التنبؤ بالطلب على الذكاء الاصطناعي: نظرة عامة

12-Dec-2024

توقع الطلب هو جانب مهم من جوانب المنظمة. تقوم الشركات بتقدير الطلب المستقبلي للمستهلكين على المنتجات أو الخدمات ومن ثم تخطط لعملية الإنتاج، وتدير المخزونات، وتحسن تحسين الموارد ورضا العملاء. تاريخياً، يتم التنبؤ بالطلب بمساعدة البيانات التاريخية والأساليب الإحصائية. الآن، باستخدام الذكاء الاصطناعي منظمة العفو الدولية وتعلم الآلة مل يمكن للشركات الوصول إلى أدوات أكثر تطوراً ستسمح لها بالحصول على توقعات دقيقة وفي الوقت المناسب بشأن الطلب. لذلك، فإن التنبؤ بالطلب باستخدام الذكاء الاصطناعي يغير الطريقة التي تتعامل بها المنظمات مع متطلباتها في التنبؤ.

دور الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالطلب:

يعد التنبؤ بالطلب باستخدام الذكاء الاصطناعي طريقة دقيقة وفعالة للغاية للتنبؤ بالطلب المستقبلي باستخدام خوارزميات التعلم الآلي، والبيانات الضخمة، والتحليلات المتقدمة. على عكس الطرق السابقة، حيث يتم استخدام البيانات التاريخية وتقنيات إحصائية بسيطة مثل المتوسطات المتحركة أو نماذج الانحدار للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، تقوم الذكاء الاصطناعي، من ناحية أخرى، بمعالجة كميات هائلة من البيانات من مصادر مختلفة لتحديد الأنماط والعلاقات والاتجاهات التي قد لا تظهر من الطريقة التقليدية للتحليل.

جوهر نماذج التنبؤ بالطلب باستخدام الذكاء الاصطناعي هو نماذج التعلم الآلي: الشبكات العصبية، وأشجار القرار، وآلات الدعم الناقل. هذه النماذج قادرة على التدريب على أرقام المبيعات التاريخية، الاتجاهات الحالية في الأسواق، المواسم، العوامل الاقتصادية، وربما إشارات من وسائل التواصل الاجتماعي، ومجموعات البيانات الأخرى ذات الصلة. يتطور النموذج مع تعلمه من الأنماط السابقة، مما يحسن الدقة من خلال تقديرات احتمالية أفضل للطلب المستقبلي المأخوذة في الاعتبار.

كيف يعمل التنبؤ بالطلب باستخدام الذكاء الاصطناعي:

هذه الخطوات تحدد بوضوح توقع الطلب باستخدام الذكاء الاصطناعي:

جمع البيانات: الخطوة الأولى هي جمع البيانات من مصادر مختلفة لتوليد بيانات نموذجية جيدة. يمكن أن تشمل بيانات المبيعات التاريخية، وسلوك العملاء، وجهود التسويق، واتجاهات الصناعة، وحتى العوامل الخارجية التي تؤثر على الطلب، مثل أنماط الطقس والأحداث الجيوسياسية أو المؤشرات الاقتصادية. في بناء نموذج ذكاء اصطناعي قوي، كل من جودة وتنوع البيانات مهمان.

معالجة البيانات المسبقة: البيانات الخام لا تكون نظيفة أبدًا، ولا تكون عادةً كاملة أو متسقة. يهدف إلى تنظيف البيانات وتحويلها إلى تنسيق مناسب لخوارزميات التعلم الآلي. لذا، فإن معالجة القيم المفقودة، وتطبيع البيانات، وتحويل البيانات الفئوية إلى صيغ عددية هي جميع الأنشطة التي تندرج تحت هذه المرحلة.

تدريب النموذج: فور أن تصبح البيانات مناسبة، يتم تدريب نموذج التعلم الآلي للتعرف على الأنماط والعلاقات بين العوامل المدخلة المختلفة والطلب. إنها المرحلة التي يميل فيها الخوارزم إلى التعلم من البيانات التاريخية حول اتجاهات الطلب وأي تقلبات معينة قد تنشأ. يجب ضبط المعلمات الفائقة بعناية لتجنب الإفراط في التكيف مع النموذج، حيث يتم تدريبه جيدًا على البيانات التاريخية ولكنه يؤدي بشكل سلبي في التنبؤات المستقبلية.

توقع الطلب: بعد تدريب مكثف لفهم البيانات الوهمية، سيتنبأ الذكاء الاصطناعي تلقائيًا بالطلبات المستقبلية باستخدام البيانات الجديدة الواردة. يمكن أن تكون هذه التوقعات على آفاق زمنية مختلفة - قصيرة الأجل (غالبًا يومية أو أسبوعية)، متوسطة الأجل (غالبًا شهرية أو ربع سنوية)، أو طويلة الأجل. (عادة سنوية). النموذج لديه القدرة على نمذجة كل هذه الأمور، اعتمادًا على مدى تعقيده، جنبًا إلى جنب مع العوامل - مثل الموسمية، العطلات، العروض الترويجية، إلخ، التي تؤثر على الطلب.

التقييم والتحسين: يستمر النموذج في الاختبار بمجرد إجراء التنبؤ، باستخدام بيانات المبيعات أو الطلب الحقيقية لتحليل مدى تطابق التنبؤ مع التنبؤات الفعلية. إذا لم تكن توقعات النموذج كما هو مرغوب، فمن الممكن تعديلها. يتطلب الحفاظ على نظام التنبؤ هذا على المدى الطويل المراقبة المستمرة والتحسين.

فوائد التنبؤ بالطلب باستخدام الذكاء الاصطناعي:

دقة محسّنة: تقوم نماذج التنبؤ بالطلب باستخدام الذكاء الاصطناعي بتحليل كميات هائلة من البيانات وتحديد الأنماط المعقدة، مما يؤدي إلى توقعات دقيقة للغاية. وبالتالي، يمكن أن يسمح للشركات بتقليل الخسائر الناتجة عن التنبؤات الخاطئة، مما يؤدي بدوره إلى اتخاذ قرارات أكثر حكمة بشأن إدارة المخزون، واستراتيجيات التسعير، وتخطيط الإنتاج.

إدارة أفضل للمخزون: ستتيح التنبؤات الدقيقة في الطلب للشركات القضاء تمامًا على حالات نفاد المخزون وكذلك حالات الإفراط في التخزين. تؤدي نفاد المخزون إلى فقدان الإيرادات، بينما يربط المخزون الزائد أجزاء من رأس المال، بالإضافة إلى تكاليف التخزين التي تضيف إلى التكلفة الإجمالية. توقعات الذكاء الاصطناعي تضع الشركات في موقف يمكنها من الحفاظ على مخزونات مثالية بأقل حد ممكن، مما يحسن التدفق النقدي والربحية.

تحديات التنبؤ بالطلب باستخدام الذكاء الاصطناعي:

تنبؤ الطلب باستخدام الذكاء الاصطناعي مفيد، لكنه أيضًا له مشاكله. من بين هذه المشاكل هي جودة البيانات. لإنتاج توقعات دقيقة، تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من البيانات النظيفة والدقيقة والملائمة. البيانات التي ليست نظيفة بما فيه الكفاية قد تؤدي إلى توقعات غير دقيقة وتؤثر سلبًا على عمليات الأعمال.

علاوة على ذلك، تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي حسابات كبيرة وقد تحتاج إلى بعض الخبرة المتخصصة في تعلم الآلة وعلوم البيانات للتدريب بسبب التعقيد الفطري. لذلك، بالنسبة للشركات التي توسع أنظمة التنبؤ بالذكاء الاصطناعي بشكل واسع، يصبح إدارة وتحسين هذه النماذج مكلفًا من حيث الموارد.

التنبؤ بالطلب بالذكاء الاصطناعي فوائد التنبؤ بالطلب على الذكاء الاصطناعي