Функціонування всього ланцюга постачання розпочинається з прогнозування попиту. Скільки товару треба замовити, щоб задовольнити споживачів, і як при цьому не заморозити кошти в запасах, запобігти списанням і забезпечити рівень сервісу – питання, які ставлять собі supply chain менеджери щодня під час побудови прогнозів для кожного SKU. Задля забезпечення їхньої високої точності існують рішення, такі як SMART Demand Forecast, робота яких ґрунтується на алгоритмах машинного навчання та штучного інтелекту.
Команда SMART business щодня працює над покращенням функціонала системи прогнозування попиту SMART Demand Forecast. Фокус нашої уваги завжди прикутий до підвищення фінансових показників бізнесу клієнтів та надання найкращого досвіду користувачам, тому в цьому релізі ми розробили функціонал персоналізації таблиць, оптимізували процес імпорту промокампаній та кросбраузерну сумісність, пришвидшили роботу інтерфейсу та процеси Data Science, а також здійснили технічну оптимізацію системи. Детальніше про всі оновлення системи далі в статті.
Проведена актуалізація документації продукту Завершено документи Security та Enviroment policy, що описують роботу та взаємодію середовищ, стандарти та підходи до безпекової складової продукту. Документи регламентують взаємодію рішення SMART Demand Forecast з даними наших клієнтів.Оновлено структуру ведення проєкту. Ми ретельно ставимось до створення та підтримання актуальності технічної документації з продукту, щоб надавати клієнтам можливість знайомитись з документами з бізнес-процесів, архітектури рішення, термінології тощо.
Розроблено функціонал персоналізації таблиць Команда SMART business додала функціонал персоналізації таблиць з можливістю обрання кількості відображених рядків, налаштуванням переліку та послідовності стовпчиків.
Ця кастомізація дає можливість користувачам змінювати зовнішній вигляд таблиць під час роботи з системою прогнозування попиту, що своєю чергою значно покращує користувацький досвід.
Іншими словами, якщо нюанси вашої роботи потребують кастомізації інтерфейсу, ви можете перемістити або навпаки приховати необхідну вам інформацію.
Оптимізовано процес імпорту промокампаній та збільшено швидкість завантаження Завжди дбаємо про забезпечення швидкої та надійної роботи системи. Тому як слід попрацювали над зменшенням часу очікування під час імпорту промокампаній та їхньої подальшої валідації в системі SMART Demand Forecast .
Розроблено бізнес-правила та процес базової перевірки даних (Data Health Check) Під час інтеграції даних в систему вона автоматично перевірятиме завантажені дані на наявність критичних помилок, які будуть заважати виконанню основної функції рішення: підготовки прогнозу. В цьому релізі ми додали перевірку на:
метадані цілісність даних відповідність еталонній структурі Оптимізовано швидкість роботи інтерфейсу системи Для запобігання повторних обчислень в систему впроваджено збереження результатів виконаних функцій. Таким чином, відбулось значне підвищення продуктивності інтерфейсу під час завантаження сторінок системи.
Забезпечена кросбраузерна сумісність Налаштовано коректне відображення інтерфейсу та відпрацювання функціональності системи незалежно від встановленого браузеру.
Розроблений функціонал прогнозування на вищі рівні агрегації Раніше в рішенні SMART Demand Forecast були реалізовані процеси для прогнозування на найнижчому рівні агрегації. Для покриття більшого спектра бізнес-завдань командою було пропрацьовано підходи до генерації моделі, яка дозволяє прогнозувати на вищих рівнях часової, продуктової та бізнес-агрегації. В систему вже імплементовано тижневий та місячний рівні агрегації.
Перевірена концепція прогнозування Time Series моделями Система працює з однією моделлю для прогнозування – LGBM. Для розвитку мультимодельного підходу під різні бізнес-вимоги була пропрацьована модель Deep Learning для прогнозування часових рядів. Роботи з імплементації в систему зазначеної концепції будуть включені у реліз 2.0
Пришвидшені процеси Data Science В релізі 1.2 було протестовано ряд фреймворків та підходів до зменшення часу виконання процесів Data Science, що впливатиме на вартість промислової експлуатації системи SMART Demand Forecast. Був розглянутий процес паралельного скорінгу кількох комплексних сценаріїв, що своєю чергою пришвидшить видачу результатів прогнозу для користувача.
Проведена технічна оптимізація системи Важливий аспект IT-рішення – це забезпечити користувачам стабільну та швидку роботу системи, враховуючи постійну обробку та аналіз великих обсягів даних, тому команда SMART business провела технічну оптимізацію системи SMART Demand Forecast. Здійснено такі оновлення:
Адаптовано методи ICacheValidator Розроблений процес інкрементального завантаження даних до бази даних системи Оптимізована продуктивність виконання збережених процедур на базі даних додатку Тестування та модифікація процесів конвертації одиниць виміру. Автоматизована робота модуля Feature Selection Модуль відбору факторів був оптимізований відповідно до вхідних умов. З’явилось два режими запуску: ручний та автоматичний. Ручний режим необхідний для етапу пілоту і більш тонкого налаштування рішення для клієнта. Автоматичний режим потрібний для комплексного використання з мінімальними витратами людського часу.
Проведено рефакторинг коду DS-процесів Команда SMART business здійснила рефакторинг та оптимізацію кроку генерації планового набору даних та імпорту бібліотеки в Databricks-ноутбуках, а також зменшила об’єм Docker-образу. Завдяки цьому код став чистішим і зрозумілішим.
Докладнішу інформацію про рішення та послуги SMART business можна отримати за телефоном +38 (044) 585-35-50, або залишивши ваш запит .
