Proč ani nejlepší model v zásobách nenahradí člověka

Nadhodnocený odhad poptávky často vede k nutnosti výprodejů, nebo dokonce k likvidaci zásob. Jeho podcenění naopak k ušlým tržbám. Způsoby, jak se s tímto problémem vypořádat, se podle Petra Tulacha, CTO Logia, různí. „Mnozí maloobchodníci a distributoři se spoléhají na znalosti svých pracovníků, kteří používají různé modely, například dlouhodobé klouzavé průměry, a to v nejrozšířenějším programu MS Excel. Někdy se využívají funkcionality MRP v ERP systémech. U těchto softwarových řešení však často chybí automatizace, která by umožnila flexibilní výběr a testování vhodného modelu bez zásahu uživatele,“ popisuje Tulach. Pro firmy, které pracují se statisíci kombinacemi položek a prodejních kanálů, je manuální nastavování a kontroly prakticky neproveditelné.

Kontext k datům dodá člověk

Tradiční modely na základě časových řad se učí z historie konkrétního produktu, ale jejich přesnost výrazně klesá při nečekaných změnách. Modernější přístup podle Tulacha pracuje s pokročilými technikami strojového učení, neuronovými sítěmi a velkými modely. „Velké neuronové sítě dokážou zvládnout větší množství dat, ale hrozí jim přeučení, což znamená, že se mohou stát příliš citlivými na vzory v tréninkových datech, a tím ztratit schopnost zobecnění,“ upozorňuje.

Slabinou jakékoliv predikce založené na historických datech je neschopnost předvídat události, které se v minulosti nevyskytly – takzvané černé labutě. „Tyto události nemůže předpovědět ani člověk, a proto není účelné, aby modely usilovaly o jejich predikci. Důležitější je schopnost modelu rozpoznat změny a přizpůsobit se jim včas,“ říká Tulach. Modely podle něj vynikají vytrvalostí a rozhodují čistě na základě dat – v kombinaci s člověkem, který přidá kontext, upraví predikce nebo dodá dosud nepoužitá, ale relevantní data, lze dosáhnout velmi přesných výsledků.

Jak plánují Malfini, Prazdroj a Dr. Max

Konkrétní řešení se firmu od firmy liší. Malfini staví na Business Intelligence nad platformou Microsoft Power BI a vlastních interních aplikacích, propojených s datovým skladem, kam proudí data z logistických systémů, prodejních databází i fakturačních záznamů. Nad ním pak fungují tři nástroje – Sales pro plánování prodejů pomocí prediktivního modelu Sarima, Procurement pro plánování objednávek a Pricing pro tvorbu cenových strategií.

Plzeňský Prazdroj kombinuje standardní funkcionality SAP s pokročilými plánovacími nástroji Nostra, Escape a AS Infor – pro plánování poptávky, taktické plánování výroby na 78 týdnů a operativní plánování na tři týdny. Součástí je i plánování cirkulace vratných obalů, ovlivněné sezonností produktů, pro které jsou určené.

Dr. Max Holding na Slovensku podle manažera řízení zásob Miroslava Tatljaka díky přesnějšímu plánování snížil nadzásoby a minimalizoval počet takzvaných mrtvých produktů, při zachování optimální úrovně zásob. Firma k tomu používá nástroj od Logia – jeho automatizace snížila potřebu ručního objednávání v lékárnách a nástroj zároveň sleduje stav zásob a doplňuje produkty podle aktuálních planogramů.

Kde o tom psali

Celý článek: Řízení zásob: Na „černou labuť“ musí reagovat člověk, Filip Hubička, Systémy logistiky, 28. 1. 2025