Hotline: 0708 25 99 25
English Tiếng Việt
Viện đào tạo FMIT
Góc bài viết
Tải Brochure
Giải thưởng
Từ điển quản lý
Thi thử
Mentorship Expertise

Khóa học

Quản lý dự án

Luyện thi PMP®

Agile scrum expert

Quản trị rủi ro & Kiểm soát nội bộ

Kiểm toán nội bộ

Luyện thi chứng chỉ CIA®

Luyện thi CICS®

Quản lý chuỗi cung ứng

Luyện thi CSCP®

Quản trị cung ứng mua hàng

Luyện thi chứng chỉ CPSM

Phát triển lãnh đạo cấp cao

Giám đốc điều hành

Giám đốc Kiểm toán nội bộ

Tài chính và Kế toán quản trị

Quản trị logistics

Từ điển quản lý

Advanced Demand Forecasting

Dự báo nhu cầu nâng cao

  • Định nghĩa:
    Advanced Demand Forecasting là phương pháp dự báo nhu cầu sử dụng các công cụ và công nghệ hiện đại như trí tuệ nhân tạo (AI), máy học (ML), và phân tích dữ liệu lớn (Big Data). Phương pháp này cho phép doanh nghiệp phân tích các yếu tố phức tạp và xu hướng thị trường, từ đó đưa ra các dự báo chính xác hơn về nhu cầu của khách hàng và cải thiện hiệu quả chuỗi cung ứng.
    Ví dụ: Một công ty bán lẻ sử dụng AI để phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử, xu hướng thời tiết, và các sự kiện đặc biệt nhằm dự đoán nhu cầu cho từng sản phẩm tại các khu vực khác nhau.
  • Mục đích sử dụng:
    1. Cải thiện độ chính xác của dự báo nhu cầu, từ đó giảm thiểu rủi ro thiếu hàng hoặc dư thừa tồn kho.
    2. Tăng khả năng phản ứng nhanh với các thay đổi của thị trường.
    3. Tối ưu hóa hoạt động sản xuất, phân phối, và quản lý tồn kho.
  • Các bước áp dụng thực tế:
    1. Thu thập dữ liệu: Tập hợp dữ liệu lịch sử về bán hàng, thị trường, và các yếu tố liên quan như thời tiết hoặc xu hướng kinh tế.
    2. Phân tích dữ liệu: Sử dụng các công cụ phân tích hiện đại để nhận diện các mẫu và xu hướng trong dữ liệu.
    3. Lập mô hình dự báo: Xây dựng các mô hình dự báo dựa trên thuật toán máy học hoặc AI.
    4. Kiểm tra và điều chỉnh: So sánh dự báo với dữ liệu thực tế để kiểm tra độ chính xác và điều chỉnh mô hình nếu cần.
    5. Ứng dụng dự báo: Sử dụng kết quả dự báo để lập kế hoạch sản xuất, phân phối, và quản lý chuỗi cung ứng.
  • Lưu ý thực tiễn:
    1. Chất lượng dữ liệu: Dự báo nâng cao chỉ chính xác khi dữ liệu đầu vào đầy đủ và chính xác.
    2. Kết hợp các yếu tố đa chiều: Phân tích nhiều yếu tố như mùa vụ, xu hướng thị trường, và hành vi khách hàng để tăng độ chính xác.
    3. Tích hợp công nghệ: Sử dụng các nền tảng phân tích dữ liệu hiện đại như Tableau, Power BI, hoặc các công cụ AI để tối ưu hóa dự báo.
  • Ví dụ minh họa:
    1. Cơ bản: Một nhà máy sản xuất đồ uống sử dụng dữ liệu bán hàng lịch sử để dự báo nhu cầu nước giải khát trong mùa hè.
    2. Nâng cao: Walmart áp dụng AI để phân tích dữ liệu bán hàng thời gian thực và dự đoán nhu cầu từng sản phẩm tại từng cửa hàng, giúp cải thiện khả năng đáp ứng và giảm thiểu dư thừa tồn kho.
  • Case Study Mini:
    Amazon:
    1. Amazon sử dụng Advanced Demand Forecasting để dự đoán nhu cầu cho hàng triệu sản phẩm trên toàn cầu.
    2. Họ áp dụng AI để phân tích dữ liệu lịch sử, xu hướng mua sắm, và các yếu tố thời gian thực như sự kiện hoặc thời tiết.
    3. Kết quả: Giảm đáng kể tình trạng hết hàng và cải thiện thời gian giao hàng nhanh chóng, từ đó tăng sự hài lòng của khách hàng.
  • Câu hỏi kiểm tra nhanh (Quick Quiz):
    Advanced Demand Forecasting mang lại lợi ích gì cho doanh nghiệp?
    a) Dự đoán nhu cầu chính xác hơn bằng cách sử dụng công nghệ hiện đại.
    b) Giảm nhu cầu phân tích dữ liệu lịch sử.
    c) Tăng sự phụ thuộc vào các phương pháp dự báo thủ công.
    d) Tập trung vào giảm giá thành mà không quan tâm đến nhu cầu thị trường.
  • Câu hỏi tình huống (Scenario-Based Question):
    Một công ty bán lẻ gặp khó khăn trong việc dự đoán nhu cầu chính xác, dẫn đến tình trạng hết hàng hoặc dư thừa tồn kho thường xuyên.
    Câu hỏi: Làm thế nào họ có thể sử dụng Advanced Demand Forecasting để cải thiện khả năng dự đoán và tối ưu hóa chuỗi cung ứng?
  • Liên kết thuật ngữ liên quan:
    1. Big Data Analytics: Phân tích dữ liệu lớn, hỗ trợ nhận diện xu hướng và mẫu trong dữ liệu.
    2. Machine Learning (ML): Thuật toán học máy, giúp xây dựng mô hình dự báo chính xác hơn.
    3. Demand Sensing: Cảm nhận nhu cầu dựa trên dữ liệu thời gian thực để phản ứng nhanh với các thay đổi.
    4. Inventory Optimization: Tối ưu hóa tồn kho dựa trên các dự báo nhu cầu chính xác.
  • Gợi ý hỗ trợ:
    1. Gửi email đến info@fmit.vn.
    2. Nhắn tin qua Zalo số 0708 25 99 25.

Đăng ký nhận tin

5 * 2 =

Đối tác

Agile Scrum Master
ISM
Học Viện Sáng Tạo Toàn Cầu
IIA
ICI
PMI

Kết nối với chúng tôi

Icon email Icon phone Icon message Icon zalo