Integrat amb la cadena de subministrament
Planificació estratègica
Analitzant les tendències futures de la demanda, la vostra empresa pot identificar els factors clau que hi influeixen. Això permet planificar millor la producció i les compres, cosa que condueix a decisions més informades que maximitzen el retorn de la inversió.
Utilitzar les estimacions de la demanda d'existències per planificar les reposicions
La demanda prevista es pot introduir fàcilment al motor de necessitats de material per preparar els seus processos de producció i inventaris. D'aquesta manera, quan arribi la demanda real, el vostre sistema estarà preparat per fer-hi front.
Configurar tornadors
Incorporeu variables clau que influeixin en la demanda -procedents de l'ERP o de fonts externes-, com els preus dels productes o les inversions en màrqueting, i fixi els seus valors futurs. Això permet als models detectar patrons i predir com evolucionarà la demanda en funció d'aquestes condicions futures.
Definiu els vostres models de previsió
Tenir en compte l'estacionalitat
Els models es poden configurar per detectar estacionalitats anuals, setmanals i diàries, cosa que permet identificar patrons i comprendre millor els factors que impulsen els canvis en la demanda.
Definir dates especials
Definir dates especials, com a dies festius, en què la demanda segueix patrons diferents. Això permet als models reconèixer i aprendre de tendències passades, millorant la seva capacitat per predir futurs canvis en la demanda quan aquests esdeveniments es tornin a produir.
Establir intervals d'incertesa
En comparació de la previsió puntual, la modelització de la incertesa estima una gamma de valors possibles per a la previsió en lloc d'un únic resultat. El nivell de confiança determina la probabilitat que el valor real se situï dins aquest interval. Amb aquesta eina, en introduir un nivell de confiança obtindreu aquest interval a més del valor més probable. D'aquesta manera, la vostra empresa pot planificar i preparar-se per a la gamma de possibles resultats que es poden produir.
Comprovar el procés de formació
El procés d'entrenament del model es registra, cosa que permet revisar mètriques com l'error quadràtic mitjà (MSE), l'error quadràtic mitjà (RMSE) i l'error absolut mitjà (MAE) al llarg de les èpoques, tant per a l'entrenament com per a la validació. Aquestes dades ajuden a refinar i millorar el rendiment del model en sessions d'entrenament futures.
Trieu entre diferents marcs
L'eina de previsió integra dos motors de previsió diferents que simplifiquen les previsions i les fan accessibles a usuaris no especialitzats:
Prophet: Una eina de previsió de sèries temporals que utilitza un model additiu per captar tendències no lineals amb estacionalitat anual, setmanal i diària, juntament amb efectes de vacances. Funciona millor amb dades amb forts patrons estacionals i múltiples temporades de registres històrics. Dissenyat per ser robust, Prophet maneja eficaçment les dades que falten, els canvis de tendència i els valors atípics.
Profeta neuronal: NeuralProphet combina algorismes tradicionals de sèries temporals amb tècniques d'aprenentatge profund en un paquet fàcil d'utilitzar basat en PyTorch. Admet el modelatge global de múltiples sèries temporals, automatitza la selecció d'hiperparàmetres i proporciona utilitats de traçat per visualitzar les previsions i els components del model. NeuralProphet gestiona eficaçment les tendències canviants, l'estacionalitat suau i els impactes d'esdeveniments i dies festius, alhora que ofereix opcions de personalització com ara la regularització.