Dự báo dựa trên dữ liệu đã có, thay cho ước lượng theo kinh nghiệmForecasts from the data you already have, instead of experience-based guesses

Doanh nghiệp nào cũng đang dự báo — chỉ là dự báo trong đầu người phụ trách. Khi đưa lịch sử bán hàng, mùa vụ, lịch nghỉ lễ và năng lực từng chuyền vào mô hình, kết quả trở nên có thể kiểm chứng, và quan trọng hơn, có thể cải thiện dần theo thời gian.Every company already forecasts — usually inside one person's head. Feeding sales history, seasonality, holidays and line capacity into a model makes the forecast verifiable and, more importantly, improvable over time.

Đặt lịch khảo sát bài toánBook a problem assessment Xem các giải pháp AI khácSee other AI solutions

Kỹ thuật viên bảo trì thiết bị trong nhà máy

3('nhóm bài toán', 'problem families')Nhu cầu, tồn kho, thiết bịDemand, stock, equipment

6-10Tuần triển khai tham chiếuReference weeks to go-live

0Tháng dữ liệu lịch sử tối thiểuMonths of history needed

0Tồn kho dư thừa sau tối ưuExcess stock after optimisation

+18%Hiệu suất thiết bị tổng thểOverall equipment effectiveness

Ba nhóm bài toán dự báo thường gặpThree forecasting problems we solve

Dự báo nhu cầuDemand forecasting

Dự báo sản lượng bán theo tuần cho từng nhóm hàng và từng khu vực, có tính tới mùa vụ và chương trình khuyến mãi.Weekly sales forecasts by product group and region, accounting for seasonality and promotions.

Giảm tình trạng hết hàng vào cao điểmFewer stock-outs at peak
Cơ sở để chốt kế hoạch mua nguyên liệuA basis for raw-material purchasing

Tối ưu tồn khoInventory optimisation

Gợi ý mức tồn an toàn và điểm đặt hàng lại cho từng mã hàng dựa trên biến động thực tế.Safety-stock levels and reorder points per item, derived from real variability.

Giảm vốn nằm trong khoLess capital tied up in stock
Cảnh báo hàng chậm luân chuyểnSlow-moving stock alerts

Cảnh báo sớm thiết bịEquipment early warning

Học từ dữ liệu rung động, nhiệt độ và dòng điện để phát hiện xu hướng bất thường trước khi máy hỏng.Learning from vibration, temperature and current data to spot abnormal trends before failure.

Ngưỡng riêng cho từng máyPer-machine thresholds
Gắn với kế hoạch bảo trì trong CMMSLinked to CMMS maintenance plans

Dữ liệu cần có trước khi bắt đầuWhat data you need to begin

Yêu cầu tối thiểu là mười hai tháng dữ liệu lịch sử ở mức đủ chi tiết: theo ngày hoặc theo tuần, theo mã hàng hoặc theo máy. Nếu doanh nghiệp mới triển khai ERP hoặc MES, chúng tôi thường khuyến nghị chờ đủ dữ liệu thay vì làm mô hình trên nền số liệu chưa ổn định.The minimum is twelve months of history at sufficient granularity: daily or weekly, per item or per machine. If ERP or MES has only just gone live, we usually recommend waiting for enough data rather than modelling on unstable numbers.

Lịch sử bán hàng hoặc sản lượng.Sales or output history. Càng chi tiết theo thời gian và theo mã hàng thì dự báo càng sát.The finer the time and item detail, the closer the forecast.
Các yếu tố ảnh hưởng đã biết.Known influencing factors. Khuyến mãi, lịch nghỉ lễ, thay đổi giá, chiến dịch marketing.Promotions, holidays, price changes and marketing campaigns.
Ràng buộc vận hành thật.Real operating constraints. Năng lực từng chuyền, thời gian chuyển đổi khuôn, thời gian giao của nhà cung cấp.Line capacity, changeover time and supplier lead times.

Đặt lịch khảo sát bài toánBook a problem assessment

Câu hỏi thường gặp về dự báo AICommon questions about AI forecasting

Dự báo chính xác đến mức nào?How accurate is it?

Không có con số chung cho mọi ngành. Trong giai đoạn thử nghiệm, chúng tôi so sánh mô hình với chính cách dự báo hiện tại của doanh nghiệp trên cùng một quãng thời gian — nếu không tốt hơn rõ rệt, dự án không nên tiếp tục.There is no universal number. During the pilot we benchmark the model against your current method over the same period — if it is not clearly better, the project should not continue.

Thị trường biến động thì mô hình còn giá trị không?Do models still help in a volatile market?

Mô hình không dự báo được cú sốc bất ngờ, nhưng giúp phát hiện sớm khi thực tế lệch khỏi xu hướng và cảnh báo để con người điều chỉnh kế hoạch kịp thời.Models cannot predict shocks, but they detect early when reality departs from trend and raise an alert so people can adjust the plan in time.

Bắt đầu bằng một nhóm hàng hoặc một dây chuyềnStart with one product group or one line

Chúng tôi chạy thử mô hình trên dữ liệu quá khứ của bạn và so sánh với kết quả thực tế đã xảy ra — cách kiểm chứng trung thực nhất trước khi đầu tư.We back-test the model on your own history and compare it with what actually happened — the most honest check before any investment.

Đặt lịch khảo sátBook an assessment 0946.719.016