การพยากรณ์สินค้าคงคลังด้วย AI สำหรับคลังสินค้า
การพยากรณ์สินค้าคงคลังด้วย AI กำลังเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานคลังสินค้า—ลดสินค้าคงคลังเกินความจำเป็น ป้องกันสินค้าหมดสต็อก ลดต้นทุน และเพิ่มความแม่นยำ ตั้งแต่การใช้เครื่องมือเรียนรู้ของเครื่องไปจนถึงเครื่องมือชั้นนำอย่าง SAP, Oracle, Microsoft และ Blue Yonder บทความนี้อธิบายวิธีที่ AI ทำนายความต้องการ ผลประโยชน์ที่วัดได้ และโซลูชันที่เหมาะสมสำหรับธุรกิจทุกขนาด ตั้งแต่ร้านค้าปลีกขนาดเล็กจนถึงเครือข่ายการจัดจำหน่ายระดับโลก
การพยากรณ์สินค้าคงคลังด้วย AI
การจัดการสินค้าคงคลังเป็นความท้าทายสำคัญในการดำเนินงานคลังสินค้าและห่วงโซ่อุปทาน วิธีการพยากรณ์แบบดั้งเดิม—สเปรดชีตและโมเดลอนุกรมเวลาพื้นฐาน—ไม่สามารถจับรูปแบบความต้องการที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในปัจจุบันได้ ส่งผลให้เกิดปัญหาที่มีค่าใช้จ่ายสูงสองประการคือ สินค้าหมดสต็อก (สินค้าหมด) และ สินค้าคงคลังเกิน (สินค้าที่ขายไม่ออกเกินจำเป็น) วิธีการแบบแมนนวลมีความแม่นยำของสินค้าคงคลังเพียงประมาณ 63% ส่งผลให้สูญเสียยอดขายและต้นทุนการเก็บรักษาสูง
ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI วิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อทำนายความต้องการสินค้าคงคลังในอนาคตได้แม่นยำกว่าวิธีแบบดั้งเดิมมาก ผลลัพธ์คือคลังสินค้าสามารถรักษาระดับสินค้าคงคลังให้ น้อยลง ในขณะที่ตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ดีขึ้น เปลี่ยนสินค้าคงคลังจากศูนย์ต้นทุนเป็นข้อได้เปรียบทางการแข่งขัน
วิธีที่ AI ทำนายความต้องการสินค้าคงคลัง
การพยากรณ์สินค้าคงคลังด้วย AI ใช้อัลกอริทึม การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และการวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลหลายแหล่ง—ยอดขายในอดีต, ฤดูกาล, ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ, โปรโมชั่น, สภาพอากาศ และแนวโน้มโซเชียลมีเดีย—เพื่อจับรูปแบบความต้องการที่ซับซ้อนซึ่งมนุษย์อาจมองไม่เห็น แตกต่างจากสเปรดชีตแบบคงที่ โมเดลเหล่านี้เรียนรู้และปรับตัวอย่างต่อเนื่องเมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามา ทำให้สามารถอัปเดตการพยากรณ์แบบเรียลไทม์เมื่อสภาพตลาดเปลี่ยนแปลง
ตัวอย่างเช่น ระบบ AI อาจรับรู้วันหยุดประจำภูมิภาคที่กำลังจะมาถึงหรือเทรนด์ไวรัลและคาดการณ์ความต้องการที่จะเพิ่มขึ้น ทำให้คลังสินค้ามีเวลาจัดเก็บสินค้าได้อย่างเหมาะสม
เทคนิคการพยากรณ์ขั้นสูง
การพยากรณ์ด้วย AI สมัยใหม่ใช้สองแนวทางหลัก:
การวิเคราะห์เชิงทำนาย
อัลกอริทึมการพยากรณ์ความต้องการ
Amazon ใช้เทคนิค ML ขั้นสูง เช่น ป่าแบบสุ่มและโครงข่ายประสาทเทียม เพื่อจัดการสินค้านับล้านรายการและความผันผวนของความต้องการ การพยากรณ์ด้วย AI ของพวกเขาตัดสินใจว่าสินค้าใดควรวางในคลังสินค้าใด ช่วยให้การจัดส่ง Prime เร็วขึ้น
— การดำเนินงานห่วงโซ่อุปทานของ Amazon
การปรับปรุงความแม่นยำ
ตามรายงานของ Deloitte การพยากรณ์ความต้องการด้วย ML ปรับปรุงความแม่นยำได้ถึง 30–50% เมื่อเทียบกับวิธีแบบดั้งเดิม McKinsey รายงานว่าบริษัทที่ใช้ AI ในการวางแผนอุปสงค์และอุปทานลดข้อผิดพลาดในการพยากรณ์ได้สูงสุด 50%
AI ยังช่วยให้เกิด การแบ่งกลุ่มแบบไดนามิก—จัดกลุ่มสินค้าเป็นสินค้าขายดีคงที่, ตามฤดูกาล หรือขายไม่สม่ำเสมอ และปรับกฎการเก็บสินค้าปลอดภัยตามนั้น เพื่อให้สินค้าช้าไม่ถูกเก็บเกินความจำเป็น ในขณะที่สินค้าขายดีมีสต็อกสำรองเสมอ นอกจากนี้ AI ยังทำ การวิเคราะห์สถานการณ์สมมติ (เช่น จำลองความล่าช้าของซัพพลายเออร์หรือยอดขายพุ่ง) เพื่อช่วยวางแผนการเก็บสต็อกสำรอง
ประโยชน์หลักของการพยากรณ์สินค้าคงคลังด้วย AI
ความแม่นยำในการพยากรณ์ที่สูงขึ้น
AI ลดข้อผิดพลาดในการทำนายได้ 20–50% ส่งผลให้สินค้าพร้อมจำหน่ายมากขึ้น
- ยอดขายที่สูญเสียเนื่องจากสินค้าหมดสต็อกลดลง 65%
- Walmart ลดสินค้าหมดสต็อกได้ 16%
- เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า
ระดับสินค้าคงคลังที่เหมาะสม
รักษาปริมาณสินค้าที่เหมาะสม หลีกเลี่ยงสินค้าคงคลังเกินและลดต้นทุน
- ลดสินค้าคงคลังโดยรวม 20–30%
- H&M ลดสินค้าคงคลังเกินได้ 30%
- ต้นทุนการเก็บรักษาต่ำลง (20–25% ของมูลค่าสินค้าต่อปี)
ประหยัดต้นทุนการดำเนินงาน
เพิ่มประสิทธิภาพในห่วงโซ่อุปทาน ลดของเสียและค่าใช้จ่าย
- เพิ่มอัตราการหมุนเวียนสินค้าคงคลัง 10%
- ลดต้นทุนโลจิสติกส์ 10%
- ลดต้นทุนสินค้าคงคลังโดยรวมสูงสุด 20%
ประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้น
สินค้าพร้อมจำหน่ายอย่างต่อเนื่องและการส่งมอบตรงเวลาช่วยเพิ่มความพึงพอใจ
- คะแนนความพึงพอใจเพิ่มขึ้น 10–15%
- Walmart มีรายได้เพิ่มขึ้น 2.5%
- เพิ่มการรักษาลูกค้า 10%
ตอบสนองและปรับตัวได้รวดเร็ว
การตรวจสอบแบบเรียลไทม์ช่วยให้ปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงตลาดได้อย่างรวดเร็ว
- ตรวจจับความต้องการเพิ่มขึ้นทันที
- ตัดสินใจเติมสินค้าอัตโนมัติ
- แก้ไขปัญหาเชิงรุก
ความยืดหยุ่นของห่วงโซ่อุปทาน
AI คาดการณ์ความล่าช้าและช่วยวางแผนสำรอง
- วิเคราะห์สถานการณ์เพื่อเตรียมรับความเสี่ยง
- ลดความเปราะบางต่อความช็อกของซัพพลาย
- จัดการข้อยกเว้นเชิงกลยุทธ์
เครื่องมือและการประยุกต์ใช้ AI
มีเครื่องมือและซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์หลากหลายรูปแบบที่พร้อมช่วยคลังสินค้าทำนายความต้องการสินค้าคงคลังและปรับระดับสต็อกให้เหมาะสม แอปพลิเคชันเหล่านี้ครอบคลุมตั้งแต่แพลตฟอร์มระดับองค์กรจากผู้ให้บริการเทคโนโลยีรายใหญ่ ไปจนถึงโซลูชันเฉพาะสำหรับธุรกิจขนาดกลาง ด้านล่างนี้คือเครื่องมือทำนายสินค้าคงคลังด้วย AI ที่โดดเด่นพร้อมคุณสมบัติสำคัญของแต่ละตัว:
SAP Integrated Business Planning (IBP)
| ผู้พัฒนา | SAP SE |
| แพลตฟอร์มที่รองรับ |
|
| การใช้งานทั่วโลก | ใช้งานโดยองค์กรทั่วโลกพร้อมการสนับสนุนการปรับให้เหมาะสมตามท้องถิ่นผ่านระบบนิเวศ SAP |
| รูปแบบการคิดราคา | โซลูชันที่ต้องมีใบอนุญาตแบบองค์กรและมีค่าใช้จ่าย |
ภาพรวม
SAP Integrated Business Planning (IBP) คือแพลตฟอร์มการวางแผนซัพพลายเชนบนคลาวด์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สร้างขึ้นบน SAP HANA รวมการวางแผนความต้องการ การเพิ่มประสิทธิภาพสต็อก การวางแผนซัพพลาย การวางแผนการขายและปฏิบัติการ (S&OP) และการจำลองสถานการณ์แบบเรียลไทม์ไว้ในระบบเดียว SAP IBP ช่วยให้องค์กรตัดสินใจอย่างชาญฉลาดโดยใช้ข้อมูลเป็นฐานและปรับตัวอย่างรวดเร็วต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดในขณะที่รักษาระดับการให้บริการและเงินทุนหมุนเวียน
คุณสมบัติหลัก
ใช้โมเดลสถิติขั้นสูงและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อการตรวจจับความต้องการและการพยากรณ์ที่แม่นยำ
ปรับเป้าหมายสต็อกความปลอดภัยทั่วตำแหน่งเครือข่ายเพื่อลดของเสียและรักษาระดับการให้บริการ
รันการจำลอง “what-if” ทันทีเพื่อประเมินสถานการณ์ความต้องการและการหยุดชะงักของซัพพลาย
ตรวจสอบประสิทธิภาพ ตรวจจับข้อยกเว้น และกระตุ้นการดำเนินการแก้ไขอัตโนมัติ
เชื่อมโยงแผนการเงินและปฏิบัติการระหว่างฝ่ายการเงิน ปฏิบัติการ และฝ่ายขาย
จัดการการตอบสนองและการวางแผนซัพพลายด้วยบิลวัสดุหลายระดับและการจัดการข้อจำกัด
ดาวน์โหลดหรือเข้าถึง
คู่มือเริ่มต้นใช้งาน
กำหนดข้อมูลหลัก เช่น สินค้าและสถานที่ กำหนดพื้นที่วางแผน และสร้างตัวชี้วัดหลักเพื่อวางรากฐานการวางแผนของคุณ
สร้างการพยากรณ์พื้นฐานเชิงสถิติด้วยโมดูลวางแผนความต้องการ จากนั้นปรับปรุงด้วยการตรวจจับความต้องการเพื่อความแม่นยำระยะสั้น
ตั้งค่ารูปแบบสต็อก ระดับการให้บริการ และพารามิเตอร์หลายชั้น จากนั้นรันตัวเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อคำนวณระดับสต็อกเป้าหมาย
สร้างมุมมองการตอบสนองและการวางแผนซัพพลาย ใช้ข้อจำกัด และดำเนินการวางแผนเพื่อสร้างคำแนะนำที่นำไปปฏิบัติได้
ทำการวิเคราะห์ what-if เพื่อทดสอบสถานการณ์ความต้องการหรือซัพพลายที่แตกต่างกันและเปรียบเทียบผลลัพธ์เคียงข้างกัน
เชื่อมมุมมองการวางแผน IBP กับ Microsoft Excel ผ่าน SAP IBP Excel Add-In เพื่อการจำลองและวิเคราะห์การพยากรณ์โดยตรงใน Excel
ใช้เว็บอินเทอร์เฟซและการวิเคราะห์ฝังตัวเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพระบบ ตรวจจับข้อยกเว้น และกระตุ้นการดำเนินการแก้ไข
ข้อควรพิจารณาที่สำคัญ
- การติดตั้งที่ซับซ้อน: ต้องการการตั้งค่าที่เชี่ยวชาญ การจัดเตรียมข้อมูลหลักอย่างครบถ้วน และการบริหารการเปลี่ยนแปลงองค์กร
- ความยืดหยุ่นในการรายงาน: ผู้ใช้บางรายพบว่าการรายงานมีข้อจำกัด; รายงานขั้นสูงมักต้องส่งออกไปยัง Excel
- ความต้องการทรัพยากรคำนวณ: การเพิ่มประสิทธิภาพหลายชั้นและการจำลองสถานการณ์อาจใช้ทรัพยากรสูง
- คุณภาพข้อมูลสำคัญ: ต้องใช้ข้อมูลคุณภาพสูงและข้อมูลการวางแผนที่สม่ำเสมอ; การบูรณาการข้อมูลที่ไม่ดีลดความแม่นยำ
คำถามที่พบบ่อย
ได้ — SAP IBP ผสานรวมโดยตรงกับ SAP S/4HANA และยังสามารถเชื่อมต่อกับระบบ ERP อื่นผ่านชั้นบูรณาการข้อมูลและ API
ได้ — SAP IBP มีส่วนเสริม Microsoft Excel ที่ช่วยให้ผู้วางแผนสามารถรันการจำลอง สร้างพยากรณ์ และเพิ่มประสิทธิภาพสต็อกได้โดยตรงใน Excel
IBP รองรับโมเดลสถิติที่แข็งแกร่ง การวิเคราะห์อนุกรมเวลา การตรวจจับความต้องการ และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงเพื่อการพยากรณ์ความต้องการที่แม่นยำ
โดยการใช้การเพิ่มประสิทธิภาพหลายชั้น IBP กำหนดระดับสต็อกความปลอดภัยที่เหมาะสมทั่วตำแหน่งเครือข่าย ช่วยลดสต็อกเกินความจำเป็นในขณะที่รักษาเป้าหมายการให้บริการ
ไม่มี — SAP IBP เป็นโซลูชันระดับองค์กรที่ต้องชำระเงินและมักมีใบอนุญาตสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ ติดต่อ SAP เพื่อสอบถามราคาหรือรายละเอียดใบอนุญาต
Oracle Demand Management Cloud
| ผู้พัฒนา | Oracle Corporation |
| แพลตฟอร์มที่รองรับ |
|
| รองรับภาษา | ทั่วโลก — รองรับหลายภาษาและหลายภูมิภาค |
| รูปแบบการคิดราคา | แบบชำระเงิน — โซลูชันคลาวด์สำหรับองค์กรที่มีใบอนุญาต |
ภาพรวม
Oracle Demand Management Cloud คือโซลูชันการวางแผนห่วงโซ่อุปทานที่สร้างขึ้นบนคลาวด์ ออกแบบมาเพื่อรับรู้ ทำนาย และกำหนดรูปแบบความต้องการ โดยรวบรวมสัญญาณความต้องการหลายแหล่งและใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อเพิ่มความแม่นยำของการพยากรณ์และปรับกลยุทธ์สินค้าคงคลังให้เหมาะสม แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้การทำงานร่วมกันข้ามฝ่ายเป็นไปอย่างราบรื่นและผสานรวมกับชุดซัพพลายเชนของ Oracle เพื่อให้การวางแผนความต้องการสอดคล้องกับการจัดหาและการดำเนินงาน
วิธีการทำงาน
เป็นส่วนหนึ่งของ Oracle Fusion Cloud SCM แพลตฟอร์มนี้เก็บข้อมูลความต้องการในอดีต เช่น คำสั่งซื้อและการจัดส่ง พร้อมกับข้อมูลความต้องการภายนอก ใช้เครื่องยนต์พยากรณ์ที่ขับเคลื่อนด้วยการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้การพยากรณ์แบบเบย์เซียนอันเซมเบิลและการวิเคราะห์เชิงสาเหตุเพื่อจับแนวโน้ม ฤดูกาล และเหตุการณ์ทางธุรกิจ เช่น โปรโมชั่นหรือวันหยุด โมเดลการพยากรณ์โดยใช้คุณลักษณะจะสร้างแบบจำลองความต้องการโดยใช้คุณลักษณะของผลิตภัณฑ์ สถานที่ และเวลา รองรับการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ ผู้ใช้สามารถจำลองสถานการณ์สมมติ แบ่งกลุ่มความต้องการแบบไดนามิก และทำงานร่วมกันเพื่อกำหนดแผนความต้องการทั่วทั้งองค์กร
คุณสมบัติหลัก
รวบรวมข้อมูลความต้องการภายในและภายนอก รวมถึงยอดขาย การจัดส่ง ข้อมูลเศรษฐกิจ และข้อมูลเหตุการณ์
การพยากรณ์แบบเบย์เซียนอันเซมเบิลพร้อมการเรียนรู้ของเครื่องในตัวเพื่อจับแนวโน้ม ฤดูกาล และความผิดปกติ
สร้างแบบจำลองความต้องการสำหรับผลิตภัณฑ์ใหม่โดยใช้คุณลักษณะของผลิตภัณฑ์ สถานที่ และเวลา
แบ่งกลุ่มความต้องการแบบไดนามิกพร้อมการแจ้งเตือนข้อยกเว้นและการทำงานอัตโนมัติตามกฎธุรกิจ
จำลองการเปลี่ยนแปลงความต้องการจากโปรโมชั่น ราคา และเหตุการณ์เพื่อประเมินผลกระทบ
กำหนดนโยบายสินค้าคงคลังต่อกลุ่มและสร้างแผนเติมสินค้าแบบแบ่งช่วงเวลา
ติดตามตัวชี้วัด KPI เช่น MAPE, bias และ MAD พร้อมการวิเคราะห์สาเหตุเชิงลึก
บันทึกสมมติฐาน การตัดสินใจ และการแก้ไขโดยตรงในระบบเพื่อความสอดคล้องของทีม
ดาวน์โหลดหรือเข้าถึง
เริ่มต้นใช้งาน
เข้าสู่ระบบอินเทอร์เฟซ Oracle Fusion Cloud SCM เพื่อเริ่มต้น
นำเข้าข้อมูลความต้องการภายในและภายนอก รวมถึงการจัดส่งในอดีต คำสั่งซื้อ และข้อมูลการตลาด
เลือกการพยากรณ์แบบสถิติหรือแบบใช้คุณลักษณะ เลือกมาตรวัดนำเข้า/ส่งออก และตั้งค่าระดับการรวมข้อมูล
ตั้งค่าเหตุการณ์ วันหยุด โปรโมชั่น และราคาสินค้าเป็นปัจจัยเชิงสาเหตุในโมเดลการพยากรณ์
สร้างการพยากรณ์พื้นฐาน รันสถานการณ์สมมติ และเปรียบเทียบแผนความต้องการทางเลือก
ใช้กฎธุรกิจเพื่อจัดกลุ่มคู่รายการสินค้า-สถานที่ตามพฤติกรรมและลักษณะความต้องการ
ตรวจสอบตัวชี้วัดหลักผ่านแดชบอร์ดเพื่อระบุผลิตภัณฑ์หรือกลุ่มที่มีประสิทธิภาพต่ำ
กำหนดจุดสั่งซื้อ ปริมาณขั้นต่ำ-สูงสุด หรือปริมาณการสั่งซื้อทางเศรษฐกิจต่อกลุ่ม จากนั้นรันแผนเติมสินค้า
บันทึกสมมติฐาน แผนการตัดสินใจ และการแก้ไขโดยตรงในระบบเพื่อความโปร่งใสและความสอดคล้อง
ข้อจำกัดที่สำคัญ
- ข้อจำกัดการส่งออก: เวอร์ชัน 24B ไม่สามารถส่งออกตารางวางแผนที่มีเซลล์เกิน 2 ล้านเซลล์
- ต้องการคุณภาพข้อมูล: ข้อมูลความต้องการในอดีตและข้อมูลคุณลักษณะที่มีคุณภาพสูงจำเป็นสำหรับการพยากรณ์โดยใช้คุณลักษณะที่แม่นยำ
- การตั้งค่าที่ซับซ้อน: การกำหนดโปรไฟล์การพยากรณ์ ปัจจัยเชิงสาเหตุ และการแบ่งกลุ่มต้องใช้ความเชี่ยวชาญด้านการวางแผน
- การพึ่งพาการรวมระบบ: ใช้งานได้ดีที่สุดเมื่อรวมกับโมดูล Oracle Cloud SCM อื่น ๆ (S&OP, การวางแผนการจัดหา)
คำถามที่พบบ่อย
รองรับ — ใช้การพยากรณ์โดยใช้คุณลักษณะ เช่น คุณสมบัติของผลิตภัณฑ์ สถานที่ และเวลา เพื่อสร้างแบบจำลองความต้องการสำหรับ SKU ใหม่โดยไม่ต้องใช้ข้อมูลในอดีต
รองรับ — ผู้วางแผนสามารถจำลองสถานการณ์ แสดงความคิดเห็น และแชร์แผนความต้องการ พร้อมบันทึกสมมติฐานและทำงานร่วมกันข้ามทีมภายในแพลตฟอร์ม
Oracle Demand Management ติดตามตัวชี้วัดเช่น MAPE (ค่าเฉลี่ยเปอร์เซ็นต์ความผิดพลาดสัมบูรณ์), bias และ MAD ผู้วางแผนสามารถเจาะลึกสาเหตุหลักตามกลุ่มเพื่อวิเคราะห์อย่างละเอียด
รวม — คุณสามารถกำหนดนโยบายสินค้าคงคลังต่อกลุ่มความต้องการและสร้างแผนเติมสินค้าแบบแบ่งช่วงเวลาได้
ในเวอร์ชัน 21D รองรับหน่วยวัดคู่ (เช่น น้ำหนักและจำนวน) ทั้งในส่วนการจัดการความต้องการและการวางแผนเติมสินค้า
Blue Yonder Luminate Planning
| ผู้พัฒนา | Blue Yonder, Inc. |
| แพลตฟอร์มที่รองรับ |
|
| การให้บริการทั่วโลก | มีให้บริการทั่วโลกพร้อมรองรับหลายภูมิภาคและหลายภาษา ผ่านแพลตฟอร์มคลาวด์ |
| รูปแบบการกำหนดราคา | แบบชำระเงิน — โซลูชันการวางแผนห่วงโซ่อุปทานระดับองค์กร |
ภาพรวม
Blue Yonder Luminate Planning คือชุดซอฟต์แวร์ห่วงโซ่อุปทานที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งผสานการพยากรณ์ความต้องการ การวางแผนอุปทาน และการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังเข้าด้วยกัน โดยใช้ข้อมูลเรียลไทม์ การเรียนรู้ของเครื่อง และการวิเคราะห์เชิงทำนาย ช่วยให้องค์กรคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงความต้องการ จำลองสถานการณ์ และปรับสินค้าคงคลังอย่างไดนามิก ลดปัญหาสินค้าหมด ลดสินค้าคงคลังเกินความจำเป็น และเพิ่มความยืดหยุ่นของห่วงโซ่อุปทาน
วิธีการทำงาน
Luminate Planning ใช้สถาปัตยกรรมไมโครเซอร์วิสสมัยใหม่ในการวิเคราะห์สัญญาณภายในและภายนอกอย่างต่อเนื่อง — รวมถึงยอดขายในอดีต โปรโมชั่น สภาพอากาศ เหตุการณ์ และข้อมูลเศรษฐกิจมหภาค สร้างการพยากรณ์แบบความน่าจะเป็นโดยใช้วิธีทางสถิติและ AI เครื่องยนต์การวางแผนเชิงรับรู้ของแพลตฟอร์มสนับสนุนการสร้างสถานการณ์แบบเรียลไทม์และการตัดสินใจที่คำนึงถึงความเสี่ยง
ผู้ช่วย AI สนทนาแบบบูรณาการ Inventory Ops Agent ตรวจจับปัญหาคุณภาพข้อมูลและแนะนำการแก้ไข คุณสมบัติเพิ่มเติมรวมถึงการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังหลายชั้น การแบ่งแยกระดับการบริการอย่างละเอียด และการจัดวางเครือข่ายแบบไดนามิก
คุณสมบัติหลัก
การรับรู้ความต้องการโดยใช้สัญญาณภายในและภายนอก พร้อมการทำนายด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง
การวางแผนโดยใช้ข้อมูลเชิงลึกพร้อมการวิเคราะห์สถานการณ์และการจำลองสถานการณ์ทันที
การวางแผนหลายชั้น การแบ่งกลุ่มแบบไดนามิก และการจัดวางเครือข่ายเชิงกลยุทธ์
Inventory Ops Agent สำหรับการแจ้งเตือน การตรวจสอบข้อมูล และเวิร์กโฟลว์แก้ไขที่แนะนำ
การสื่อสารด้วยภาษาธรรมชาติผ่าน Blue Yonder Orchestrator เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกและดำเนินการ
แดชบอร์ดที่ปรับแต่งได้ ห้องวางแผน และประสบการณ์ที่เหมาะกับมือถือสำหรับทีมระยะไกล
ดาวน์โหลดหรือเข้าถึง
เริ่มต้นใช้งาน
ผสานสัญญาณความต้องการภายในและภายนอก เช่น คำสั่งซื้อขาย ข้อมูลเหตุการณ์ รูปแบบสภาพอากาศ และปฏิทินโปรโมชั่น
ใช้เครื่องยนต์ AI/ML ของ Luminate เพื่อสร้างการพยากรณ์พื้นฐานด้วยเทคนิคทางสถิติ สาเหตุ และการทำนาย
สร้างการจำลองสถานการณ์ "ถ้า-จะเกิดอะไรขึ้น" สำหรับความขัดข้อง โปรโมชั่น หรือการเปลี่ยนแปลงความต้องการโดยใช้กรอบการวางแผนที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเชิงลึก
กำหนดกฎการแบ่งกลุ่มตามระดับการบริการและช่องทางสินค้า ดำเนินการเพิ่มประสิทธิภาพหลายชั้น และจัดวางสินค้าคงคลังทั่วเครือข่าย
ใช้ Inventory Ops Agent เพื่อตรวจจับความผิดปกติ องค์ประกอบการวางแผนที่ขัดข้อง และความเสี่ยง พร้อมคำแนะนำการแก้ไข
ใช้ห้องวางแผนและแดชบอร์ดเพื่อประสานทีม ติดตาม KPI และตอบสนองต่อความเบี่ยงเบนของการพยากรณ์แบบเรียลไทม์
โต้ตอบกับ Orchestrator ผ่านแป้นพิมพ์หรือเสียงเพื่อรับข้อมูลเชิงลึก การวิเคราะห์ข้อมูล หรือเรียกใช้เวิร์กโฟลว์การวางแผนโดยตรง
ข้อควรพิจารณาที่สำคัญ
- ต้นทุนรวมสูง — ต้องมีใบอนุญาตระดับองค์กร
- ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก — ต้องผสานข้อมูลจากแหล่งภายในและภายนอกหลายแหล่ง
- การติดตั้งซับซ้อน — ต้องใช้ทรัพยากรที่มีทักษะหรือที่ปรึกษาที่มีประสบการณ์
- ต้องปรับแต่งโมเดลอย่างต่อเนื่อง — โมเดล ML ต้องได้รับการฝึกซ้ำเมื่อธุรกิจเปลี่ยนแปลง
- การจัดการการเปลี่ยนแปลง — ทีมต้องใช้เวลาปรับตัวกับ AI สนทนาและเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเชิงลึก
- ไม่เหมาะสำหรับธุรกิจขนาดเล็กหรือห่วงโซ่อุปทานที่เรียบง่าย
คำถามที่พบบ่อย
แพลตฟอร์มรองรับตัวแปรหลายร้อยรายการ รวมถึงข้อมูลสภาพอากาศ เหตุการณ์โปรโมชั่น ตัวชี้วัดเศรษฐกิจมหภาค ข่าวสาร แนวโน้มโซเชียลมีเดีย และสัญญาณธุรกิจเฉพาะ เพื่อเพิ่มความแม่นยำของการพยากรณ์
ได้ — รองรับการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังหลายชั้นและจัดวางสินค้าคงคลังแบบไดนามิกทั่วทุกโหนดในเครือข่าย ตั้งแต่ศูนย์กระจายสินค้าจนถึงร้านค้าปลีก
ได้ — แพลตฟอร์มมีเครื่องยนต์เชิงรับรู้ที่เปิดใช้งานตลอดเวลา ช่วยให้จำลองสถานการณ์แบบเรียลไทม์ วางแผนโดยใช้ข้อมูลเชิงลึก และตัดสินใจทันที
เป็นผู้ช่วย AI สนทนาที่สแกนหาปัญหาคุณภาพข้อมูล ความผิดปกติในการวางแผน และสภาวะความเสี่ยงอย่างต่อเนื่อง จากนั้นแนะนำผู้วางแผนด้วยการดำเนินการแก้ไข
ได้ — ผู้วางแผนสามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึก สรุปสถานการณ์ และเวิร์กโฟลว์ผ่านแดชบอร์ดที่เหมาะกับมือถือ เพื่อการวางแผนระยะไกลและขณะเดินทางอย่างมีประสิทธิภาพ
Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Insights
| ผู้พัฒนา | Microsoft Corporation |
| แพลตฟอร์มที่รองรับ |
|
| การรองรับภาษา | พร้อมใช้งานทั่วโลก; รองรับหลายภาษาโดยผ่านบริการคลาวด์ Microsoft Dynamics 365 |
| รูปแบบการคิดราคา | แบบชำระเงิน — โซลูชันระดับองค์กรที่ต้องมีใบอนุญาต Dynamics 365 SCM |
ภาพรวม
Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management (SCM) นำเสนอการวางแผนและการพยากรณ์สินค้าคงคลังที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยใช้การวิเคราะห์เชิงทำนายขั้นสูงและการเรียนรู้ของเครื่อง ผสมผสานการพยากรณ์ความต้องการ โมเดลสถิติ และข้อมูลเรียลไทม์เพื่อช่วยให้องค์กรทำนายความต้องการ ปรับแต่งสินค้าคงคลัง และปรับปรุงการเติมสินค้าในคลัง ด้วยข้อมูลเชิงลึกอัจฉริยะ Dynamics 365 ช่วยลดการขาดสต็อก ลดสินค้าคงคลังส่วนเกิน และเพิ่มประสิทธิภาพการตอบสนองต่อความขัดข้องในห่วงโซ่อุปทาน
ความสามารถหลัก
โมดูลการพยากรณ์และการวางแผนความต้องการของ Dynamics 365 ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง Azure และอัลกอริทึมในตัวเพื่อสร้างการพยากรณ์พื้นฐานที่แม่นยำจากข้อมูลย้อนหลัง ระบบรองรับข้อมูลเชิงลึกเชิงสร้างสรรค์โดยใช้ AI ในการตรวจจับฤดูกาล แนวโน้ม และความสัมพันธ์ของสัญญาณ จัดกลุ่มรายการพร้อมคะแนนความมั่นใจเพื่อแนะนำผู้วางแผน
Microsoft Copilot ที่ผสานรวมช่วยให้โต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติเพื่ออธิบายการพยากรณ์ เน้นความผิดปกติ และจำลองสถานการณ์ "what-if" โซลูชันรองรับการวางแผนหลัก การคำนวณจุดสั่งซื้ออัตโนมัติ และการเติมสินค้าอัจฉริยะที่ปรับตามพฤติกรรมความต้องการ เพื่อสร้างสมดุลระหว่างทุนหมุนเวียนและระดับการบริการ
การพยากรณ์ความต้องการโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องที่ตั้งค่าได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดและปรับแต่งอัตโนมัติ
ตรวจจับฤดูกาล กลุ่มแนวโน้ม และความสัมพันธ์ของสัญญาณพร้อมคะแนนความมั่นใจ
วิเคราะห์สถานการณ์ "what-if" สำหรับการเปลี่ยนแปลงความต้องการ เหตุการณ์ขัดข้อง และนโยบายสินค้าคงคลัง
จุดสั่งซื้ออัตโนมัติ ระดับสต็อกขั้นต่ำ/สูงสุด และการวางแผนลำดับความสำคัญตามความต้องการ
การแสดงความคิดเห็น ประวัติการแก้ไข และการรองรับ Microsoft Teams สำหรับการวางแผนข้ามทีม
โต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติเพื่ออธิบายการพยากรณ์ เน้นความผิดปกติ และแนะนำขั้นตอนการทำงาน
ดาวน์โหลดหรือเข้าถึง
เริ่มต้นใช้งาน
เปิดใช้งานโมดูลการวางแผนความต้องการใน Dynamics 365 SCM ผ่านการตั้งค่าฟีเจอร์
นำเข้าประวัติการขาย ธุรกรรมสินค้าคงคลัง และสัญญาณภายนอก เช่น โปรโมชั่นและกิจกรรม
ใช้ส่วนติดต่อแบบไม่ต้องเขียนโค้ดเพื่อเลือกอัลกอริทึมการพยากรณ์ (เช่น Croston, XGBoost) และตั้งค่าพารามิเตอร์
รันการพยากรณ์สถิติพื้นฐานและตรวจสอบในพื้นที่ทำงานการวางแผนความต้องการ ปรับแต่งตามความจำเป็น
เลือกชุดข้อมูลตามช่วงเวลาในพื้นที่ทำงานการวางแผนและคลิก "สร้างข้อมูลเชิงลึก" เพื่อใช้โมเดล AI และดูการจัดกลุ่มตามฤดูกาลหรือความสัมพันธ์
ใช้การวิเคราะห์ "what-if" เพื่อทดสอบการเปลี่ยนแปลงความต้องการ เหตุการณ์ขัดข้อง หรือนโยบายสินค้าคงคลัง
กำหนดจุดสั่งซื้อ ระดับขั้นต่ำ/สูงสุด และกฎบัฟเฟอร์ตามการแบ่งกลุ่มและพฤติกรรมการพยากรณ์
แชร์ แสดงความคิดเห็น และติดตามประวัติการแก้ไขผ่านการผสานรวม Teams; อนุมัติแผนความต้องการขั้นสุดท้าย
รันการเติมสินค้าอัจฉริยะและการวางแผนหลักเพื่อสร้างคำแนะนำการซื้อและโอนย้ายที่ปฏิบัติได้
ข้อควรพิจารณาที่สำคัญ
- ข้อมูลย้อนหลังและสัญญาณภายนอกคุณภาพสูงจำเป็นสำหรับการพยากรณ์ AI ที่แม่นยำ
- การตั้งค่าและปรับแต่งขั้นสูงอาจต้องการความเชี่ยวชาญเฉพาะทางหรือการสนับสนุนที่ปรึกษา
- ต้องใช้ Azure ML หรือบริการที่เข้ากันได้ เพิ่มความซับซ้อนและต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน
- ต้นทุนใบอนุญาตระดับองค์กรอาจสูง ควรประเมินผลตอบแทนการลงทุนอย่างรอบคอบสำหรับธุรกิจขนาดเล็ก
คำถามที่พบบ่อย
ข้อมูลเชิงลึกเชิงสร้างสรรค์เป็นฟีเจอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งจัดกลุ่มชุดข้อมูลการวางแผนความต้องการเป็นรูปแบบต่างๆ เช่น ฤดูกาลหรือความสัมพันธ์ พร้อมมอบคะแนนความมั่นใจและอธิบายด้วยภาษาธรรมชาติเพื่อช่วยผู้วางแผนในการตัดสินใจ
ได้ — ผู้ใช้สามารถปรับค่าการพยากรณ์ด้วยตนเอง รันการจำลองสถานการณ์ "what-if" และบันทึกหลายเวอร์ชันเพื่อเปรียบเทียบและอนุมัติ
รองรับ — การวางแผนความต้องการของ Dynamics 365 มีอัลกอริทึมการพยากรณ์ "best-fit" (พรีวิว) เช่น วิธี Croston ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับรูปแบบความต้องการเป็นช่วงๆ
อิงตามความต้องการที่พยากรณ์และนโยบายสินค้าคงคลังที่ตั้งค่าไว้ ระบบจะทำงานอัตโนมัติในการกำหนดจุดสั่งซื้อ ปริมาณสั่งซื้อ และจัดลำดับความสำคัญคำสั่งเติมสินค้าเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสต็อกและระดับการบริการ
มี — Microsoft Copilot ผสานรวมเพื่ออธิบายเหตุผลของการพยากรณ์ เน้นความผิดปกติ และช่วยขั้นตอนการวางแผนผ่านการโต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติ
ToolsGroup SO99+
| ผู้พัฒนา | ToolsGroup B.V. |
| แพลตฟอร์ม | แพลตฟอร์มคลาวด์บนเว็บ |
| การให้บริการทั่วโลก | ให้บริการลูกค้าในหลายประเทศทั่วโลก |
| รูปแบบการคิดราคา | แบบชำระเงิน — โซลูชันการวางแผนซัพพลายเชนระดับองค์กร |
ภาพรวม
ToolsGroup SO99+ (Service Optimizer 99+) คือแพลตฟอร์มการวางแผนซัพพลายเชนที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งผสานการพยากรณ์ความต้องการ การวางแผนแบบความน่าจะเป็น และการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังหลายชั้น ช่วยให้ทีมคลังสินค้าและการจัดจำหน่ายสามารถปรับสมดุลเป้าหมายระดับการให้บริการกับประสิทธิภาพสินค้าคงคลังโดยการจำลองความไม่แน่นอนของความต้องการ ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง และเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การเติมสินค้าเพื่อรักษาความพร้อมใช้งานสูงในขณะที่ลดสต็อกเกินและทุนหมุนเวียน
วิธีการทำงาน
SO99+ มีโมเดลการวางแผนแบบครบวงจรครอบคลุมความต้องการ สินค้าคงคลัง และการเติมสินค้า เครื่องยนต์การพยากรณ์แบบความน่าจะเป็นทำนายช่วงผลลัพธ์ของความต้องการแทนการประมาณค่าเดียว ช่วยให้ผู้วางแผนประเมินความเสี่ยงและความแปรปรวน โดยใช้การจำลองความไม่แน่นอนนี้ แพลตฟอร์มจะทำการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังหลายชั้น กำหนดสต็อกความปลอดภัย จุดสั่งซื้อใหม่ และสต็อกรอบหมุนเวียนที่เหมาะสมสำหรับแต่ละ SKU-สถานที่ตามระดับการให้บริการที่ต้องการ
แพลตฟอร์มรองรับการวางแผนจัดหาและเติมสินค้าแบบไดนามิก อนุญาตให้เปิดใช้งานซัพพลายเออร์สำรองและปรับเป้าหมายสินค้าคงคลังเมื่อสภาพซัพพลายเปลี่ยนแปลง การเรียนรู้ของเครื่องที่ฝังอยู่จะปรับปรุงความแม่นยำของการพยากรณ์อย่างต่อเนื่องโดยเรียนรู้จากข้อมูลในอดีต รวมถึงโปรโมชั่น ฤดูกาล และการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่
คุณสมบัติหลัก
สร้างช่วงและความน่าจะเป็นของความต้องการแทนค่าคงที่ เพื่อจำลองความไม่แน่นอนและเพิ่มความแม่นยำในการวางแผน
เพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังในหลายระดับเครือข่ายเพื่อให้บรรลุเป้าหมายการให้บริการด้วยการลงทุนที่น้อยที่สุด
รองรับการจัดหาหลายแหล่ง ซัพพลายเออร์สำรอง การปรับเวลานำ และการวางแผนที่มีข้อจำกัด
จำลองนโยบายความต้องการ ซัพพลาย และสินค้าคงคลังต่างๆ เพื่อประเมินผลกระทบต่อการให้บริการและต้นทุน
ผสาน AI (เช่น LightGBM) สำหรับการพยากรณ์ความต้องการ โปรโมชั่น การเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ และสัญญาณภายนอก
มีการแจ้งเตือนความคลาดเคลื่อนของการพยากรณ์ การจัดกลุ่มตามฤดูกาล และความโปร่งใสในตัวขับเคลื่อนของโมเดล
ดาวน์โหลดหรือเข้าถึง
เริ่มต้นใช้งาน
ผสานรวมข้อมูลยอดขาย ประวัติสินค้าคงคลัง และข้อมูลซัพพลายกับ SO99+ กำหนดโครงสร้างเครือข่ายและตั้งเป้าหมายระดับการให้บริการ
ใช้การพยากรณ์แบบความน่าจะเป็นเพื่อสร้างช่วงความต้องการสำหรับแต่ละ SKU-สถานที่โดยใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ฝังอยู่
ดำเนินการเพิ่มประสิทธิภาพหลายชั้นเพื่อคำนวณเป้าหมายสินค้าคงคลังที่เหมาะสม รวมถึงสต็อกความปลอดภัย จุดสั่งซื้อใหม่ และสต็อกรอบหมุนเวียนต่อโหนด
ตั้งกฎการจัดหาแบบไดนามิกและกำหนดสถานการณ์ What-If เพื่อปรับตัวกับความเสี่ยงและความแปรปรวนของซัพพลาย
ใช้เครื่องมือจำลองดิจิทัลทวินเพื่อทดสอบแผนสินค้าคงคลังและการให้บริการภายใต้สภาพตลาดที่แตกต่างกัน
ทบทวนข้อเสนอการเติมสินค้าที่เพิ่มประสิทธิภาพ ปรับเปลี่ยนหากจำเป็น และเผยแพร่คำสั่งเติมสินค้า
ติดตามความแม่นยำของการพยากรณ์ ตรวจสอบการแจ้งเตือนความคลาดเคลื่อน และฝึกโมเดลใหม่ด้วยข้อมูลล่าสุดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
ข้อกำหนดและข้อควรพิจารณา
- ต้องการข้อมูลจำนวนมากและคุณภาพสูง: ประวัติความต้องการ เวลานำ BOM และข้อจำกัดซัพพลาย
- ความซับซ้อนในการติดตั้ง: การตั้งค่าการพยากรณ์แบบความน่าจะเป็น การปรับแต่ง ML และการเพิ่มประสิทธิภาพหลายชั้นอาจต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญ
- มักต้องการการผสานรวม ERP: SAP, Oracle, Microsoft Dynamics หรือระบบอื่นๆ เพื่อใช้ SO99+ อย่างเต็มประสิทธิภาพ
- ผลลัพธ์จากการพยากรณ์แบบความน่าจะเป็นและ ML ต้องการการฝึกอบรมผู้วางแผนเพื่อแปลความช่วงความเชื่อมั่นและการแลกเปลี่ยนระหว่างสต็อกกับการให้บริการ
- ไม่เหมาะสำหรับองค์กรขนาดเล็กที่มีงบประมาณจำกัดเนื่องจากค่าไลเซนส์และค่าบำรุงรักษาระดับองค์กร
คำถามที่พบบ่อย
SO99+ โดดเด่นในซัพพลายเชนที่ซับซ้อน เช่น การค้าปลีก การผลิต และการจัดจำหน่าย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่มีความต้องการไม่สม่ำเสมอ เครือข่ายหลายชั้น และการเพิ่มประสิทธิภาพระดับการให้บริการเป็นสิ่งสำคัญ
ToolsGroup รายงานว่าลูกค้ามักลดสินค้าคงคลังได้ 20–30% พร้อมกับเพิ่มระดับการให้บริการ
ได้ SO99+ รองรับการพยากรณ์ NPI โดยใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่รวมตัวชี้วัดเบื้องต้น คุณลักษณะผลิตภัณฑ์ และสัญญาณตลาด
มีฟีเจอร์การจัดหาแบบไดนามิกและการวางแผนสถานการณ์เพื่อเปิดใช้งานซัพพลายเออร์สำรองโดยอัตโนมัติและจำลองผลกระทบของข้อจำกัดซัพพลาย
ได้ การทำงานอัตโนมัติผ่านการวางแผนแบบความน่าจะเป็น การเรียนรู้ของเครื่อง และการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังสามารถลดภาระงานของผู้วางแผนได้ถึง 40–90% ตามรายงานของ ToolsGroup
Kinaxis RapidResponse
| ผู้พัฒนา | Kinaxis Inc. |
| แพลตฟอร์ม | แพลตฟอร์มคลาวด์เนทีฟบนเว็บ |
| การสนับสนุนทั่วโลก | รองรับการใช้งานในหลายประเทศทั่วโลก |
| รูปแบบการกำหนดราคา | โซลูชันลิขสิทธิ์ระดับองค์กรที่ต้องชำระเงิน |
ภาพรวม
Kinaxis RapidResponse คือแพลตฟอร์มการวางแผนพร้อมกันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งผสานข้อมูลซัพพลาย ความต้องการ สินค้าคงคลัง และความจุไว้ในสภาพแวดล้อมคลาวด์เนทีฟเดียว สร้างขึ้นเพื่อความรวดเร็วและคล่องตัว ช่วยให้สามารถจำลองสถานการณ์ "ถ้า-จะเกิดอะไรขึ้น" แบบเรียลไทม์ ตรวจจับความเสี่ยงอย่างชาญฉลาด และตัดสินใจได้อย่างรวดเร็ว โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องและการเพิ่มประสิทธิภาพขั้นสูง RapidResponse ช่วยให้องค์กรเพิ่มประสิทธิภาพระดับสินค้าคงคลัง ตอบสนองต่อความขัดข้องอย่างรวดเร็ว และประสานการวางแผนทั่วทั้งห่วงโซ่อุปทาน
ความสามารถหลัก
RapidResponse รวมโดเมนการวางแผนหลายด้านไว้ในแพลตฟอร์มเดียวที่บูรณาการ ช่วยให้สามารถสมดุลความต้องการ ซัพพลาย และสินค้าคงคลังพร้อมกันได้ เครื่องยนต์ Planning.AI ผสานเฮอริสติกส์ การเพิ่มประสิทธิภาพ และการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อให้การพยากรณ์และคำแนะนำที่รวดเร็วและแม่นยำ
ฟีเจอร์การจัดการสินค้าคงคลังประกอบด้วย:
- การวางแผนสินค้าคงคลังชั้นเดียว (SEIO) — การควบคุมสินค้าคงคลังที่เรียบง่ายสำหรับเครือข่ายชั้นเดียว
- การเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังหลายชั้น (MEIO) — การมองเห็นและการจำลองนโยบายอย่างครอบคลุมในหลายระดับเครือข่าย
เอเจนต์อัจฉริยะ ("Maestro") ให้ข้อมูลเชิงลึกด้วยภาษาธรรมชาติ แจ้งเตือนความเสี่ยง และแนะนำการดำเนินการที่เหมาะสมที่สุด การวางแผนพร้อมกันช่วยให้จำลองสถานการณ์ได้อย่างไดนามิก ทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ และอัปเดตแผนอย่างต่อเนื่องตามสภาพการณ์ที่เปลี่ยนแปลง
ฟีเจอร์สำคัญ
ผสานเฮอริสติกส์ การเพิ่มประสิทธิภาพ และการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อผลลัพธ์การวางแผนที่รวดเร็วและแม่นยำ
สมดุลสินค้าคงคลังในหลายชั้น พร้อมเพิ่มประสิทธิภาพระดับการบริการและต้นทุน
รองรับการจำลองสถานการณ์แบบ what-if แบบเรียลไทม์ พร้อมการเข้าถึงพร้อมกันสำหรับผู้วางแผนความต้องการ ซัพพลาย และสินค้าคงคลัง
ตรวจจับความเสี่ยงโดยอัตโนมัติ ทำนายความเบี่ยงเบน แนะนำการดำเนินการ และโต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติ
รวมการปล่อยก๊าซ CO₂e (Scope 3) ในการจำลองการวางแผนเพื่อวิเคราะห์ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
ดาวน์โหลดหรือเข้าถึง
เริ่มต้นใช้งาน
นำเข้าข้อมูลประวัติความต้องการ สินค้าคงคลัง เวลานำ BOM และข้อมูลหลักเข้าสู่ RapidResponse
ตั้งค่านโยบายสต็อกความปลอดภัยและระดับการบริการสำหรับการวางแผนแบบ SEIO หรือ MEIO
ใช้เครื่องยนต์ Planning.AI เพื่อสร้างแผนที่เพิ่มประสิทธิภาพโดยผสานเฮอริสติกส์ การเพิ่มประสิทธิภาพ และการเรียนรู้ของเครื่อง
ทำการวิเคราะห์ what-if ในพื้นที่ทำงานการวางแผนพร้อมกันเพื่อจำลองความขัดข้อง การเปลี่ยนแปลงความต้องการ และความเสี่ยงซัพพลาย
วิเคราะห์การแจ้งเตือนจากเอเจนต์ Maestro รับคำแนะนำเชิงบังคับ และกำหนดขั้นตอนถัดไป
ติดตามเป้าหมายสินค้าคงคลัง ตัวเลขจริง อัตราการหมุนเวียน และการแลกเปลี่ยนผ่านแดชบอร์ดที่ครอบคลุม
ประสานทีมงานโดยใช้พื้นที่ทำงานวางแผนและเผยแพร่นโยบายที่ได้รับอนุมัติกลับสู่ระบบ ERP ของคุณ
ข้อควรพิจารณาที่สำคัญ
- ความซับซ้อนในการตั้งค่า: การตั้งค่า MEIO, Planning.AI และเอเจนต์ Maestro อาจต้องใช้ทรัพยากรหรือที่ปรึกษาที่มีความชำนาญ
- ลิขสิทธิ์องค์กร: มีค่าใช้จ่ายการสมัครสมาชิกและการติดตั้งสูงในฐานะโซลูชันสำหรับองค์กรโดยเฉพาะ
- ทรัพยากรระบบ: โมเดลการวางแผนขนาดใหญ่ต้องการความจุสถาปัตยกรรมในหน่วยความจำสูง
- การเปลี่ยนแปลงองค์กร: ทีมงานต้องปรับตัวเข้ากับเวิร์กโฟลว์การวางแผนพร้อมกันและการสนับสนุนการตัดสินใจด้วย AI
คำถามที่พบบ่อย
Planning.AI คือเครื่องยนต์วิเคราะห์ขั้นสูงของ Kinaxis ที่ผสานเฮอริสติกส์ การเพิ่มประสิทธิภาพ และการเรียนรู้ของเครื่องอย่างไร้รอยต่อ เพื่อให้ผลลัพธ์การวางแผนที่รวดเร็วและแม่นยำในทุกโดเมน
ได้ — RapidResponse รองรับการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังหลายชั้น (MEIO) ช่วยวางแผนนโยบายสต็อกความปลอดภัยและการสั่งซื้อซ้ำในคลังสินค้า จุดขนส่ง และระดับเครือข่ายอื่นๆ เพื่อมองเห็นภาพรวมตั้งแต่ต้นจนจบ
เอเจนต์ Maestro คือผู้ช่วยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งตรวจสอบตัวชี้วัดการวางแผนโดยอัตโนมัติ ตรวจจับความเสี่ยง จำลองสถานการณ์ และแนะนำการแก้ไขโดยใช้การโต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติ
รองรับ — RapidResponse มีฟีเจอร์การวางแผนความยั่งยืน ช่วยให้ผู้วางแผนจำลองและเพิ่มประสิทธิภาพโดยใช้การปล่อยก๊าซ CO₂e (รวมถึง Scope 3) ในสถานการณ์การวางแผน
เหมาะสมอย่างยิ่ง — สถาปัตยกรรมการวางแผนพร้อมกันรองรับการจำลองสถานการณ์ "what-if" แบบเรียลไทม์ การคำนวณแผนใหม่ทันที และรอบการตัดสินใจที่รวดเร็วสำหรับการจัดการห่วงโซ่อุปทานที่คล่องตัว
Prediko for Shopify
| ผู้พัฒนา | Prediko Inc. |
| แพลตฟอร์มที่รองรับ |
|
| ภาษา & การให้บริการ | ภาษาอังกฤษ; ให้บริการทั่วโลกสำหรับผู้ขาย Shopify |
| รูปแบบการคิดราคา | สมัครสมาชิกแบบชำระเงินเริ่มต้นที่ $49/เดือน พร้อม ทดลองใช้ฟรี 14 วัน |
ภาพรวม
Prediko สำหรับ Shopify คือโซลูชันการพยากรณ์สินค้าคงคลังและวางแผนความต้องการที่ขับเคลื่อนด้วย AI ออกแบบมาเพื่อผู้ขาย Shopify โดยเฉพาะ ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์แนวโน้มเพื่อทำนายยอดขายอย่างแม่นยำ ปรับระดับสินค้าคงคลังให้เหมาะสม และสร้างใบสั่งซื้อที่ซิงค์แบบเรียลไทม์กับ Shopify ช่วยลดปัญหาสินค้าหมดและสินค้าล้นสต็อก Prediko ช่วยให้กระบวนการจัดการสินค้าคงคลังเป็นไปอย่างราบรื่น ช่วยให้ธุรกิจเติบโตอย่างมีประสิทธิภาพด้วยการตัดสินใจเติมสินค้าจากข้อมูล
วิธีการทำงาน
Prediko เชื่อมต่อกับ Shopify อย่างไร้รอยต่อ โดยนำเข้าข้อมูล SKU, ตัวแปร และสินค้าคงคลัง เครื่องยนต์ AI วิเคราะห์ยอดขายในอดีต แนวโน้มตามฤดูกาล และอัตราการเติบโตเพื่อให้การพยากรณ์ความต้องการที่แม่นยำ ผู้ขายสามารถปรับแต่งการพยากรณ์โดยใช้วิธีการจากบนลงล่างหรือจากล่างขึ้นบนให้สอดคล้องกับเป้าหมายรายได้ แพลตฟอร์มรองรับการปรับสมดุลสินค้าคงคลังหลายสถานที่และการจัดการบิลวัสดุ (BOM) สำหรับการวางแผนระดับส่วนประกอบ ตารางซื้อให้คำแนะนำการสั่งซื้ออัจฉริยะเพื่อสร้างและจัดการใบสั่งซื้อได้ง่าย การอัปเดตแบบเรียลไทม์ช่วยให้การพยากรณ์สะท้อนข้อมูลสินค้าคงคลังและกิจกรรมการขายปัจจุบัน
คุณสมบัติหลัก
โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงที่พิจารณาฤดูกาล แนวโน้ม และรูปแบบยอดขายในอดีต
การสร้างใบสั่งซื้ออัจฉริยะผ่านตารางซื้อพร้อมคำแนะนำปริมาณการสั่งซื้อที่เหมาะสม
ติดตามบิลวัสดุและความต้องการวัตถุดิบสำหรับการวางแผนระดับส่วนประกอบอย่างละเอียด
เพิ่มประสิทธิภาพการโอนสินค้าคงคลังและสินค้าคงคลังข้ามคลังสินค้าหลายแห่ง
รายงานที่ปรับแต่งได้พร้อมตัวกรองและแม่แบบที่ยืดหยุ่นเพื่อข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
การซิงโครไนซ์อย่างต่อเนื่องกับข้อมูลสินค้าคงคลังและยอดขายของ Shopify เพื่อการพยากรณ์ที่ทันสมัย
ดาวน์โหลดหรือเข้าถึง
เริ่มต้นใช้งาน
ติดตั้ง Prediko จาก Shopify App Store และอนุญาตการเข้าถึงข้อมูลสินค้าและสินค้าคงคลังของคุณ
Prediko นำเข้าแคตตาล็อก Shopify ของคุณ รวมถึง SKU, ตัวแปร, ผู้ขาย และสถานที่เก็บสินค้าคงคลัง
ตรวจสอบการพยากรณ์ที่สร้างโดย AI และปรับแต่งโดยใช้วิธีการแก้ไขจากบนลงล่างหรือจากล่างขึ้นบน
ตั้งค่าขีดจำกัดสินค้าคงคลังและกฎการสั่งซื้อใหม่; ตารางซื้อจะแนะนำปริมาณการสั่งซื้อที่เหมาะสม
สร้างและจัดการใบสั่งซื้อได้โดยตรงภายใน Prediko โดยซิงค์กับซัพพลายเออร์อย่างราบรื่น
กำหนดบิลวัสดุสำหรับสินค้าที่ต้องการการพยากรณ์และวางแผนระดับส่วนประกอบ
สร้างรายงานสินค้าคงคลังและความต้องการในรูปแบบ CSV หรือ PDF สำหรับการวิเคราะห์อย่างละเอียด
ติดตามข้อมูลสินค้าคงคลังและยอดขายแบบเรียลไทม์เพื่ออัปเดตการพยากรณ์และการตัดสินใจสั่งซื้อใหม่อย่างต่อเนื่อง
ข้อควรพิจารณาที่สำคัญ
- ต้องการข้อมูล Shopify ที่แม่นยำ (การจับคู่ SKU, ยอดขายในอดีต) เพื่อการพยากรณ์ที่เชื่อถือได้
- ฟีเจอร์ขั้นสูงเช่นการจัดการ BOM และการปรับสมดุลหลายสถานที่อาจต้องใช้เวลาตั้งค่าเริ่มต้น
- ความแม่นยำของการพยากรณ์ขึ้นอยู่กับการตั้งค่าเวลานำที่ถูกต้อง
- ต้องสมัครสมาชิกแบบชำระเงิน; ประเมินความคุ้มค่าสำหรับร้านค้าขนาดเล็ก
- การพยากรณ์ AI อาจต้องปรับด้วยมือในช่วงที่ธุรกิจเปลี่ยนแปลงรวดเร็วหรือช่วงฤดูกาล
คำถามที่พบบ่อย
ได้, โมเดล AI ของ Prediko รวมฤดูกาลและแนวโน้มยอดขายเพื่อปรับการพยากรณ์อย่างไดนามิกตามข้อมูลในอดีตและสภาพตลาด
ได้, Prediko พยากรณ์ความต้องการทั้งสินค้าสำเร็จรูปและส่วนประกอบโดยใช้ข้อมูลบิลวัสดุสำหรับการวางแผนซัพพลายเชนอย่างครบถ้วน
Prediko นำเข้า SKU, ตัวแปร และระดับสินค้าคงคลังแบบเรียลไทม์ รวมถึงการอัปเดตหลายสถานที่ เพื่อให้การพยากรณ์สะท้อนสินค้าคงคลังปัจจุบันเสมอ
ได้, ตารางซื้อให้คำแนะนำอัจฉริยะและอนุญาตให้สร้างและแก้ไขใบสั่งซื้อจำนวนมากได้โดยตรงภายในแพลตฟอร์ม
มี, Prediko ให้ทดลองใช้ฟรี 14 วันสำหรับผู้ขาย Shopify ใหม่เพื่อทดลองใช้ฟีเจอร์ทั้งหมดก่อนสมัครสมาชิก
Zoho Inventory
| ผู้พัฒนา | Zoho Corporation |
| แพลตฟอร์มที่รองรับ |
|
| รองรับภาษา | ภาษาอังกฤษ; ใช้งานได้ทั่วโลก |
| รูปแบบการคิดราคา | แผนชำระเงินพร้อมทดลองใช้ฟรี |
ภาพรวม
Zoho Inventory คือโซลูชันการจัดการสินค้าคงคลังบนคลาวด์ที่มีฟีเจอร์การพยากรณ์ความต้องการด้วย AI ช่วยให้ธุรกิจและคลังสินค้าทำนายความต้องการสินค้าคงคลัง ปรับระดับสต็อกให้เหมาะสม และสั่งซื้อสินค้าอัตโนมัติ โดยวิเคราะห์ข้อมูลยอดขายในอดีต แนวโน้มตามฤดูกาล และระยะเวลานำสินค้าจากซัพพลายเออร์ เพื่อลดการขาดสต็อกและการเก็บสต็อกเกินความจำเป็น ปรับปรุงกระแสเงินสด และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานในคลังสินค้า ความสามารถหลักได้แก่ การจัดการหลายคลัง การสแกนบาร์โค้ด การติดตามล็อต และการวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพสินค้าคงคลังอย่างครบถ้วน
วิธีการทำงาน
Zoho Inventory ใช้ AI วิเคราะห์ยอดขายในอดีต รูปแบบตามฤดูกาล และระยะเวลานำสินค้าจากซัพพลายเออร์เพื่อสร้างการพยากรณ์ความต้องการที่แม่นยำ ผู้ใช้สามารถตั้งจุดสั่งซื้อซ้ำ ระดับสต็อกความปลอดภัย และเกณฑ์เฉพาะสำหรับแต่ละคลังสินค้าได้ แพลตฟอร์มรองรับสินค้ารวมสำหรับจัดการชุดและการประกอบ อัปเดตแบบเรียลไทม์ผ่านการสแกนบาร์โค้ด การติดตามล็อต และหมายเลขซีเรียล เพื่อให้การพยากรณ์สะท้อนสินค้าคงคลังปัจจุบัน วิธีการที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี้ช่วยลดสต็อกเกิน ป้องกันการขาดสต็อก และทำให้การตัดสินใจเติมสินค้าเป็นเรื่องง่ายขึ้น
คุณสมบัติหลัก
วิเคราะห์ยอดขายในอดีต ฤดูกาล และระยะเวลานำสินค้าเพื่อทำนายความต้องการในอนาคตอย่างแม่นยำ
จัดการสินค้าคงคลังในหลายสถานที่พร้อมการโอนสต็อกและการซิงโครไนซ์แบบเรียลไทม์
สแกนบาร์โค้ด ติดตามล็อต และจัดการหมายเลขซีเรียลเพื่อมองเห็นสินค้าคงคลังอย่างครบถ้วน
จัดการชุดและการประกอบด้วยการติดตามและอัปเดตส่วนประกอบอัตโนมัติ
ตั้งระดับสต็อกความปลอดภัยและจุดสั่งซื้อซ้ำพร้อมสร้างคำสั่งซื้ออัตโนมัติ
ติดตามระดับสต็อก ความแม่นยำของการพยากรณ์ และประสิทธิภาพสินค้าคงคลังด้วยรายงานในตัว
ดาวน์โหลดหรือเข้าถึง
เริ่มต้นใช้งาน
สมัครใช้งาน Zoho Inventory และตั้งค่าบัญชีด้วยข้อมูลธุรกิจและคลังสินค้าของคุณ
อัปโหลดข้อมูลสินค้า บันทึกยอดขายในอดีต และข้อมูลซัพพลายเออร์เพื่อสร้างฐานการพยากรณ์ที่มั่นคง
เปิดใช้งานการพยากรณ์ด้วย AI และตั้งค่าระยะเวลานำสินค้า จุดสั่งซื้อซ้ำ และระดับสต็อกความปลอดภัยให้เหมาะกับธุรกิจของคุณ
วิเคราะห์การพยากรณ์ที่ AI สร้างขึ้นและปรับตามข้อมูลเชิงลึกของตลาดและความต้องการธุรกิจของคุณ
สร้างคำสั่งซื้อโดยอัตโนมัติจากคำแนะนำการพยากรณ์เพื่อรักษาระดับสต็อกที่เหมาะสม
ใช้การสแกนบาร์โค้ด การติดตามล็อต และการจัดการหมายเลขซีเรียลเพื่อความแม่นยำของสินค้าคงคลังแบบเรียลไทม์
ตรวจสอบระดับสต็อก ความแม่นยำของการพยากรณ์ และตัวชี้วัดสินค้าคงคลังด้วยการวิเคราะห์ในตัวและรายงานที่ปรับแต่งได้
ข้อควรพิจารณาที่สำคัญ
- การเปลี่ยนแปลงตลาดอย่างกะทันหันหรือการเปิดตัวสินค้าใหม่อาจต้องปรับการพยากรณ์ด้วยตนเอง
- การอัปเดตสินค้ารวมอาจไม่ส่งผลโดยอัตโนมัติถึงสินค้าส่วนประกอบเสมอไป
- สถานการณ์การพยากรณ์ขั้นสูงอาจต้องใช้เครื่องมือวิเคราะห์ภายนอกหรือตัวเชื่อมต่อ API
- รายงานที่กำหนดเองนอกเหนือจากแม่แบบในตัวอาจต้องเข้าถึง Zoho Analytics หรือพัฒนาด้วย API
คำถามที่พบบ่อย
Zoho Inventory ใช้อัลกอริทึม AI วิเคราะห์ยอดขายในอดีต แนวโน้มตามฤดูกาล และระยะเวลานำสินค้าจากซัพพลายเออร์ เพื่อสร้างการพยากรณ์ความต้องการที่แม่นยำและแนะนำจุดสั่งซื้อซ้ำที่เหมาะสมเพื่อหลีกเลี่ยงการขาดสต็อกและการเก็บสต็อกเกิน
ได้ รองรับการติดตามหลายคลังสินค้าพร้อมการโอนสต็อกแบบเรียลไทม์และการตั้งจุดสั่งซื้อซ้ำและระดับสต็อกความปลอดภัยเฉพาะคลังเพื่อการจัดการที่มีประสิทธิภาพ
รองรับ Zoho Inventory รองรับสินค้ารวมสำหรับชุดและการประกอบ แม้ว่าการอัปเดตจำนวนส่วนประกอบบางรายการอาจต้องปรับด้วยตนเอง
ความแม่นยำของการพยากรณ์ขึ้นอยู่กับคุณภาพข้อมูลและการตั้งค่าระยะเวลานำสินค้า ด้วยข้อมูลที่เชื่อถือได้และการตรวจสอบอย่างสม่ำเสมอ ผู้ใช้ส่วนใหญ่จะได้ความแม่นยำสูงที่ช่วยปรับปรุงการจัดการสินค้าคงคลัง
มี Zoho Inventory มีทดลองใช้ฟรีพร้อมการเข้าถึงฟีเจอร์ทั้งหมด รวมถึงการพยากรณ์ความต้องการด้วย AI เพื่อให้สามารถประเมินได้อย่างครบถ้วนก่อนตัดสินใจซื้อ
ผลกระทบในโลกจริงและแนวโน้มในอนาคต
เรื่องราวความสำเร็จของบริษัทชั้นนำ
ผลกระทบของการพยากรณ์สินค้าคงคลังด้วย AI ปรากฏชัดในคลังสินค้าขนาดใหญ่:
Walmart
H&M
Amazon
เทคโนโลยีเกิดใหม่และแนวโน้มในอนาคต
AI ในคลังสินค้ากำลังจะมีความสามารถมากขึ้น เทคนิคเกิดใหม่ได้แก่:
- AI สร้างสรรค์และระบบตัวแทน: อาจเจรจากับซัพพลายเออร์โดยอัตโนมัติเมื่อคาดการณ์สินค้าขาด หรือเปลี่ยนเส้นทางสินค้าตามสัญญาณความต้องการแบบเรียลไทม์
- การผสาน IoT และคอมพิวเตอร์วิชัน: กล้องและโดรนตรวจสอบสินค้าคงคลังในคลังสินค้า ส่งข้อมูลสดเข้าสู่โมเดลพยากรณ์เพื่อควบคุมที่เข้มงวดขึ้น
- ระบบวิชันขับเคลื่อนด้วย AI: Gartner คาดว่าในปี 2027 ครึ่งหนึ่งของบริษัทที่มีคลังสินค้าจะใช้ระบบวิชัน AI ในการนับรอบแทนการสแกนบาร์โค้ดด้วยมือ
ข้อสรุปสำหรับผู้ปฏิบัติงานคลังสินค้า
การนำระบบ AI มาใช้ต้องลงทุนในคุณภาพข้อมูล การฝึกอบรมพนักงาน และการเปลี่ยนแปลงกระบวนการ อย่างไรก็ตาม ผลตอบแทนจากการลงทุนอาจสูงมาก—บริษัทหลายแห่งประหยัดเงินได้หลายร้อยล้านดอลลาร์จากการลดสินค้าคงคลังเกินและหลีกเลี่ยงการลดราคาผ่านการพยากรณ์ที่ชาญฉลาด นอกจากนี้ AI ยังช่วยปลดปล่อยผู้วางแผนจากงานคำนวณตัวเลขที่น่าเบื่อ เพื่อให้พวกเขามุ่งเน้นการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์และการจัดการข้อยกเว้น
การพยากรณ์ด้วยมือ
- ความแม่นยำสินค้าคงคลัง 63%
- อัตราสินค้าหมดสต็อกสูง
- ต้นทุนสินค้าคงคลังเกิน
- ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงช้า
การพยากรณ์ด้วย AI
- ปรับปรุงความแม่นยำ 30-50%
- สินค้าหมดสต็อกลดลง 65%
- ลดสินค้าคงคลัง 20-30%
- ปรับเปลี่ยนแบบเรียลไทม์
สรุป: การพยากรณ์สินค้าคงคลังด้วย AI สำหรับคลังสินค้ากำลังเปลี่ยนวิธีการวางแผนและจัดการสินค้าคงคลัง ตั้งแต่การปรับปรุงความแม่นยำในการพยากรณ์ความต้องการ การเติมสินค้าอัตโนมัติ ไปจนถึงการตอบสนองเชิงรุกต่อความล่าช้าในห่วงโซ่อุปทาน AI นำทั้งประสิทธิภาพและความยืดหยุ่น คลังสินค้าที่นำเทคโนโลยีเหล่านี้มาใช้จะสามารถดำเนินงานได้อย่าง มีประสิทธิภาพสูงขึ้น ต้นทุนต่ำลง และลูกค้าพึงพอใจมากขึ้น เมื่อเทคโนโลยีเติบโตและเข้าถึงได้ง่ายขึ้น การใช้ AI ในการวางแผนสินค้าคงคลังจึงกลายเป็นแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในอุตสาหกรรมที่คลังสินค้าทุกแห่งที่มองไปข้างหน้าไม่ควรมองข้าม
คำแสดงความคิดเห็น 0
ทิ้งความคิดเห็น
ยังไม่มีความคิดเห็น มาเป็นคนแรกที่แสดงความคิดเห็น!