Ngay cả trong một đại dịch, các nhà quản lý chuỗi cung ứng Walmart, phải đảm bảo các cửa hàng và kho hàng được lưu trữ với những thứ khách hàng muốn và cần. COVID-19, tuy nhiên, đã loại bỏ chương trình kỹ thuật số giúp họ dự đoán có bao nhiêu tã và ống làm vườn mà họ cần giữ trên kệ.
Thông thường, hệ thống có thể phân tích một cách đáng tin cậy những thứ như mức tồn kho, xu hướng mua lịch sử và giảm giá để đề xuất số lượng sản phẩm cần đặt hàng. Trong sự gián đoạn trên toàn thế giới do đại dịch COVID-19 gây ra, các khuyến nghị của chương trình đang thay đổi thường xuyên hơn. Một người quản lý chuỗi cung ứng Walmart đã trở nên năng động hơn và tần suất chúng tôi nhìn vào nó đã tăng lên, một người quản lý chuỗi cung ứng Walmart, người đã yêu cầu không được nêu tên vì ông đã không được phép nói chuyện với giới truyền thông. The Verge.
Hầu hết các công ty bán lẻ đều dựa vào một số loại mô hình hoặc thuật toán để giúp dự đoán khách hàng của họ sẽ muốn gì, cho dù đó là bảng tính Excel đơn giản hay chương trình được xây dựng kỹ sư tinh chỉnh. Thông thường, những mô hình đó là khá đáng tin cậy và hoạt động tốt. Nhưng cũng giống như mọi thứ khác, họ đã bị ảnh hưởng bởi đại dịch.
Joel Beal, đồng sáng lập của công ty phân tích hàng tiêu dùng Alloy cho biết, khi bạn có một cái gì đó giống như COVID-19. Không có mô hình nào có thể dự đoán điều đó.
Các nhà nghiên cứu có một số hiểu biết về cách các cú sốc đối với hệ thống như thiên tai có thể phá vỡ chuỗi cung ứng và tác động của các dự đoán nhu cầu. Tuy nhiên, thảm họa như bão hoặc lũ lụt thường là khu vực. Đại dịch đang tác động đến toàn thế giới. Ngay cả khi các công ty kiểm tra căng thẳng các mô hình dự báo nhu cầu của họ chống lại các bệnh như H1N1 và SARS, họ vẫn sẽ chiếm một thứ gì đó có kích thước này. Anna Nagurney, chuyên gia mô hình chuỗi cung ứng và giáo sư điều hành và quản lý thông tin tại Đại học Massachusetts ở Amherst cho biết.
Các mô hình dự báo thường sử dụng dữ liệu trong quá khứ để dự đoán xu hướng trong tương lai. Nếu một công ty đã bán rất nhiều máy cắt cỏ vào tháng Tư, họ có thể sử dụng dữ liệu đó để báo cho công ty giữ nhiều máy cắt cỏ trong kho vào tháng Tư năm sau. Các mô hình cũng có thể giả định rằng các máy cắt cỏ có thể được sản xuất và vận chuyển theo một lịch trình nhất định.
Những thay đổi căn bản trong hành vi, vận chuyển và sản xuất của người dân trong đại dịch này có nghĩa là dòng chảy và dòng chảy thường dự đoán được tăng lên. Ngay bây giờ, chúng tôi có thể có rất nhiều ngoại lệ về dữ liệu. Mọi thứ đều được thay đổi.
Do sự gián đoạn lớn trên toàn thế giới, dữ liệu bình thường cung cấp cho các mô hình – bao gồm các mô hình mua hàng trong nhiều năm – aren sắt có liên quan.
Bạn có thể sẽ không sử dụng nhiều dữ liệu lịch sử hoặc sẽ không cân nhắc nhiều như bạn mong đợi. Thay vào đó, các công ty có thể sử dụng dữ liệu gần đây hơn nhiều: ví dụ như tìm đến tuần trước để dự đoán vào tuần tới, hoặc chỉ dựa vào vài tháng thông tin về những gì đã được mua kể từ khi đại dịch xảy ra trên toàn thế giới.
Các mô hình vẫn có thể được sử dụng. Đây là dữ liệu mà bạn nhập vào phải được thay đổi. Các công ty như Walmart và Amazon sử dụng các mô hình học máy phức tạp hơn cũng có thể sẽ tăng thêm mức độ không chắc chắn mà Lẩu đã tích hợp vào hệ thống của họ, cô nói.
Những điều chỉnh cho phép các công ty tiếp tục dự báo. Mặc dù vậy, những dự đoán mà họ đưa ra bây giờ, tuy nhiên, aren sẽ chính xác như những dự đoán mà họ có thể đưa ra vài tháng trước. David Simchi-Levi, giáo sư kỹ thuật dân dụng và môi trường tại Viện Công nghệ Massachusetts cho biết, họ sẽ không cung cấp cho chúng tôi độ chính xác mà chúng tôi đã thấy trước đó.
Thay vào đó, những người quản lý chuỗi cung ứng sẽ phải chủ động diễn giải các dự đoán hơn, Beal nói. Các công ty trên thế giới phải phụ thuộc nhiều hơn vào các nhà hoạch định và dự báo nhu cầu tốt, những người sẽ nói, “tôi có tin điều này không? Thay vì tin vào những mô hình này sẽ có thể nắm bắt mọi thứ đang diễn ra.
Alloy, chẳng hạn, làm việc với một công ty chứng kiến doanh số bán sản phẩm của họ tăng 40% tại một nhà bán lẻ lớn vào tháng 3. (Beal không thể tiết lộ tên của công ty hoặc nhà bán lẻ.) Nhà bán lẻ đã đặt một đơn đặt hàng lớn cho tháng 4 vì doanh số tăng đột biến, nhưng công ty biết rằng nhu cầu về sản phẩm đã bị sụp đổ và nhà bán lẻ sẽ không Không thể bán mọi thứ họ đã đặt. Đây là những gì chúng ta thấy nhiều lần. Nhiều người trong số các hệ thống này đã bắt kịp. Trong trường hợp này, công ty nói với nhà bán lẻ không mua phần lớn sản phẩm đó và họ có thể điều chỉnh.
Một số công ty đang thay đổi hệ thống của họ để giải quyết đại dịch, Simchi-Levi nói. Anh ấy làm việc với một công ty mà cố gắng kết hợp các mô hình dự đoán độ dài và mức độ nghiêm trọng của đợt bùng phát COVID-19 ở nhiều quốc gia khác nhau với các mô hình học máy chuỗi cung ứng thông thường của họ.
Các mô hình chuỗi cung ứng cũng sẽ phải thay đổi để giải thích cho đại dịch ngay cả sau khi nó qua đi. Đây là khoảng thời gian tôi có thể sẽ không muốn sử dụng những gì tôi đã dự đoán về những gì sẽ xảy ra vào năm tới. Ngoài ra, mọi người có thể tiếp tục mua những thứ như giấy vệ sinh và đậu với các mức giá khác nhau so với trước khi xảy ra đại dịch, vì vậy một số thay đổi có thể kéo dài hơn cuộc khủng hoảng, ông nói. Voi Chúng tôi phải hiểu trạng thái ổn định mới.
Sự gián đoạn đối với các hệ thống mô hình hóa trong đại dịch này cho thấy một số hạn chế trong việc dựa vào máy tính để dự đoán nhu cầu về sản phẩm. Hầu hết các công ty phải vật lộn với nó và đó là một thách thức đang diễn ra, ngay cả trong thời gian bình thường, 199 Beal nói. Đại dịch có thể thúc đẩy các công ty đầu tư ít nguồn lực hơn vào dự báo nhu cầu và tập trung nhiều hơn vào việc đáp ứng những gì họ thấy trước mặt họ. Một số người khác nói rằng, bạn có thể dự đoán thế giới sẽ trông như thế nào trong nhiều tháng.
