Predikcia zásob

Čo je predikcia zásob?

Predikcia zásob je proces predpovedania budúcich potrieb zásob firmy na uspokojenie zákazníckeho dopytu bez nadmerného alebo nedostatočného naskladnenia. Zahŕňa analýzu historických predajných údajov, trhových trendov a ďalších faktorov na odhad potrebného množstva zásob za určité obdobie.

Presnou predikciou dopytu môžu firmy:

• Optimalizovať úroveň svojich zásob
• Znížiť náklady na skladovanie
• Zlepšiť celkovú prevádzkovú efektivitu

Predikcia zásob hrá kľúčovú úlohu v riadení dodávateľského reťazca. Zabezpečuje, že produkty sú dostupné, keď ich zákazníci chcú, čím zvyšuje ich spokojnosť a lojalitu. Presné predikcie pomáhajú firmám vyvážiť náklady na zásoby s úrovňou služieb a minimalizovať riziká výpadkov alebo nadmerných zásob. Porozumením a predpovedaním dopytu môžu spoločnosti robiť informované rozhodnutia o nákupe, plánovaní výroby a alokácii zdrojov.

Ako sa používa predikcia zásob?

Predikciu zásob firmy využívajú na zosúladenie úrovne zásob so zákazníckym dopytom, aby zabezpečili optimálnu dostupnosť tovaru a zároveň mali kontrolu nad nákladmi. Tu sú hlavné využitia:

Minimalizácia výpadkov tovaru

• Výpadky nastávajú, keď je produkt pre zákazníka nedostupný, čo vedie k stratám predaja a nespokojným zákazníkom.
• Predikcia zásob pomáha predvídať budúci dopyt, vďaka čomu firmy dokážu udržiavať dostatočnú úroveň zásob.
• Analýzou predajných trendov a vzorcov môžu firmy predvídať, kedy produkty dochádzajú, a včas dopĺňať zásoby.

Znižovanie nákladov na držbu zásob

• Nadbytočné zásoby viažu kapitál a spôsobujú náklady na skladovanie (sklady, poistenie, zastarávanie).
• Predikcia umožňuje objednávať správne množstvo v správnom čase a znížiť zbytočné zásoby.
• Optimalizácia úrovne zásob znižuje náklady na skladovanie a zlepšuje cash flow.

Znižovanie plytvania produktmi

• Nadmerné zásoby, najmä v prípade tovaru s obmedzenou trvanlivosťou, vedú k plytvaniu, ak produkty expirovali pred predajom.
• Predikcia odhaľuje pomaly sa pohybujúce položky a predpovedá budúci predaj, čo umožňuje upraviť objednávané množstvá.
• Zosúladenie úrovne zásob so skutočným dopytom minimalizuje plytvanie a zvyšuje ziskovosť.

Kľúčové pojmy v predikcii zásob

Porozumenie týmto pojmom je nevyhnutné pre efektívnu predikciu zásob:

Dopyt počas dodacej doby

• Dodacia doba: Obdobie medzi objednaním a doručením zásob.
• Dopyt počas dodacej doby: Množstvo produktu predané počas dodacej doby.

Vzorec:

lead_time_demand = average_lead_time * average_daily_sales

Príklad:
Ak je priemerná dodacia doba 5 dní a priemerný denný predaj 20 kusov:

lead_time_demand = 5 * 20  # Výsledok: 100 kusov

To znamená, že počas dodacej doby sa očakáva predaj 100 kusov.

Meranie predajných trendov

• Analýza historického predaja na identifikáciu vzorcov (sezónnosť, rastúce trendy).
• Úprava predikcií podľa očakávaných zmien (napr. nárast počas sviatkov).
• Nástroje: kĺzavé priemery, porovnania rok za rokom, štatistické modely.

Objednávací bod

• Úroveň zásob, pri ktorej by mala byť uskutočnená nová objednávka.
• Zohľadňuje dopyt počas dodacej doby a bezpečnostnú zásobu.

Vzorec:

reorder_point = (average_daily_sales * lead_time) + safety_stock

Príklad:
Dodacia doba: 5 dní, priemerný denný predaj: 20 kusov, bezpečnostná zásoba: 50 kusov

reorder_point = (20 * 5) + 50  # Výsledok: 150 kusov

Pri poklese zásob na 150 kusov treba objednať nové zásoby.

Bezpečnostná zásoba

• Dodatočné zásoby na predchádzanie výpadkom z dôvodu neistoty.
• Slúži ako buffer voči výkyvom.

Vzorec:

safety_stock = (maximum_daily_sales * maximum_lead_time) - (average_daily_sales * average_lead_time)

Príklad:
Maximálny denný predaj: 30 kusov, maximálna dodacia doba: 7 dní, priemerný denný predaj: 20 kusov, priemerná dodacia doba: 5 dní

safety_stock = (30 * 7) - (20 * 5)  # Výsledok: 110 kusov

Pre nečakané výkyvy alebo meškania držte ako bezpečnostnú zásobu 110 kusov.

Vzorce na predikciu zásob

Výpočet dopytu počas dodacej doby

lead_time_demand = average_lead_time * average_daily_sales

Presný dopyt počas dodacej doby zabezpečí dostatok zásob počas doplňovania.

Výpočet bezpečnostnej zásoby

safety_stock = (maximum_daily_sales * maximum_lead_time) - (average_daily_sales * average_lead_time)

Zohľadňuje variabilitu dopytu a dodávok.

Výpočet objednávacieho bodu

reorder_point = lead_time_demand + safety_stock

Zabezpečí, že objednávka sa uskutoční pred poklesom zásob pod bezpečnú úroveň.

Typy metód predikcie zásob

Existujú rôzne prístupy, kvalitatívne aj kvantitatívne:

Kvalitatívna predikcia

• Spolieha sa na odborné názory, prieskum trhu a subjektívny úsudok.
• Najlepšia vo chvíľach s obmedzenými historickými údajmi alebo pri nových produktoch.

Metódy:

• Prieskum trhu: Prieskumy, rozhovory, focus skupiny.
• Delphi metóda: Konsenzus panelu odborníkov.

Kvantitatívna predikcia

• Využíva matematické modely a historické dáta.
• Predpokladá pokračovanie minulých vzorcov.

Metódy:

• Analýza časových radov: Skúma údaje v čase na identifikáciu vzorcov.
• Kauzálne modely: Analyzuje vzťahy medzi dopytom a ovplyvňujúcimi faktormi.

Predikcia trendov

• Identifikuje vzorce v predajných údajoch v čase.
• Užitočná na predpovedanie rastu, poklesu alebo stability dopytu.
• Príklad: Rastúci trend v predaji bio produktov signalizuje potrebu zvýšiť zásoby.

Grafická predikcia

• Zobrazuje predajné údaje na grafoch/diagramoch na vizualizáciu trendov a vzorcov.
• Príklad: Čiarové grafy ukazujú sezónne výkyvy a špičky.

Príklady a použitia

Využitie AI a automatizácie v predikcii zásob

Pokroky v AI a automatizácii zásadne zmenili predikciu zásob:

Algoritmy strojového učenia

• Modely strojového učenia analyzujú veľké množstvo údajov, identifikujú komplexné vzorce a časom sa zlepšujú.
• Berú do úvahy viacero premenných: historický predaj, trhové trendy, promo akcie a externé faktory (počasie, ekonomické ukazovatele).
• Neustále učenie z nových údajov zvyšuje presnosť predikcie.

Systémy riadenia zásob poháňané AI

Výhody:

• Sledovanie zásob v reálnom čase: Neustále monitorovanie stavu zásob.
• Automatizované objednávanie: Spúšťa nákupné objednávky pri dosiahnutí objednávacieho bodu.
• Prediktívna analytika: Predpovedá dopyt pomocou rozsiahlej analýzy údajov.

Integrácia s AI automatizáciou a chatbotmi

• Chatboti pre zákaznícke poznatky:
  Chatboti komunikujú so zákazníkmi, zbierajú preferencie a predpovedajú trendy.

  def gather_customer_feedback(): # Chatbot interaction code to collect customer preferences pass

• Automatizovaná komunikácia s dodávateľmi:
  Automatizuje objednávanie a znižuje manuálnu prácu a zdržania.

  def auto_generate_purchase_order(reorder_point, current_inventory): if current_inventory <= reorder_point: # Code to generate and send purchase order to supplier pass

• Integrácia prediktívnej analytiky:
  Kombinácia AI a analytiky:

  • Identifikuje vznikajúce trendy
  • Upravuje predikcie v reálnom čase
  • Zlepšuje rozhodovanie

Príklad: AI v predikcii zásob

Obchodná spoločnosť integruje AI do riadenia zásob analýzou predajných údajov, trendov na sociálnych sieťach a ekonomických ukazovateľov.

• Predajné údaje: Odhaľuje najpredávanejšie položky a sezónne trendy.
• Trendy na sociálnych sieťach: Sleduje hashtagy/zmienky na rozpoznanie rastúceho záujmu o produkty.
• Ekonomické ukazovatele: Upravuje predikcie podľa zmien vo výdavkoch spotrebiteľov.

AI systém automatizuje objednávanie a dynamicky upravuje objednávacie body podľa trhových podmienok.

Dosiahnuté výhody:

• Vyššia presnosť predikcie (menej výpadkov a prebytkov)
• Rýchlejšia reakcia na zmeny na trhu
• Úspora nákladov (nižšie náklady na skladovanie, minimalizácia strát z nepredaného tovaru)

Vďaka využitiu AI a automatizácie spoločnosť optimalizuje zásoby, prispôsobuje sa dopytu a získava konkurenčnú výhodu.

Výskum v oblasti predikcie zásob

Predikcia zásob je rozhodujúca v riadení dodávateľského reťazca a jej cieľom je predpovedať potreby pri minimalizácii nákladov. Aktuálny výskum zahŕňa:

1. Kombinovanie pravdepodobnostných predikcií prerušovaného dopytu
   Shengjie Wang, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos

   • Rieši predikciu prerušovaného dopytu s dôrazom na pravdepodobnostné metódy rozhodovania v neistote.
   • Navrhuje kombinovanie pravdepodobnostných predikcií, čím vyvažuje presnosť a kontrolu zásob.
   • Kombinované prístupy prekonávajú individuálne, aj keď existujú kompromisy.

2. Riadenie zásob orientované na hodnotu
   Grzegorz Michalski

   • Prispôsobuje riadenie zásob finančnému cieľu maximalizácie hodnoty podniku.
   • Predstavuje upravený prístup integrujúci maximalizáciu hodnoty.
   • Pomáha firmám zosúladiť stratégiu zásob s finančnými cieľmi.

3. Univerzálny rámec rozhodovacej podpory v maloobchodnom riadení zásob
   Hans Jurie Zietsman, Jan Harm van Vuuren

   • Navrhuje komplexný rámec pre rozhodovanie v maloobchodnom riadení zásob.
   • Rieši komplexnosť vyplývajúcu z globalizácie a e-commerce.
   • Integruje segmentáciu produktov a predikciu dopytu na vyváženie cieľov.

4. Kombinácie predikcií prerušovaného dopytu na základe charakteristík: skreslenie, presnosť a dopad na zásoby
   Li Li, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos, Feng Li

   • Zameriava sa na metódy kombinácie predikcií prerušovaného dopytu v produkčných systémoch.
   • Navrhuje rámec založený na charakteristikách pre vyššiu presnosť a dopad na zásoby.

Viac o predikcii zásob, AI automatizácii a osvedčených postupoch nájdete v ďalších zdrojoch FlowHunt.