Статьи

В этой статье рассмотрим несколько примеров, когда ожидания заказчика сталкивались с ограничениями ИИ, чтобы понимать реальные возможности технологии

27 июня эксперты Datanomics приняли участие в вебинаре комьюнити Digital4food «Прогнозирование продаж и планирование производства: граница, технологии, возможности инструментов цифровизации»

Прогнозирование продаж товаров для ритейла или производителей должно быть согласованным на каждом уровне планирования, такими как товар-контрагент, товар-регион или товар-группа

16-17 мая в Москве прошла ежегодная ИТ-конференция для производителей продуктов питания, организованная комьюнити Digital4food

Глобальный рынок готовой еды продолжает демонстрировать впечатляющий рост, подталкиваемый изменениями в потребительских предпочтениях и образе жизни

Чтобы выжить в условиях конкуренции, поставщикам необходимо не только оптимизировать производство и логистические цепочки, но и цену, которая является одним из определяющих факторов спроса наряду с качеством и узнаваемостью товара

Производителям пищевой промышленности необходимо постоянно совершенствовать свои продукты и стратегии маркетинга, чтобы удовлетворить изменяющиеся требования рынка и потребителей

Использование облачных сервисов открывает новые возможности для построения более точных и адаптивных прогнозных решений

Сезонность продаж – одна из ключевых характеристик товаров при прогнозировании. Неправильный учет сезонности приводит к снижению точности прогнозирования, из-за чего возникают следующие проблемы

Повышение точности прогнозирования спроса улучшает два ключевых показателя производства

Опрос, который мы проводили среди предприятий пищевой отрасли об инструментах прогнозирования продаж для целей планирования производства, показал, что 53% респондентов имеют специальный модуль в своих ERP системах, но несмотря на это продолжают пользоваться Excel

В данной статье мы покажем пример работы нашего сервиса прогнозирования спроса Datanomics Demand Forecast