Forudsigelse

Ved at analysere fremtidige efterspørgselstendenser kan din virksomhed identificere de vigtigste faktorer, der påvirker efterspørgslen. Det giver mulighed for bedre planlægning af produktion og indkøb, hvilket fører til mere informerede beslutninger, der maksimerer investeringsafkastet.

Forventet efterspørgsel kan nemt indtastes i materialekravsmotoren for at forberede dine produktionsprocesser og lagerbeholdninger. På den måde er dit system klar til at håndtere den faktiske efterspørgsel, når den kommer.

Inddrag nøglevariabler, der påvirker efterspørgslen - hvad enten det er fra ERP eller eksterne kilder - såsom produktpriser eller marketinginvesteringer, og indstil deres fremtidige værdier. Det gør det muligt for modellerne at opdage mønstre og forudsige, hvordan efterspørgslen vil udvikle sig baseret på disse fremtidige forhold.

Modellerne kan konfigureres til at registrere årlige, ugentlige og daglige sæsonudsving, så de kan identificere mønstre og bedre forstå de faktorer, der driver skift i efterspørgslen.

Definér særlige datoer, f.eks. helligdage, hvor efterspørgslen følger bestemte mønstre. Det gør det muligt for modellerne at genkende og lære af tidligere tendenser, hvilket forbedrer deres evne til at forudsige fremtidige efterspørgselsskift, når disse begivenheder indtræffer igen.

Sammenlignet med punktprognoser estimerer usikkerhedsmodellering en række mulige værdier for prognosen i stedet for et enkelt resultat. Konfidensniveauet bestemmer sandsynligheden for, at den sande værdi falder inden for dette interval. Med dette værktøj vil du, når du indfører et konfidensniveau, få dette interval ud over den mest sandsynlige værdi. På den måde kan din virksomhed planlægge og forberede sig på alle de mulige udfald, der kan forekomme.

Modeltræningsprocessen logges, så du kan gennemgå målinger som Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE) og Mean Absolute Error (MAE) over epoker, både for træning og validering. Denne indsigt hjælper med at forfine og forbedre modellens ydeevne i fremtidige træningssessioner.

Prognoseværktøjet integrerer to forskellige prognosemotorer, der gør prognoser enklere og tilgængelige for ikke-specialiserede brugere:

Profet: Et tidsserieprognoseværktøj, der bruger en additiv model til at indfange ikke-lineære tendenser med årlige, ugentlige og daglige sæsonudsving samt ferieeffekter. Det fungerer bedst på data med stærke sæsonmønstre og flere sæsoner med historiske optegnelser. Prophet er designet til at være robust og håndterer effektivt manglende data, trendskift og outliers.

Neural Prophet: NeuralProphet kombinerer traditionelle tidsseriealgoritmer med deep learning-teknikker i en brugervenlig pakke, der er bygget på PyTorch. Den understøtter global modellering af flere tidsserier, automatiserer valg af hyperparameter og giver plotteværktøjer til visualisering af prognoser og modelkomponenter. NeuralProphet håndterer effektivt skiftende tendenser, udjævner sæsonudsving og virkningerne af begivenheder og helligdage, samtidig med at den tilbyder tilpasningsmuligheder som regularisering.