Прогнозирование спроса и управление запасами на основе ИИ и BIG DATA
Проблема
Текущие системы автоматизации могут помочь в прогнозировании продаж. Однако, для того чтобы быть конкурентоспособным на рынке, недостаточно прогнозировать продажи, необходимо прогнозировать покупательский спрос.
На основе него строится эффективное управление товарными запасами, например, производства и поставок товаров категории «Fresh»..
Решение
ИИ модуль прогнозирования спроса и повышения эффективности поставок.
Модуль позволяет:
прогнозировать спрос для конкретной товарной группы.
рассчитывать потребности в запасах в зависимости от вариабельности спроса.
Преимущества
Качественное прогнозирование спроса: система производит поиск аномалий с помощью скользящих окон, предсказательных моделей, скрытых Марковских моделей, IRF, рекуррентных нейросетей.
Выгоды
Снижение зависимости от человеческого фактора. Даже лучший менеджер не сможет показывать одинаково высокие результаты на длительном отрезке времени и на больших объемах данных.
Оптимизированные запасы – снижение затрат на их хранение.
Перманентное удовлетворение потребительского спроса – повышение удовлетворенности покупателей.
Стек технологий
Python, Pytorch, Sklearn