Клиентът
Клиентът е национален дистрибутор, отговорен за доставката на вестници и списания в голяма мрежа от търговски обекти. Операциите му зависят от точното съпоставяне на предлагането с местното търсене. С увеличаването на мащаба и променливостта на дистрибуцията, те се нуждаеха от решение, основано на данни, за прогнозиране на търсенето и оптимизиране на решенията за разпределение.
Предизвикателството
Дистрибуцията на печатни издания изисква прецизно прогнозиране, за да се избегнат както недостиг, така и свръхпредлагане. Излишните запаси водят до разхищение и увеличени разходи, докато недостатъчното предлагане води до загуба на продажби и недоволни клиенти.
Клиентът разчиташе на исторически сигнали за търсене, включително предварителни поръчки и действителни продажби, но променливостта в различните местоположения и видове продукти затрудняваше точното прогнозиране. Моделите на търсене се различаваха значително между вестниците, списанията и регионите, което изискваше детайлно моделиране.
Освен това, оперативните ограничения, като например минималните количества за доставка, ограничаваха гъвкавостта при решенията за доставка. Дори когато търсенето беше точно прогнозирано, системата трябваше да определи как да разпредели излишните запаси по начин, който максимизира общата ефективност.
Без интегрирана рамка за прогнозиране и оптимизация, процесът на дистрибуция остана неоптимален, което доведе до неефективност в цялата верига за доставки.
Какво направихме
Подход
Разработихме двуетапно решение, комбиниращо прогнозиране на търсенето, базирано на машинно обучение, с оптимизационен слой за разпределение на доставките. Първият етап се фокусира върху прогнозиране на търсенето на ниво отделни печатни артикули и местоположения. Вторият етап се занимаваше с преразпределението на излишните доставки при оперативни ограничения.
По време на фазата на откриване установихме, че самото прогнозиране на търсенето няма да реши бизнес проблема — ключовата стойност се криеше в директното свързване на прогнозите с решенията за разпределение. Това доведе до интегрирането на модел за оптимизация, вдъхновен от разпределението на портфолиото, за балансиране на доставките в различните местоположения.
Ключово решение при проектирането беше да се включат реални ограничения, като например минимални количества за доставка, директно в процеса на оптимизация, за да се гарантира възможност за внедряване.
Методология
- Оценка на данните:
Анализирани исторически данни за предварително търсене и действителни продажби по видове печатни машини и места за дистрибуция - Избор на подход:
Комбинирано контролирано машинно обучение за прогнозиране на търсенето с модифициран модел за разпределение на портфолиото за преразпределение на доставките - Разработване на модел:
Изградени прогнозни модели за оценка на търсенето по артикул и местоположение, като се улавят времеви и регионални модели - Рамка за валидиране:
Оценена точността на прогнозиране и тествани стратегии за разпределение спрямо исторически сценарии - Интеграция:
Внедрена цялостна система, свързваща прогнозите за търсенето с решенията за разпределение при оперативни ограничения - Съответствие:
Осигурено съответствие с логистични изисквания, включително минимални прагове за доставка и политики за дистрибуция
Резултатът
Подобрено прогнозиране на търсенето и оптимизирана ефективност на дистрибуцията
Решението позволи точно прогнозиране на търсенето на печатни машини на детайлно ниво, в съчетание с оптимизирано разпределение на излишните доставки в дистрибуторската мрежа.
Вторични резултати:
- Намалено разхищение от непродадени наличности на печатни машини
- Подобрена наличност на артикули с високо търсене на ключови места
- Решения за разпределение, базирани на данни, заместващи ръчното планиране
- Мащабируема рамка, адаптивна към променящите се модели на търсене
Сблъсквате се с подобно предизвикателство?
Ако трябва да прогнозирате търсенето и да оптимизирате разпределението в сложни мрежи, ние можем да ви помогнем да изградите системи с изкуствен интелект, които намаляват разхищението и подобряват оперативната ефективност.
Запазете час за техническа консултация
Нашите клиенти
Изключително горда съм, че аз и екипът ми бяхме част от този наистина съвместен проект с изкуствен интелект, който вече спечели наградата ️Subscription Retail Campaign of the Year️ на наградите за вестници и списания за 2025 г.!
Това беше страхотно екипно усилие, обхващащо целия екип за наука за данни и изкуствен интелект, от който имам честта да бъда част, както и VECTOR Labs, агенция за изкуствен интелект, която донесе невероятни знания и опит в този проект.
Това, което ни липсваше, е партньор, който да ни помогне да автоматизираме решението с изкуствен интелект.
Ето защо избрахме VectorLabs.AI, предвид техния опит в оценката на ЕКГ сигнали и способността им да предоставят KPIs за откриване за доста кратко време.
Гордеем се, че сме стратегически партньор на VECTOR Labs и член-основател на голяма инициатива за дигитални иновации в здравеопазването.
Нашето убеждение е ясно: чрез дигитализация можем да решим много от структурните предизвикателства на здравната система – от неефективност и фрагментирани данни до ограничен достъп и забавена диагностика.
Чрез интегриране на изкуствен интелект, персонализирана медицина и дистанционно наблюдение в ежедневната ни практика, ние изместваме парадигмата от реактивно лечение към проактивна превенция, с цел постигане на по-добри резултати за пациентите, клиницистите и обществото като цяло.
"Любимият ми аспект на софтуера е колко лесно могат да се създават, дефинират, насрочват и проследяват задачи до тяхното завършване. Това дава възможност да се гарантира, че аварийните задачи ще бъдат изпълнени бързо."
Vector Labs създаде много по-добър уебсайт от този, който имахме преди. Те направиха полезни предложения и обмислиха всеки детайл и как той се вписва в общата картина. Екипът им показа отлично управление на продукта.
Те направиха всичко, което искахме, като работиха качествено и ефективно, без грешки. Те са наистина страхотни професионалисти, чудесни хора и партньори за нас.
Това е най-добрият екип, с който сме работили в цялата история на нашата компания!
Техният приятелски, професионален подход и отлична работна етика са впечатляващи.
В нашето задание не бяха предвидени всички подробности, тъй като имахме много кратък срок за много голям проект. Дори и да знаехме, че сроковете са непосилни, Vector Labs се справи в срок, с напълно завършен продукт.
Толкова се гордея с екипа си в България и с това, което направиха за нашия проект!
Те умеят да боравят с големи обеми данни, наистина умело. Доверете се на съветите им. Те са компетентни и могат да създадат продукт, по-добър от този, който сте си представяли.
