在高波动时期，CPG 必须快速评估不断变化的市场力量和消费者需求，以便就商业和客户投资、产能和库存规划以及现金分配做出明智的决策。这些决策必须扩展到企业服务的各种产品类别、行业、地点和渠道。有效的需求规划和预测是建立适应性强、弹性强的组织的关键供应链实现无缝履行。
本博客深入探讨了需求计划和预测的概念、它对企业的重要性以及人工智能如何增强或改进这些流程，使企业比以往任何时候都更加灵活和敏捷。
需求规划和预测说明
需求规划涉及预测未来销售（即未来需求），帮助零售商和供应商衡量需要其产品的客户数量。目标是确保库存水平正确，并协调执行能力，向正确的客户提供正确的产品。情景规划和敏感性分析等技术通过创建具有不同假设的多个假设情景来预测未来需求，从而提高预测准确性。
同样，需求预测可帮助公司就生产、库存管理、定价和其他关键运营做出明智的决策。
为什么需求计划对企业至关重要
运营决策通常取决于当前市 whatsapp 号码数据 场对特定产品的需求以及公司满足该需求并盈利的能力。这些决策需要有效的需求规划的支持，这需要组织内外主要利益相关者之间的合作，以使供应与需求保持一致。
需求计划是一项重要的业 进军社交媒体 务实践，它对盈利产生积极影响，同时提供额外的好处，例如：
分析主导的需求规划和预测的当前实践
目前，大多数企业都采用 广东移动电话号码清单 统计建模、时间序列分析、回归分析或机器学习算法等分析技术来预测需求。分析通常仅依赖于 24-36 个月的历史数据。然而，数据范围有限，无法解释复杂的市场动态、宏观经济因素或需求变化，可能会导致错失机会。
将新一代人工智能与当前人工智能相结合需求计划和预测过程具有以下优势：
识别趋势的来源或不确定性的起源点
优先考虑要模拟的正确场景
提供战略建议以减轻冲突情况下的风险
打破孤岛，改善信息流和预测实践
积极应对不断变化的市场条件、激烈的竞争环境和不断变化的消费者偏好
虽然企业广泛使用预测分析来相当准确地预测需求，但数据科学的最新进展表明，Gen AI 或 LLM 具有超越现有预测方法的巨大潜力。
人工智能如何增强需求规划和预测
新一代人工智能时代正向更有效、更广泛使用的预测工具过渡。人工智能不会取代现有的人工智能和机器学习模型，人工智能正在将需求规划和预测范式提升到一个新的水平。在某些领域，人工智能可以改善战略思维和决策：
整体洞察：通过分析多个微观和宏观指标来创建需求的动态图景，提供由外而内的视角。
快速行动：增强预测能力，使规划人员花费更少的时间手动微调预测并制定应对市场变化的策略。
拓宽视野：赋予规划者发散思维的能力，并带来更广泛的场景和可能未被考虑到的新可能性。
需求规划和预测的 Gen AI 用例
用例 人工智能如何提供帮助
确定基线情景 通用人工智能工具可以通过分析历史数据和识别模式来帮助识别基线情景，为情景规划提供坚实的基础。它还可以帮助制定符合新兴趋势的情景，从而实现更准确和更具前瞻性的规划。
场景探索 通用人工智能可以结合各种场景并帮助评估其潜在影响，从而实现更全面的情景规划和风险分析。规划团队可以系统地完善参数并过滤掉可行性较低的场景，以确保模拟的优先集合。
策略生成 通用人工智能工具有助于探索原本可能未曾考虑过的潜在行动方案，丰富组织的战略决策。它可以帮助评估针对不同场景产生的各种想法和行动，为最有前景的可持续发展战略提供宝贵见解。
优先考虑商业司机 Gen AI 擅长分析大量历史数据，以辨别以前难以捉摸的模式和相关性。通过识别季节性趋势和新兴市场变化等关键驱动因素，公司可以更准确地预测需求波动，尽量减少库存不平衡。这些驱动因素可能因功能、渠道和市场而异，从而提供定制的需求规划方法。
合作 需求规划团队与销售、营销和财务等其他职能部门合作。Gen AI 可以充当这些职能部门之间的连接纽带，确保无缝数据共享并发现已知和未知的业务驱动因素。它通过提供见解和预测警报促进跨职能协作，确保从物流到销售和营销等部门之间的协调一致，从而实现更准确的预测。
Sigmoid 的战略需求规划框架
在 Sigmoid，我们相信最准确的预测来自于一种平衡的方法，即将人类专业知识与先进技术相结合。虽然算法擅长识别数据中的模式，但人类洞察力对于解释技术可能未注意到的深刻见解至关重要。我们的战略需求规划框架遵循“智能触摸”理念，整合人力和技术优势，在动态环境中提供最佳、精确的预测。
我们的机器学习 引擎利用市场情报和对需求驱动因素的深入了解，生成公正、准确的基线预测。gen AI 交互层可实现自动丰富，以确保此基线预测丰富相关信息，从而实现所需的预测准确性。