პროგნოზის შექმნა კიდევ უფრო ადვილი გახდა ახალი SMART Demand Forecast რელიზით 3.0

პროგნოზირების სიზუსტის გაუმჯობესება გადამწყვეტ როლს თამაშობს სტრატეგიული ბიზნესის დაგეგმვაში, რაც ხელს უწყობს ბაზრის ტენდენციების, მომხმარებელთა მოთხოვნისა და მომხმარებლის საჭიროებების სიღრმისეულ გაგებას. ეს საშუალებას გაძლევთ ეფექტურად მართოთ ინვენტარი და ლოჯისტიკა, მინიმუმამდე დაიყვანოთ არასაჭირო ხარჯები და დეფიციტის რისკები.

თანამედროვე პროგნოზირების სისტემები, როგორიცაა SMART Demand Forecast, იყენებს მრავალვარიანტულ მოდელებს და აანალიზებს უამრავ მონაცემს მოთხოვნის ცვლილებების პროგნოზირებისთვის. ეფექტური პროგნოზის გასაკეთებლად სისტემა მუდმივად უნდა გაუმჯობესდეს.

ამ განახლებაში, ჩვენ ბევრი ვიმუშავეთ სისტემის ყველა პროცესისა და ინტერფეისის ოპტიმიზაციისთვის, რათა უზრუნველვყოთ გადაწყვეტილებების მარტივი გამოყენება, მონაცემთა ჩამოტვირთვა, ცხრილების ნახვა და ანალიტიკა. ჩვენ ასევე დავამატეთ ახალი ძირითადი ფუნქციები:

• მონაცემთა ანომალიის გამოვლენა და დამუშავება;
• პროგნოზის ძირითად კომპონენტებად დაშლის შესაძლებლობა;
• პროგნოზის გაანგარიშების ფაქტორები: გარე ფაქტორები (ბუნებრივი მოვლენები, ფორსმაჟორული მოვლენები, გაცვლითი კურსის რყევები და ა.შ.) და კონკურენტების გავლენა;
• პროგნოზირების მოდელი – XGBoost;
• Power BI ანგარიშები და მრავალი სხვა.

გაიგეთ მეტი სისტემის ყველა განახლების შესახებ ქვემოთ მოცემულ სტატიაში.

განახლებულია ტექნიკური სტატუსების განმარტება და მათი ჩვენება ინტერფეისში

ინტერფეისისა და სტატუსების ცვლილებები აადვილებს სისტემაში ნავიგაციას და კომპანიის პროცესების ცვლილებებთან სწრაფად ადაპტაციას. ეს აქცევს SMART Demand Forecast-ს უფრო მოქნილ გადაწყვეტილებად და ეხმარება ახალ მომხმარებლებს ისწავლონ, რადგან პროგრამა ინტუიციურია და აკმაყოფილებს ინფორმაციის პრეზენტაციის თანამედროვე სტანდარტებს.

დაემატა დინამიური ადაპტაცია პროდუქტის დონეების რაოდენობის ცვლილებებში

მოთხოვნის პროგნოზის შექმნასთან დაკავშირებული სამუშაო ნაკადები მარტივდება ასორტიმენტში პროდუქტების მართვის მოქნილობის გამო. სისტემას შეუძლია სწრაფად მოერგოს პროდუქტის სტრუქტურის ცვლილებებს, რაც ბევრად უფრო კომფორტულს ხდის მის გამოყენებას ყოველდღიურად.

განახლება საშუალებას გაძლევთ მარტივად გააფართოვოთ და დააკონფიგურიროთ სისტემა, რათა დააკმაყოფილოს თქვენი მიმდინარე საჭიროებები ნაკლები დროისა და ადამიანური რესურსით.

სისტემის პროცესების და მონაცემთა ჩვენების გაუმჯობესებული ვიზუალიზაცია

ოპტიმიზებული ალგორითმებისა და მონაცემთა გაუმჯობესებული დამუშავების წყალობით, პროცესის ვიზუალიზაცია უფრო სწრაფი და მოქნილი გახდა. ახლა ეკრანზე არსებული ინფორმაცია უფრო ზუსტად ასახავს იმას, რაც ხდება სისტემის მუშაობის დროს. მომხმარებლისთვის უფრო ადვილია მონაცემთა დამუშავების ეტაპების დანახვა, შესაბამისად გადაწყვეტილებასთაბ ურთიერთქმედება მაქსიმალურად კომფორტული და გასაგებია, თუნდაც ახალი თანამშრომლებისთვის.

ოპტიმიზებული აღდგენა კავშირის დაკარგვის შემთხვევაში

SMART Demand Forecast-ის გუნდისთვის, ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი საკითხი მომხმარებლებისთვის გადაწყვეტილების სტაბილური მუშაობის უზრუნველყოფაა. სისტემა აკონტროლებს პროცესებს რეალურ დროში, ასე რომ, თუ ინტერნეტ კავშირი მოულოდნელად გაქრა, განახლებული აღდგენის სტრატეგიები ავტომატურად ამოქმედდება.

სამუშაო პროცესი ახლა უფრო გამარტივედა, გარე ფაქტორების მიუხედავად, თქვენ აღარ მოგიწევთ ნერვიულობა იმ მონაცემების დაკარგვაზე, რომლებზეც მუშაობდით. ეს უზრუნველყოფს არა მხოლოდ მაღალი ხარისხის სამუშაოს ტექნიკური თვალსაზრისით, არამედ ამცირებს თანამშრომლების სტრესს და მინიმუმამდე დაყავს დაუგეგმავი ხარვეზები სამუშაო პროცესში.

დაემატა ანომალიების დამუშავების უნარი

ანომალიური მონაცემების პოვნისა და დამუშავების საკითხები ყოველთვის პრიორიტეტულია სისტემებისთვის, რომლებიც მუშაობენ დიდი რაოდენობით მონაცემებთან და იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს. მიუხედავად იმისა, რომ SMART Demand Forecast გამონაკლისი სულაც არ არის, დაგროვილი ექსპერტიზის გამოყენებით, გაყიდვებში ანომალიების აღმოჩენისას, შესაძლებელია მათი გასწორებისა და კორექტირება.

დაემატა ანომალიების ცხრილებისა და გრაფიკების სინქრონული ჩამოსქროლვის შესაძლებლობა

SMART Demand Forecast-ში მუშაობისას, შეგიძლიათ ერთდროულად ჩამოსქროლოთ და შეადაროთ ინფორმაცია ცხრილებსა და ანომალიების გრაფიკებში. ეს ფუნქცია უზრუნველყოფს უფრო მოსახერხებელ და ეფექტურ გზას ინფორმაციის გასაანალიზებლად, რომელიც გავლენას მოახდენს მოთხოვნის პროგნოზზე. ახლა მომხმარებლებს შეუძლიათ უფრო სწრაფად მოახდინონ მნიშვნელოვანი შაბლონებისა და ანომალიების ინდენტიფიცირება მონაცემებში და შექმნან ანალიტიკური საფუძველი შემდგომი გადაწყვეტილების მისაღებად მიწოდების ჯაჭვის მენეჯმენტში.

დამატებულია პროგნოზის შემადგენელ ნაწილებად დეკომპოზიციის შესაძლებლობა

კომპონენტის ნაწილების ბლოკები ის ძირითადი ელემენეტებია, რომლებიც ქმნიან პროგნოზის მთლიან მოცულობას. მათი დეკომპოზიცია ხელს უწყობს სამომავლო ტენდენციების უფრო ზუსტად პროგნოზირებას, ცვლილებების ძირითადი მამოძრავებლების იდენტიფიცირებას და რესურსების მართვისა და დაგეგმვის უფრო ეფექტური სტრატეგიების შემუშავებას.

სისტემაში შეიქმნა ანგარიში „კომპონენტური ნაწილების ბლოკები“. ის საშუალებას გაძლევთ სწრაფად გაანალიზოთ, თუ რომელმა ფაქტორებმა მოახდინეს გავლენა პროგნოზზე, ამ ფაქტორების საფუძველზე მიიღოთ სტრატეგიული გადაწყვეტილებები მიწოდებაზე, აქციებზე და ა.შ.

დაინერგა ახალი ინტერფეისი ანალოგების ცხრილების იმპორტისა და ექსპორტისთვის

სისტემის ინტერფეისის უწყვეტი გაუმჯობესება SMART Demand Forecast-ის განვითარების ერთ-ერთი მნიშვნელოვანი ნაწილია. ამრიგად, სისტემის ეს განახლება მოიცავს ახალი ინტერფეისის ინტეგრაციას ანალოგების ცხრილების იმპორტისა და ექსპორტისთვის.

ინფორმაციის მარტივი და თვალსაჩინო ინტერფეისის გამოყენებით მომხმარებლებს შეუძლიათ უფრო სწრაფად დაუკავშირდნენ სისტემას. ეს ამცირებს ოპერაციული ამოცანების შესასრულებლად საჭირო დროსა და ძალისხმევას.

დაემატა ახალი კომპონენტი ანომალიებისი ძიების პარამეტრებისთვის

ამ ფუნქციით მომხმარებლებს შეუძლიათ ადვილად დააკონფიგურირონ ცდომილების დონე ძიების მეთოდისთვის ინტუიციური ინტერფეისის საშუალებით, რაც ამარტივებს მონაცემებში ანომალიების იდენტიფიცირების პროცესს. ეს ზრდის სისტემის პროდუქტიულობას და საშუალებას აძლევს გუნდს მოამზადოს მაღალი ხარისხის ანალიტიკური ანგარიშები.

ოპტიმიზირებულია CI/CD პროცესები

3.0 რელიზში, შეცვლილია CI/CD პროცესები, რაც მნიშვნელოვნად ზრდის პროდუქტის მიწოდების სიჩქარეს და ხარისხის კონტროლს განვითარების, ტესტირებისა და კლიენტისთვის მიწოდების დროს.

მიუხედავად იმისა, რომ ეს მომხმარებლებისთვის შეუმჩნეველი რჩება, სამუშაოს მნიშვნელოვან ასპექტს წარმოადგენს, რადგან უზრუნველყოფს ახალი ფუნქციონალის სწრაფად და ეფექტურად დანერგვას ასევე სისტემის უწყვეტ გაუმჯობესებას მომავალში.

გაფართოვდა მოდელირების დროს კალენდრის გამოყენების შესაძლებლობა

SMART Demand Forecast კალენდრის განახლებული ინტერფეისი უზრუნველყოფს მის ეფექტურ გამოყენებას, რაც საშუალებას გაძლევთ სწრაფად მიიღოთ საჭირო ინფორმაცია და იხილოთ მონაცემები აგრეგაციის სხვადასხვა დონეზე. გარდა ამისა, დაემატა დაგეგმვის პერიოდის გახსნის თარიღის სწრაფად არჩევის შესაძლებლობა.

განახლებულია ახალი პროდუქტების პროგნოზირების მიდგომა.

ასორტიმენტში ახალი პროდუქტები ართულებს მოთხოვნის პროგნოზის შექმნას. პროგნოზირებისთვის მუშაობს ანალოგების მიწოდების სტანდარტული ლოგიკა, თუმცა არის სიტუაციები, როდესაც საჭიროა ასობით ან ათასობით პროდუქტისთვის დიდი რაოდენობის ანალოგების კონფიგურაცია. ახლა ეს შესაძლებელია ანალოგის მითითების გარეშე, მაგრამ საშუალო გაყიდვების საფუძველზე კატეგორიაში.

დაემატა მანქანური სწავლების ახალი მოდელი, XGBoost

XGBoost არის მანქანური სწავლების ერთ-ერთი ყველაზე წარმატებული მოდელი (ექსტრემალური გრადიენტის გაძლიერება) და Kaggle-ის მრავალი კონკურსის გამარჯვებული პროგნოზირებისა და რეგრესიის ამოცანების სფეროში.

SMART Demand Forecast-ზე ამ მოდელის დამატებით, კომპანიას ეძლევა შესაძლებლობა ექსპერიმენტი ჩაატაროს სხვადასხვა პროგნოზირების ხელსაწყოებზე და აირჩიოს ყველაზე ეფექტური.

ოპტიმიზებულია TFT მოდელის შესრულება

TFT (Temporal Fusion Transformation) მოდელი, რომელიც განხორციელდა გამოშვებაში 2.0 იყო რეფაქტორირებული და გაუმჯობესებული შესრულებისა და სიზუსტის თვალსაზრისით. უპირველეს ყოვლისა, ჩვენ გავაუმჯობესეთ მისი სიზუსტე, რაც შესაძლებელს ხდის უკეთესი პროგნოზების წარმოებას და ზრდის ბიზნესის ეფექტურობას.

დაინერგა ახალი ფაქტორები: ბასის დიფუზია, კონკურენტების გავლენა და გარე ფაქტორები

ბასის დიფუზიის ფაქტორი ეფუძნება წინა გამოშვებისთვის ჩატარებულ კვლევას. ეს ხელს უწყობს მოკლე ისტორიის მქონე პროდუქტების ნიმუშების იდენტიფიცირებას. ექსპერიმენტებმა აჩვენა, რომ ეს ფაქტორი ძალიან სასარგებლოა ყველა პროდუქტის პროგნოზირებისთვის, რადგან უზრუნველყოფს კომპლექსურ მიდგომას პროგნოზის შესაქმნელად.

ასევე შესაძლებელია ისეთი მნიშვნელოვანი ფაქტორების გათვალისწინება, როგორიცაა კონკურენტების გავლენა, შესაბამისი მონაცემების არსებობის შემთხვევაში.

ვაგრძელებთ მუშაობას მოთხოვნის ფორმირების გარე ფაქტორების გათვალისწინებით. ახლა უკვე შესაძლებელია ეკონომიკური ფაქტორების გათვალისწინება.

• შეიქმნა ანალიტიკური მონაცემების ახალი მოდელი
  3.0 გამოშვებაში ჩვენ დავაოპტიმიზეთ და შევქმენით ანალიტიკური ანგარიშგების ახალი კონცეფცია:
  • ადაპტირებულია Power BI-ის არსებული ანგარიშები;
    ანგარიში „კომპენსირებული გაყიდვები“ მომხმარებელს საშუალებას აძლევს გაანალიზოს გარკვეულ მაღაზიებში საქონლის დეფიციტი და დაინახოს რამხელა შემოსავალი დაიკარგა. ეს ხელს უწყობს მომავალში დანაკარგების შემცირებას.
    “გაყიდვების ანალიზის” ანგარიში საშუალებას აძლევს მომხმარებელს იმუშაოს გაყიდვების ფაქტობრივ ისტორიასთან, შეადაროს სხვადასხვა პერიოდები და დაინახოს ტენდენციები.
    „პროგნოზის ანალიზის“ ანგარიში ადარებს გაყიდვების რეალურ მონაცემებს წინა კალენდარული პერიოდების საბოლოო პროგნოზს და აფასებს მის სიზუსტეს.
  • დაემატა 5 ახალი Power BI-ის ანგარიში:
    “ABC-XYZ ანალიზის” ანგარიში აჩვენებს მეტრიკას პროდუქტისა და მაღაზიის კატეგორიზაციის მიხედვით, გაყიდვების მოცულობისა და ცვალებადობის მიხედვით.
    “საქონლის ნაშთების ანალიზი” ანგარიშში ნაჩვენებია, თუ რამდენ ხანს გასტანს გარკვეული პროდუქტები მაღაზიებში, სავარაუდო მოთხოვნის გათვალისწინებით. ეს საშუალებას გაძლევთ მიიღოთ გადაწყვეტილებები მაღაზიებში საქონლის მიწოდების დაგეგმვისა და უსაფრთხოების ოპტიმალური მარაგის განსაზღვრის შესახებ.
    “პროდუქტის ხელმისაწვდომობის ანალიზი” ანგარიში აჩვენებს, რომელ პროდუქტებში რომელ მაღაზიებში იყო დეფიციტი გასული პერიოდის განმავლობაში, რაც საშუალებას გაძლევთ დაადგინოთ მარაგების ნაკლებობა უფრო ეფექტური დაგეგმვისთვის.
    “ვალიდაციის ანალიზის” ანგარიში განახლებულია. ახლა ის საშუალებას გაძლევთ გაანალიზოთ, რამდენად ემთხვევა პროგნოზის ვალიდაციის მონაცემთა ნაკრები რეალურ გაყიდვებს, შეაფასოთ პროგნოზის შედეგების სიზუსტე და მიიღოთ გადაწყვეტილება მომზადებული მოდელის შემდგომი გამოყენების შესახებ.
    ანგარიში „საბოლოო პროგნოზის ანალიზი“ საშუალებას გაძლევთ შეადაროთ შექმნილი პროგნოზების სცენარები ერთმანეთს და ერთ-ერთი სცენარის არჩევით მიიღოთ გადაწყვეტილება დასრულებაზე.
  • შემუშავდა ერთიანი დიზაინის კონცეფცია;
  • დადასტურდა ანალიზის ძირითადი მეტრიკა

ახლა შესაძლებელია ბიზნესის მიმდინარე მდგომარეობის ანალიზი და ვიზუალიზაცია (ფაქტობრივი გაყიდვები და ინვენტარი), ასევე DF აპლიკაციის შედეგების მიღება (პროგნოზის ვიზუალიზაცია და მისი სიზუსტის მეტრიკა).