Машинное обучение для прогнозирования спроса: план внедрения
В этой статье мы детально рассмотрим процесс создания системы прогнозирования спроса с применением методов машинного обучения. В качестве примера возьмем решение для автоматического заказа в розничной сети. Эта система поможет вам эффективно управлять запасами, повысить качество обслуживания клиентов и оптимизировать бизнес-процессы.
Цель проекта
Основная цель проекта — создать систему автозаказа, которая поможет точно прогнозировать продажи в магазинах и таким образом оптимизировать запасы. Благодаря этой системе можно будет лучше удовлетворять потребности клиентов и уменьшить издержки.
Описание решения
Система прогнозирования спроса состоит из нескольких ключевых элементов:
- Сбор и обработка данных
Сначала нужно собрать и подготовить данные. Система автоматически принимает необходимые данные, очищает их и приводит к единому формату. Это важный этап, так как качество данных напрямую влияет на точность прогнозов.
- Анализ и прогнозирование
Далее, с помощью алгоритмов машинного обучения, система анализирует обработанные данные и строит прогнозы. Учитываются различные факторы, такие как сезонность, тренды и акции. Это помогает создать более точные и надёжные прогнозы.
- Передача данных
Система передаёт данные и прогнозы через Web API. Это обеспечивает быструю и надёжную коммуникацию между различными компонентами системы.
- Рекомендации по запасам
На основе полученных прогнозов система предлагает оптимальные уровни страховых запасов для каждой позиции товара. Это помогает избежать излишков и дефицита на складе.
- Визуализация данных
При необходимости можно создать дашборды для наглядного отображения данных и прогнозов. Это упрощает принятие решений и улучшает понимание ситуации.
Этапы реализации
Для успешного запуска системы важно следовать определённым этапам:
- Формулирование целей и задач
На этом этапе определяются бизнес-требования и метрики для оценки качества прогнозов. Важно понять, каких результатов хочет достичь заказчик и как будем их измерять.
- Подготовка данных
Необходимо собрать исторические данные за период не менее двух лет. Это включает справочники товаров и магазинов, данные по продажам, историю акций и другие операционные данные. Полнота и качество данных имеют большое значение для точности модели.
- Реализация пилотного проекта
Этап включает согласование перечня данных, анализ данных, построение моделей и их тестирование. Проверка модели на новых данных и оценка её качества поможет понять, насколько точно она прогнозирует продажи.
- Тестирование системы
После завершения разработки пилотного проекта результаты передаются заказчику для оценки. Прогнозы сравниваются с фактическими данными, чтобы определить точность модели.
- Оценка успешности проекта
Критерии успешности у каждого заказчика могут быть свои, но самый простой, если метрики качества прогноза, например, среднеквадратичная ошибка (RMSE) новой модели меньше, чем у текущей системы прогнозирования заказчика.
- Принятие решения и дальнейшие шаги
На основе результатов тестирования заказчик принимает решение о дальнейших шагах. Если проект признан успешным, прогнозы преобразуются в автозаказы, учитывая график поставок, остатки и возможные ошибки прогнозирования (подробнее см. статью Интеллектуальный автозаказ: новые технологии в управлении цепочками поставок).
Масштабирование системы и условия обслуживания
Система автозаказа от Datanomics предоставляется по модели SaaS (Software as a Service) и включает:
- Обслуживание облачной инфраструктуры
- Мониторинг качества прогнозов и дообучение моделей
- Возможность добавления новых SKU и магазинов
- Техническая поддержка и отказоустойчивость
Заключение
Внедрение системы прогнозирования спроса на основе машинного обучения — это отличный способ улучшить управление запасами и повысить уровень сервиса в магазинах. Следование описанным этапам и тесное сотрудничество между заказчиком и исполнителем помогут успешно реализовать проект и достичь поставленных целей.
Дополнительно
Datanomics внедрил ИИ-систему автозаказа для сети магазинов «Хорошее дело»
Интеллектуальный автозаказ: новые технологии в управлении цепочками поставок
Исследовательский анализ для производителей пищевой промышленности