Kontekst: dlaczego przewidywanie popytu ma dziś znaczenie strategiczne?
W sektorze handlu i dystrybucji logistyka i zarządzanie łańcuchem dostaw odgrywają kluczową rolę w ogólnych wynikach firm.
Zdolność przewidywania popytu stała się więc kluczowym czynnikiem konkurencyjności.
Dla Saint-Gobain, lidera w dystrybucji materiałów budowlanych, efektywność operacyjna zależy od precyzyjnego przewidywania przyszłego popytu.
- Braki w magazynie obniżają zadowolenie klientów.
- Kosztowne nadwyżki zapasów bezpośrednio obciążają rentowność.
W obliczu tych wyzwań Saint-Gobain modernizuje swoje procesy prognozowania, aby zwiększyć ich dokładność i efektywność.
Wyzwania operacyjne: lepsze prognozy sprzedaży i dostępność produktów
Wyzwaniem jest dostarczenie dla każdego artykułu prognoz popytu bardziej wiarygodnych i dokładnych niż te generowane przez obecne narzędzia biznesowe.
Cel jest dwojaki:
1 – Ograniczenie braków w magazynie:
zapewnienie optymalnej dostępności produktów zgodnie z oczekiwaniami klientów.
2 – Optymalizacja kosztów magazynowania:
ograniczenie nadwyżek zapasów i ich skutków finansowych.
Wskaźniki służące do oceny jakości i poprawy prognoz
1. Obciążenie (bias)
- Pomiar średniego przeszacowania lub niedoszacowania prognoz w stosunku do wartości rzeczywistych.
- Przykład: spadek z +5,8 jednostki (obecny system) do +2,2 jednostki (model opracowany wspólnie z MARGO).
2. WAPE (Weighted Absolute Percentage Error)
- Ważona miara błędu, służąca do obliczania dokładności prognoz z uwzględnieniem względnego znaczenia każdego produktu lub kategorii.
- Przykład: poprawa dokładności z 44% (obecny system) do 38% (model opracowany wspólnie z MARGO).
Wskaźniki te szczególnie dobrze nadają się do oceny jakości prognoz w kontekście logistycznym, w którym skutki błędów predykcji (braki lub nadwyżki zapasów) mogą mieć poważne konsekwencje operacyjne.
Są niezbędne, by ograniczać krytyczne błędy i ich skutki operacyjne.
Odpowiedź MARGO: prognozy zoptymalizowane dzięki uczeniu maszynowemu
MARGO opracowało rozwiązanie uczenia maszynowego szyte na miarę, zintegrowane bezpośrednio z narzędziami biznesowymi Saint-Gobain.
Rozwiązanie opiera się na zaawansowanych modelach predykcyjnych, które dostarczają dokładniejszych prognoz niż obecne algorytmy.
Główne etapy projektu:
1. Analiza danych historycznych:
ocena obecnego systemu i identyfikacja obciążeń w bieżących prognozach.
2. Budowa modeli predykcyjnych:
wdrożenie algorytmów uczenia maszynowego, które lepiej interpretują dane historyczne, by tworzyć bardziej wiarygodne prognozy.
3. Integracja z narzędziami biznesowymi:
predykcje modeli uczenia maszynowego są integrowane bezpośrednio z systemami uzupełniania zapasów, co pozwala automatyzować przepływy, a planistom korygować i utrzymywać prognozy.
4. Monitorowanie i walidacja:
porównanie wyników nowych modeli z dotychczasowymi prognozami, aby potwierdzić ich skuteczność na kluczowych wskaźnikach, takich jak WAPE (Weighted Absolute Percentage Error).
ROI
Działania MARGO przyniosły znaczące korzyści:
Wzrost produktywności:
automatyzacja prognoz długoterminowych, dzięki której zespoły mogą skupić się na zadaniach strategicznych.
Szerszy zakres:
ponad 100 000 prognoz miesięcznie, obejmujących szeroki asortyment towarów.
Lepsze wyniki prognozowania:
obciążenie zmniejszone o 50%: spadek z +5,8 jednostki do +2,2 jednostki.
Podsumowanie: zoptymalizowana logistyka dla trwałych wyników
Dzięki ekspertyzie MARGO Saint-Gobain przekształciło swoje procesy prognozowania, wykorzystując zaawansowane technologie.
Współpraca ta pozwoliła zoptymalizować koszty magazynowania i zwiększyć dostępność produktów, co ma kluczowe znaczenie dla zadowolenia klientów.
Dzięki najnowocześniejszym technologiom uczenia maszynowego MARGO pomogło Saint-Gobain osiągnąć nowy etap w zarządzaniu przepływami logistycznymi i zapewniło firmie trwałą przewagę konkurencyjną w stale zmieniającym się sektorze.
Masz podobne wyzwania? Skontaktuj się z nami!
MARGO pomaga Ci rozwiązywać złożone problemy, łącząc ekspertyzę techniczną, wyzwania operacyjne i cele strategiczne. Dzięki naszym kompetencjom w obszarze data science i metodycznemu podejściu projektujemy rozwiązania szyte na miarę, odpowiadające konkretnym oczekiwaniom każdego klienta.
Nasze obszary działania:
- Wykorzystanie niejednorodnych danych
- Automatyzacja procesów
- Optymalizacja łańcucha dostaw
Zamień swoje wyzwania w szanse dzięki innowacyjnym rozwiązaniom szytym na miarę!
Skontaktuj się z nami
Jakie są skutki złego prognozowania popytu w dystrybucji?
Złe prognozy mogą prowadzić do braków w magazynie, które obniżają zadowolenie klientów, lub do nadwyżek zapasów, które zwiększają koszty magazynowania i obniżają rentowność.
Jak Saint-Gobain zmodernizowało prognozowanie logistyczne?
Saint-Gobain we współpracy z MARGO wdrożyło rozwiązanie uczenia maszynowego zintegrowane z narzędziami biznesowymi, które pozwala dokładniej przewidywać popyt i ograniczać krytyczne błędy.
Jakie kluczowe wskaźniki służą do oceny jakości prognoz?
- Obciążenie (bias), które mierzy średnie przeszacowanie lub niedoszacowanie.
- WAPE (Weighted Absolute Percentage Error), miara błędu ważona znaczeniem produktów.
Jakie korzyści daje uczenie maszynowe w prognozowaniu logistycznym?
- Większa dokładność prognoz
- Mniej braków i nadwyżek zapasów
- Automatyzacja zarządzania przepływami
- Więcej czasu zespołów na zadania o wyższej wartości dodanej
Dlaczego warto mierzyć jakość prognoz za pomocą WAPE?
WAPE uwzględnia względne znaczenie każdego produktu, dzięki czemu ocena jest bardziej miarodajna tam, gdzie wolumeny i stawka znacznie różnią się między artykułami.
