使用兩位數提高預測精度 Adexa 專有的機器學習算法

傳統的單變量預測算法只尋找基本趨勢而不是原因。 他們利用季節性或趨勢模式等模式來提供更準確的預測。 這些算法非常擅長挑選模式並為穩定的跑步者進行預測。 但是,如果有多種因素影響預測,通常情況下,那麼機器學習可以幫助顯著改善預測,甚至可以解釋結果和因果關係。

我們發現只需添加少量的解釋性數據和 ML 邏輯即可確定使用哪些數據以及如何使用(回歸和分類邏輯), 可以將預測準確度提高至少 10 個百分點. 對於新產品或受外部因素嚴重影響的產品,它甚至可能更高。 ML 不會對季節性非常可預測的大批量穩定賣家產生很大影響,但對於高價值波動產品、新產品和中低批量產品,影響可能很大,尤其是對於更準確的空頭期限預測。 ML 算法可以使用的除運輸數據之外的一些因素示例包括銷售點數據、產品生命週期階段、價格、假期、人口統計數據和行業趨勢數據。

在供應鏈規劃策略方面,機器學習的典型應用是生成更準確的需求預測,如上所述。 但是,ML 可以像需求計劃一樣使供應方計劃受益,甚至更多。 例如管理產品組合、決定產品的服務水平以優化利潤、確定安全庫存水平、根據屬性或產品和設備預測準確的處理時間以進行更準確的規劃,甚至根據供應商的行為預測供應何時到達。 有關 ML 在供應鏈規劃中的應用及其如何改進運營的更多信息,請單擊 這裡.

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我們發現只需添加少量解釋性數據和 ML 邏輯即可確定使用哪些數據以及如何使用, 可以將預測準確度提高至少 10 個百分點.