acceleratore
Costruire previsioni della domanda su larga scala
Codice preimpostato, dati campione e istruzioni passo-passo pronti da usare in un notebook Databricks
La pianificazione della domanda è il processo con cui si sfruttano dati storici e altre informazioni analitiche per costruire modelli che aiutano a stimare la futura domanda di prodotti specifici in un arco di tempo specifico. Questo processo aiuta a definire la roadmap dei prodotti, la produzione e l'allocazione delle scorte, fra le altre cose.
Secondo McKinsey, un miglioramento del 10-20% nel livello di accuratezza delle previsioni relative alla supply chain può produrre una riduzione dei costi di inventario del 5% e un incremento dei ricavi del 2-3%. In un mondo in cui i margini sono sempre più ridotti e critici, questa percentuale può fare la differenza. Purtroppo, gli strumenti tradizionali per le previsioni sulla supply chain non riescono a fornire i risultati desiderati, limitando il successo di commercianti e produttori.
Generare previsioni granulari a livello di singolo negozio in tempi più rapidi
Genera previsioni granulari a livello di singolo negozio-articolo in modo efficiente, sfruttando la potenza di calcolo distribuita della Databricks Lakehouse Platform. Questo acceleratore aiuta le aziende di commercio al dettaglio a superare i limiti tecnici delle soluzioni tradizionali di analisi dei dati che minano la precisione delle previsioni, effettuando invece previsioni complete su dati a livello "atomico" entro finestre di servizio ridotte, per svolgere attività come:
- costruire una precisione per ogni combinazione negozio-articolo;
- fare proiezioni della domanda per ogni prodotto in tutti i negozi;
- quando arrivano nuovi dati sulle vendite, generare in modo efficiente nuove previsioni e aggiornare quelle esistenti;
- lavorare in Python o R.
Previsione della domanda intermittente con Nixtla
La previsione granulare rivela spesso schemi di domanda intermittente. Questi schemi (pattern) richiedono tecniche specializzate per produrre previsioni relative alle merci che non si muovono con una cadenza regolare e facilmente prevedibile.
Con questo acceleratore, costruito insieme ai nostri partner di Nixtla, dimostriamo come si possano utilizzare queste tecniche per produrre:
- previsioni accurate scalabili su grandi quantità di combinazioni negozio-articolo che evidenziano una domanda intermittente;
- selezione automatica dei modelli, detta anche "model bake-off", per garantire la selezione del modello migliore per ogni combinazione negozio-articolo;
- metriche che aiutano a individuare la frequenza ottimale con cui generare nuove previsioni.
Prevedere la domanda di singole parti per snellire la produzione
Prevedi la domanda di parti a livello singolo invece che aggregato, per ridurre al minimo le interruzioni della supply chain e aumentare le vendite. Sfrutta questo acceleratore per:
- costruire previsioni della domanda granulari che possano essere realizzate in modo scalabile con maggiore frequenza;
- gestire carenze di materiali e prevedere la pianificazione eccessiva (overplanning).
Risorse
Video esplicativo
Blog
Calcolatore del valore
