كيف تعمل أنظمة التنبؤ بالطلب؟

حقوق الصورة: shutterstock.com/ Vintage Tone

استمع الى المقالة الآن هذه الخدمة تجريبية

في الوقت الحالي هناك المزيد من الاختلافات في المنتجات في السوق أكثر من أي وقت مضى، ما يزيد من تقلب الطلب، ومخاطر المخزون، والحاجة إلى التنبؤ الدقيق بالطلب للبقاء في المنافسة. حيث توفر أنظمة التنبؤ بالطلب الكثير من الحلول للأعمال التجارية في تخطيط عملياتها الاستراتيجية لتوفير المنتج المناسب في المكان والوقت المناسبين.

ما هي أنظمة التنبؤ بالطلب Demand Forecasting Software؟

أنظمة التنبؤ بالطلب (Demand Forecasting Software) هي عبارة عن أنظمة برمجية قادرة على تحسين قرارات سلسلة التوريد باستخدام البيانات التاريخية والمعلومات التجارية ذات الصلة، ويمكن أن تساعد الأعمال التجارية في اغتنام الفرص القادمة، وتقديم المنتجات المناسبة للعملاء وتقليل تكاليف المخزون.

وتدمج معظم أنظمة التنبؤ بالطلب بيانات المبيعات السابقة والاتجاهات والتحليلات الموسمية للتنبؤ بالسوق المستقبلي، حيث تُتيح للأعمال التجارية معرفة كيفية أداء المنتجات في المستقبل والعوامل التي يمكن أن تؤثّر على المبيعات، ومنح صورة واضحة للأعمال المستقبلية ما يُتيح للشركات التخطيط للإنتاج والعمليات والتسويق، حيث يعد عاملاً مهماً في فهم احتياجات المستهلك ويساعد في تقديم ما هو متوقع في السوق.

ما فوائد أنظمة التنبؤ بالطلب؟

تساعد أنظمة التنبؤ بالطلب الشركات والأعمال التجارية في تحسين اتخاذ قراراتها فيما يتعلق باستراتيجياتها المستقبلية، بالإضافة إلى العديد من الفوائد الأخرى، منها:

تحسين سلسلة التوريد: من خلال معرفة مقدار وأنواع المخزون التي يجب أن تكون متوفرة في اليوم المحدد، ما يساعد في التخطيط للإنفاق مسبقاً وتجنب المدفوعات الزائدة وتكاليف الاحتفاظ بالمنتجات.
الحد من النفايات: من خلال التقليل من الإفراط في التخزين، ما يجعل الأعمال التجارية أكثر استدامة وصديقة للبيئة.
زيادة رضا العملاء: بفضل التوقعات الأكثر دقة، يمكن للشركات تقليل نفاد المخزون وجعل عملائها أكثر سعادة.
انخفاض الإنفاق على الشحن السريع: مع أنظمة التنبؤ بالطلب المدعومة بالذكاء الاصطناعي، يمكن تحديد عدد عناصر المخزون بالضبط، ما يقلل الحاجة إلى الطلب السريع من الموردين ومن ثم يقلل تكاليف الإنفاق الإضافي على الشحن.
إدارة أعمال أكثر ذكاءً: من خلال إدراك حالات الذروة على الطلب والذي يتطلب تعيين موظفين مؤقتين وتحسين سير عمل الشركة، وينطبق الشيء نفسه على تخطيط الورديات من خلال معرفة عدد العمال الذين ستكون هناك حاجة إليهم في وقت معين.
تحسين الخدمات اللوجستية والتوزيع: تتيح معرفة مستوى الطلب مسبقاً تحديد العدد الصحيح من المركبات وتحسين أنشطة المستودعات، والتي تشمل استلام المنتجات وتحديدها والاحتفاظ بها واختيارها وتخزينها.

كيف تعمل أنظمة التنبؤ بالطلب؟

تعتبر عملية التنبؤ بالطلب مهمة صعبة جداً، ما يحتم على الشركات والأعمال التجارية أن تكون مرنة بما يكفي للتعامل مع تدفقات للبيانات. وفيما يلي الخطوات الأساسية لعمل أنظمة التنبؤ بالطلب:

تحديد الأهداف

يجب أن يكون للتنبؤ بالطلب غرض واضح، ففي جوهره هو عملية تتنبأ بما سيشتري العملاء وكميته ومتى سيشتريه، لذا يتطلب من الأعمال التجارية اختيار الفترة الزمنية، والمنتج المحدد أو الفئة العامة التي تبحث عنها، وما إذا كانت تتوقع الطلب على جميع الشرائح المستهدفة أو مجموعة فرعية معينة من المستهدفين، ما يسمح باتخاذ القرار لفهم سلوك المستهلك بشكل أفضل.

التنبؤ بالطلب على المستوى الجزئي

يمكن أن يكون التنبؤ بالطلب على المستوى الجزئي خاصاً بصناعة أو نشاط تجاري أو شريحة عملاء معينة. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي فتح متجر جديد إلى زيادة توقعات الطلب من خلال تمكن مجموعة جديدة من العملاء من الوصول السهل إلى المنتجات.

التنبؤ بالطلب على المدى القصير

عادةً ما يتم التنبؤ بالطلب على المدى القصير لفترة زمنية تقل عن 12 شهراً، من خلال البحث في الطلب على المبيعات التي تقل عن عام. على سبيل المثال، يمكن التخطيط والتنبؤ بالطلب لاحتياجات الإنتاج في موسم الأعياد أو بداية العام.

التنبؤ بالطلب على المدى الطويل

يتم التنبؤ بالطلب على المدى الطويل لمدة تزيد على عام، حيث يساعد في تحديد الموسمية والأنماط السنوية والقدرة الإنتاجية والتوسع على مدى فترة زمنية أطول والتخطيط لها، ما يؤدي إلى استراتيجية عمل طويلة الأجل، مثل التخطيط لافتتاح منشأة تخزين دولية أو التوسع في أسواق جديدة.

دور الذكاء الاصطناعي في تحسين أنظمة التنبؤ بالطلب

وفقاً لتقرير شركة الاستشارات الدولية ماكنزي (Mckinsey)، يمكن لأنظمة التنبؤ بالطلب المدعومة بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تقليل الأخطاء بنسبة 30 إلى 50% في شبكات سلسلة التوريد، كما تؤدي الدقة المحسّنة إلى انخفاض بنسبة 65% في المبيعات المفقودة بسبب حالات نفاد المخزون وانخفاض تكاليف التخزين بنحو 10 إلى 40%.

علاوةً على ذلك، ومن خلال تنفيذ نماذج التعلم الآلي في إدارة سلسلة التوريد، يمكن للشركات تحسين دقة نتائج التنبؤ وتحسين خطط التجديد الخاصة بها، من خلال إتاحة تنبؤات محسّنة استناداً إلى بيانات في الوقت الفعلي باستخدام مصادر بيانات داخلية وخارجية، مثل المعلومات السكانية والطقس والمراجعات عبر الإنترنت ووسائل التواصل الاجتماعي.

بالإضافة إلى ذلك، وبمساعدة البيانات الخارجية وخوارزميات التعلم الآلي الحديثة، يمكن لشبكات سلسلة التوريد أن تتفوق على الشبكات المدارة يدوياً بواسطة محللي البيانات والتكيّف مع التغيرات الخارجية.

وبالنسبة للمنتجات الجديدة التي تفتقر إلى البيانات التاريخية، يمكن لأنظمة التنبؤ بالطلب المدعومة بنماذج التعلم الآلي تحديد مجموعات المنتجات السابقة ذات الخصائص المماثلة، ومنحنيات دورة حياة المنتج واستخدام مجموعات البيانات هذه لعمل التنبؤات بدقة.