Prognozowanie zapotrzebowania na sztuczną inteligencję

Accurate forecasts cut waste, prevent stockouts, and tie up less cash in inventory.

Tradycyjne prognozowanie opierało się na modelach statystycznych, takich jak ARIMA i wygładzaniu wykładniczym, które ekstrapolują wcześniejszą sprzedaż. Podejścia oparte na sztucznej inteligencji dodają modele uczenia maszynowego, takie jak drzewa wzmocnione gradientem (XGBoost, LightGBM) i sieci neuronowe, które wykorzystują wiele funkcji jednocześnie: cenę, promocje, święta, pogodę, ruch w sieci i aktywność konkurencji. Wyspecjalizowane architektury głębokiego uczenia się, takie jak DeepAR firmy Amazon i Temporal Fusion Transformer firmy Google, uczą się wzorców z tysięcy powiązanych szeregów czasowych jednocześnie, dzieląc się sygnałem między elementami. To podejście oparte na „modelu globalnym” sprawdza się w przypadku nowych produktów o krótkiej historii oraz w przypadku gwałtownego, sporadycznego popytu. Co najważniejsze, nowoczesne systemy tworzą prognozy probabilistyczne, przewidując zakres i pewność, a nie pojedynczą liczbę, dzięki czemu planiści mogą porównać zapasy bezpieczeństwa z rzeczywistym ryzykiem.