Hoe Data Science en SAP IBP Samenwerken voor Optimaal Vraagbeheer

In het dynamische landschap van nu, wenden organisaties zich steeds vaker tot Data Science om hun planningsprocessen te optimaliseren. De combinatie van Data Science met Enterprise Demand Planning Software zoals SAP Integrated Business Planning (IBP) is een krachtige strategie gebleken, die flexibiliteit en grote nauwkeurigheid mogelijk maakt.

Bij McCoy & Partners wordt Data Science niet alleen gezien als een technisch vakgebied, maar als een strategische tool, voor het begrijpen van geavanceerde gegevens en bedrijfsprocessen en het verbeteren van bedrijfsresultaten. Vandaar de naam "Business Science". Business Science benadrukt de praktische impact en relevantie van Data Science, bij het oplossen van bedrijfsproblemen, het nemen van geïnformeerde beslissingen en het stimuleren van algeheel zakelijk succes.

In dit blog wordt een overzicht gegeven van de 5 belangrijkste voordelen van de integratie van geavanceerde - op Machine Learning gebaseerde - voorspellingsmethoden met SAP IBP. Deze integratie verbindt de planning van de vraag effectief met de belangrijkste bedrijfsprocessen, en zorgt daarmee voor een soepele en efficiënte bedrijfsvoering.

1. Flexibiliteit in modelselectie

Een van de belangrijkste voordelen van het gebruik van Machine Learning is de flexibiliteit om modellen en algoritmen te kiezen, die aansluiten bij de specifieke behoeften van een bedrijf of trends in de sector. Het op maat maken van forecasting-modellen is cruciaal, omdat verschillende bedrijven unieke vragen hebben. Technieken zoals Exponential Smoothing State Space Models, LOESS, Prophet, LSTM en andere kunnen naadloos worden geïntegreerd, waardoor een aangepaste benadering van forecasting mogelijk wordt.

2. Externe en ongestructureerde gegevens integreren

ERP-systemen richten zich voornamelijk op gestructureerde interne bedrijfsgegevens. De integratie van Machine Learning stelt organisaties in staat om hun gegevensbronnen te verbreden door externe en ongestructureerde gegevens te integreren. Sociale-mediatrends, marktsentimenten en activiteiten van concurrenten kunnen in real-time worden gemonitord en geanalyseerd. Deze verrijking van gegevensbronnen kan vooral nuttig zijn, maar is niet beperkt tot het voorspellen van de vraag naar nieuwe producten.

3. Voorbewerking van gegevens

Het voorbewerken van gegevens, waaronder dimensiereductie, transformatie en clustering van input, speelt een cruciale rol bij het verbeteren van de nauwkeurigheid van forecasting-modellen. Met technieken zoals factoranalyse kunnen organisaties de meest relevante variabelen voor prognoses identificeren en gebruiken. Denk aan het toevoegen van marktsentimenten aan nieuwe productlijnplanning. Dit is vooral waardevol bij het opnemen van onafhankelijke variabelen of externe/ongestructureerde gegevens, wat bijdraagt aan een uitgebreider en nauwkeuriger planningsproces.

4. Real-time analyse

De synergie van SAP IBP en geavanceerde analytische tools, zoals Azure, maakt real-time analyse mogelijk van gegevensstromen zoals nieuwsartikelen, schommelingen op de aandelenmarkt, feeds van sociale media en aankondigingen van concurrenten. Dankzij deze mogelijkheid kunnen organisaties snel reageren op veranderende marktomstandigheden en hun planningsstrategieën snel aanpassen. De nadruk op voortdurende verbetering zorgt ervoor dat forecasting-modellen evolueren met de nieuwste gegevens, waardoor hun relevantie en nauwkeurigheid behouden blijft.

5. Geoptimaliseerd voorraadbeheer

Nauwkeurige voorspellingen helpen organisaties om hun voorraadniveaus te optimaliseren, overtollige voorraden te minimaliseren en tegelijkertijd voldoende voorraad te garanderen, om aan de vraag van klanten te voldoen. Door de voorraadniveaus efficiënt af te stemmen op de werkelijke marktbehoeften, kunnen bedrijven hun voorraadkosten verlagen en de algehele winstgevendheid verbeteren.

Conclusie

De integratie van Business Science met SAP IBP voor vraagplanning vertegenwoordigt een innovatieve aanpak voor het navigeren door de complexiteit van modern supply chain management. De mogelijkheid om een breed scala aan gegevensbronnen in real-time te analyseren stelt bedrijven in staat om proactief te reageren op markttrends, opkomende kansen en concurrentie-uitdagingen.

De voordelen gaan verder dan traditionele prognoses en bieden organisaties de tools die nodig zijn om zich snel aan te passen aan de veranderende marktdynamiek. Hierbij profiteren ze van lagere overheadkosten, tijdige treasury en resourceplanning. Naarmate bedrijven digitale transformatie blijven omarmen, zal de synergie tussen ERP en Business Science ongetwijfeld een cruciale rol spelen bij het vormgeven van de toekomst van vraagplanning.