Le previsioni nelle catene di approvvigionamento sono notoriamente complesse e non saranno mai accurate, come accade intrinsecamente le previsioni. Non è una soluzione unica per tutti i casi d'uso, poiché nessun modello singolo offre costantemente i migliori risultati su tutti i prodotti, le località e gli orizzonti temporali. Alcuni modelli eccellono per la stagionalità, altri gestiscono meglio i dati rumorosi, e i modelli avanzati di deep learning scoprono pattern non lineari—ma solo se i dati sono robusti. Quindi, come fanno le aziende a scegliere il modello giusto senza una regolazione manuale infinita? La risposta si trova in un metodo di previsione a combinazione e combinazione.
Comprendere il concetto
La previsione mix-and-match consente ai pianificatori di regolare la selezione del modello e, in alcuni casi, di automatizzarla valutando più algoritmi e assegnando il miglior performer a ogni ciclo o esecuzione di previsione. Pensalo come la costruzione di una squadra campione: giocatori diversi portano punti di forza differenti, e la giusta combinazione vince. Allo stesso modo, mix-and-match è un archivio di modelli appositamente progettati che ti permette di selezionare quello più adatto al lavoro, date le priorità aziendali e gli orizzonti temporali.
Perché e come funziona il mix and match
La posta in gioco per una previsione precisa non è mai stata così alta. Con l'accelerazione dell'intelligenza artificiale (IA) e del machine learning (ML), l'implementazione di un modello inappropriato porterà rapidamente a una scarsa accuratezza delle previsioni; Una previsione scadente può provocare carenze di inventario, pianificazione della capacità disallineata e clienti insoddisfatti. Il mix and match affronta questo problema automatizzando la valutazione dei modelli, riducendo il carico di lavoro dei pianificatori e migliorando la precisione—senza richiedere competenze specializzate nella data science.
Alla base, il mix and match utilizza un'architettura di rete semantica intelligente e onnipresente. Qui viene definita la configurazione di previsione—input, output e horizons—oltre alle valutazioni core di modelli che utilizzano KPI come l'Errore Quadratico Medio (MSE). Per ogni esecuzione, viene utilizzato un modello per nodo e orizzonte di pianificazione. Poi, nelle successive previsioni, i modelli possono essere rivalutati e scelti in modo diverso man mano che le condizioni dei dati si evolvono.
