Побудова прогнозу стала ще простішою з новим релізом SMART Demand Forecast 3.0

Підвищення точності прогнозування відіграє вирішальну роль у сприятливому впливі на стратегічне планування бізнесу, бо допомагає розуміти ринкові тенденції, попит споживачів та потреби клієнтів. Це дозволяє ефективно керувати запасами та логістикою, мінімізуючи зайві витрати та ризики нестачі товарів.

Сучасні системи прогнозування, як SMART Demand Forecast, використовують багатофакторні моделі та аналізують величезний обсяг даних, щоб прогнозувати зміни в попиті. А щоб робити це ефективніше, система має постійно вдосконалюватись.

У цьому оновленні було проведено масштабну роботу з оптимізації всіх системних процесів та інтерфейсу для зручного користування рішенням, завантаження даних, перегляду таблиць та роботи з аналітикою. Також додали нові ключові функціональності:

• пошук та обробка аномалій в даних;
• можливість декомпозиції прогнозу на об’ємоутворюючі складові;
• фактори для прорахунку прогнозу: зовнішні (природні явища, форс-мажорні обставини, курсові коливання тощо) та фактор впливу конкурентів;
• модель прогнозування – XGBoost;
• звіти Power Bi та багато іншого.

Детальніше про всі оновлення системи читайте далі в статті.

Оновлено визначення технічних статусів та їх відображення в інтерфейсі

Зміни в інтерфейсі та статусах дозволяють легко орієнтуватися в системі, а також швидко адаптувати її до змін в процесах компанії. Це робить SMART Demand Forecast більш гнучким рішенням, а також допомагає новим користувачам у навчанні, адже програма інтуїтивно зрозуміла та відповідає сучасним стандартам представлення інформації.

Додано динамічну адаптацію до змін у кількості продуктових рівнів

Робочі процеси, повʼязані з побудовою прогнозу попиту, стають простішими завдяки гнучкості в управлінні продуктами в асортименті. Тепер система здатна швидко пристосовуватися до змін у продуктовій структурі, що робить її значно зручнішою у повсякденній роботі.

Оновлення дає змогу легко масштабувати та налаштовувати систему відповідно до поточних потреб з меншими витратами часу та людських ресурсів.

Удосконалено візуалізацію процесів роботи системи та відображення даних

Завдяки оптимізації алгоритмів та поліпшенню обробки даних, візуалізація процесів стала швидшою та плавнішою. Тепер інформація на екрані точніше відображає те, що відбуваються під час роботи системи. Користувачу легше бачити етапи обробки даних, тому взаємодія з рішенням буде максимально комфортною та зрозумілою навіть для нових працівників.

Оптимізовано відновлення роботи при втраті з’єднання

Для команди SMART Demand Forecast одним з важливих напрямків є забезпечення клієнтів стабільною роботою рішення. Зараз система відстежує процеси у режимі реального часу, тому якщо раптово зникає інтернет-зʼєднання, автоматично запускаються оновлені стратегії відновлення.

Процес роботи тепер став більш плавним, незважаючи на зовнішні фактори. Тепер можна не боятись втратити дані, з якими ви працювали. Це забезпечує не тільки якісну роботу в технічному плані, але й знижує стрес працівника та мінімізує незаплановані перерви в роботі.

Додано можливість обробки аномалій

Питання пошуку та обробки аномальних даних завжди знаходяться на першому місці для систем, які працюють з великими обсягами даних та використовують штучний інтелект. SMART Demand Forecast не є виключенням, проте завдяки накопиченій експертизі було впроваджено можливість виявлення аномалій в історичних продажах та їх згладження та корегування.

Додано синхронне прокручування таблиць та графіків аномалій

Під час роботи в SMART Demand Forecast можна одночасно прокручувати та порівнювати інформацію в таблицях і на графіках аномалій. Ця можливість забезпечує більш зручний та ефективний аналіз інформації, яка матиме вплив на прогноз попиту. Тепер користувачі можуть швидше виявляти важливі закономірності та аномалії у даних та складати аналітичну основу для подальших рішень в управлінні supply chain.

Додано можливість декомпозиції прогнозу на об’ємоутворюючі складові

Об’ємоутворюючі блоки — це ключові елементи, які формують загальний об’єм прогнозу. Їх декомпозиція допомагає більш точно прогнозувати майбутні тенденції, визначати ключові драйвери змін, а також формувати більш ефективні стратегії управління та планування ресурсів.

У системі створено звіт «об’ємоутворюючі блоки», завдяки якому можна швидко проаналізувати, які фактори вплинули на прогноз в більшу чи меншу сторону, приймати стратегічні рішення про поставки й промо та ін., керуючись цими факторами.

Імплементовано новий інтерфейс для роботи з імпортом та експортом таблиць аналогів

Постійне покращення зовнішнього вигляду системи – один з важливих напрямків розвитку SMART Demand Forecast. Тому це оновлення системи включає інтеграцію нового інтерфейсу, який стосується імпорту та експорту таблиць аналогів.

Завдяки простому та зрозумілому відображенню інформації користувачі можуть швидше взаємодіяти з системою. Це означає, що зменшується час та зусилля, необхідні для виконання операційних завдань.

Додано новий компонент діапазону для налаштувань пошуку аномалій

Завдяки цій функції користувачі можуть легко задавати рівень контамінації для пошуку за методом Isolation Forest через інтуїтивно зрозумілий інтерфейс, спрощуючи процес виявлення аномалій в даних. Це підвищує продуктивність роботи з системою і дає змогу команді готувати якісні аналітичні звіти.

Оптимізовано процеси CI/CD

З релізом 3.0 була проведена модифікація процесів CI/CD, що значно підвищує швидкість розгортання та контроль якості поставки продукту як під час розробки, так і тестування і поставки клієнту.

Хоч це і не є очевидним користувачів, але це важливий момент у роботі, адже він допомагає в майбутньому швидко і якісно імплементувати нові функції та безперервно покращувати роботу системи.

Розширено можливості використання календаря під час моделювання

Оновлений інтерфейс календаря SMART Demand Forecast забезпечує його ефективне використання, дозволяючи швидко отримувати необхідну інформацію і переглядати дані на різних рівнях агрегації. Крім того, додана можливість швидкого вибору дати для відкриття періоду планування.

Оновлено підхід до прогнозування товарів-новачків.

Нові товари в асортименті є складним завданням для побудови прогнозу попиту. Стандартна логіка роботи з наданням аналогів для побудови працює, проте, існують ситуації, коли необхідно проставляти велику кількість аналогів для сотень або тисяч товарів. Тепер це стало можливо завдяки функціоналу прогнозування нових товарів без зазначення аналога, на основі середніх продажів по категорії.

Додано нову модель машинного навчання – XGBoost

​​XGBoost – одна з найуспішніших моделей машинного навчання (екстремальний градієнтний бустінг), переможець багатьох змагань Kaggle у сфері прогнозування та задач регресії.

Додавання моделі в SMART Demand Forecast означає, що тепер можна експериментувати з різними інструментами прогнозу та вибрати найбільш дієві для вашої компанії.

Оптимізовано роботу моделі TFT

Імплементована в релізі 2.0 модель TFT (Temporal Fusion Transformation) зазнала рефакторингу та покращення продуктивності і точності. Перш за все пропрацьовано її точність, що дозволяє робити більш якісний прогноз, а тому – підвищувати результативність бізнесу.

Імплементовано нові фактори: дифузія Баса, ​вплив конкурентів та зовнішніх факторів

Фактор дифузії Баса заснований на дослідженнях з попереднього релізу. Він допомагає ідентифікувати патерни для товарів з короткою історією. Експерименти показали, що даних фактор дуже корисний під час прогнозування всіх товарів, бо допомагає більш комплексно підходити до побудови прогнозу.

Також доступна можливість врахувати такі важливі фактори як вплив конкурентів, за наявність відповідних даних.

Продовжується робота над урахуванням зовнішніх чинників формування попиту. Зʼявилась можливість врахувати економічні
фактори.

• Створено нову аналітичну модель даних
  У релізі 3.0 було оптимізовано та сформовано нову концепцію аналітичної звітності:
  • Проведено адаптацію наявних Power BI звітів;
    Звіт «Компенсовані продажі» дозволяє користувачу проаналізувати факти дефіциту товарів у певних магазинах та побачити, скільки доходу було втрачено, щоб зменшити збитки у майбутньому.
    Звіт «Аналіз продажів» дозволяє користувачу працювати з фактичною історією продажів, порівнювати між собою різні періоди та бачити тренди.
    Звіт «Аналіз прогнозу» порівнює фактичні дані продажів з фінальним прогнозом на попередніх календарних періодах та оцінити його точність.
  • Додано 5 нових Power BI звітів:
    Звіт «ABC-XYZ Аналіз» відображає метрики за товарами та магазинами у розрізі їх категоризації, залежно від об’ємів та волатильності продажів.
    Звіт «Аналіз залишків товару» показує на який період часу вистачить певних товарів у певних магазинах за умови прогнозованого попиту. Це дозволяє прийняти рішення щодо планування поставок товарів у магазини та визначення оптимального Safety Stock.
    Звіт «Аналіз доступності товарів» показує для яких товарів у яких магазинах були дефіцити протягом історичного періоду, що дозволяє визначити недоліки у поставках для більш оптимального планування.​​
    Звіт «Валідаційний аналіз» був оновлений, тепер він дозволяє проаналізувати наскільки валідаційний набір даних прогнозу збігається з фактичними продажами. Це дає змогу оцінити точність результатів прогнозу та прийняти рішення щодо подальшого використання навченої моделі.
    Звіт «Аналіз фінального прогнозу» доромагає порівняти між собою сценарії створених прогнозів та прийняти рішення щодо фіналізації, обравши один з сценаріїв.
  • розроблено єдину їх концепцію дизайну;
  • узгоджено основні метрики для аналізу.

Тепер можна аналізувати та візуалізувати як поточний стан бізнесу (фактичні продажі та запаси товару), так і наглядно бачити результати роботи застосунку DF (візуалізація прогнозу та метрик його точності).

Докладнішу інформацію про рішення та послуги SMART business можна отримати за телефоном +38 (044) 585-35-50, або залишивши ваш запит.