الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالطلبات: نظرة عامة وحالات الاستخدام والمزايا

من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي على مجموعة مُتنوعة من البيانات الداخلية والخارجية، يمكن للشركات التنبؤ بالطلب بدقة أكبر بخصوص سلعها وخدماتها، مما يساعدها في تعديل موازناتها وجداول التصنيع ومستويات المخزون وأولويات الشحن والوظائف الرئيسة الأخرى مع خفض التكاليف. في هذه المقالة، نستكشف طريقة عمل التنبؤ بالطلب المستند إلى الذكاء الاصطناعي، وموضع تطبيقه، وكيف يمكن للمؤسسات التي بدأت للتو الاستفادة منه.

ما المقصود بالذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالطلبات؟

يستلزم التنبؤ بالطلبات المستند إلى الذكاء الاصطناعي استخدام التعلم الآلي والتحليلات التنبؤية للتنبؤ الطلبات المستقبلية على المنتجات أو الخدمات بدقة أكبر. تتضمن المجموعة الواسعة من البيانات التي تم تحليلها بيانات حول المبيعات السابقة ومسارات المبيعات وسلوك المستهلك والبيانات الديموغرافية ونشاط المنافسين والاتجاهات الموسمية والسوقية والأحداث الجوية وجداول العطلات والظروف الاقتصادية—حتى البيانات الفورية حول حركة مرور موقع الويب والتفاعل عبر الوسائط الاجتماعية.

يساعد دمج الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالطلبات الشركات على مواءمة مستويات المنتجات والمخزون بشكل أفضل مع الطلب الفعلي، إذ يمكن لتحليلات البيانات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي اكتشاف الأنماط والعلاقات التي لا يمكن لأنظمة التنبؤ بالطلبات القديمة القيام بها. كما يساعد في تقليل عمليات التنبؤ بالطلبات اليدوية وغير الفعَّالة. تشير الأبحاث التي أجرتها شركة McKinsey & Company إلى أن التنبؤ المدعوم بالذكاء الاصطناعي لإدارة سلسلة التوريد يمكن أن يقلل من الأخطاء بنسبة 20% إلى 50% ومن عدم توفر المنتج بنسبة تصل إلى 65%.

النقاط الرئيسة

• يشمل تخطيط الطلبات كل جزء من الأعمال، من أرضية الإنتاج إلى مكتب المبيعات. لذلك، يجب أن يكون كل فريق مسؤولاً عن البيانات التي يوفرها للمساعدة في ضمان دقة التنبؤات.
• تكمن قوة الذكاء الاصطناعي في قدرته على جمع كميات هائلة من البيانات بسرعة، بحيث يمكن لمتخصصي التنبؤ بالطلبات البشريين التركيز على تفسير النتائج وتوصيلها.
• مع إدخال البيانات الخارجية في مجالات مثل الأحداث الجوية وأنشطة المنافسين واتجاهات المستهلكين، يمكن لخبراء التنبؤ بالطلبات الآن تقديم وجهات نظر أدق حول مشهد الأعمال.

شرح الذكاء الاصطناعي في التببؤ بالطلبات

تريد كل شركة رؤى حول ما يشتريه المستهلكون والشركات منه ومقداره في المستقبل، حتى تتمكن من إدارة إنفاقها واستثماراتها ومستويات المخزون وخُطط المنتجات والتوظيف والعروض الترويجية التسويقية بشكل أفضل. يمكن أن يؤدي الحصول على هذه الرؤية—الدقيقة والمحدَّثة—إلى تغيير مسار العمل.

يمكن لتطبيقات التنبؤ بالطلبات المدعومة بالذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة ودقة أكبر بكثير من الأدوات التقليدية. على هذا النحو، يمكنها تحويل العملية اليدوية البطيئة السابقة من التنبؤ بالطلبات إلى نشاط مؤتمت للغاية وفوري، مما يوفر لقادة الأعمال الرؤى التي يحتاجون إليها لتلبية احتياجات العملاء المُتغيرة باستمرار حتي توقعها.

يتطلب التخطيط الفعَّال للطلبات التنسيق بين العديد من أقسام الأعمال المختلفة، بما في ذلك المبيعات والتسويق والإدارة المالية وسلسلة التوريد والإنتاج. يتمثل أحد الأهداف الرئيسة في الحفاظ على توازن المخزون المناسب—كافيًا لتلبية طلب العملاء، لكن ليس لدرجة أن تتحمل الشركة تكاليف نقل المخزون غير الضرورية أو تتعثر في البضائع التي تحتاج إلى خصم كبير.

حددت PwC القدرة على توقع طلب العملاء باعتبارها واحدة من المجالات الثلاثة في البيع بالتجزئة ذات أكبر إمكانات الذكاء الاصطناعي، إذ يبدأ بائعو التجزئة في استخدام التعلم العميق (وهو نوع من الذكاء الاصطناعي يستخدم الشبكات العصبية لتعليم أجهزة الكمبيوتر اتخاذ القرارات والتعلم المستمر) للتنبؤ بطلبات العملاء.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطلبات؟

يمكن للمؤسسات البدء من خلال الجمع بين بيانات المبيعات السابقة المُخزَّنة في أنظمة ERP لديها مع بيانات حول نتائج الحملات التسويقية والعروض الترويجية، بالإضافة إلى البيانات الخارجية حول اتجاهات المستهلكين والظروف الاقتصادية وأنماط الطقس ونشاط المنافسين وعوامل أخرى. يمكنها بعد ذلك تمرير مجموعة البيانات الضخمة هذه إلى نموذج تنبؤ لإجراء تنبؤات بالطلبات.

على سبيل المثال، تستخدم شركة أدوية في الشرق الأوسط ضبط المعلمات الفائقة المدعوم بالذكاء الاصطناعي (تمثل المعلمات الفائقة المُتغيرات التي تتحكم في تدريب نموذج التعلم الآلي) لدعم تنبؤات أفضل للطلب على الأدوية في المستقبل ومستويات المخزون والإنتاج المثلى. من خلال تجربة مجموعة واسعة من تكوينات المعلمات، يمكن للشركة التنبؤ بالطلبات على أساس سيناريوهات مختلفة.

التنبؤ بالطلبات المدعوم بالذكاء الاصطناعي مقابل التنبؤ التقليدي

في التنبؤ التقليدي، يستخدم المحللون البشريون بيانات المبيعات السابقة وبيانات الطلبات الحالية بشكل أساس للتنبؤ باحتياجات الإنتاج المستقبلية، مما يقضي على أي قيم شاذة. في حين يكون مُفيدًا للشركات في سوق مستقرة ذات مبيعات ثابتة، فإن هذا التنبؤ التقليدي بالطلبات محدود بعدد مصادر البيانات التي يمكن للإنسان استيعابها ويميل إلى النقص في الأسواق سريعة النمو والمُتقلبة.

يستخدم التنبؤ بالطلبات المدعوم بالذكاء الاصطناعي التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي التوليدي لتحليل كميات كبيرة من البيانات بسرعة من المصادر الداخلية والخارجية العديدة الموضحة أعلاه. يؤدي هذا إلى إنشاء تنبؤات أشمل يمكن تحديثها بسهولة على أساس مدخلات البيانات الجديدة أو المُتغيرة. كما يكون التنبؤ المستند إلى الذكاء الاصطناعي أفضل في إنشاء تنبؤات طويلة الأجل.

مزايا الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالطلبات

يقدم تنفيذ الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالطلبات العديد من المزايا، مع كسب المزيد في ظل التقدم التكنولوجي. ما يلي هو بعض من أكبر المزايا.

• تحسين التخطيط. يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين التخطيط لأن المؤسسات يمكنها تطبيقه على العديد من مجموعات البيانات الكبيرة سواء الداخلية والخارجية، لتحديد الأنماط المعقدة وإنشاء توقعات أشمل وأدق.
• توفير رؤى فورية. نظرًا إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تحليل مجموعات البيانات الضخمة باستمرار بسرعة واستقلالية، فيمكنه إنتاج رؤى على الفور تقريبًا حتى يتمكن المستخدمون من تعديل خططهم وفقًا إلى أحدث ما في السوق والظروف الأخرى.
• تحسين قابلية التوسع. بدلاً من الحاجة إلى زيادة مستويات الموظفين مع نمو احتياجات التنبؤ بالطلبات ومصادر البيانات في المؤسسة، يمكنه تطبيق الذكاء الاصطناعي للتعامل مع زيادة الحجم والتعقيد.
• تحسين المخزون. إلى الحد الذي تكون فيه التنبؤات بالطلب المستندة إلى الذكاء الاصطناعي دقيقة ومُحدَّثة، يمكنها مساعدة الشركات في الحفاظ على مخزون كافٍ لتلبية هذا الطلب المتوقع دون الحاجة إلى الاحتفاظ بالكثير منه.
• يزيد الإيرادات. يمكن أن تؤدي المزايا التراكمية للتنبؤ بالطلبات المدعوم بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك مستويات المخزون المحسنة وزيادة رضا العملاء وتقليل الأخطاء إلى زيادة الإيرادات، وإبقاء جميع العوامل الأخرى متساوية.

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالطلبات

يمكن استخدام التنبؤ بالطلبات المستند إلى الذكاء الاصطناعي لتحسين مجموعة مُتنوعة من العمليات في مختلف الصناعات، بما في ذلك ما يلي:

تخطيط سلسلة التوريد

بقدر ما يمكن للتنبؤ بالطلبات المستند إلى الذكاء الاصطناعي نمذجة تأثير التحولات الاقتصادية والسياسية والكوارث الطبيعية واتجاهات السوق وتغيير سلوك المستهلك والكثير من العوامل الأخرى بدقة، فيمكنه أن يساعد خبراء تخطيط سلسلة التوريد في شراء الكمية المناسبة فحسب من الإمدادات اللازمة لتلبية الطلبات. كما يمكن للتنبؤات أن تمنح خبراء التخطيط المعلومات التي يحتاجون إليها للتوصية بالاستثمارات في بدء إطلاق خطوط إنتاج جديدة أو إغلاق خطوط إنتاج أقل قيمة. بل يمكن استخدامها للتوصية بمستويات التوظيف المناسبة لكل خط إنتاج.

• التنبؤ بالنقل. تُعد تنبؤات الطلبات الدقيقة القائمة على الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من قدرة المؤسسة على تخطيط متطلبات الشحن بالمركبات والسكك الحديدية والطائرات والسفن وغيرها من متطلبات قدرة النقل لمنتجاتها. على سبيل المثال، يمكن لمديري النقل استخدام تنبؤات الطلبات للاحتياجات اللوجستية قبل الحجز، بما في ذلك الشاحنات ومساحة حاوية الشحن، والتي يمكن أن تحسن أوقات النقل وتوفِّر أموال الشركة.
• عكس التنبؤ بسلسلة التوريد. تمامًا كما يمكن للمؤسسات استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطلبات على منتجاتها، يمكنها تطبيقه على البيانات السابقة والحالية للتنبؤ بأحجام مرتجعات المنتجات والتكاليف المرتبطة بها.
• الخدمات اللوجستية في الشحن. باستخدام التنبؤ بالطلبات الذي يدعم الذكاء الاصطناعي، لا يمكن للشركات التنبؤ بالمبيعات بدقة أكبر فحسب، بل يمكنها أيضًا تحسين تخطيط متطلبات الشحن وإدارة أوقات التسليم لهذه المنتجات، سواء كانت تنتقل إلى المنافذ المحلية، أو مباشرةً إلى المستهلكين، أو شحنها عبر الحدود مع حاجة الشركات إلى مراعاة تأثير لوائح التصدير. يمكن أن يمنح التنبؤ بالطلبات مديري سلسلة التوريد البيانات التي يحتاجون إليها لاستيراد الكميات المناسبة من المواد الخام لضمان حصول مديري خط التجميع على ما يحتاجون إليه عند حاجتهم إليه.
• تحسين المستودعات. يساعد التنبؤ بالطلبات المدعوم بالذكاء الاصطناعي الشركات المصنعة وشركات البيع بالتجزئة في تحليل إشارات الطلب من أنظمة التسويق وخط الإنتاج ونقاط البيع، بالإضافة إلى مصادر البيانات الخارجية، حتى يتمكنوا من فهم مقدار قدرة المستودع التي يحتاجونها وتعديل عملياتهم وفقًا إلى ذلك.

التصنيع

تستخدم الشركات المصنعة أدوات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطلبات لضبط قدرة الإنتاجية وتحسين مساحة المستودع بناءً على طلب العملاء. تستخدم هذه الأدوات البيانات المتعلقة بالمبيعات السابقة والعروض الترويجية الحالية واتجاهات المستهلكين—حتى البيانات الخارجية بشأن سلوك المنافسين وتأثير الأحداث المُتكررة.

• التنبؤ بطلبات المنتج. يستخدم التنبؤ بطلب المنتجات القائم على الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي للتنبؤ بالطلب على المنتجات الحالية وتوقع الطلب على المنتجات الجديدة. لا توفر أدوات التنبؤ بالطلب المُتطورة رؤى حول المبيعات المستقبلية فحسب، بل يمكنها أيضًا تقدير أحجام المرتجعات.
• التحليل الموسمي. تستخدم الشركات المصنعة الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات المتعلقة بالعوامل التي تؤثر على الاتجاهات الموسمية، بما في ذلك الأنماط الدقيقة المتعلقة بالطقس، وتغيير تفضيلات المشتري، والإنفاق في العطلات، وانخفاضات الأسعار خلال الفترات الزمنية خارج أوقات الذروة. ثم تستخدم هذه التحليلات للتنبؤ بالتقلبات في طلب المستهلكين.
• الحد من النفايات. مع استخدام الذكاء الاصطناعي لتوقع التغييرات في الطلب والتفاعل معها، يمكن للشركات المصنعة تجنب الإنتاج الزائد وما يرتبط به من إهدار لموارد الإنتاج والوقت.

الإدارة المالية

يحتاج قادة الإدارة المالية إلى الثقة في تنبؤاتهم النقدية ومستويات سيولة المؤسسة. باستخدام أدوات تخطيط الطلب المناسبة، يمكنهم استخدام البيانات لتطوير موازنات أدق، وإدارة التدفق النقدي بشكل أفضل، وإنشاء علاقات أكثر صرامة مع أصحاب المصلحة الآخرين داخل مؤسستهم.

• التنبؤ بالسوق. من خلال تطبيق التحليلات التنبؤية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي على البيانات السابقة وبيانات الاتجاهات، يمكن للمؤسسات المالية تحديد العلاقات والخسائر لوضع تنبؤات بظروف السوق المستقبلية. تعيد هذه التنبؤات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي معايرتها على أساس بيانات جديدة، مما يحسن دقتها. تستخدم المؤسسات GenAI المُضمن في أدوات التنبؤ بالطلبات الجديدة لإنشاء تعليقات تشرح توقعاتها وتسلط الضوء على العوامل الرئيسة.
• تقييم المخاطر. يمكن لفِرق الإدارة المالية استخدام أدوات تخطيط الطلب التنبؤية القائمة على الذكاء الاصطناعي لتحديد المشكلات التي تزيد من مخاطر الأعمال والتدقيق، مثل تأثير انخفاض الطلب المفاجئ أو نقص التوريد، أو المشكلات المحتملة التي يمكن أن تشغِّل عمليات تدقيق من خلال التأثير على دقة البيانات المالية وموثوقيتها.

الرعاية الصحية

يستخدم متخصصو الرعاية الصحية إمكانات التعرُّف على أنماط أدوات التنبؤ بالطلبات بالذكاء الاصطناعي والتحليلات للتنبؤ بالاحتياجات التشغيلية وتحسين تخصيص الموارد وصولاً إلى التنبؤ بنتائج المرضى.

• تخصيص موارد المستشفى. يمكن أن تساعد التحليلات التنبؤية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي والتي يتم تطبيقها على البيانات المتعلقة بالمرضى وصحة المجتمع واتجاهات الصحة الموسمية مؤسسات الرعاية الصحية في التنبؤ بطلبات الإمدادات الطبية والموظفين والمساحة العقارية. يمكن لمديري سلسلة التوريد استخدام هذه البيانات لطلب التوريدات، بما في ذلك الأصناف القابلة للتلف أو التي يصعب الحصول عليها والتي لا ينبغي الإفراط في تخزينها، بينما يمكن لقادة الفريق استخدام البيانات لتخطيط جداول العمل وموازنة الرعاية العاجلة والمواعيد الاختيارية.
• الطلب على الأدوية. يتطلب توقع الطلب على الأدوية في صيدلية داخل منشأة رعاية صحية فهمًا لأهمية دواء معين، والمستويات السابقة للاستهلاك، واحتمال وصف الأطباء له، وكيف تؤثر القوى الخارجية (مثل الوقت من العام، ومستويات التطعيم، وانتشار المرض في المجتمع) على الطلب.
• تخصيص خطط العلاج. يمكن لمؤسسات الرعاية الصحية استخدام التحليلات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بأوقات تعافي المرضى والمضاعفات المحتملة، ثم استخدام هذه الرؤى لتطوير خطط تعافي مُخصصة تُعدَّ بناءً على تقدم المريض.

المركبات

تستخدم شركات تصنيع السيارات وأكبر الوكلاء تحليلات تنبؤية لتحليل أنماط واتجاهات المستهلكين والسلوك التنافسي. تجمع بعض شركات صناعة السيارات بين أدوات التنبؤ بالذكاء الاصطناعي ومقاييس توجه الوسائط الاجتماعية للحصول على رؤية حول تفضيلات العملاء ومشكلات جودة المنتج والتسعير الأمثل. يكون مصنع المستقبل قادرًا على استخدام مصادر بيانات متعددة للتعرُّف بشكل ذاتي على الطلب وإنشاء خطة إنتاج وتجميع الأصول اللازمة للتصنيع والتعلم والتكيف بمساعدة من الملاحظات الفورية.

• إدارة مخزون الوكلاء. يمكن أن تساعد أدوات التنبؤ بالطلبات بالذكاء الاصطناعي وكلاء السيارات في الحفاظ على مستويات المخزون المثلى باستخدام البيانات المتعلقة بالمبيعات السابقة واتجاهات السوق وتوجه العملاء. يمكن أن تساعد هذه التحليلات التجار في تقليل تكاليف احتفاظهم ووضع إستراتيجيات تسعير تتغير بناءً على ظروف السوق.
• الصيانة التنبؤية. يمكن لأدوات التصنيع الذكية المستندة إلى الذكاء الاصطناعي تحديد وقت تعطُّل المعدات الموجودة على خطوط التجميع وإنشاء تنبيهات حتى تتمكن الشركات المصنعة من إصلاح المعدات قبل أن يعطل وقت توقفها عن العمل الإنتاج.
• التصنيع قليل الهدر. يمكن أن يساعد التنبؤ الآلي والمُتصل بالطلبات شركات صناعة السيارات في تحسين التنفيذ من الطلب إلى التسليم والاستجابة بفعالية إلى تغيرات السوق وطلبات العملاء. يمكن أن تدعم هذه النظرة المستقبلية نحو الطلب جهود التصنيع قليل الهدر، إذ يمكن للمصنعين الذين يوفورن المكونات على مستوى العالم ضمان تسليم الأجزاء المهمة في الوقت المناسب بشكل أفضل.

البيع بالتجزئة

يمكن لـ تجار التجزئة جمع كميات هائلة من البيانات الداخلية من أنظمة نقاط البيع ومواقع الويب وبرامج ولاء العملاء، إلى جانب البيانات الخارجية حول العوامل التي تؤثر على طلب العملاء، مثل أنماط الطقس والاتجاهات الموسمية والعطلات وأنماط الإنفاق الاستهلاكي. يمكنهم تحليل هذه البيانات بمساعدة الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطلب بشكل أفضل.

• تحليل الاتجاهات. تعد التحليلات المُستندة إلى الذكاء الاصطناعي لبيانات الاتجاهات مهمة في التخطيط الدقيق للطلبات. يمكن أن تتضمن هذه البيانات اتجاهات التغذية والأزياء وأنماط الاستهلاك والتنبؤ بظروف الطقس.
• إدارة المخزون على الفور. يمكن لخبراء التخطيط تطبيق التحليلات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي على بيانات المبيعات والإرجاع التي تم سحبها من أنظمة التسويق المركزية لضبط مستويات المخزون على الفور، وتحسين فرص التسويق، وتجنب الاحتفاظ بالكثير من المخزون، وخاصةً المنتجات ذات العمر الافتراضي القصير.
• تطوير الشخصية. باستخدام بيانات العملاء التي جُمعت من أنظمة نقاط البيع وبرامج الولاء واستطلاعات العملاء، يمكن لخبراء التنبؤ بطلبات البيع بالتجزئة إنشاء شخصيات العملاء لفهم سلوك ورغبات نوع معين من العملاء أصحاب القيمة بشكل أفضل. من خلال تحليل هذه البيانات بمساعدة الذكاء الاصطناعي، يمكن لخبراء تخطيط الطلب تحسين مستويات المخزون في مواقع المتاجر لجذب هؤلاء العملاء.
• تحسين الأسعار. إن تحديد الأسعار عند المستويات التي من شأنها زيادة الأرباح أمر بالغ الأهمية لجميع تجار التجزئة في هذه الصناعة ذات الهامش المنخفض. لكن تحديد الأسعار دون تحليل مُفصَّل لأحدث بيانات المبيعات وتأثير تغيرات الأسعار على المبيعات المستقبلية يمكن أن يعوق الربحية وينفر العملاء.

الضيافة

يمكن لأصحاب الفنادق استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات السابقة لمنشآتهم، إلى جانب اتجاهات السوق ونشاط المنافسين وتأثير تقلب الطلب الموسمي، للتنبؤ بشكل أدق بفترات الطلب المرتفع والمنخفض. باستخدام هذه البيانات، يمكن للفنادق تحسين الأسعار ومستويات التوظيف وإستراتيجيات التسويق لزيادة الأرباح إلى أقصى حد.

• الحجز والجدولة. يشير هذا إلى عملية إدارة الحجوزات للغُرف وطاولات المطاعم وغيرها من العناصر القابلة للحجز مثل علاجات المنتجع الصحي واستخدام المرافق الرياضية. يمكن للفنادق استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات السابقة حول هذه الحجوزات، إلى جانب بيانات حول اتجاهات السوق وأذواق المُستهلكين ونشاط المنافسين، للتنبؤ بالطلب على هذه الخدمات.
• التنبؤ الموسمي. يمكن لأصحاب الفنادق تتبع مؤشرات الربحية والأداء بمرور الوقت لتحديد أنماط الموسمية. باستخدام برنامج التنبؤ بالطلبات المستند إلى الذكاء الاصطناعي، يمكن لأصحاب الفنادق زيادة الأرباح إلى أقصى حد خلال المواسم عالية الطلب وتقليل تأثير المواسم منخفضة الطلب بتقليل عدد الموظفين وتبسيط العروض ووصولاً إلى إغلاق قسم من الغرف لتقليل تكاليف التدفئة أو التبريد.
• خدمة العملاء والاستقبال. عندما يحلل أصحاب الفنادق البيانات المُحدثة حول إجراءات العملاء وتفضيلاتهم، بما في ذلك بيانات العملاء لديهم، بالإضافة إلى الاستطلاعات والتحليلات التنافسية وإحصائيات السوق والبيانات الأخرى، يمكنهم التنبؤ باحتياجات النزلاء بدقة أكبر وتخصيص العروض التي تلبي هذه الاحتياجات. بالإضافة إلى التنبؤ بالطلبات، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي حتى تعيين النزلاء إلى الغرفة التي تلبي تفضيلاتهم ومتطلباتهم بشكل أفضل وتقديم توصيات ذات صلة بحجوزات المطاعم ووسائل الراحة في الفنادق ومواقع الجذب المحلية.

طريقة تنفيذ الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطلبات في 11 خطوة

يُعد التنبؤ بالطلبات عملية مُعقدة تمتد عبر فِرق متعددة داخل المؤسسة. تتضمن الخطوات الرئيسة لتنفيذ التنبؤ بالطلبات ما يلي.

1. تحديد الأهداف. قبل تحديث عملية التنبؤ بالطلبات، حدد الأولويات التنظيمية، وقم بتطوير إستراتيجية تعالج المخاوف الأكثر إلحاحًا، ثم أنشئ خارطة طريق.
2. جمع البيانات من المصادر الرئيسة. يحدث تخطيط الطلبات في أجزاء مُتعددة من الأعمال، بما في ذلك المبيعات والتسويق والعمليات وسلسلة التوريد والإدارة المالية. يحتاج أعضاء هذا الفريق متعدد الوظائف إلى الاتفاق على أي بيانات داخلية وخارجية لجمعها وتحليلها لتطوير تنبؤات دقيقة.
3. ما قبل معالجة البيانات. بمجرد أن تحدد البيانات المناسبة، قم بتجميعها في موقع تخزين مؤقت حتى يتمكن المحللون من مراجعتها وتعديلها إذا لزم الأمر وتنقيحها من البيانات غير ذات الصلة. حدد أنواع البيانات السابقة التي يتم استخدامها ونطاق التاريخ الأمثل.
4. تحديد نموذج. يمكن للمؤسسات استخدام نماذج مُختلفة في التنبؤ بالطلب المستند إلى الذكاء الاصطناعي. توفر إحدى أدوات التنبؤ بالطلب الشائعة 15 نموذجًا إحصائيًا قياسيًا ومملوكًا للصناعة. يعتمد اختيار نموذج أو طريقة التنبؤ على المدخلات المطلوبة، مثل المبيعات وفرص السوق والأحداث الخارجية وأنماط الطلب ودورات حياة المنتج النموذجية. يمكن تعديل تلك النماذج استجابة إلى التغيرات الداخلية أو الخارجية المفاجئة. تتضمن نماذج التنبؤ الانحدار الخطي وغير الخطي. تفترض النماذج الخطية وجود علاقة خط مستقيم بين المتغيرات، في حين تكون النماذج غير الخطية أكثر تعقيدًا. تعطي التباينات في نماذج التمهيد الأسية المزيد من الوزن لأحدث البيانات في التنبؤ بالطلب المستقبلي.
5. تدريب نموذج. يتضمن تدريب نموذج التنبؤ بالطلبات بالذكاء الاصطناعي تحديد البيانات وجمعها وإعدادها واختيار الخوارزميات المناسبة وتقييم دقة التنبؤ.
6. التكامل مع البنية التحتية الحالية لتكنولوجيا المعلومات. يمكن لأنظمة تخطيط الطلبات المُتكاملة استيعاب البيانات من مجموعة مُتنوعة من المصادر، بما في ذلك أنظمة إدارة المبيعات والتسويق والتصنيع وسلسلة التوريد والنقل. تسهِّل الأنظمة المستندة إلى السحابة المصممة للعمل معًا على خبراء تخطيط الطلبات الذين يحتاجون إلى وصول سريع إلى البيانات من كل جزء من الشركة. عند عزل أنظمة تخطيط الطلبات، يمكن أن تفقد البيانات المهمة وقد تكون التنبؤات غير دقيقة وغير مُحدَّثة.
7. التحقق من أداء النموذج وتقييمه وتكييفه. تتعلم نماذج الذكاء الاصطناعي من البيانات السابقة والملاحظات التي تحصل عليها من المستخدمين بشكل مستمر. تستخدم النماذج هذه المعرفة لتحديد أفضل الخيارات التالية—على سبيل المثال، تقليص إنتاج سلعة أو تحويلها إلى سلع أخرى بناءً على توقع بانخفاض الطلب على هذا المنتج.
8. إنشاء الرؤى والتنبؤات. يستخدم خبراء تخطيط الطلب برامج تنبؤ مدعومة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لمعالجة كميات هائلة من البيانات وتحديد الأنماط التي قد لا يلاحظها الإنسان أبدًا. على أساس هذه الأنماط، يمكن لخبراء تخطيط الطلبات إجراء تنبؤات، على سبيل المثال حول تأثير ارتفاع أسعار المواد الخام، أو التغييرات في توجه العملاء، أو التحولات في الطلب الموسمي الذي يمكن لقادة الأعمال استخدامه لتحسين الإستراتيجيات.
9. تقديم تحديثات فورية. يمكن لخبراء التنبؤ بالطلبات استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي للكشف الفوري عن التغييرات التي يمكن أن تؤثر على الطلبات، مثل الاضطرابات التشغيلية أو الأحداث الخارجية. تتيح تلك التحولات في أنماط الطلب لخبراء التنبؤ إنشاء توقعات مُحدَّثة فورًا لقادة المؤسسة.
10. تقديم توصيات قابلة للتنفيذ. تتعلم خوارزميات الذكاء الاصطناعي باستمرار أثناء تقديمها المزيد من البيانات، مما يساعدها في إنشاء تنبؤات طلب أدق يمكن لقادة الشركة استخدامها لتعديل خطوط الإنتاج وسلاسل التوريد والحملات التسويقية والوظائف الرئيسة الأخرى.
11. تكرار النماذج وتحسينها باستمرار. بمجرد أن تحدد المؤسسات نموذجًا للتنبؤ بالطلبات، تحتاج الفِرق ذات الصلة إلى مراجعة هذا النموذج وإعادة تحليله وتحسينه. على سبيل المثال، قد يتخلص خبراء التنبؤ بالطلبات من القيم الشاذة التي يمكن أن تشوه التنبؤ العام أو إضافة مدخلات بيانات جديدة تلبي احتياجات المساهمين الرئيسين بشكل أفضل.

اعتبارات تقديم تنبؤات دقيقة

قد يكون من الصعب إعداد نظام موثوق به للتنبؤ بالطلبات باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي. تابع القراءة لفهم أهم الاعتبارات في تقديم تنبؤات دقيقة.

• جودة البيانات. تؤثر جودة البيانات المستخدمة ونطاقها في تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر على دقة التنبؤات التي تنتجها. يمكن أن ينتج عن عدم كفاية البيانات وسوء جودتها والبيانات غير المتوازنة (البيانات التي تركز كثيرًا على جانب واحد من الحل العام) "هلاوس" من الذكاء الاصطناعي التي تقلل من قيمة التنبؤ بالطلب.
• دقة البيانات السابقة. بالمثل، تساعد دقة البيانات المُستخدمة لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي المحدد في تحديد دقة التنبؤ بالطلب. يحتاج خبراء التخطيط إلى إيجاد توازن بين استخدام البيانات الكافية للمساعدة في ضمان دقة النموذج وتحميله الزائد بالبيانات التي قد لا تكون ذات صلة.
• تعقيد النموذج. يمكن للمؤسسات تعديل نماذج التعلم الآلي التي تم إنشاؤها مُسبقًا لبعض عناصر التنبؤ بالطلبات، لكن للحصول على معظم المزايا، تحتاج الشركات إلى تدريب النماذج على بياناتها الخاصة. يتضمن إعداد مجموعة بيانات عالية الجودة جمع البيانات السابقة والتحقق منها وتحويلها وتنقيحها—عملية كثيفة الحوسبة. يتطلب تشغيل الأنظمة طاقة حسابية أقل، لكنها لا تزال عملية مستمرة. تعد السحابة عنصرًا بالغ الأهمية، إذ يمكن توسيع نطاقها مع نمو احتياجات الشركة. تعمل الحلول المستندة إلى السحابة في جعل التنبؤ بالطلبات المستند إلى الذكاء الاصطناعي في متناول العديد من الشركات.
• تكامل البيانات الفوري. يمكن أن تؤدي البيانات المفقودة أو غير المُتسقة التي تم جمعها وتحليلها على الفور إلى تنبؤات غير دقيقة. كلما كانت البيانات أدق وصلة، كانت التنبؤات بالطلب أفضل.
• الخطأ البشري. كما هو الحال مع أي نظام جديد، يتطلب التنفيذ الناجح لبرامج التنبؤ بالطلبات المدعومة بالذكاء الاصطناعي ودمجها في إدارة سلسلة التوريد التدريب، ويتطلب التدريب عادةً جدولة بعض وقت التعطل للتركيز على أفضل الممارسات والتغلب على مقاومة التغيير. من الأفضل العمل مع مورِّد برامج أو وحدة تكامل للاستفادة من برامج التدريب عالية الجودة التي يمكن أن تغطي المواد في أقصر فترة زمنية. يمكن أن تساعد برامج العمل التي تقدم تدريبًا للمتابعة مُضمنًا في التطبيق.
• تحسين النموذج. يحسِّن خبراء التنبؤ بالطلب تنبؤات نموذج التعلم الآلي من خلال التعلم المستمر، إذ تكتسب النماذج إمكانية الوصول إلى بيانات تشغيلية جديدة وتصبح قادرة على إنشاء رؤى جديدة أدق في المستقبل.

نصائح إنشاء نظام تنبؤ فعِّال

في بعض المؤسسات، يتم نشر التنبؤ بالطلبات عبر أقسام متعددة، بما في ذلك المبيعات والتسويق والإدارة المالية وإدارة سلسلة التوريد. أينما يوجد، يحتاج هذا الفريق إلى التكامل بإحكام مع المبيعات والتسويق. فيما يلي بعض الأسئلة التي تحتاج إلى الإجابة عليها قبل إجراء تغييرات جوهرية على نظام التنبؤ الحالي.

• فهم المستخدمين. تأكد من تمتع أعضاء فريق تخطيط الطلبات بمسؤوليات واضحة. على سبيل المثال، يحتاج خبير تخطيط الطلبات المتوافق مع مجموعة سلسلة التوريد إلى التأكد من حصول الشركة على المواد الخام اللازمة لصنع المنتجات المناسبة وفي الوقت المناسب. قد يعمل خبير تخطيط آخر بشكل وثيق مع فريق التسويق لاكتساب رؤية حول الأنشطة الترويجية التي يمكن أن تؤثر في المبيعات المستقبلية.
• وضع معايير الأداء. تحتاج أنظمة التنبؤ إلى معايير تسمح لقادة الشركة بتقييم مدى أداء عملية التنبؤ بالطلب. تتضمن المعايير دقة التنبؤ والتي تتأثر بتحيز التنبؤ (الذي يحدث عند وجود فجوات مُتسقة بين التنبؤات والنتائج الفعلية) بالإضافة إلى معدلات الأخطاء.
• البدء بسيطًا، لكن التصميم لأجل التوسع. لا يمكن إصلاح كل عنصر من عناصر التنبؤ بالطلب في مبادرة تحديث واحدة. ابدأ صغيرًا، وحدد الأولويات، ثم توصل إلى إستراتيجية طويلة الأجل تواجه أكبر التحديات في المراحل المبكرة. يجب أن يتغذى كل مشروع على المشروع التالي، إذ يعمل باعتباره أساس لنظام التنبؤ بالطلبات الذي يمكن توسيعه لتلبية احتياجات المؤسسة المتنامية.
• تحديد تحيزات النماذج والتخلص منها. تعد البيانات غير المتوازنة المستخدمة لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي أحد الأسباب الرئيسة لعدم الدقة، إذ تفترض معظم خوارزميات التعلم الآلي أن البيانات الأساسية يتم توزيعها وفقًا إلى أهميتها النسبية في مخطط البيانات العام.
• الالتزام بالمعايير ذات الصلة. بالنسبة إلى الصناعات ذات اللوائح الصارمة التي تحكم جودة المنتج وبناءه، مثل منتجي الأغذية ومصنعي السيارات، فتجعل تغذية المعلومات حول المتطلبات التنظيمية من الممكن لخبراء تخطيط الطلبات إنشاء تنبؤات يمكن أن تحافظ على امتثال أعمالهم للمعايير ذات الصلة.
  
  على سبيل المثال، يمكن لخبراء التنبؤ موازنة بيانات ارتفاع الطلب من المبيعات للأصناف القابلة للتلف مع بيانات من وحدة التحكم في المخزون توضح تفاصيل كمية المنتج التي يمكن الإبقاء عليها دون المخاطرة بالتلف والمخزون المُهدر الناتج. يتيح هذا التنسيق لخبراء التنبؤ إجراء تنبؤات محددة يمكن لمديري المبيعات وسلسلة التوريد والخدمات اللوجستية استخدامها لتخطيط المستويات المناسبة للإنتاج والمخزون.
• تقييم المخاطر الأمنية والتصدي إليها. تأتي مع تحليلات كميات هائلة من البيانات مخاطر أمنية من البيانات. في معظم الأحيان، تكون البيانات التي تم تحليلها في أدوات التنبؤ بالطلبات المستندة إلى السحابة أكثر أمانًا من البيانات التي تم تحليلها في الأنظمة المحلية.
• التكرار والتكيف. تتطلب التغييرات الداخلية والخارجية، سواء كانت تحولًا في الإستراتيجية أو حدثًا مناخيًا كبيرًا أو إضرابًا عن العمل من خبراء تخطيط الطلب تكييف تبؤاتهم وتكرارها لضمان استخدامهم البيانات الصحيحة.
• الاستثمار في تثقيف المستخدم. يتمتع خبراء التخطيط المثاليون للطلبات بخبرة في نماذج التحليل الإحصائي والتنبؤ. إنهم قادرون على تفسير مجموعات البيانات المُعقدة ونقل نتائجها بلغة يمكن لبقية المؤسسة، وخاصةً كبار المديرين التنفيذيين فهمها. يركز أفضل نوع من تدريب المستخدمين على مهارات التحليل والاتصالات، فضلاً عن المهارات البحثية النوعية والكمية.
• التواصل بشكل استباقي مع المساهمين. من خلال إنشاء تنبؤات تعاونية تسحب البيانات من جميع أجزاء الأعمال ذات الصلة وتوفر مجموعات البيانات الأدق والأحدث، يمكن لخبراء التنبؤ بالطلب توفير إرشادات استباقية للمساهمين. على سبيل المثال، تسمح العديد من أنظمة تخطيط الطلب للخبراء التنبؤ بإعداد لوحات معلومات مُصممة خصيصًا لتلبية الاحتياجات والأولويات المحددة للأقسام المختلفة، مما يسمح لمديري الأقسام بعرض المقاييس المهمة في موضع واحد وتقييم الطلب العام بسرعة وكيف يمكن للشركة الاستجابة بشكل أفضل.
• بناء الثقة ومعالجة المخاوف. قد يتعامل خبراء تخطيط التنبؤ مع قادة الأعمال الذين يشعرون بالقلق بشأن طريقة استفادة الذكاء الاصطناعي من شركتهم. يمكن لخبراء التخطيط تبديد هذه المخاوف من خلال إظهار أمثلة ملموسة حول كيف يمكن للتنبؤ بالطلب بالذكاء الاصطناعي التفوق على البرامج الأساسية، مما يوفر سياقًا حول طريقة تعزيز النتيجة النهائية.

إنشاء تنبؤات أقوى باستخدام تخطيط سلسلة التوريد من Oracle

يمكن أن تساعد إمكانات الذكاء الاصطناعي المُضمنة في تخطيط سلسلة التوريد من Oracle فِرق تخطيط الطلب على إنشاء تنبؤات أقوى وتنفيذ إستراتيجيات إنتاج وتنفيذ ومخزون أدق.

الأسئلة الشائعة حول الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالطلبات

كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالطلب؟
تستخدم المؤسسات أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل كل من مجموعات البيانات الداخلية والخارجية للتعرُّف على الأنماط التي لا يمكن لمعظم البشر رؤيتها من أجل إنشاء تنبؤات طلب أدق.

كيف يختلف التنبؤ بالذكاء الاصطناعي عن التنبؤ التقليدي؟
يتم إجراء التنبؤ التقليدي يدويًا ويعتمد بشكل أساس على البيانات السابقة، والتي لا توفر سوى عرض جزئي للطلب المحتمل. يحلل التنبؤ المستند إلى الذكاء الاصطناعي مصادر بيانات أكثر تنوعًا، بما في ذلك البيانات الفورية حول اتجاهات السوق وسلوك المستهلك والمؤشرات الاقتصادية ونشاط المنافسين.

كيف تطبق الشركات التعلم الآلي على التنبؤ بالطلب؟
يمكن للشركات أيضًا استخدام نماذج التعلم الآلي لتشغيل تحليلات "ماذا لو؟" لمعرفة كيف قد تؤثر المتغيرات المختلفة على الطلبات المستقبلية.

هل التنبؤ بالذكاء الاصطناعي مُفيدًا؟
نعم. تتمثل ميزة التنبؤ بالذكاء الاصطناعي في القدرة على تحليل مجموعات البيانات الكبيرة والمُعقدة من مصادر مختلفة، مما يسمح بتنبؤات أشمل وأدق. تتمثل ميزة أخرى في قدرتها على التعلم من البيانات الجديدة وتعديل التنبؤات وفقًا إلى ذلك.

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة التنبؤ بالمبيعات؟
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بدقة بالمبيعات المستقبلية من خلال استخدام بيانات المبيعات السابقة وبيانات المجال ومسار المبيعات الحالي لتحديد الاتجاهات والأنماط والنتائج التي قد لا تكون مرئية بسهولة للمحلل البشري.