Prognozowanie popytu w logistyce od zawsze było trudne, bo błędy w obie strony kosztują — zbyt niska prognoza oznacza braki magazynowe i niezadowolonych klientów, zbyt wysoka oznacza zamrożony kapitał w towarze, który zalega. Jacek Karcz z BLG Logistics Group, prezentując na konferencji IT w Logistyce organizowanej przez GigaCon, pokazywał, jak modele oparte na sztucznej inteligencji zmieniają ten obszar — nie eliminując niepewność, ale realnie ją ograniczając.
Klasyczne metody prognozowania opierały się głównie na danych historycznych — sprzedaż w tym samym okresie rok wcześniej, korekta o trend. Modele wykorzystujące AI potrafią uwzględnić znacznie więcej zmiennych jednocześnie — pogodę, wydarzenia lokalne, dane z mediów społecznościowych, a nawet sygnały z konkurencyjnych sklepów internetowych — budując prognozę, która reaguje na zmiany szybciej niż człowiek analizujący arkusz kalkulacyjny raz w tygodniu.
Infrastruktura, która musi za tym nadążyć
Paweł Wójcik z Pitlabs, Marcin Kostrzewa z Arrow ECS i Michał Rybicki z Huawei, prezentując wspólnie na tej samej konferencji, zwracali uwagę, że lepsze prognozy popytu to jedno, ale infrastruktura IT musi być w stanie obsłużyć wynikające z nich decyzje — szybszą rotację towaru, częstsze dostawy, bardziej dynamiczne zarządzanie magazynem. Bez odpowiedniej infrastruktury sieciowej i serwerowej najlepszy model prognostyczny pozostaje wyłącznie ciekawym raportem.
Michał Borowski z Nexpertis mówił z kolei o „skutecznym dowożeniu digitalizacji” — czyli o tym, że projekty digitalizacyjne w logistyce często kończą się na etapie pilotażu, bo firmy nie doceniają, ile pracy organizacyjnej wymaga wdrożenie zmiany na pełną skalę, w wielu magazynach jednocześnie, z różnymi zespołami operacyjnymi.
Internet Rzeczy jako uzupełnienie prognoz
Witold Parzonka ze Stowarzyszenia Logistyków Polskich łączył temat prognozowania z Internetem Rzeczy — czujnikami monitorującymi stan towaru, lokalizację palet, warunki przechowywania w czasie rzeczywistym. Dane z tych czujników, zestawione z modelami prognostycznymi, pozwalają nie tylko przewidzieć popyt, ale też szybciej reagować na odchylenia od planu, zanim staną się poważnym problemem.
Jeśli zarządzacie łańcuchem dostaw lub magazynem i szukacie sposobów na lepsze prognozowanie, warto zobaczyć konkretne wdrożenia na żywo. Zapisz się na konferencję IT w Logistyce organizowaną przez GigaCon.