AIによるデマンドプランナーの支援

需要を正確に予測することがこれほど困難な時代があったでしょうか。

今日、サプライチェーンのプランナーは、インフレ、高金利、および消費者の購買行動や好みに影響を与えるその他の経済的要因に対処する必要があります。プランナーは、異常気象、ソーシャルメディアのトレンド、および需要のピークまたは谷を突然生み出す可能性のあるその他の未知の要素も考慮する必要があります。さらに、労働力不足、航路の封鎖、地政学的な不確実性は、A地点からB地点への製品の迅速かつ収益性の高い移動能力に影響を及ぼします。これは、需要計画の実践の一部であることは間違いありません。

需要を予測することは常に困難でしたが、今日、これらのマクロトレンドと複雑さは、需要プランナーにとって一連の課題を生み出しています。現在の動的な環境は、静的な月次計画サイクルではもはや十分ではないことを意味します。 

それどころか、需要の変動に対応するために、計画立案者は、ニュース、天気、経済動向、その他の影響要因を反映するために、はるかに頻繁に(場合によっては1日に数回)再計画する必要があります。しかし、プランナーは、実際のビジネス要件、反復的な計画プロセス、または今日の速いペースの変化をサポートできない古いテクノロジーソリューションによって制限されることがよくあります。