5 лучших инструментов для прогнозирования спроса на основе ИИ
В этой статье вы узнаете, как прогнозирование спроса на основе ИИ помогает производителям и ритейлерам повышать точность, управлять запасами и снижать издержки. Мы разбираем ключевые преимущества, критерии выбора, реальные примеры результатов и пять ведущих решений, подходящих для компаний разного размера, включая малый и средний бизнес, а также ответы на вопросы.
Сейчас, в середине 2025 года, производство и розница работают в быстро меняющихся условиях. Предпочтения покупателей меняются быстрее, чем раньше, цепочки поставок стали сложнее, а конкуренция растёт с каждым днём. Такая нестабильность стала труднее предсказуемой, поэтому традиционные методы прогнозирования уже недостаточно надёжны. На этом фоне на первый план выходят инструменты прогнозирования спроса на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, которые помогают достигать более высокой точности при оценке спроса.
В этой статье мы рассмотрим ведущие решения на базе ИИ для прогнозирования спроса, которые меняют подход производителей и ритейлеров к работе. Мы также объясним, почему эти технологии считаются переломными и почему в 2025 году их использование становится не просто желательным, а необходимым для того, чтобы выживать и расти.
В этой статье мы рассмотрим ведущие решения на базе ИИ для прогнозирования спроса, которые меняют подход производителей и ритейлеров к работе. Мы также объясним, почему эти технологии считаются переломными и почему в 2025 году их использование становится не просто желательным, а необходимым для того, чтобы выживать и расти.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
Почему прогнозирование спроса на основе искусственного интеллекта меняет правила игры
Мы опишем подробнее причины, почему решения на основе ИИ для прогнозирования спроса меняют отрасли:
Теперь посмотрим на пять ведущих инструментов на базе ИИ для прогнозирования спроса, которые ведут эти изменения.
- Более высокая точность: Традиционное прогнозирование сильно опирается на исторические данные и статические модели. ИИ может учитывать доступные данные, сезонные колебания, погоду, акции, конкуренцию и даже настроение в соцсетях.
- Оптимизированное управление запасами: Недостатки и излишки запасов снижаются за счёт согласования запасов с прогнозируемым спросом.
- Повышение операционной эффективности: Компании могут более эффективно планировать производство, персонал, логистику и промокампании.
- Масштабируемость: Модели ИИ обрабатывают большие объёмы данных по множеству площадок или SKU, с чем ручные подходы справляются хуже.
- Снижение расходов: Оптимизация цепочек поставок и складов помогает уменьшать операционные издержки и увеличивать маржу.
Теперь посмотрим на пять ведущих инструментов на базе ИИ для прогнозирования спроса, которые ведут эти изменения.
1. Blue Yonder (ранее JDA Software)
Обзор:
Решение для оптимизации цепочек поставок, применяемое во многих отраслях. Используя ИИ и машинное обучение, платформа обеспечивает автономное прогнозирование и планирование спроса с принятием решений в режиме реального времени.
Ключевые возможности:
Кому подходит:
Крупным ритейлерам и производителям, которым нужны корпоративные возможности прогнозирования спроса.
Примеры успеха:
Один из крупнейших мировых ритейлеров сократил запасы на 20% и повысил точность прогнозов на 35% после внедрения платформы.
Решение для оптимизации цепочек поставок, применяемое во многих отраслях. Используя ИИ и машинное обучение, платформа обеспечивает автономное прогнозирование и планирование спроса с принятием решений в режиме реального времени.
Ключевые возможности:
- Динамическое прогнозирование спроса: ИИ выявляет закономерности и в реальном времени корректирует прогнозы.
- Интеграция внешних данных: Учитываются погода, тренды в соцсетях, события и т. д.
- Вероятностные прогнозы: Рассматриваются несколько вероятных исходов с уровнями доверия.
- Сквозная видимость: Связывает планирование спроса и предложения с запасами и логистикой.
Кому подходит:
Крупным ритейлерам и производителям, которым нужны корпоративные возможности прогнозирования спроса.
Примеры успеха:
Один из крупнейших мировых ритейлеров сократил запасы на 20% и повысил точность прогнозов на 35% после внедрения платформы.
2. Решения o9
Обзор:
Облачное решение на основе ИИ для планирования помогает компаниям принимать более обоснованные решения на основе данных.
Ключевые возможности:
Кому подходит:
Компаниям, которым нужны глубокие сведения о факторах спроса и внешних сигналах.
Пример успеха:
Крупный мировой производитель товаров повседневного спроса повысил точность прогнозов на 15% и ускорил циклы S&OP на 30% с помощью платформы на базе ИИ.
Облачное решение на основе ИИ для планирования помогает компаниям принимать более обоснованные решения на основе данных.
Ключевые возможности:
- Цифровой «мозг»: Система создаёт цифровую модель вашей цепочки поставок и поля спроса.
- Планирование сценариев в реальном времени: Запускаются сценарии «что если» для оценки изменчивости спроса.
- Функции ИИ и НЛП: Учитываются неструктурированные данные, такие как новости, погодные условия и экономические индикаторы.
- Пользовательский интерфейс: Планировщики и руководители получают простые в использовании панели.
Кому подходит:
Компаниям, которым нужны глубокие сведения о факторах спроса и внешних сигналах.
Пример успеха:
Крупный мировой производитель товаров повседневного спроса повысил точность прогнозов на 15% и ускорил циклы S&OP на 30% с помощью платформы на базе ИИ.
3. Tools Group
Обзор:
Решение для полного цикла прогнозирования и планирования спроса на базе машинного обучения. Обеспечивает точные прогнозы и легко интегрируется с существующими системами.
Ключевые возможности:
Кому подходит:
Средним и крупным компаниям, которым нужны точные краткосрочные и долгосрочные прогнозы.
Пример успеха:
Европейский ритейлер сократил потери продаж из‑за отсутствия товаров на 35% после внедрения решения.
Решение для полного цикла прогнозирования и планирования спроса на базе машинного обучения. Обеспечивает точные прогнозы и легко интегрируется с существующими системами.
Ключевые возможности:
- Оперативное считывание спроса: фиксирует краткосрочные изменения на основе данных почти в реальном времени.
- Движок машинного обучения: непрерывное обучение и обновление предиктивных моделей.
- Многоуровневая оптимизация запасов: согласование уровней между складами и точками продаж.
- Планирование на основе исключений: фокус на критичных вопросах, экономия времени планировщиков.
Кому подходит:
Средним и крупным компаниям, которым нужны точные краткосрочные и долгосрочные прогнозы.
Пример успеха:
Европейский ритейлер сократил потери продаж из‑за отсутствия товаров на 35% после внедрения решения.
4. Прогноз от NetSuite (Oracle)
Обзор:
Решение входит в состав ERP‑систем и включает прогнозирование спроса на базе ИИ с интегрированным управлением запасами, заказами и цепочками поставок.
Ключевые возможности:
Кому подходит:
Малому и среднему бизнесу и крупным предприятиям, которые уже используют эту систему для других бизнес‑задач.
Пример успеха:
Производитель продуктов для здоровья повысил прозрачность спроса на 50% и сократил товарные запасы на 18% после внедрения решения.
Решение входит в состав ERP‑систем и включает прогнозирование спроса на базе ИИ с интегрированным управлением запасами, заказами и цепочками поставок.
Ключевые возможности:
- Интегрированное прогнозирование: согласуется с ERP‑модулями финансов и логистики.
- Анализ исторических закономерностей: автоматически подстраивается на основе прошлых результатов и траекторий роста.
- Синхронизация запасов: синхронизация до минуты поддерживает здоровый уровень запасов.
- Настройка алгоритмов: корректировка прогнозов под отраслевые особенности.
Кому подходит:
Малому и среднему бизнесу и крупным предприятиям, которые уже используют эту систему для других бизнес‑задач.
Пример успеха:
Производитель продуктов для здоровья повысил прозрачность спроса на 50% и сократил товарные запасы на 18% после внедрения решения.
5. GMDH Streamline
Обзор:
Доступная и эффективная система для прогнозирования спроса и планирования запасов, лучше всего подходит для малого и среднего бизнеса.
Ключевые возможности:
Кому подходит:
Малому и среднему бизнесу и растущим интернет-магазинам, которым нужна простая и масштабируемая система.
Пример успеха:
Производитель одежды сократил затраты на хранение запасов на 22% и достиг точности прогнозов 95% после внедрения решения.
Доступная и эффективная система для прогнозирования спроса и планирования запасов, лучше всего подходит для малого и среднего бизнеса.
Ключевые возможности:
- Движок прогнозирования на ИИ: сочетает статистические модели и машинное обучение.
- Планирование автопополнения: предлагает лучшие варианты заказов.
- Простой интерфейс: легко внедряется и требует минимального обучения.
- Агрегация спроса из нескольких каналов: объединяет данные продаж из офлайн- и онлайн-площадок.
Кому подходит:
Малому и среднему бизнесу и растущим интернет-магазинам, которым нужна простая и масштабируемая система.
Пример успеха:
Производитель одежды сократил затраты на хранение запасов на 22% и достиг точности прогнозов 95% после внедрения решения.
Преимущества внедрения систем прогнозирования на базе искусственного интеллекта
Это ключевые преимущества, которые компании получают, внедряя прогнозирование спроса на основе ИИ:
1) Решения на основе данных
Технологии ИИ учитывают сведения из прошлого и текущую информацию, а также формируют предиктивные данные.
2) Устойчивость к рыночным шокам
От пандемий до глобальных сбоев поставок модели ИИ быстрее реагируют на внешние изменения, чем классические подходы.
3) Улучшение клиентского опыта
Наличие нужных товаров в нужный момент повышает удовлетворённость клиентов и уменьшает потери продаж.
4) Меньше отходов
Точные прогнозы помогают избегать излишков, как это бывает в модной индустрии или со скоропортящимися товарами.
1) Решения на основе данных
Технологии ИИ учитывают сведения из прошлого и текущую информацию, а также формируют предиктивные данные.
2) Устойчивость к рыночным шокам
От пандемий до глобальных сбоев поставок модели ИИ быстрее реагируют на внешние изменения, чем классические подходы.
3) Улучшение клиентского опыта
Наличие нужных товаров в нужный момент повышает удовлетворённость клиентов и уменьшает потери продаж.
4) Меньше отходов
Точные прогнозы помогают избегать излишков, как это бывает в модной индустрии или со скоропортящимися товарами.
Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?
Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!
Как выбрать подходящий инструмент?
При выборе решения для прогнозирования учитывайте:
- Масштаб операций: корпоративные инструменты могут оказаться избыточными для небольших компаний.
- Отраслевые особенности: одни решения делают акцент на погоде или трендах в соцсетях, другие — на сезонности.
- Возможности интеграции: убедитесь, что оно работает с вашими текущими системами ERP или POS.
- Простота использования: более простые инструменты экономят время на обучении и внедрении.
- Бюджет: оценивайте долгосрочную отдачу (ROI), а не только начальные затраты.
Заключительные мысли
Инструменты прогнозирования спроса на основе ИИ — это уже не видение будущего, а насущная необходимость. По мере усложнения цепочек поставок и роста ожиданий клиентов точное предвосхищение спроса будет определять лидеров рынка.
Такие решения, как Blue Yonder, o9 Solutions, Tools Group, NetSuite Forecast и GMDH Streamline, дают компаниям необходимые знания и гибкость, чтобы снижать затраты, улучшать операции и опережать конкурентов.
Такие решения, как Blue Yonder, o9 Solutions, Tools Group, NetSuite Forecast и GMDH Streamline, дают компаниям необходимые знания и гибкость, чтобы снижать затраты, улучшать операции и опережать конкурентов.
Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?
Забронируйте консультацию с экспертами AllSee, чтобы получить индивидуальный подход и проверенные временем решения.
Часто задаваемые вопросы
Q1: Что такое прогнозирование спроса на основе ИИ?
Прогнозирование на основе искусственного интеллекта и машинного обучения помогает предсказывать спрос клиентов с опорой на историю продаж, тенденции и внешние данные.
Q2: Могут ли малые компании использовать инструменты ИИ?
Да, конечно. Есть доступные и удобные решения для прогнозирования для малого и среднего бизнеса.
Q3: Как ИИ повышает точность прогнозов?
Модели ИИ находят сложные закономерности в данных, учитывают больше факторов и корректируют прогнозы в реальном времени — чего традиционные модели сделать не могут.
Q4: Дороги ли такие инструменты для прогнозирования спроса на основе ИИ?
Хотя корпоративные решения могут стоить дорого, многие предлагают оплату по использованию, подходящую для разных бюджетов и размеров компаний.
Прогнозирование на основе искусственного интеллекта и машинного обучения помогает предсказывать спрос клиентов с опорой на историю продаж, тенденции и внешние данные.
Q2: Могут ли малые компании использовать инструменты ИИ?
Да, конечно. Есть доступные и удобные решения для прогнозирования для малого и среднего бизнеса.
Q3: Как ИИ повышает точность прогнозов?
Модели ИИ находят сложные закономерности в данных, учитывают больше факторов и корректируют прогнозы в реальном времени — чего традиционные модели сделать не могут.
Q4: Дороги ли такие инструменты для прогнозирования спроса на основе ИИ?
Хотя корпоративные решения могут стоить дорого, многие предлагают оплату по использованию, подходящую для разных бюджетов и размеров компаний.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи