极端的需求波动和前所未有的供应链中断使得许多制造商难以实现供需平衡。消费包装商品 (CPG) 公司面临着尤其困难的预测和需求计划挑战。每天，CPG 规划人员都必须应对全渠道销售和促销、产品季节性、保质期和易腐烂性以及新产品发布的复杂问题。
此外，全渠道的兴起也给购物者的行为带来了重大的、但并不总是可预测的变化。它为低价自有品牌产品的激烈竞争打开了大门，同时也促使消费者选择不同尺寸的产品。
面对这种复杂性和不确定性，消费品制造商仍然需要在正确的时间、正确的地点，通过所有渠道和零售客户，提供正确的产品。这对于增加收入、保护利润率以及建立牢固的零售商和消费者关系至关重要。
但是他们如何到达那里呢？
一切都归结为准确的需求计划，以获得正确的产品组合 - 以及准确的需求感知，以确保库存位于正确的位置，即使在极端的市场波动下也能按时和完全满足需求。这种高精度是由对内部和外部数据的访问、由人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)推动的自动化规划流程、深入的分析工具和复杂的算法所驱动的。
成功的 CPG 公司不再依赖手动分析、过时的工具、静态规划周期和消费者级电子表格（这些会引入错误、低效率和风险），而是利用内部和外部数据源来创建事实基础，以提高预测准确性。
正如消费品公司不断更新其产品线和品牌战略以保持零售业的领先地位一样，他们也需要跟上数字规划创新的步伐。随着越来越多的公司意识到人工智能和机器学习、数据科学、预测分析和高级预测算法的价值，CPG 领导者不能落后。为了最大限度地提高需求计划结果，他们需要采用支持 AI 和 ML 的解决方案，提供以下三个基本功能：
很难想象一个单一的数字解决方案能够提供所有这些功能，解决 CPG 规划团队面临的特定挑战。但 Blue Yonder 认知需求计划专门用于帮助消费品公司创建准确、动态的预测——无论需求变化的速度或频率如何。
在人工智能、机器学习、数据科学和专有预测算法的支持下，认知需求计划最大限度地缩短了计划和执行之间的滞后时间。在生成动态预测时，这个强大的解决方案可以快速运行数百个假设模拟，以确保供应与近乎实时的客观需求数据准确且有利可图地匹配。通过智能情景规划，CPG 公司可以将预测准确率提高高达 15%。这种更准确、更可靠的预测可以在供应链的上下游共享，以确保协调响应、最大限度地减少所有节点的过剩库存并改善客户服务。
Blue Yonder 认知需求规划能够增强 CPG 公司对需求驱动因素的理解，从而实现以下目标：
如果您是消费品行业的需求计划员，为什么您还在购物？领先的 CPG 公司已经将 Blue Yonder 认知需求规划纳入其购物车。他们每天都在使用它来成功应对当今极其复杂、快节奏的需求预测世界。例如，一家全球饮料行业领导者最近使用认知需求计划将预测准确率提高了 6%，同时将偏差降低了 11%。
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