/


Главная / Услуги и решения / Искусственный интеллект / Прогнозирование спроса

Прогнозирование спроса

Цель: Получить максимально точный прогноз спроса на готовую продукцию.

Задачи прогнозирования решаются в самых разнообразных областях человеческой деятельности, таких как наука, экономика, производство и множество других сфер. Целью прогнозирования является предсказание будущих событий.

Прогнозирование является одной из задач искусственного интеллекта и одновременно одним из ключевых моментов принятия решений при оптимизации товарного запаса, логистики и необходимых ресурсов. Прогнозирование направлено на определение тенденций динамики конкретного объекта или события на основе ретроспективных данных, т.е. анализа его состояния в прошлом и настоящем. Таким образом, решение задачи прогнозирования требует наличия некоторой обучающей выборки данных.

Вопрос прогнозирования спроса (продаж) на продукцию встает перед каждым владельцем или руководителем бизнеса. Прогнозирование – первый шаг в решении важнейших бизнес-задач, таких как оптимизация закупок, распределение ресурсов, бюджетирование.

Используемые технологии

Простых способов прогнозирования, подходящих под любой случай или клиента, – НЕТ. Спрос и объемы продаж зависят от сезонности, динамики развития бизнеса, конкурентной среды, ценовой политики, маркетинговых действий и десятка других факторов. Для практического построения полноценного решения не получится использовать встроенные в некоторые учетные системы модули прогнозирования, предназначенные для построения элементарных прогностических моделей. Серьезный подход к прогнозированию подразумевает применение специализированных систем.

Построение прогноза состоит из нескольких этапов, заслуживающих отдельного внимания:

  • Очистка данных. «Сырые» данные нельзя использовать без предварительной обработки для построения моделей. Пропуски, аномалии, шумы, некорректные данные будут вносить искажения в прогноз.
  • Эконометрические модели. Использование прогностических моделей на основе формул и классических методов, таких как скользящее среднее, ARIMA, аддитивные, мультипликативные и прочие модели.
  • Адаптивные модели. Использование современных механизмов построения моделей на основе самообучающихся алгоритмов и машинного обучения. Эти алгоритмы способны «подстраиваться» под изменение ситуации, находить как линейные, так и сложные нелинейные закономерности. Используя подобные способы моделирования, строятся гибкие прогностические модели, способные к адаптации.
  • Учет внешних факторов. Модели данных позволяют использовать записи о продажах товаров за предыдущие периоды, а также учитывать внешние факторы, зависимости между товарными группами, взаимозаменяемость продуктов. Например, при построении прогноза учитывать факт наличия товара или заменителей на складе.
  • Сравнение и перебор моделей. Ни один из подходов к прогнозированию не в состоянии покрыть все потребности и учесть все особенности продаж. Для эффективной работы приходится строить множество моделей, перебирать их, выбирать подходящие, строить комитеты моделей.

Использование инструментов и алгоритмов современных аналитических платформ обеспечивает поддержку всего цикла работ: от сбора данных до построения моделей и передачи результатов в сторонние системы.

Для каждого артикула (товарной группы) строится несколько прогнозов (разные алгоритмы, разные первичные данные), автоматически отслеживается качество каждого из них на предыстории. При анализе ретропрогнозов учитываются специфические требования, предъявляемые к прогнозам продаж.

В отличие от наиболее простого случая, когда выбирается единственный прогноз из нескольких, данный подход обладает высокой надежностью и более высоким качеством прогнозирования. В разные периоды времени на прогноз могут влиять определенные факторы и обстоятельства. Качество работы методов также меняется. При этом система автоматически ранжирует первичные прогнозы по уровню текущей актуальности и создает из них единый прогноз.

Результат:

  • создание/разработка автоматизированного решения для прогнозирования спроса;
  • повышение точности прогнозирования спроса: от 50-95% (зависит от поведения товара);
  • снижение влияния «человеческого фактора» – 100%;
  • снижение объема трудозатрат на прогнозирование и управление запасами – 90%.

Отзывы клиентов

компании «Блеск»–Иван Никулин

Благодаря сотрудничеству с Softline у нас появилась возможность оценить преимущества решения, используя его в тестовом режиме на реальных данных. Первичная оценка показывает, что для работы с Forecast NOW! нам не потребуется привлекать большой штат программистов и аналитиков: бизнес-пользователи после первичной настройки программы могут использовать решение самостоятельно. У системы универсальная конфигурация, ее не нужно кастомизировать: дополнительные функции становятся доступны централизованно при очередном обновлении. Все это позволит нам обеспечить высокую результативность в процессе управления товарными запасами при оптимальных затратах ресурсов.