SMART Demand Forecast – система прогнозування попиту на основі алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту. Release 1.0

Запаси — один з найцінніших активів компанії. Запорукою правильного управління яким є високоточне прогнозування попиту. З цим supply chain менеджерам допомагає система SMART Demand Forecast, яка працює на основі алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту. Рішення дозволяє визначити оптимальну кількість товару до замовлення, достатню для задоволення попиту, і запобігає утворенню overstock-ів на складі. Все це, в свою чергу, впливає на забезпечення належної доступності в торгових точках, зменшення рівня втрачених продажів та одночасне скорочення рівня коштів, заморожених в запасах.

Питання актуальності та необхідності системи прогнозування попиту не викликає сумнівів, тому запрошуємо ознайомитись з функціоналом рішення
SMART Demand Forecast.

Функціональні блоки SMART Demand Forecast

Роботу системи SMART Demand Forecast забезпечують 5 блоків: моделювання, підбір аналогів, аналітичні звіти, обробка персональної інформації та налаштування системи.

Блок обробки інформації

Система працює на основі алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту, для яких важливу роль відіграють вхідні дані для навчання моделі. Саме тому ми приділили особливу увагу перевірці їхньої цілісності та можливості безпечної обробки, а також зберіганню історичних даних діяльності бізнесу та персональної інформації користувачів. Розберемо детальніше функції цього блоку:

  1. Обробка персональних даних у відповідності до GDPR

SMART Demand Forecast дбає про безпеку отриманих даних і відповідає загальному регламенту захисту даних, саме тому:

  • Авторизація в cистемі відбувається за допомогою Microsoft Azure Active Directory;
  • Персональна інформація щодо користувачів, яка оброблюється в системі псевдонімізована, та зберігається безпосередньо в Microsoft Azure Active Directory.

  1. Перевірка цілісності даних

В систему впроваджені інтелектуальні алгоритми обробки великих масивів, які дозволяють перевіряти цілісність даних. Це дає можливість ще до запуску моделі виявити, де саме є проблема з даними.

Блок моделювання

У рішенні SMART Demand Forecast реалізований блок моделювання, який дозволяє: запускати процес навчання моделі та підготовки прогнозу, адмініструвати промокампанії, а також зберігати та експортувати результати. В блоці є такі можливості:

  1. Фільтрація по товарах та магазинах

У відповідності до рівнів продуктової ієрархії та рівнів фільтрації по магазинах система передбачає застосування у блоці моделювання фільтрів для інформації, що відображається на ньому.

  1. Запуск процесу навчання моделі

В інтерфейсі системи прогнозування попиту користувачам з відповідними правами доступу дозволено запускати процес навчання моделі.

  1. Відображення етапів тренування моделі та підготовки прогнозу

В рішенні SMART Demand Forecast реалізовано наскрізне відображення статусів тренування моделі та підготовки прогнозу для всіх користувачів.

  1. Скасування процесу тренування моделі та підготовки прогнозу

Реалізована можливість для користувачів, з відповідними правами доступу, за потреби зупинити процеси тренування моделі та підготовки прогнозу.

  1. Імпорт промокампаній

В інтерфейсі доступна функція імпорту промокампанії за допомогою попередньо експортованого файлу-шаблону.

  1. Підготовка прогнозу та його подальше збереження

Користувачі з відповідними рольовими правами можуть:

  • Запустити процес підготовки прогнозування за допомогою алгоритмів машинного навчання;
  • Фіналізувати підготовлений прогноз;
  • Експортувати результати в форматі CSV.

Блок підбору аналогів

В системі SMART Demand Forecast реалізований функціонал для обробки аналогів. Користувачі мають можливість:

  • Перевіряти на наявність товари / магазини, які мають недостатньо даних про фактичні продажі для прогнозування;
  • Аналізувати список запропонованих аналогів товарів / магазинів; 
  • Обирати релевантний товар / магазин як бенчмарк.

Блок аналітичних звітів

Аналітика є невіддільною частиною системи. Звітність в системі базується на
Power BІ, інтегрованому в інтерфейс, що забезпечує надання гнучкої і повної інформації. Користувачі можуть аналізувати:

  • Ретроспективні продажі;
  • Якість прогнозу на ретроспективних даних;
  • Набори промокампаній, що беруть участь у прогнозуванні;
  • Компенсовані продажі.

Блок налаштувань системи:

Кастомні налаштування рішення SMART Demand Forecast роблять його більш гнучким для вашого бізнесу. Ви зможете:

  • Робити налаштування, пов’язані з навчанням та підготовкою прогнозу;
  • Здійснювати моніторинг користувачів системи, їхніх прав та статусів;
  • Обирати персональні налаштування;
  • Задавати власні фільтри з різними наборами умов для подальшого використання в блоці моделювання.
  • Налаштовувати параметри планування, зокрема зазначати:
    • Дату відкриття періоду планування;
    • Горизонт планування;
    • Необхідний часовий ряд для навчання моделі;
    • Рівні грануляції прогнозу.

Бажаєте дізнатись більше про рішення SMART Demand Forecast?

Надішліть запит на sales@smart-it.com – і ми зв’яжемось з вами.

Posted in: