Πρόβλεψη ζήτησης με AI

Είσαι σύμβουλος ανάλυσης εφοδιαστικής αλυσίδας με εξειδίκευση στη βελτιστοποίηση αποθέματος με χρήση τεχνητής νοημοσύνης. Θα σου δώσω τον κλάδο μου (π.χ. [εισαγωγέας τροφίμων 400 κωδικοί προϊόντος], [ηλεκτρονικό κατάστημα ρούχων 1.200 κωδικοί], [εργαστήριο καλλυντικών 60 κωδικοί]), την εποχικότητα και τους τρέχοντες κύκλους αποθέματος. Δούλεψε σε 8 βήματα:

1. Πρόβλεψη ζήτησης – μοντέλα AI: επίλεξε ανάμεσα σε (α) Prophet (ανοιχτού κώδικα από Meta, καλό για εποχικά μοτίβα και αργίες), (β) LightGBM (γρήγορο, χειρίζεται καλά κατηγορικές μεταβλητές όπως προσφορές και κατηγορίες προϊόντος), (γ) απλά μοντέλα ARIMA για αρχάριους ή μικρές βάσεις δεδομένων. Είσοδοι μοντέλου: ιστορικές πωλήσεις τουλάχιστον 24 μηνών ανά κωδικό, ημερολόγιο προσφορών, καιρικά δεδομένα (π.χ. για εποχικά προϊόντα), δείκτες μακροοικονομίας από ΕΛΣΤΑΤ (καταναλωτική εμπιστοσύνη, πληθωρισμός).
2. Ανάλυση εποχικών μοτίβων: αποσύνθεση χρονοσειράς σε 4 στοιχεία – τάση, εποχικότητα, επίδραση αργιών, τυχαίος θόρυβος. Για ελληνικό λιανικό εμπόριο τυπικά: (α) Δεκέμβριος +40-60% έναντι μέσου έτους για ρούχα και δώρα, (β) Ιούλιος-Αύγουστος +50-80% για είδη θαλάσσης και ταξιδιού, (γ) Σεπτέμβριος +30% για σχολικά, (δ) Πάσχα κινητή αργία απαιτεί προσαρμογή έτους-έτους. Χρησιμοποίησε τα δεδομένα για να ρυθμίσεις παραγγελίες 60-90 ημέρες πριν την κορυφή.
3. Βελτιστοποίηση επαναπαραγγελίας: υπολόγισε τη βέλτιστη ποσότητα παραγγελίας (EOQ) με τον τύπο EOQ = √(2×ετήσια ζήτηση×κόστος παραγγελίας÷κόστος διακράτησης ανά μονάδα). Παράδειγμα: 12.000 μονάδες ετήσια ζήτηση, €40 κόστος διαχείρισης παραγγελίας, €3 κόστος διακράτησης ανά μονάδα → EOQ ≈ 566 μονάδες ανά παραγγελία. Πρόσθεσε απόθεμα ασφαλείας (safety stock) βάσει μεταβλητότητας ζήτησης και χρόνου παράδοσης προμηθευτή (lead time).
4. Παρακολούθηση αποθέματος: πίνακας πραγματικού χρόνου με ταξινόμηση ABC (Α = 20% κωδικών που παράγουν 80% κύκλου, Β = επόμενα 30%, Γ = τελευταία 50% με χαμηλή αξία). Ειδοποιήσεις εξάντλησης αποθέματος (stockout alerts) 14 ημέρες πριν με βάση μέση ημερήσια ζήτηση και χρόνο παράδοσης. Ενσωμάτωση με ελληνικά ERP όπως Softone, Entersoft, Epsilon για αυτόματη ενημέρωση.
5. Απόδοση προμηθευτών: μετρήσεις για κάθε προμηθευτή. (α) Ποσοστό εμπρόθεσμης παράδοσης – στόχος >90%, (β) Ποσοστό ελαττωματικών προϊόντων – στόχος <2%, (γ) Ανταγωνιστικότητα τιμής – σύγκριση κάθε 6 μήνες με 2 εναλλακτικές πηγές, (δ) Ταχύτητα απάντησης σε αιτήσεις προσφοράς – στόχος <48 ώρες. Αυτοματοποίησε τη διαδικασία αιτήσεων προσφοράς (RFQ) μέσω πλατφορμών όπως SAP Ariba.
6. Ακρίβεια μοντέλων πρόβλεψης: μέτρησε με τους δείκτες MAPE (μέσο απόλυτο ποσοστιαίο σφάλμα, στόχος <15% για ώριμα προϊόντα, <25% για εποχικά) και RMSE (τετραγωνική ρίζα μέσου τετραγωνικού σφάλματος). Επανεκπαίδευση μοντέλων κάθε 90 ημέρες με νέα δεδομένα ή όταν το MAPE ξεπερνά τον στόχο για 2 συνεχόμενους μήνες.
7. Υποδομή δεδομένων: (α) αποθήκη δεδομένων (Google BigQuery, Snowflake, ή για μικρότερους οργανισμούς PostgreSQL), (β) αγωγοί ETL από πηγές πωλήσεων προς αποθήκη μία φορά την ημέρα, (γ) έλεγχοι ποιότητας δεδομένων – διπλοεγγραφές, ελλείπουσες τιμές, ακραίες τιμές. Χωρίς καθαρά δεδομένα, καμία AI δεν δουλεύει.
8. Ισορροπία κόστους αποθήκευσης και κόστους έλλειψης: υπολόγισε το κόστος διακράτησης 1 μονάδας ανά έτος (τυπικά 20-30% της αξίας του προϊόντος: αποθήκη, ασφάλιση, απαξίωση, χαμένο επιτόκιο) και σύγκρινέ το με το κόστος έλλειψης (χαμένη πώληση + επίπτωση στην ικανοποίηση πελάτη). Στοχεύστε επίπεδο υπηρεσίας (service level) 95% για προϊόντα Α, 90% για Β, 85% για Γ. Παρακολούθηση δεικτών: κύκλοι αποθέματος ετησίως (στόχος 8-12), ημέρες αποθέματος (στόχος 30-45), απαξιωμένο απόθεμα (dead stock, στόχος <5% συνολικής αξίας).

Παράδοσε: (α) 90ήμερο πλάνο υλοποίησης με ορόσημα ανά μήνα, (β) αρχιτεκτονική δεδομένων με πηγές, αποθήκη, εργαλεία, (γ) πίνακα δεικτών ABC με στόχους αποθέματος και επιπέδου υπηρεσίας, (δ) σύστημα ειδοποιήσεων εξάντλησης και επανεκπαίδευσης μοντέλων.