Prognozowanie z wykorzystaniem średniej vs ML

W prognozowaniu popytu kluczowym wyzwaniem jest dokładność przewidywań. Tradycyjnie, wiele firm korzysta z prostych metod, takich jak obliczanie średnich historycznych danych sprzedaży. Choć te metody mogą być łatwe do wdrożenia i zrozumienia, coraz częściej ustępują miejsca bardziej zaawansowanym technikom uczenia maszynowego, które oferują znacznie lepsze rezultaty. W dzisiejszej kawie przyjrzymy się, dlaczego uczenie maszynowe (ML) przewyższa tradycyjne metody średnich w prognozowaniu popytu.

Tradycyjne Metody Prognozowania: Średnie

Tradycyjne metody prognozowania, takie jak średnia arytmetyczna, polegają na obliczaniu średniej wartości historycznych danych sprzedaży. Na przykład, aby przewidzieć sprzedaż na przyszły miesiąc, można obliczyć średnią sprzedaż z kilku poprzednich miesięcy. Choć jest to prosty i szybki sposób, ma on swoje ograniczenia:

1. Nie uwzględnia zmienności: Średnia nie bierze pod uwagę sezonowości, trendów ani nietypowych wzorców w danych.
2. Brak zdolności adaptacyjnych: Nie reaguje na zmiany w danych w czasie rzeczywistym.
3. Ignoruje złożone zależności: Nie potrafi wychwycić skomplikowanych relacji między różnymi czynnikami wpływającymi na popyt.

Uczenie Maszynowe: Nowoczesne Podejście do Prognozowania

Uczenie maszynowe, zwłaszcza algorytmy takie jak sieci neuronowe i modele regresyjne, oferują znacznie bardziej zaawansowane podejście do prognozowania popytu. Oto dlaczego są one lepsze:

1. Uwzględnienie wielu zmiennych:
   1. Złożone relacje: Algorytmy ML mogą analizować wiele zmiennych jednocześnie i identyfikować złożone relacje między nimi. Na przykład, model może uwzględniać czynniki takie jak ceny konkurencji, promocje, sezonowość, trendy rynkowe i wiele innych.
   1. Automatyczna selekcja cech: Modele ML mogą automatycznie wybierać najważniejsze cechy, które wpływają na popyt, co zwiększa dokładność prognoz.
2. Adaptacja do zmian:
   1. Uczenie się z bieżących danych: Modele ML mogą być regularnie aktualizowane nowymi danymi, co pozwala im adaptować się do zmieniających się warunków rynkowych i popytu.
   1. Przewidywanie trendów: Modele mogą identyfikować i prognozować trendy na podstawie danych historycznych, co pozwala na lepsze przygotowanie się na przyszłe zmiany.
3. Wyższa dokładność:
   1. Redukcja błędów: Dzięki zaawansowanym algorytmom, modele ML mogą minimalizować błędy predykcyjne.
   1. Przewidywanie anomalii: Modele ML są w stanie wychwycić anomalie i nietypowe wzorce w danych, co jest niemożliwe przy użyciu prostych średnich.
4. Personalizacja prognoz:
   1. Segmentacja rynku: Modele ML mogą tworzyć prognozy dla różnych segmentów rynku, co pozwala na bardziej spersonalizowane podejście do zarządzania zapasami i strategii marketingowych.
   1. Indywidualne wzorce zakupowe: Modele mogą analizować indywidualne wzorce zakupowe klientów, co pozwala na lepsze zrozumienie ich potrzeb i lepsze prognozowanie popytu na poziomie mikro.

Podsumowanie

Uczenie maszynowe przynosi znacznie lepsze rezultaty w prognozowaniu popytu niż tradycyjne metody oparte na średnich. Dzięki zdolności do uwzględnienia wielu zmiennych, adaptacji do zmian, wyższej dokładności oraz personalizacji prognoz, algorytmy ML oferują bardziej zaawansowane i precyzyjne narzędzia do przewidywania przyszłych trendów sprzedaży. W dynamicznym i konkurencyjnym środowisku rynkowym, wykorzystanie uczenia maszynowego staje się nieodzownym elementem skutecznego zarządzania popytem.

Oprogramowanie DATURE ENTERPRISE wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w procesie prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Dzięki temu możliwe jest generowanie znacznie trafniejszych prognoz i podejmowanie optymalnych decyzji zatowarowania .

W systemie dostępne są metody prognozowania popytu sezonowego oraz pozostającego pod wpływem dni kalendarzowych. Metody zarządzania zapasem pozwalają zarówno na wykorzystanie podejścia opartego o budowanie zapasów sezonowych przed sezonem, dynamiczne sterowanie zapasem bezpieczeństwa jak i JIT.

W aplikacji DATURE ENTERPRISE można także wykorzystać wiedzę ekspercką w procesie prognozowania popytu. Uprawnieni użytkownicy mogą wprowadzać prognozy eksperckie i korygować nimi prognozy statystyczne. Proces jest w pełni audytowalny pod kątem tego kto kiedy i jak zmienił prognozę. Dzięki temu możliwe jest śledzenie trafności zarówno prognoz statystycznych jak i prognoz eksperckich. W konsekwencji organizacja uczy się jak trafniej prognozować i poprawiać efektywność procesu.