准确预测需求是否比现在更具挑战性？
如今，供应链规划人员必须应对通货膨胀、高利率和其他影响消费者购买行为和偏好的经济力量。规划人员还必须考虑极端天气、社交媒体趋势和其他可能突然造成需求高峰或低谷的未知因素。此外，劳动力短缺、航道阻塞和地缘政治不确定性都会影响组织将产品从 A 点快速且有利可图地运送到 B 点的能力，这肯定是需求计划工作的一部分。
虽然预测需求一直很困难，但如今这些宏观趋势和复杂情况给需求规划人员带来了一系列挑战。当前的动态环境意味着静态的月度计划周期已不再足够。
相反，为了跟上需求波动，规划人员需要更频繁地重新规划——可能一天多达几次——以反映新闻、天气、经济趋势和其他影响因素。然而，规划人员常常受到过时的技术解决方案的限制，这些解决方案无法支持实际的业务需求、迭代规划流程或当今快速的变化节奏。
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尽管通过手动分析、静态月度计划周期和消费者级电子表格创建预测容易出错，但许多需求计划团队仍然坚持使用传统方法。为什么？因为改变是困难的。它需要对新解决方案和新流程进行投资，以及进行大量的员工教育和文化转型工作。
但是，当市场波动和中断导致规划团队因其过时、低效的预测方法而做出不准确的预测时，成本将非常高昂。其后果包括：
事实是，大多数规划团队没有能力考虑数百个相关因素，并以动态的每日或日内方式得出准确的预测。所需分析的范围、深度和速度超出了人类的认知和消费级工具——在当今快速变化的环境中，历史销售数据几乎变得毫无意义。
如今，成功的组织正在为其需求计划团队提供由人工智能 (AI) 提供支持的先进、前瞻性、预测性技术解决方案。这是如何实现的？
人工智能是需求计划团队跟上当今市场动态并做出最佳决策的最佳方式。例如，由于11月5日美国总统大选后可能会征收新关税，许多美国公司正在暂停其海外生产计划，而其他公司则正在加快跨境进口产品。高级需求计划软件中的概率功能可以显示两种策略的可能结果。此外，如果规划团队分享这些类型的预测，需求计划引擎进行的分析可能会对上游、下游和整个供应链产生重大影响。
如前所述，改变是令人生畏的——而且它往往需要大量投资。但我认为，鉴于当今的极端波动性，企业如果选择不投资人工智能，损失会更大。
聪明的公司已经利用人工智能的能力来考虑数百个需求驱动变量，动态和持续地规划，并生成更准确的预测。其好处包括提高利润率和收入、增加库存和其他投资的回报、提高购物者满意度、加快履行速度和改善客户服务。
人工智能采用者也获得了强大的竞争优势，因为他们比行业中的其他人更快地预测和应对不断变化的条件。此外，随着人工智能引擎能够自主完成更多预测工作，公司还可以提升其需求规划人员的战略性和增值性。
由人工智能支持的动态实时需求计划听起来可能很有未来感，但如今每家公司都可以实现。详细了解 Blue Yonder 的人工智能认知需求计划功能 — — 并开始亲自见证其优势。
