時代遅れで非効率的な予測方法の高コスト
手動分析、静的な月次計画サイクル、消費者向けのスプレッドシートを使用して予測を作成するというエラーが発生しやすい性質にもかかわらず、多くの需要計画チームは依然として従来の方法に固執しています。なぜでしょうか。なぜなら、変化は難しいからです。そのためには、新しいソリューションや新しいプロセスへの投資、そして大規模な従業員教育や文化変革の取り組みが必要です。
しかし、市場のボラティリティと混乱により、計画チームが時代遅れで非効率的な予測方法のために不正確な予測を作成すると、コストは信じられないほど高くなります。その結果、次のような結果が得られます。
- 商品不足による売上の損失と消費者ロイヤリティの低下
- 値下げ、無駄、過剰在庫の財務コスト
- 重要な小売業者との関係へのダメージ
唯一の包括的な解決策は?人工知能
実際のところ、ほとんどのプランニングチームは、何百もの関連要素を考慮し、毎日または日中、ダイナミックな方法で正確な予測に到達するための準備ができていません。必要な分析の範囲、深さ、ペースは、人間の認識や消費者向けのツールを超えており、今日の急速に変化する状況では、過去の販売データはほとんど意味をなさなくなっています。
今日、成功を収めている組織は、人工知能(AI)を活用した先進的で将来を見据えた予測テクノロジーソリューションで、需要計画チームを強化しています。これはどのように達成されますか?
- AIに支えられた最新の意思決定エンジンは、サプライチェーン全体やニュース、天気、ソーシャルメディアなどの外部ソースから膨大な量のリアルタイムデータを取り込み、わずか数秒で最適な予測に到達できます。
- 状況が変化すると、これらの「常時オン」エンジンは、新しい影響要因を反映するためにリアルタイムで予測を動的に調整します。目に見えない形で、舞台裏で、彼らは絶えず学習し改善するAI機能によって、ますます正確な予測を作成しています。
- AI対応の意思決定エンジンは、推奨事項を作成するだけでなく、何百ものシナリオを自律的に作成して分析し、プランナーに洞察を提供することで、意思決定をさらにサポートします。
AIは、需要計画チームが今日の市場のダイナミックな性質に対応し、最適な意思決定を行うための最良の方法です。例えば、11月5日の米国大統領選挙後に新たな関税が発動される可能性があるため、多くの米国企業が海外での生産を停滞させている一方で、他の企業は輸入製品を国境を越えて急いで輸出しています。高度な需要計画ソフトウェアの確率的機能は、両方の戦略の可能性のある結果を示すことができます。さらに、需要計画エンジンによって実施される分析は、計画チームがこの種の予測を共有している場合、上流、下流、およびサプライ チェーン全体に大きな影響を与える可能性があります。
