FARMACJA Model łańcucha dostaw Firma mierzyła się z sytuacją, w której decyzje produkcyjne oraz sprzedażowe były oparte na manualnych estymacjach, co prowadziło do istotnych odchyleń względem rzeczywistego popytu i zaburzeń w całym łańcuchu dostaw. Kontekst Współczesne modele sprzedażowe w branży farmaceutycznej wymagały pełnej integracji danych, aby zapewnić trafne prognozy i umożliwić odpowiednią alokację zasobów. Brak zintegrowanego i zautomatyzowanego podejścia do prognozowania powodowało wysokie ryzyko błędów, a tym samym nadwyżek magazynowych jak i niedoborów w dostępności produktów, co miało bezpośredni wpływ na zdolności operacyjne firmy. Wyzwanie operacyjne Kluczowym wyzwaniem było stworzenie rozwiązania, które pozwoliłoby prognozować popyt w sposób bardziej uporządkowany, regularny i oparty na danych. Dotychczasowe podejście bazowało głównie na intuicji i ręcznych szacunkach, przez co firma z opóźnieniem reagowała na sezonowość, działania promocyjne i zmieniające się warunki rynkowe. Rozwiązanie Zaprojektowano moduł analityczny, oparty na algorytmach ekonometrycznych oraz ML, który na podstawie wyników sprzedażowych z ostatnich miesięcy przewiduje sprzedaż w kolejnych okresach. Moduł bazuje na danych historycznych i uwzględnia zmienne sezonowe, zmiany popytu oraz czynniki zewnętrzne. Redukcja średniego błędu prognoz o 25% względem wcześniejszych manualnych estymacji, dzięki czemu zespół był w stanie dokładniej planować produkcję oraz zapasy Automatyzacja prognozowania integracja z procesami operacyjnymi umożliwiła zaoszczędzenie czasu w zespole planistycznym oraz poprawiła stabilność procesów operacyjnych Zoptymalizowanie zapasów zmniejszenie ryzyka braków produktowych (out-of-stock) Rozmowa to pierwszy krok do rozpoznania potrzeb organizacji i oceny zasadności projektu. Case study
Prognozowanie sprzedaży
Co osiągnęliśmy?
Kontakt
