Удивительный прогноз спроса на ИИ от контроля запасов от контроля запасов до поиска 13 методов оригинальной монетики Yamaguchi Weekly в Гонконге и терминале
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
«Удивительный прогноз спроса на ИИ: от контроля запасов, разработки новых продуктов до определения бизнес-возможностей — используйте ИИТочный13 способов прогнозирования увеличения продаж》
Автор: Ямагути Юдай
Автор оригинала: Ямагuchi Yudai
Переводчик: Линь Юнчунь
Издательство: коммерческая публикация Zhou
Дата публикации: 08.07.2023
Язык: традиционный китайский
ISBН: 9786263187443
Серия серии: New Business Weekly Series
Характеристики: Мягкая обложка / 224 страницы / 21 х 14,8 х 1,3 см / Общий класс / Монохромная печать
Место публикации: ЧжунчжонгГосударственная платформаЗалив
Классификация этой книги: коммерческие финансы>Управление и лидерство>Бизнес стратегия
(Параметры страницы приведены только для справки, фактический продукт имеет преимущественную силу)
краткое введение
Прогнозирование спроса на основе ИИ — это последний прорыв предприятий в повышении их конкурентоспособности.
Ключевые технологии, которые позволяют компаниям сократить затраты на складские запасы на 30 % и увеличить валовую прибыль на 3 %
Будь то производство, розничная торговля, технологии и другие отрасли, они могут превратить убытки в прибыль, преодолеть стагнацию и достичь новых высот.
Когда AMAZON, McKinsey, Carrefour и FamilyMart устремляются к умной бизнес-модели
Пришло время использовать ИИ для создания высоких продаж!
★★всестороннийАнализ реальных корпоративных кейсов,ПервыйВ этой статье рассматриваются практика и мышление «прогнозирования спроса на ИИ».
★★ Раньше уже невозможно было предоставить точные данные.Только за счет внедрения ИИ для повышения операционной эффективности можно уменьшить все факторы, влияющие на продажи.
Моя цель написания этой книги — помочь деловым людям всех типов и уровней понять и развить навыки прогнозирования спроса во все более неопределенной бизнес-среде, тем самым создавая новую ценность для бизнеса.Прогнозирование спроса на ИИ не является традиционнымрасследованиеИли анализ данных, но способность воспринимать данные, связанные с потребностями, интерпретировать и делать предложения по хеджированию на основе результатов прогноза.
Что такое прогнозирование спроса?
«Прогнозирование спроса» означает «прогнозирование будущего спроса». Спрос относится к тому, что считаетсядолженвещи, которые вы хотите.Эта концепция применима не только к товарам, но и к услугам; Когда мы делаем покупки, мы всегда оцениваем количество, которое нам понадобится, и взвешиваем, испортятся ли товары или займут ли место с течением времени. Это прогнозирование спроса.
Возьмем, к примеру, обрабатывающую промышленность.Обрабатывающей промышленности необходимо оценить рыночный спрос через три-пять месяцев и, соответственно, заказать материалы у вышестоящих производителей и разместить производственные заказы на заводах.Если прогнозируется слишком большой спрос, большое количество непроданных товаров будет потрачено впустую, но если прогнозируется слишком низкий спрос, возможности для заработка будут упущены, поэтому точное прогнозирование спроса очень важно.
Раньше прогнозирование спроса обсуждалось только в сфере управления цепочками поставок и маркетинга.Основная цель этой книги — внедрить искусственный интеллект на предприятиях, чтобы расширить возможности прогнозирования спроса и повлиять на доходы и управленческие решения.
Использование ИИ для прогнозирования спроса может снизить затраты, контролировать выбор товаров и повысить прибыль. Помимо хорошего управления цепочками поставокПервыйЭтот шаг также сводит к минимуму все переменные, такие как управление производственной линией и складом, общее управление, погода, предпочтения клиентов, рекламные акции и т. д., и точно улавливает потребительские тенденции и изменения рынка.
об авторе
Ямагучи Юдай Ямагuchi Yudai
НЭК ИИ.Аналитический бизнес-штаб-квартира, евангелист технологий прогнозирования спроса.Работал преподавателем по совместительству в Университете Аояма Гакуин (цепочка поставок M).anaдрагоценность).Консультант по прогнозированию спроса YCP Solidiance.
Окончил Высшую школу социальных наук и инженерии Токийского технологического института и Высшую школу делового администрирования Университета Васэда.Отвечал за прогнозирование спроса на различные косметические бренды в Shiseido Co., Ltd.и занимал должность S.&Менеджер группы OP, в настоящее время работает в NEC. Преподаватель Японской ассоциации логистических систем «Объединение SCM и маркетинга! Основы прогнозирования спроса». В журнале «Журнал бизнес-прогнозирования» (Институт бизнес-прогнозирования&Planning) и другие публикации публикуют статьи по прогнозированию спроса.
Среди других книг - «Новое издание: понимание в одной книге: основы прогнозирования спроса» (предварительный перевод, промышленное издательство Nippon), «Стратегия и использование прогнозирования спроса» (предварительный перевод, издательство Nippon Review), «Полная иллюстрация: работа производителей» (предварительный перевод, соавтор, издательство Diamond) и др.
Введение в переводчик
Лин Юнчун
Штатный переводчик японского языка.Он перевел такие книги, как «Здоровая экономика», «О жизни, как я инвестирую» и «План финансового управления Micro-FIRE для полуработников и полупенсионеров».
Оглавление
Предисловие: Прогнозирование спроса создает будущее – навык, который может повлиять на будущее развитие всех бизнес-сценариев.
Почему в расписаниях железных дорог используются прогнозы спроса
Эпоха, в которой потребление невозможно предсказать только с помощью анализа данных
Незаменимая технология для управления маркетингом, бизнесом и операциями.
Анализ «Ценности прогнозирования спроса» на примере 13 случаев
Глава 1. Почему прогнозирование спроса необходимо сейчас
──ВUCЭпохаДолженделовые навыки
1-1 SЧто такое СМ?
Почему товары Amazon прибывают на следующий день?
Прогнозирование спроса, влияющее на цепочки поставок
Объединение спроса, предложения и операций
Кто отвечает за прогнозирование спроса?
1-2 Прогнозирование спроса оказывается таким интересным!
*Три репрезентативные концепции
Труднодоступная «вторая бизнес-возможность»
Как далеко в будущем и на какой срок можно спрогнозировать спрос на единицу продукции?
Мировые уровни прогнозирования
1-3 Эпидемия?землетрясение?Прогностические меры в чрезвычайных ситуациях
Данные о прогнозах до пандемии недоступны?
Сценарный анализ как контрмера борьбы с неопределенностью
Использование искусственного интеллекта для быстрого обновления прогнозов
Прогнозирование спроса для повышения устойчивости цепочки поставок
Глава 1. Основные моменты
Глава 2. Прогнозирование того, что ИИ изменит деловую практику
──Способность и неспособность человека предсказывать
2-1 На принятие решений приходится 90% прогнозирования спроса бизнеса.
Весной хорошо продаются только товары, отражающие весеннее настроение.
Прогнозирование – это «мозговая деятельность»
«В этом году все распродано». Увеличится ли спрос в следующем году?
Исследование ошибок прогнозирования с помощью когнитивной науки
Способы мышления для предотвращения когнитивных искажений при прогнозировании
2-2 Разработка прогнозирующего ИИ
Преимущества ИИ
Прогнозирование областей, в которых ИИ может создать ценность
Продуктовый супермаркет, который успешно автоматизировал заказ продуктов
Собирайте данные, имеющие отношение к бизнес-задачам
Используйте неявные знания экспертов для разработки учебных материалов по ИИ
2–3 момента, на которые следует обратить внимание при использовании прогнозирующего ИИ
ИИ отрицает маркетинг?
Какие «деловые навыки» не может имитировать ИИ?
Оценивайте бизнес-риски на основе прогнозов
Каких целей должны достичь бизнесмены во «время, созданное ИИ»?
2-4 Используйте прогнозирующий ИИ, чтобы создавать будущее
Секретные стратегии преодоления логистических кризисов
Улучшить план распределения транспортных средствТочныйсократить избыточную транспортировку и распределение
Меньшее и более быстрое прогнозирование
Будущее CPFR в пищевой промышленности — обмен данными между производителями,
«сотрудничать» друг с другом
Глава 2. Основные моменты
Глава 3 Новые глобальные знания приносят инновации в прогнозирование спроса
──Улучшение сотрудничества между организациями
3-1 Решить бизнесОтделениеи производствоОтделениеконфликт
Объедините мудрость друг друга, чтобы создать новыеидея
Межорганизационные конфликты наблюдаются во всех отраслях.
Организационные вопросы, продуманные с помощью теории агентства
Две отправные точки для решения моральных рисков
3-2 Проверка!Диагностическая и прогностическая сила с использованием бельгийской модели
Улучшайте прогнозыТочныйдвижущая сила
«Прогнозирующей силе японских компаний» не хватает среднесрочного и долгосрочного видения
Прогнозирование реформ в различных организационных типах
Профессиональные идеи, ведущие к переменам
3-3 Интуиция за пределами данных
Почему прогнозы неточны, несмотря на сбор большого количества данных?
Когда интуиция превосходит данные
Сосредоточьтесь на высоковоспроизводимых процессах
Интуиция прогнозирования спроса
Глава 3. Основные моменты
Глава 4. Использование прогнозов спроса для определения будущих бизнес-моделей
──Создание спроса, превосходящего прогнозы
4-1 Модель управления спросом и предложением
Переход от акцента на эффективности к акценту на непрерывности управления запасами.
Плановая инвентаризация — идеальная модель планирования запасов
Фактический «должен считаться запасом»
Разработать действия по контролю спроса и предложения
4-2 Объекты прогнозирования от продуктов до клиентов
Прогнозирование спроса по мере изменения результатов
Статистическая перспектива может улучшить прогнозыТочныйТратить
От предсказания чисел к предсказанию вероятности
Прогнозирование ИИ для улучшения ROMI
4-3 Создайте прогноз спроса для «будущего потребления»
Предсказание будущего
Вместо того, чтобы оттачивать анализ данных, давайте двигаться!
Гибкость за пределами аналитики
Можете ли вы рассказать убедительную историю?
Глава 4. Основные моменты
Заключение: Рассвет прогнозирования ЭРРА
Аннотация
