Demand sensing — что это такое?
Demand sensing, или прогнозирование спроса в режиме реального времени, – это передовой метод, использующий данные из цепочки поставок, искусственный интеллект и машинное обучение для создания краткосрочных прогнозов спроса на основе текущих рыночных сигналов. Он отличается от традиционного прогнозирования, основанного на исторических данных о продажах, анализируя текущую информацию, такую как POS-транзакции, погодные тенденции, настроения в социальных сетях или изменения в поведении потребителей. В пищевой промышленности он помогает минимизировать пищевые отходы, оптимизировать запасы и реагировать на колебания спроса, например, вызванные рекламными акциями или погодными условиями.
FAQ
Чем отличается demand sensing от традиционного прогнозирования спроса?
Традиционное прогнозирование основано на временных рядах многолетних исторических данных, предполагающих повторяемость сезонности, в то время как demand sensing интегрирует данные в реальном времени из многих источников, повышая точность краткосрочных прогнозов даже на 40%. Этот метод сокращает время реагирования на рыночные события, такие как внезапные тенденции или сбои в поставках.
Как demand sensing поддерживает пищевую промышленность?
В пищевом секторе demand sensing анализирует данные из электронной коммерции, уровни запасов дистрибьюторов и макроэкономические показатели, позволяя точно планировать производство, пополнение запасов и распределение запасов, что сокращает дефицит и излишки периферийных продуктов, таких как свежие фрукты. Пищевые компании выигрывают от гибкости, например, путем динамической адаптации графиков производства к реальному спросу.
Какие технологии использует demand sensing?
Ключевыми являются искусственный интеллект, машинное обучение и аналитика больших данных для обработки сигналов, таких как продажи в реальном времени, прогнозы погоды или данные о конкурентах; например, самообучающиеся модели автоматически обновляют прогнозы. В контексте Foodcom это способствует эффективному управлению запасами пищевых сырьевых материалов.
