Försäljningsprognoser inom organisationer kan vara en komplex process där allt ifrån mänskliga uppskattningar till avancerade högteknologiska system används som metod. Dagens ökade tillgång till datamängder, förbättrad datorkraft, bättre molntjänster, fler verktyg och ökat intresse har i kombination skapat bättre förutsättningar än förut att applicera artificiell intelligens (AI) på aktiviteter som tidigare varit människostyrda. Observationen gjordes inom ett svenskt detaljhandelsföretag att organisationen inte drog nytta av AI och dess teknik. Försäljningsprognostiseringen inom bemanningsprocessen ansågs på organisationen ha utvecklingsmöjligheter, varpå studien syftade till att se hur AI kunde tillämpas på området, hur en sådan förändring kan se ut och hur olika faktorer påverkar försäljningen. Studien har genom intervjuer, litteraturstudie, dokumentobservation, datainhämtning och dataanalys undersökt syftesfrågeställningarna. Det har skett tillsammans med teori om förändringsledarskap, AI och offensiv kvalitetsutveckling. Resultatet visar på att organisationen skulle kunna tillämpa AI-metoden supervised machine learning genom att använda historiska data på faktorer som exempelvis datum, veckodag, månad, löning och högtid vilka har påverkan på arbetsvolymen. Verktyget skulle kunna ersätta dagens försäljningsprognostiseringsverktyg och hjälpa bemanningskontrollanterna i deras arbete att ge stöd åt butikscheferna i schemaläggningen. En eventuell implementering av metoden kan med fördel ske genom föreslagen aktivitetslista som upprättats utifrån olika förändringsteorier. / Sales forecasts within organizations can be a complex process where everything from human estimates to advanced high-tech systems is used as a method. Today's increased access to data, improved computer power, improved cloud services, more tools and increased interest have combined created better conditions than before to be able to apply artificial intelligence (AI) to activities that before has been human-controlled. An observation was made in a Swedish retail company who stated that they generally had not yet benefited from AI and its technology. The sales forecasting tool in the staffing process was considered by the organization to have improvement potential, whereupon this study aimed to see how AI could be applied to the area, how a change might look and how different factors affect sales. The study has through interviews, literature study, document observation, data collection and data analysis examined the purpose of this study together with theory of change management, AI and quality management. The result shows that the organization could apply the AI methodology supervised machine learning by using historical data on factors such as date, weekday, month, paydays and holidays that affect the working volume. The tool could replace today's sales forecasting tool and help staffing controllers in their work to support store managers in scheduling. A possible implementation of the method may benefit through the proposed activity list established by different change management theories.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:uu-388249 |
| Date | January 2019 |
| Creators | Jakobsson, Oscar |
| Publisher | Uppsala universitet, Institutionen för teknikvetenskaper |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TVE-LKF ; 19 034 |
Page generated in 0.0023 seconds