AI คาดการณ์

การทํานายขึ้นอยู่กับข้อมูลและสมมติฐานของโมเดลไม่ใช่การรับประกันหรือหลักฐานว่าโมเดลได้ระบุความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ

ประเด็นสำคัญ

• ระบุขอบเขตและอินพุตที่มีอยู่
• เชื่อมโยงคุณภาพของการทํานายกับการกระทําที่รองรับ
• ประเมินความไม่แน่นอนและประสิทธิภาพตามเวลา

กําหนดเวลาและระยะเวลาการคาดการณ์การคาดการณ์สําหรับวันพรุ่งนี้ เดือนหน้า และห้านาทีถัดไปอาจต้องการข้อมูลนําเข้าและการประเมินที่แตกต่างกันตรวจสอบว่าข้อมูลทุกชิ้นจะมีให้ใช้งานจริงเมื่อมีการออกการคาดการณ์แยกการทํานายออกจากการดําเนินการที่เกิดขึ้นกับมันการคาดการณ์สินค้าคงคลังจะประมาณความต้องการ;การตัดสินใจเติมสินค้ายังขึ้นอยู่กับเวลานํา ความจุในการจัดเก็บ ต้นทุนการขาดแคลน และของเสียคะแนนเชิงตัวเลขที่ดีกว่ามีประโยชน์ก็ต่อเมื่อช่วยปรับปรุงการตัดสินใจในขั้นตอนถัดไปประเมินตามค่าพื้นฐานง่าย ๆ และข้ามช่วงเวลาค่าเฉลี่ยของข้อผิดพลาดสามารถปกปิดการคาดการณ์ต่ําอย่างเป็นระบบในช่วงความต้องการสูงสุดหรือประสิทธิภาพที่ไม่ดีของผลิตภัณฑ์ใหม่เมื่อเหมาะสม ให้ประมาณความไม่แน่นอนและตรวจสอบว่าการสังเกตเห็นเกิดขึ้นบ่อยแค่ไหนในช่วงเวลาที่รายงานติดตามทั้งการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลนําเข้าและผลลัพธ์ที่วัดได้หลังจากการใช้งานข้อเสนอแนะอาจมาถึงช้า และการตัดสินใจของโมเดลเองอาจเปลี่ยนผลลัพธ์ที่ปรากฏให้เห็นบันทึกการแทนที่และแก้ไขเพื่อให้การตรวจสอบในภายหลังสามารถแยกแยะข้อผิดพลาดของโมเดลจากการวัดที่ขาดหรือการเปลี่ยนแปลงนโยบายได้

1. สําหรับช่วงเวลาสมมติสามวัน ความต้องการจริงอยู่ที่ 10, 20 และ 30 หน่วยพยากรณ์ A ทํานายวันที่ 12, 18 และ 28 หน่วย
2. ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์คือ 2, 2 และ 2 ซึ่งให้ค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ 2 หน่วยการพยากรณ์ค่าคงที่ที่ 20 จะมีข้อผิดพลาด 10, 0 และ 10 เฉลี่ยประมาณ 6.67 หน่วย
3. ตรวจสอบช่วงเวลาเพิ่มเติมและค่าใช้จ่ายการขาดแคลนก่อนตัดสินใจว่าการพยากรณ์แรกมีประสิทธิภาพมากกว่า

ตัวเลขที่สร้างขึ้นแสดงถึงการคํานวณข้อผิดพลาด ไม่ใช่หลักฐานเกี่ยวกับระบบพยากรณ์ที่ถูกนํามาใช้