Промышленное производство
Промышленный Интернет вещей | Промышленные материалы | Техническое обслуживание и ремонт оборудования | Промышленное программирование |
home  MfgRobots >> Промышленное производство >  >> Manufacturing Technology >> Промышленные технологии

Почему розничные торговцы и поставщики не могут объединить свои усилия при прогнозировании спроса?

Каким образом розничные торговцы и поставщики могут составлять точные прогнозы спроса, если они не передают одни и те же данные одинаковым образом в одно и то же время?

COVID-19 справедливо обвиняют во многих проблемах, которые преследовали цепочки поставок потребительских товаров на протяжении 2020 года. Но нехватка туалетной бумаги, воды в бутылках и других предметов первой необходимости усугублялась несоответствием стратегий данных о спросе между поставщиками и покупателями. Таков вывод недавнего отчета компании CI&T, занимающейся разработкой программного обеспечения.

«Отношения между розничным продавцом и поставщиком не устроены таким образом, чтобы можно было уверенно прогнозировать спрос», - довольно вежливо говорится в отчете. Но последствия серьезны, поскольку в цепочке поставок розничной торговли возникает множество проблем, возникающих из-за неспособности точно предсказать спрос.

Обе стороны не могут прийти к единому мнению о природе проблемы. Поставщики говорят, что их главная задача при прогнозировании спроса - это прозрачность и доступ к данным. Ритейлеры говорят, что это масштабирование платформы данных. «Со стратегической точки зрения, они думают о прогнозировании спроса по-разному, - говорит Мелисса Минкоу, руководитель отдела розничной торговли в CI&T и соавтор отчета.

Разрыв начинается с базового подхода к прогнозированию двумя наборами номинальных партнеров. Большинство поставщиков говорят, что они, вероятно, будут разбивать релевантные данные по географическому признаку, в то время как розничные продавцы делают это по каналам, таким как электронная коммерция и продажи в магазинах.

Кроме того, большинство поставщиков сравнивают данные о продажах за данный месяц с аналогичным периодом предыдущего года, чтобы спрогнозировать продажи в следующем месяце, в то время как розничные продавцы сравнивают данные с данными за предыдущий месяц. Эти два метода позволяют сделать совершенно разные выводы о том, сколько продуктов нужно изготовить, хранить и хранить на полках в течение следующих 30 дней.

Стороны согласны с типом информации, которую они считают наиболее важной при формулировании прогноза спроса:подробные данные о потребителях, такие как пол, возраст и размер домохозяйства. Но, похоже, они не могут обмениваться этой информацией в реальном времени.

Существует острая нерешительность в отношении обмена конфиденциальными и конфиденциальными данными, «что означает, что им сложно работать вместе», - говорит Минкоу. Это отсутствие прозрачности, по крайней мере, частично является причиной различных подходов к интерпретации данных.

В то время, когда сбои, такие как COVID-19, угрожают стабильности цепочек поставок потребительских товаров, как никогда актуально рассматривать ключевые данные через одну линзу. Но розничные торговцы и поставщики, похоже, не достигают этой цели. «За последние 15 месяцев было много самоуспокоения», - говорит Минкоу. «Обе стороны играют всю игру очень близко к жилету. И в ближайшие полгода, с приближением праздников, станет только хуже ».

Безусловно, многие проблемы, с которыми сегодня сталкиваются цепочки поставок, находятся вне контроля как розничных торговцев, так и поставщиков. Но обе стороны могут сделать больше для смягчения воздействия внешних кризисов, согласовав свой подход к анализу данных и прогнозированию спроса. В нестабильные времена решающее значение имеет устойчивость. «Есть много места для обмена данными, - говорит Минкоу.

В отчете CI&T предлагается новая структура для создания прогнозов спроса, которая не разрабатывает их изолированно. На данный момент, по словам Минкоу, «они даже не смотрят на прогнозы спроса друг друга. Если бы они это сделали, они бы увидели, где они могут поучиться друг у друга ».

В эпоху социальных сетей для розничной цепочки поставок доступно больше данных, чем когда-либо прежде. Это и благословение, и проклятие - если правильно проанализировать и поделиться, информация может быть использована для определения потребностей клиентов и соответствующей адаптации продуктов. Но сам по себе его объем угрожает ошеломить поставщиков, которым не хватает способности разобраться в этом и координировать потоки между партнерами.

Минкоу говорит, что розничные торговцы и поставщики не в полной мере используют доступные им данные. Помимо информации на уровне потребителей, они также должны использовать данные о продажах или корзинах для электронной коммерции и покупок в магазинах, сезонных тенденциях, погодных условиях, праздниках и ценовых стратегиях конкурентов.

CI&T предлагает, чтобы розничный торговец владел отношениями обмена данными, а затем определил, какие типы настраиваемых данных должны быть доступны каждому поставщику в системе «сверхпрогнозирования». «Мы передадим больше власти в руки розничных продавцов, но мы также открыты для поставщиков, которые будут первопроходцами», - говорит Минкоу. «Идея состоит в том, чтобы быть посередине, где существуют все наборы данных. Затем вы можете настроить отношения по своему усмотрению ».

Неспособность координировать важные отношения между розничными продавцами и поставщиками в целях прогнозирования спроса дорого обходится всем сторонам, но особенно тем, кто находится в конце цепочки поставок. «Если не будет оптимизированной стратегии обмена данными, проиграют потребители», - говорит Минкоу. «А когда проигрывает потребитель, проигрывают все».


Промышленные технологии

  1. Что такое облачная безопасность и почему она требуется?
  2. Юридические проблемы в облачных вычислениях и их решения
  3. Почему цифровой?
  4. Что такое периферийные вычисления и почему они важны?
  5. Поставщики защиты:самооценка, Закон о ложных исках и вы *
  6. Повышение бизнес-результатов с помощью проектов больших данных и искусственного интеллекта
  7. Почему логистические компании должны внедрять большие данные и облачные технологии
  8. Почему бренды и розничные продавцы выбирают трехмерную электронную коммерцию
  9. Почему данные и контекст важны для видимости цепочки поставок
  10. Для управления автопарком ИИ и Интернет вещей лучше вместе