กลุ่มแอปพลิเคชันที่แตกต่างกันมีรูปแบบความต้องการที่แตกต่างกัน:
อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภค:โทรทัศน์, จอภาพ, แล็ปท็อป
จอแสดงผลเชิงพาณิชย์:ป้ายดิจิทัล, ตู้, หน้าจอโฆษณา
การใช้งานในอุตสาหกรรม:แผงควบคุม, จอแสดงผลทางการแพทย์, ระบบอัตโนมัติ
จอแสดงผลยานยนต์:แดชบอร์ด, หน้าจออินโฟเทนเมนต์
แต่ละส่วนมีพฤติกรรมที่แตกต่างกันไปตามแนวโน้มเทคโนโลยี, รอบการรีเฟรช และความไวต่อราคา
สำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แบบจำลอง AI สามารถจับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและทำนายความต้องการในอนาคตได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้นคาดการณ์ความต้องการแยกกันสำหรับแต่ละส่วน แทนที่จะสมมติพฤติกรรมที่เหมือนกัน
หนึ่งในวิธีที่น่าเชื่อถือที่สุดในการคาดการณ์ความต้องการคือการวิเคราะห์ข้อมูลการขายในอดีต:
รูปแบบตามฤดูกาล (เช่น ยอดขายในช่วงวันหยุด)
แนวโน้มการเติบโตแบบปีต่อปี
วงจรชีวิตของขนาดและละเอียดของแผง
ข้อมูลในอดีตเปิดเผยรูปแบบที่มักจะเกิดขึ้นซ้ำทุกปีหรือตลอดการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี
สำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แบบจำลอง AI สามารถจับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและทำนายความต้องการในอนาคตได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้นใช้ข้อมูลอย่างน้อย 2–3 ปีเพื่อการวิเคราะห์แนวโน้มที่แม่นยำยิ่งขึ้น
อุปทานแผง LCD ทั่วโลกได้รับผลกระทบจากกำลังการผลิตของโรงงาน อัตราผลผลิต และการเปลี่ยนแปลงการผลิต:
การขยายหรือลดสายการผลิต
เทคโนโลยีใหม่เข้าสู่การผลิต (เช่น Mini LED)
ปัจจัยทางภูมิรัฐศาสตร์และการค้าที่มีผลต่อโรงงาน
การทำความเข้าใจพลวัตของอุปทานช่วยคาดการณ์ว่าความพร้อมใช้งานของแผงจะตึงตัวขึ้นหรือคลายตัวลง
สำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แบบจำลอง AI สามารถจับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและทำนายความต้องการในอนาคตได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้นติดตามข่าวสารจากผู้ผลิตแผงและประมาณการกำลังการผลิตอยู่เสมอ
เทคโนโลยีการแสดงผลไม่ได้หยุดนิ่ง แนวโน้มใหม่มีอิทธิพลต่อความต้องการ:
การนำ 4K และขนาดที่ใหญ่ขึ้น
มาใช้มากขึ้นการเติบโตใน แผงที่มีอัตราการรีเฟรชสูง
สำหรับการเล่นเกมการเพิ่มขึ้นของ
แอปพลิเคชันการแสดงผลเชิงพาณิชย์และอุตสาหกรรม
Mini LED และเทคโนโลยีไฮบริดที่เกิดขึ้นใหม่
5. พิจารณาปัจจัยทางเศรษฐกิจมหภาคและระดับภูมิภาค
สภาวะเศรษฐกิจมีอิทธิพลต่ออำนาจการซื้อและการใช้จ่ายด้านทุน:
ตลาดเกิดใหม่ (เช่น เอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ละตินอเมริกา) อาจเติบโตเร็วกว่า
ตลาดพัฒนาแล้วอาจชอบแผงระดับพรีเมียม
สำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แบบจำลอง AI สามารถจับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและทำนายความต้องการในอนาคตได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้นเคล็ดลับ:
6. ใช้แบบจำลองการคาดการณ์ความต้องการ
a) การวิเคราะห์อนุกรมเวลา
b) ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่
c) แบบจำลองเชิงสาเหตุ
d) แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง
สำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ แบบจำลอง AI สามารถจับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนและทำนายความต้องการในอนาคตได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้นเคล็ดลับ:
7. ทำงานร่วมกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
การคาดการณ์ความต้องการมีความแม่นยำมากขึ้นเมื่อมีการแบ่งปันระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย:
ทีมขาย
พันธมิตรในห่วงโซ่อุปทาน
ผู้ผลิต OEM/ODM
ผู้ส่งต่อสินค้า
8. ปรับสำหรับระยะเวลารอคอยและระดับสินค้าคงคลัง
แผง LCD มักจะต้องสั่งซื้อล่วงหน้าเนื่องจากระยะเวลารอคอยการผลิต การคาดการณ์ที่มีประสิทธิภาพควรพิจารณา:
ระยะเวลารอคอยโดยเฉลี่ย (หลายสัปดาห์ถึงหลายเดือน)
ระดับสินค้าคงคลังเพื่อความปลอดภัย
ความถี่ในการสั่งซื้อการรักษาระดับสต็อกให้สมดุลช่วยหลีกเลี่ยง การสต็อกสินค้ามากเกินไป หรือ สินค้าหมดสต็อก
9. การวางแผนสถานการณ์และการบริหารความเสี่ยง
การคาดการณ์ไม่สมบูรณ์แบบ เป็นประโยชน์ในการเตรียมสถานการณ์หลายแบบ:การคาดการณ์ในแง่ดี:
การเติบโตของความต้องการสูงการคาดการณ์ที่เป็นไปได้มากที่สุด:
อิงตามแนวโน้มเฉลี่ยในปัจจุบันการคาดการณ์แบบอนุรักษ์นิยม:
การเติบโตที่ช้าลงหรือการหดตัวของตลาด
