Prognozowanie popytu i optymalizacja dystrybucji towarów

Dystrybucja i logistyka, wiele rynków

Branża i typ organizacji

Firma dystrybuująca towar na wielu rynkach jednocześnie. Planuje zapasy w warunkach zmiennego popytu, gdzie zbyt mały zapas oznacza braki na półce, a zbyt duży zamraża kapitał w magazynie.

Problem biznesowy

Planowanie zapasów dla wielu rynków naraz jest trudne, bo każdy rynek ma własną sezonowość, własne tempo sprzedaży i własne ograniczenia dostaw. Przy ręcznym planowaniu decyzje opierają się na uśrednieniach i na doświadczeniu planisty, a te nie nadążają za zmiennością.

Skutek widać na dwóch końcach magazynu: tam, gdzie towaru zabrakło i sprzedaż przepadła, oraz tam, gdzie leży zapas, którego nikt w tym sezonie nie odbierze. Jedno i drugie kosztuje.

Podejście i zakres prac

Połączyliśmy dwie metody. Prognozę popytu postawiliśmy na klasycznym uczeniu maszynowym, głównie na modelach regresji, które przewidują wielkość liczbową, czyli spodziewaną sprzedaż pojedynczego artykułu. Model bierze pod uwagę historię sprzedaży, wzorce sezonowe i trendy w czasie (analiza szeregów czasowych, time series) oraz zewnętrzne czynniki wpływające na popyt. Na tej prognozie algorytmy optymalizacji matematycznej układają dystrybucję towaru, uwzględniając koszty logistyki, czasy dostawy i pojemność magazynów.

To optymalizacja stochastyczna: bierze pod uwagę, że prognoza jest niepewna, i planuje pod ten margines. Planista dostaje kilka scenariuszy rozwoju popytu i zapasów i widzi, co się stanie przy różnych założeniach, zanim podejmie decyzję.

Efekt biznesowy

poziom artykułu

prognoza dla pojedynczego produktu

zamiast uśrednień dla całych grup towarów

wiele rynków

jedno podejście prognostyczne

każdy rynek z własną sezonowością

Lepsza prognoza oznacza mniej towaru, który zalega w magazynie. Produkty schodzą, zanim trzeba je przecenić, więc mniej pieniędzy przepada na nadmiarze i wyprzedażach. Zapas rotuje zamiast utknąć, co przekłada się na wyższą marżę.

Skala wdrożenia

Prognoza obejmuje asortyment na poziomie artykułu i wiele rynków naraz. Utrzymujemy modele i douczamy je w miarę, jak napływają nowe dane sprzedażowe, bo prognoza oparta na nieaktualnych wzorcach szybko traci trafność.

Jeśli planujesz zapasy dla wielu rynków i zgadujesz między brakiem a nadmiarem, opisz nam swój przypadek. Sprawdzimy, czy Twoje dane sprzedażowe wystarczą, żeby prognozować dokładniej.

Powiązane artykuły w Bazie wiedzy cm-opti

Obszar usługi: Analiza danych, prognozowanie i optymalizacja procesów.

Inne wdrożenia