجیره تأمین می‌تواند باعث شود یک محصول به‌موقع به بازار نرسد.
دلیل اصلی تغییر این پارادایم این است که هوش مصنوعی به ما این امکان را می‌دهد که طیف گسترده‌ای از داده‌ها، از جمله اطلاعات شبکه‌های اجتماعی و روندهای جستجوی آنلاین، را در یک سیستم واحد برای تجزیه و تحلیل بگنجانیم.
سرانجام می‌توانیم مدل‌های پیش‌بینی قابل اعتماد ایجاد کنیم و دیگر به‌طور دائم در حالت واکنشی عمل نکنیم.
از آنجا که مدل‌های هوش مصنوعی از الگوریتم‌های پیشرفته و یادگیری ماشین برای پردازش و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی داده به‌صورت لحظه‌ای استفاده می‌کنند، شناسایی الگوهای ظریف و روندهای نوظهور دیگر نه تنها امکان‌پذیر، بلکه دردناک هم نیست و در نهایت منجر به توانایی پیش‌بینی بسیار دقیق‌تری می‌شود.
برخلاف پیش‌بینی‌های تقاضا که بر اساس سوابق فروش بودند، شبکه‌های عصبی محاسباتی کلیدی برای ترکیب و درک رفتارهای تاریخی با متغیرهای لحظه‌ای و عناصر احتمالی آینده هستند، مانند مسائل فصلی، رشد احتمالی، تبلیغات، افزایش قیمت یا حتی عوامل جوی.
این مدل‌ها می‌توانند نه تنها چرخه‌های فصلی سنتی، بلکه رویدادهای استثنایی یا غیرعادی، مانند بحران‌های اقتصادی یا حتی روندهای زندگی در حال تغییر را شناسایی کنند.
اما جایی که هوش مصنوعی واقعاً بازار را تغییر می‌دهد، دقت در پیش‌بینی تقاضاست.
داشتن یک پیش‌بینی تقاضای دقیق‌تر نه تنها تأثیر قابل توجهی بر توانایی مدیریت موجودی و توزیع شما دارد، بلکه مزایای بسیاری در سراسر زنجیره تأمین شما فراهم می‌کند.
برخی از مهم‌ترین مزایایی که به دست می‌آورید عبارتند از:
- تنظیم فرآیندهای تولید برای پاسخ به تقاضا
- شناسایی راه‌های کارآمدتر برای استفاده از منابع تولید که به کاهش ضایعات و هزینه‌های تولید کمک می‌کند
- بهینه‌سازی فرآیندهای مدیریت انبار و موجودی
- بهبود لجستیک توزیع، زیرا پیش‌بینی دقیق تقاضا با جزئیات جغرافیایی به برنامه‌ریزی کارآمدتر مسیرهای توزیع کمک می‌کند.
- ارزیابی بهتر نشانگرهای تغییرات بازار و فرصت‌ها برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک
به عبارت دیگر، استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت زنجیره تأمین به شما مزیت رقابتی می‌دهد زیرا به شما کمک می‌کند کارایی عملیاتی را بهبود بخشید، هزینه‌ها را کاهش دهید و تجربه مثبت مشتری را فراهم کنید.
اگر از فناوری‌های نوظهوری که از هوش مصنوعی بهره می‌برند استفاده کنید، آمادگی بهتری برای سازگاری با تغییرات سریع و پیچیده در محیط کسب‌وکار فعلی و آینده خواهید داشت. هوش مصنوعی نه تنها مدیریت برنامه‌ریزی تقاضا را متحول می‌کند، بلکه پایه‌ای برای زنجیره تأمین هوشمندتر و کارآمدتر فراهم می‌سازد.
نویسنده: اکتاویو هینوخوسا
برگرفته شده از تارنمای زبرا