Машинное обучение и искусственный интеллект для управления закупками и запасами
Как оптимизировать складские запасы, предотвратить overstock и out-of-stock
ML и AI задача для руководителя цепи поставок организации
Внедрение машинного обучения стоит начинать, если
- в организации внедрена единая система управления закупками и запасами. Это может быть SAP, 1С или другая
- в стратегии цифровизации есть задачи повышения производительности без наращивания штата сотрудников
Если оба пункта выполнены, то ML/AI задачу можно сформулировать так:
Как [руководитель цепи поставок], я хочу [понимать, какие продукты должны поставляться на склад], для [оптимизации складских запасов, предотвращения перезатарки и отсутствия необходимых товаров].
- в организации внедрена единая система управления закупками и запасами. Это может быть SAP, 1С или другая
- в стратегии цифровизации есть задачи повышения производительности без наращивания штата сотрудников
Если оба пункта выполнены, то ML/AI задачу можно сформулировать так:
Как [руководитель цепи поставок], я хочу [понимать, какие продукты должны поставляться на склад], для [оптимизации складских запасов, предотвращения перезатарки и отсутствия необходимых товаров].
ПОЛУЧИТЕ КОНСУЛЬТАЦИЮ ПО ЦЕЛЕСООБРАЗНОСТИ ВНЕДРЕНИЯ ML МЕТОДОВ В ВАШЕЙ ОРГАНИЗАЦИИ
ML и AI подход BAI GEM к решению задач оптимизации склада
В основе ML подхода в управлении закупками и запасами лежит прогнозирование спроса. Наше коробочное решение БАИ Прогноз прогнозирует спрос на уровнях:
- эрии - например, продажи в Поволжье, в ЦФО
- локации - в городе Москва, Нижний Новгород
- точки - в конкретном магазине, пункте выдачи
- эрии - например, продажи в Поволжье, в ЦФО
- локации - в городе Москва, Нижний Новгород
- точки - в конкретном магазине, пункте выдачи
Для прогнозирования спроса мы работаем с временными рядами. Временной ряд - это упорядоченная по времени последовательность показателей.
Пример временного ряда - зависимость продаж от сезонов или от дней недели. Зимой лучше продаются валенки, а летом - купальники. По будням больше покупают в деловом центре города, а по выходным - в спальных районах.
В виде схемы планирование загрузки склада методами искусственного интеллекта выглядит так
Пример временного ряда - зависимость продаж от сезонов или от дней недели. Зимой лучше продаются валенки, а летом - купальники. По будням больше покупают в деловом центре города, а по выходным - в спальных районах.
В виде схемы планирование загрузки склада методами искусственного интеллекта выглядит так
СПЕЦИАЛИСТЫ ПО ДАННЫМ BAI GEM ПОДБЕРУТ ПОДХОД В СООТВЕТСТВИИ С ЗАДАЧАМИ ВАШЕЙ ОРГАНИЗАЦИИ
Преимущества от внедрения ML и AI в управление закупками и запасами
Увеличение оборачиваемости складских запасов
В зависимости от бизнеса на 2 - 10 %
Заполнение склада на основе метрик
Примеры метрик - минимизация времени пребывания товара на складе, максимизация прибыли, максимизация выручки
Снижение количества персонала
Машинное обучения сократит количество персонала в отделе управления цепями поставок до 2- 3 человек. Эти сотрудники будут отслеживать и корректировать статистические выбросы и сильные расхождения между запланированной и реальным спросом.
ОСТАВЬТЕ ЗАЯВКУ НА ЗАКАЗ РАЗРАБОТКИ ML РЕШЕНИЯ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОДАЖАМИ И МАРКЕТИНГОМ И МЫ ПОДГОТОВИМ ДЛЯ ВАС КОММЕРЧЕСКОЕ ПРЕДЛОЖЕНИЕ
Генеративные нейронные сети для прогнозирования спроса. Демо-стенд BAI Gem
Мы запустили демонстрационный стенд для прогнозирования спроса. Тестовый стенд BAI Gem для прогнозов применяет модель на основе генеративных нейронных сетей в связке с вероятностными методами. Это позволяет получить
- устойчивое решение как в вероятностных методах
- скорость с высокой кастомизацией как в нейронных сетях
Поскольку управление закупками и запасами тесно связано с прогнозированием, подготовка данных и тестирование демо-стенда полезно с точки зрения методологии и оценки готовности организации к внедрению ML.
- устойчивое решение как в вероятностных методах
- скорость с высокой кастомизацией как в нейронных сетях
Поскольку управление закупками и запасами тесно связано с прогнозированием, подготовка данных и тестирование демо-стенда полезно с точки зрения методологии и оценки готовности организации к внедрению ML.