Demand Sensing
Stärkung der Lieferkettentransparenz und Prozesseffizienz
Demand Sensing nutzt Echtzeitdaten und fortschrittliche Analysen, um Kundenbedarf zu verstehen und vorherzusagen. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Lieferkette und Bestandsverwaltung zu optimieren.
Demand Sensing unterscheidet sich von herkömmlicher Bedarfsplanung, die sich auf historische Verkaufsdaten stützt und annimmt, dass die zukünftige Nachfrage denselben Mustern wie in der Vergangenheit folgen wird. Demand Sensing ist darauf ausgelegt, agiler und reaktionsfähiger zu sein, indem aktuelle Informationen über Veränderungen im Verbraucherverhalten, Wetterbedingungen und wirtschaftliche Gegebenheiten einbezogen werden.
Demand Sensing wird in der heutigen Marktsituation immer wichtiger, da Unternehmen mit verschiedenen Herausforderungen konfrontiert sind, die herkömmliche Bedarfsplanung weniger effektiv machen, wie z. B. sich schnell ändernde Verbraucherpräferenzen, erhöhte Komplexität der Wertschöpfungskette, Marktstörungen und soziale Faktoren.
Wie funktioniert Demand Sensing?
Identifikation und Analyse externer Datenquellen: Es ist entscheidend, genügend Zeit für diese Phase aufzuwenden, da nicht nur das potenziell große Feld interessanter Variablen eingeengt wird, sondern auch Datenquellen gefunden werden müssen, die die Werte für diese Variablen im erforderlichen Format und Timing für den Prognoseprozess liefern.
Auswahl der ML-Algorithmen: Auswahl der maschinellen Lernalgorithmen, die angewendet werden sollen, um den Effekt einer oder mehrerer externer Variablen oder deren Kombination auf die Verkaufszahlen zu schätzen.
Training und Testen der ML-Algorithmen: Training und Testen der ML-Algorithmen mit historischen Daten, um die externen Variablen auszuwählen, deren Einfluss auf die Nachfrageprognose mit ausreichender Genauigkeit vorhergesagt werden kann.
Datenflüsse einrichten: Ermöglichen von Datenflüssen, um die vorhergesagten Werte dieser Variablen systematisch zu erfassen, damit sie aktiv zur Unterstützung des Prognoseprozesses genutzt werden können.
Demand Sensing mit der sedApta Suite
Maschinelle Lernalgorithmen werden verwendet, um den Einfluss einer oder mehrerer externer Variablen auf vergangene Verkaufszahlen zu analysieren, um den Einfluss dieser Variablen auf zukünftige Verkaufszahlen zu schätzen.
Sobald die relevanten externen Variablen identifiziert sind, sei es unabhängig vom Sektor, in dem das Unternehmen tätig ist (z.B. makroökonomische Indikatoren wie BIP) oder sektorspezifisch (z.B. Trends in den Ernährungsgewohnheiten im F&B-Sektor), besteht der nächste Schritt darin, spezifische maschinelle Lernalgorithmen zu trainieren und zu testen. Dies geschieht, um festzustellen, ob und in welchem Maße die von sedApta Suite‘s Sales Analysis generierte Prognose angepasst werden sollte, um externe Phänomene zu berücksichtigen.
Abhängig von der Art des Prognoseprozesses und der Natur der externen Variablen können diese verwendet werden, um die Prognose sowohl kurzfristig (Tage und Wochen) als auch mittelfristig (Monate) zu verfeinern.
Vorteile
Vorteile der Verwendung von ML-Algorithmen in Kombination mit traditionellen Prognosealgorithmen in der sedApta Suite:
- Genauere und zuverlässigere Prognosen
- Erhöhte Fähigkeit, die Prognose schnell und effizient als Reaktion auf Veränderungen im Unternehmensumfeld zu überarbeiten
- Überlegene Nachfrageanalysefähigkeit, die zu einem besseren Verständnis der Faktoren führt, die den Absatz am stärksten beeinflussen, und somit die Budgetierung und rollierende Prognoseprozesse unterstützt
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Über Sales & Operation Planning
Wertschöpfung über den gesamten Planungshorizont
Optimierte Sales & Operation Planning ist in den heutigen nachfrageorientierten Märkten der Schlüssel zur Erreichung definierter Geschäftsziele. Damit Unternehmen erstklassige Leistungen erzielen können und wettbewerbsfähig bleiben, muss ein effizienter geschäftlicher Sales & Operation Planning Prozess implementiert werden. Dieser Prozess ist aber nur so effektiv, wie die von ihm verwendete Technologie.