Layanan · Anticipate
Forecasting yang memberi tahu tim Anda apa yang harus dipesan, disimpan dan dipindahkan.
Kami membangun forecast permintaan, stok, lead time dan armada dari histori Anda di SAP, POS dan spreadsheet, lalu mengirim hasilnya ke alat kerja yang sudah dipakai tim perencana.
- Demand forecasting
- Notifikasi anomali
- SAP / ERP
Histori penjualan, stok, pemasok dan armada yang sudah Anda miliki, dibersihkan dan disatukan terlebih dulu.
Yang kami bangun
Apa yang kami prediksi
Forecast baru berguna kalau ada yang bertindak, jadi setiap forecast berakhir sebagai titik reorder, rencana staf atau notifikasi.
Permintaan per SKU dan outlet
Permintaan harian atau mingguan per produk dan lokasi, termasuk promo, Ramadan dan musim libur.
Titik reorder dan safety stock
Rekomendasi jumlah pesanan yang menyeimbangkan risiko stok habis dan modal yang tertahan di gudang.
Lead time pemasok
Memprediksi keterlambatan pengiriman dari histori pemasok, agar perencana bertindak sebelum kekurangan.
Konsumsi material
Menghubungkan progres proyek dengan pemakaian material dan menandai kebocoran di lokasi proyek.
Permintaan dan penempatan armada
Memprediksi di mana kendaraan dibutuhkan dan kapan harus dipindahkan.
Deteksi anomali
Menandai penjualan, pemakaian atau pergerakan stok yang tidak biasa di hari yang sama.
Proses
Alur kerja proyek
Discovery
Kami memetakan keputusan yang harus didorong oleh forecast dan data di baliknya.
Fondasi data
Histori dari ERP, POS dan spreadsheet dibersihkan dan disatukan.
Model dan uji
Kami melakukan back-test terhadap 6–12 bulan terakhir agar akurasi terlihat sebelum go-live.
Operasikan
Forecast masuk ke alat perencanaan Anda, dengan pelatihan ulang saat pola berubah.
Kenapa forecasting dimulai dari data
Sebagian besar proyek forecasting gagal karena data yang berantakan, bukan karena modelnya. Karena itu banyak proyek dimulai dari layanan Integrasi Data dan satu sumber data yang tepercaya.
Contoh terkait
Studi kasus dari pengalaman para pendiri kami di perusahaan sebelumnya, sebelum AIQU Systems. Tersedia dalam bahasa Inggris.
Pertanyaan umum
Berapa banyak histori data yang dibutuhkan?
Idealnya 12–24 bulan data penjualan atau pemakaian per produk dan lokasi. Untuk barang yang cepat laku, data lebih sedikit bisa cukup; kami cek saat discovery.
Apakah bisa dengan SAP dan Excel?
Bisa. Kami terhubung ke SAP dan ERP lain, sistem POS dan spreadsheet bersama, dan bisa menulis hasilnya kembali ke sana.
Bagaimana kami tahu forecast-nya bagus?
Kami melakukan back-test dengan data masa lalu Anda dan menyepakati ukuran akurasi, misalnya error forecast per SKU, sebelum go-live.
Apakah bisa menangani lonjakan Ramadan dan libur?
Bisa. Kalender, promo dan hari libur lokal dimasukkan ke model sebagai variabel tersendiri.
Cari tahu apa yang terlewat dari kamera Anda.
Mulai dengan Vision Assessment: 2 hari rekaman CCTV yang sudah ada, laporan kerugian dalam rupiah dalam 10 hari kerja, dan biaya Rp 25.000.000 dikreditkan penuh ke pilot.