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，了解需求感知技术可以如何改善供应链预测。

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人工智能驱动的需求感知供应链技术

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。但是，在当今市场，多重销售渠道、不断变化的消费者趋势以及突如其来的全球事件和政治紧张局势等因素，使得准确预测变得异常艰难。

人工智能驱动的需求感知技术的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。

人工智能驱动的需求感知供应链技术

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。
  • 需求感知解决方案可以每天，甚至每小时对客户需求进行精确的短期预测。

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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，可解决当今供应链的许多复杂问题。通过近乎实时地捕获、构建和共享数据，该服务可提供最新、透明且动态的供应链视图。这也使供应链合作伙伴从传统的对抗关系转变为基于共同目标的更具协作性的工作关系。

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。

供应链管理中的需求感知

“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。这对验证也很重要，因为近期历史内部数据常因新冠疫情的影响而在预测中失真。在供应链的需求预测领域，历史数据已不再是未来趋势的有效指标。
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供应链运营中的需求感知

需求感知是一种先进的预测方法，它使用实时数据、机器学习和分析来减少预测错误并更好地预测客户需求。与高度依赖历史数据的传统预测不同，需求感知可以捕捉当前需求信号，从而提供更准确、更灵敏的预测

需求感知整合了各种数据来源，包括内部销售数据、库存水平以及市场趋势和社交媒体情绪等外部因素。通过利用人工智能驱动的需求感知，企业可以近乎实时地分析这些数据。机器学习算法可以检测出传统方法可能遗漏的模式和关联，使公司能够几乎立即调整其供应链策略。

虽然需求感知和需求预测都可以帮助预测未来需求，但两者在方法和准确性方面存在很大差异。传统的需求预测依赖于历史数据，并且通常假设过去的模式将继续下去。需求感知的重点是当下，使用当前的数据来捕捉即时的市场变化。这使得需求感知更加灵活，更适合现代快节奏的市场。

需求规划功能包括预测需求、调整库存水平和安排生产以满足客户需求。需求感知本质上是该过程的一个组成部分，它提供实时数据和见解，使需求规划更加准确和高效。通过将需求感知解决方案纳入需求规划，企业能够快速对变化做出反应，从而减少缺货和库存积压的情况。

在供应链运营中集成需求感知可以显著提高预测准确性、库存管理和客户满意度。例如，采用需求感知软件的公司报告称，库存水平有所降低，且服务水平得到提高，直接影响了他们的利润。

要探索需求感知如何彻底改变您的供应链预测，请下载我们的电子书《Signals Amid the Noise》。书中更深入地探讨了需求感知的概念、真实案例研究以及可用于在您自己的组织中实施需求感知的可行策略。

通过采用需求感知，企业可以更自信、更灵活地应对现代供应链的复杂性。不要让过时的预测方法阻碍您 — 了解需求感知工具如何在不可预测的世界为您拨开迷雾。

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