Demand sensing

Demand sensing – co to jest?

Demand sensing, czyli prognozowanie popytu w czasie rzeczywistym, to zaawansowana metoda wykorzystująca dane z łańcucha dostaw, AI i uczenie maszynowe do tworzenia krótkoterminowych prognoz popytu na podstawie aktualnych sygnałów rynkowych. Różni się od tradycyjnego prognozowania opartego na historycznych danych sprzedażowych, analizując bieżące informacje jak transakcje POS, trendy pogodowe, sentyment w mediach społecznościowych czy zmiany zachowań konsumenckich. W branży spożywczej pomaga minimalizować odpady żywnościowe, optymalizować stany magazynowe i reagować na wahania popytu, np. spowodowane promocjami czy warunkami pogodowymi.

FAQ

Czym różni się demand sensing od tradycyjnego prognozowania popytu?

Tradycyjne prognozowanie opiera się na szeregach czasowych z wieloletnich danych historycznych, zakładając powtarzalność sezonowości, podczas gdy demand sensing integruje real-time dane z wielu źródeł, poprawiając dokładność prognoz krótkoterminowych nawet o 40%. Metoda ta skraca czas reakcji na zdarzenia rynkowe, jak nagłe trendy czy zakłócenia dostaw.

Jak demand sensing wspiera branżę spożywczą?

W sektorze żywności demand sensing analizuje dane z e-commerce, poziomów zapasów dystrybutorów i wskaźników makroekonomicznych, umożliwiając precyzyjne planowanie produkcji, replenishment i alokację zapasów, co redukuje stockouty i nadwyżki peryferyjnych produktów jak świeże owoce. Firmy spożywcze zyskują na zwinności, np. poprzez dynamiczne dostosowanie harmonogramów produkcji do realnego popytu.

Jakie technologie stosuje demand sensing?

Kluczowe to AI, machine learning i big data analytics do przetwarzania sygnałów jak sprzedaż w czasie rzeczywistym, prognozy pogody czy dane konkurencyjne; przykładowo, modele samo-nauczające się aktualizują prognozy automatycznie. W kontekście Foodcom, wspiera to efektywne zarządzanie zapasami surowców spożywczych.