Na dzisiejszych szybko zmieniających się i niestabilnych rynkach planiści popytu stają przed wyzwaniami, z którymi tradycyjne metody prognozowania po prostu nie są w stanie poradzić sobie. Modele prognozowania, które opierają się tylko na wewnętrznych danych firmy, takich jak historia sprzedaży, poziom zapasów lub promocje, już nie wystarczą. Zmiany rynkowe, rozwój gospodarczy i wstrząsy zewnętrzne często odgrywają większą rolę niż cokolwiek widocznego w systemie ERP lub systemu planowania.
Niestety, bardzo niewiele narzędzi do planowania popytu jest zbudowanych, aby uwzględnić te zewnętrzne sygnały. Rezultat? Planiści popytu mają martwe punkty, które mogą powodować kosztowne błędy. Dlatego niekoniecznie potrzebujesz nowego oprogramowania do planowania popytu, potrzebujesz oprogramowanie do prognozowania który bezproblemowo integruje się z istniejącym systemem. Rozwiązania te pobierają historyczne dane z oprogramowania do planowania popytu, wzbogacają je o czynniki zewnętrzne, a następnie eksportują prognozy wysokiej jakości z powrotem do przepływu pracy.
Poniżej przedstawiamy 8 najlepszych platform oprogramowania do prognozowania popytu dla planistów popytu w 2025 roku.
1. Wskaźnik
Indicio to platforma prognozowania nowej generacji przeznaczona dla planistów popytu, którzy chcą wyjść poza ograniczenia tradycyjnych narzędzi planowania. Wyróżnia się łącząc wewnętrzne dane firmy z czynnikami zewnętrznymi, takimi jak wskaźniki makroekonomiczne, ceny surowców, trendy konsumenckie i sygnały finansowe. Korzystając z zaawansowanego silnika wyboru czynników, Indicio identyfikuje, które sterowniki są najważniejsze dla konkretnych produktów lub rynków. Interfejs bez kodu sprawia, że jest on bardzo dostępny, a funkcje symulacji scenariuszy pomagają zespołom przygotować się na wiele możliwych przyszłości. Indicio integruje się również z zewnętrznymi dostawcami danych, takimi jak Macrobond, Bloomberg, Refinitiv, Fred, Eurostat i ponad 20 innymi. Dzięki obszernej bibliotece modeli statystycznych, uczenia maszynowego, bayesowskich, mieszanych częstotliwości i karanych, został stworzony, aby zapewnić przewagę planistom popytu.
Plusy:
- Zawiera zarówno wewnętrzne, jak i zewnętrzne sterowniki, z automatyczną identyfikacją czynników.
- Interfejs bez kodu z zaawansowanymi symulacjami scenariuszy.
- Bezpośrednia integracja z ponad 20 zewnętrznymi źródłami danych.
Minusy:
- Wyższy koszt w porównaniu z pakietami prognozowania typu open source.
- Nie zezwala na modele szyfrowane na zamówienie.
- Wymaga stabilnego połączenia internetowego.
2. Serwer prognozy SAS
SAS Forecast Server to wieloletnie rozwiązanie zaufane przez przedsiębiorstwa o złożonych potrzebach prognozowania. Jest szczególnie silny w obsłudze zbiorów danych na dużą skalę i uruchamianiu automatycznego wyboru modeli w tysiącach szeregów czasowych jednocześnie. Głębokość statystyczna oprogramowania zapewnia solidność, co czyni je powszechnym wyborem dla organizacji zajmujących się handlem detalicznym, produkcyjnym i użyteczności publicznej. Jednak jego krzywa uczenia się i poleganie na wiedzy technicznej sprawiają, że jest on mniej dostępny dla zespołów bez silnego doświadczenia analitycznego.
Plusy:
- Obsługuje prognozowanie na dużą skalę w tysiącach serii.
- Głęboki rygor statystyczny i automatyzacja wyboru modelu.
- Wsparcie i niezawodność klasy korporacyjnej.
Minusy:
- Stroma krzywa uczenia się; wymaga zaawansowanych umiejętności do skutecznego wykorzystania.
- Interfejs jest mniej nowoczesny i przyjazny dla użytkownika w porównaniu z nowszymi narzędziami.
- Koszty licencji i wsparcia mogą być wysokie.
3. Niebieska krawędź zapotrzebowania na oświetlenie Yonder
Blue Yonder Luminate Demand Edge został stworzony specjalnie dla towarów detalicznych i konsumpcyjnych, oferując prognozy oparte na sztucznej inteligencji, które szybko dostosowują się do sygnałów popytu. Integruje wewnętrzne dane transakcyjne z czynnikami przyczynowymi, takimi jak pogoda, promocje i święta, aby zapewnić dokładniejszy wgląd. Natywna dla chmury architektura Luminate i przetwarzanie w czasie rzeczywistym sprawiają, że jest szczególnie silny dla firm zajmujących się szybkimi wahaniami popytu. Jest jednak bardziej ograniczony w integracji danych zewnętrznych na poziomie ekonomicznym i rynkowym w porównaniu z dedykowanymi platformami prognozowania.
Plusy:
- Silne możliwości wykrywania popytu oparte na sztucznej inteligencji.
- Dostosowane do przemysłu detalicznego i dóbr konsumpcyjnych.
- Natywny dla chmury, skalowalny i gotowy w czasie rzeczywistym.
Minusy:
- Przede wszystkim zoptymalizowany do zastosowań detalicznych, mniej elastyczny dla innych branż.
- Ograniczona integracja z szerszymi źródłami danych makroekonomicznych.
- Koszty wdrożenia i czas mogą być znaczące.
4. Zintegrowane planowanie biznesowe SAP (IBP)
SAP IBP jest jednym z najczęściej stosowanych rozwiązań do planowania popytu, zwłaszcza wśród przedsiębiorstw obsługujących już SAP ERP. Jego możliwości prognozowania popytu są wbudowane w szerszy pakiet planowania łańcucha dostaw, oferujący silne funkcje współpracy i integracji. Podczas gdy SAP IBP doskonale dostosowuje popyt do podaży i planowania finansowego, jego natywny silnik prognozowania jest stosunkowo ograniczony do danych wewnętrznych. Firmy często łączą IBP z zewnętrznym oprogramowaniem do prognozowania, aby wzbogacić jego możliwości.
Plusy:
- Głęboka integracja z SAP ERP i modułami łańcucha dostaw.
- Silna współpraca i zarządzanie przepływem pracy.
- Dobry do dostosowywania prognoz popytu do planowania finansowego i podaży.
Minusy:
- Prognozowanie natywne jest ograniczone i często zbyt uproszczone.
- Duża zależność od ekosystemu SAP; ograniczona elastyczność.
- Wysoki całkowity koszt posiadania.
5. Rozwiązania o9
o9 Solutions oferuje cyfrowy mózg do zintegrowanego planowania biznesowego z możliwościami prognozowania opartego na sztucznej inteligencji. Kładzie nacisk na łączenie popytu, podaży i planowania finansowego, jednocześnie umożliwiając planowanie scenariuszy na różnych horyzontach. Platforma integruje różnorodne źródła danych, ale koncentruje się bardziej na wewnętrznych czynnikach biznesowych i ustrukturyzowanych danych niż na zewnętrznych makroekonomicznych lub alternatywnych zbiorach danych. Chociaż jest potężny, o9 często wymaga dostosowywania i długich projektów wdrożeniowych.
Plusy:
- Silne planowanie scenariuszy i możliwości cyfrowych bliźniaków.
- Kompleksowa integracja popytu, podaży i finansów.
- Sztuczna inteligencja i analityka osadzone na całej platformie.
Minusy:
- Pokrycie danych zewnętrznych jest ograniczone w porównaniu ze specjalistycznymi narzędziami prognozowania.
- Wdrożenie może być długotrwałe i wymagające dużej ilości zasobów.
- Koszty są wysokie dla średnich firm.
6. Chmura zarządzania popytem Oracle
Oracle Demand Management Cloud jest częścią pakietu Oracle Supply Chain Management. Zapewnia prognozowanie statystyczne i oparte na uczeniu maszynowym, z wbudowanymi funkcjami współpracy i wykrywania popytu. Jego siła polega na integracji prognoz popytu z planowaniem podaży i operacji. Jednak chociaż obejmuje czynniki przyczynowe, takie jak promocje lub sezonowość, nie obejmuje natywnie szerszych zbiorów danych makroekonomicznych lub rynkowych. Organizacje często muszą podawać wzbogacone prognozy z platform zewnętrznych.
Plusy:
- Solidne statystyki i modele prognozowania oparte na ML.
- Silna integracja z ekosystemem Oracle SCM.
- Dobre funkcje wykrywania zapotrzebowania i współpracy.
Minusy:
- Ograniczone wsparcie dla zewnętrznych czynników makroekonomicznych.
- Wymaga wpisu ekosystemu Oracle dla maksymalnej wartości.
- Konfiguracja i konserwacja może być skomplikowana.
7. Prognoza Pro
Forecast Pro to ugruntowane rozwiązanie prognozowania znane z dostępności i głębokości modeli statystycznych. Jest szczególnie popularny wśród średnich firm i użytkowników akademickich. Narzędzie ułatwia tworzenie prognoz za pomocą metod szeregów czasowych i modeli przyczynowych, chociaż wymaga ręcznej pracy, aby włączyć zewnętrzne sterowniki. Chociaż nie jest tak krzykliwy jak nowsze platformy oparte na sztucznej inteligencji, Forecast Pro oferuje praktyczną równowagę funkcjonalności i przystępności cenowej.
Plusy:
- Szeroka gama modeli statystycznych z przejrzystą metodologią.
- Stosunkowo łatwy do nauczenia się i użycia.
- Bardziej przystępne cenowo niż większość rozwiązań dla przedsiębiorstw.
Minusy:
- Ograniczona automatyzacja w porównaniu do nowoczesnych narzędzi AI.
- Słabe integracje z zewnętrznymi źródłami danych.
- Nie tak skalowalny dla bardzo dużych organizacji.
8. Anaplan
Anaplan jest najbardziej znany jako połączona platforma planowania, która wspiera planowanie finansowe, sprzedaży i łańcucha dostaw. Jego możliwości prognozowania popytu są elastyczne dzięki środowisku modelowania, umożliwiając zespołom tworzenie niestandardowych przepływów pracy planowania. Anaplan jest silny w współpracy międzyfunkcjonalnej, ale jego siła prognozowania zależy od tego, co użytkownicy sami budują. Integracja czynników zewnętrznych jest możliwa, ale zwykle wymaga ręcznej konfiguracji lub złączy innych firm.
Plusy:
- Wysoce elastyczne i konfigurowalne środowisko modelowania.
- Silna współpraca między funkcjami biznesowymi.
- Oparty na chmurze i skalowalny.
Minusy:
- Gotowe funkcje prognozowania są ograniczone.
- Konfiguracja i konserwacja wymagają znacznej wiedzy specjalistycznej.
- Integracja czynników zewnętrznych nie jest zautomatyzowana.
Ostatnie przemyślenia
Wybór odpowiedniego oprogramowania do prognozowania popytu nie polega na zastąpieniu systemu planowania popytu, ale na jego ulepszeniu. Narzędzia takie jak Indicio wyróżniają się włączeniem zarówno wewnętrznych, jak i zewnętrznych sterowników, dając planistom ostrzejszy obraz przyszłości. Inne, takie jak SAP IBP czy Oracle Demand Management Cloud, wyróżniają się integracją i przepływem pracy, ale opierają się na wzbogaconych prognozach wyspecjalizowanych silników prognozowania.
Na niestabilnych rynkach różnica między prognozą opartą wyłącznie na historii wewnętrznej a prognozą wzbogaconą danymi rynkowymi, gospodarczymi i zewnętrznymi może stanowić różnicę między byciem ślepym a pozostaniem na przodzie.
