解決方案加速器
構建大規模需求預測
預先構建的代碼示例數據和循序漸進的指示準備好磚筆記本
需求預測是利用曆史數據和其他分析信息的過程建立模型,有助於預測未來估計客戶對具體產品的需求在一個特定的時期。它幫助形狀的產品路線圖,庫存生產和庫存分配,等等。
根據麥肯錫供應鏈,提高了10%到20%的預測的準確性可能會減少5%的庫存成本和收入會增加2%到3%。在這個世界上,利潤率越來越狹窄和關鍵,這個比例可以成就或者毀掉。但傳統的供應鏈預測工具並沒有帶來預期的結果,限製零售商和製造商的成功。
產生細粒度預測用更少的時間在零售商店
執行細粒度存儲項目級別的預測在一個有效的方式,利用分布式數據磚Lakehouse平台的計算能力。Beplay体育安卓版本這個加速器幫助零售商克服遺留數據分析解決方案的技術限製破壞預測的準確性。相反,原子水平上執行完整的預測數據在嚴格服務窗口這樣做:
- 為每個存儲項目組合構造一個預測
- 項目對每個產品在商店的需求
- 作為新的銷售數據到達時,有效地生成新的預測和添加現有的預測
- 工作在Python或R
與Nixtla間斷需求預測
細粒度的預測往往會暴露的間歇模式需求。這些模式需要專門的技術來生產預估產品,不要移動規律,容易預測的節奏。
在這個加速器,建在Nixtla與我們的合作夥伴,我們將演示如何使用這些技術來生產:
- 可伸縮的、準確預測在經曆間歇性需求大量的存儲項目組合
- 自動模型選擇,即模型烘烤大賽,以確保為每個存儲項目組合選擇最好的模型
- 指標,幫助我們識別最優頻率來生成新的預測
流線型的生產預測需求的水平
執行需求預測在部分層麵而不是總水平最小化中斷你的供應鏈和增加銷售。利用這個加速器:
- 建立細粒度的需求預測,可以擴展可以更頻繁地執行
- 管理材料短缺和預測overplanning
