人工智能驱动的需求感知:改变供应链规划和预测

通过 Kearney 和 AWS 的这份报告,了解需求感知技术如何预示供应链预测的积极转变。

对于人工智能驱动的需求感知技术而言,其变革潜力正在重塑供应链预测和规划流程。这种创新的方法利用丰富的内部供应链和外部市场数据来提高预测的准确性,即使在持续的市场波动背景下也是如此。

疫情过后,各公司增强了供应链的韧性,将重点从被动适应转向了积极的战略规划。然而,作为当前市场环境的特点,全渠道分销、不断变化的消费者趋势以及全球突发事件和地缘政治紧张局势等因素使准确预测变得更加复杂。 

需求感知与传统预测有何不同:

  • 前者认识到需要更丰富的采购、生产运营、运输、订单、库存和销售数据,以涵盖当今供应链的复杂问题
  • 数据以近乎实时的方式捕获、结构化、集成和共享。
  • 由于数据可用性和验证,外部数据变得越来越重要。
  • 在人工干预和指导下,使用人工智能(AI)和机器学习(ML)来填补可见性空白。
  • 感知技术可以每天,甚至每小时对客户需求进行精确的短期预测。
通过创新保持领先地位

供应链管理中的需求感知

由人工智能和机器学习提供支持的需求感知提供对客户行为和潜在结果的实时见解,可有效解决当今供应链的复杂性。需求感知与传统预测存在关键的不同:前者认识到需要更丰富的采购、生产运营、运输、订单、库存和销售数据,以涵盖当今供应链的复杂问题以及可能导致潜在终端变量范围。这些数据以近乎实时的方式捕获、结构化、集成和共享,首次提供了最新、透明、动态的供应链视图。 

通过整合来自提供商和供应商的外部数据,需求感知技术不仅提高了预测的准确性,而且还鼓励整个供应链生态系统的协作。供应链中的需求感知有助于供应链合作伙伴之间从传统的对抗关系转变为以共同目标为基础的的关系,更具协作性。 

即使是最高质量的内部数据,单凭这一项也不足以推断未来。”

外部数据变得越来越重要,这不仅是因为目前 80% 或更多的供应链数据是由供应商、供应商、最终用户和第三方在外部生成的。

这些数据对于验证也很重要,因为由于新冠疫情的影响,近期的历史内部数据通常被破坏,无法用于预测。当涉及供应链中的需求感知时,历史数据不再是预测未来的有用指标。

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