Verbesserung der Nachfrageprognose mit neuen Techniken

Die Nachfrageprognose ist ein bisschen wie das Wetter vorhersagen. Man denkt, man hat es im Griff, und dann schlägt ein plötzlicher Sturm zu-so wie ein Feiertagsverkauf oder eine grosse Werbeaktion-and alles geht schief. Diese Momente, die wir Peak Events (PEs) nennen, lassen die Nachfrage wie eine Rakete in die Höhe schiessen und dann genauso schnell wieder abstürzen.

Wenn es um diese Spitzen geht, neigen traditionelle Methoden, einschliesslich einiger schicker neuronaler Netze, dazu, ein bisschen überdreht zu sein. Sie sehen den Nachfrageanstieg und denken: „Wow! Das ist jetzt der neue Normalzustand!“ Also nehmen sie diese erhöhte Nachfrage mit in die Tage und Wochen danach, was zu Prognosen führt, die total daneben sind. Stell dir vor, du denkst, du brauchst einen Berg Eiscreme, weil du eine Party hattest, nur um am Ende zu überlegen, was du mit all den Resten machen sollst, wenn die Party vorbei ist.

Um diese nicht ganz kleine Herausforderung zu meistern, haben wir ein cleveres Tool entwickelt, das Split Peak Attention DEcomposition heisst. Ja, es klingt schick, aber es geht darum, es einfach zu halten-wie dein Eis in „Partyzeit“ und „normale Zeit“ aufzuteilen. Indem wir das Peak Event als eigenes Ding behandeln, können wir bessere Prognosen für normale Zeiten machen und die Verwirrung auf ein Minimum reduzieren.

#Das Gehirn hinter der Operation

Unser neues Modell funktioniert mit zwei Haupttricks: maskierten Konvolutionen und einem speziellen Peak Attention Modul. Die maskierten Konvolutionen wirken wie ein Filter in einem Café. Sie verhindern, dass die ganze schaumige Milch in unseren normalen Kaffee gelangt, sodass wir uns auf das Wesentliche konzentrieren können-die tatsächlichen Nachfragedaten ohne die Spitzen.

Das Peak Attention Modul ist wie dieser Freund, der dich daran erinnert, dass du nach der Party noch Kuchen übrig hast. Es behält die Spitzen im Auge und sagt uns, was in diesen aufregenden Momenten wichtig ist. Anstatt alles im Lärm untergehen zu lassen, sorgt dieses Modul dafür, dass wir scharf und fokussiert bleiben.

#Ergebnisse, die Bände sprechen

Als wir unser neues Modell an einem riesigen Datensatz mit Hunderten von Millionen von Produkten getestet haben, haben wir ziemlich beeindruckende Ergebnisse gesehen. Wenn PEs beteiligt waren, konnten wir die Genauigkeit während dieser Ereignisse verbessern und gleichzeitig die Prognosefehler, die darauf folgten, reduzieren. Es ist wie endlich herauszufinden, wie man Fahrrad fährt, ohne überall hin zu wackeln-keine abgestürzten Prognosen mehr!

Das ist entscheidend, insbesondere für grosse Einzelhändler, die wissen müssen, wie viel Lagerbestand sie reinholen sollen. Wenn sie falsch raten, kann das zu leeren Regalen oder Bergen von übrig gebliebenen Produkten führen. Wir wissen alle, was dann passiert: die gefürchteten Rabattaktionen, die niemand sehen will.

#Warum ist das wichtig?

Eine gute Prognose während PEs bedeutet weniger Kopfschmerzen später und besseres Bestandsmanagement. Stell dir das vor: Wenn ein Geschäft genau weiss, wie viele Produkte während eines grossen Verkaufs auf Lager sein sollen, können sie sicherstellen, dass es genau die richtige Menge für alle gibt. Es ist wie zu wissen, wie viele Cupcakes man für eine Party backen sollte-niemand geht mit leeren Händen nach Hause, und es gibt keine traurigen Reste.

Aber es geht nicht nur um Gebäck und Produkte. Genaues Prognostizieren senkt die Kosten. Wenn ein Geschäft zu viel Produkt hat, kann das zu teuren Lagergebühren und verschwendeten Ressourcen führen. Auf der anderen Seite kann es bedeuten, dass man ausverkauft ist und damit Verkäufe und unzufriedene Kunden verpasst. Unser neues Modell soll Einzelhändlern helfen, den sweet spot zu finden.

#Die technischen Details-aber nicht zu technisch

Wir haben dieses Modell, Split Peak Attention DEcomposition, so gestaltet, dass es die Daten in zwei Teile aufbricht: was während der Spitzen passiert ist und was zu anderen Zeiten passiert ist. Es ist wie zwei separate Notizbücher zu führen-eins für deine normalen Notizen und eines für den Fall, dass die Band deines Freundes in die Stadt kommt.

Anstatt zu versuchen, den ganzen Lärm zu verstehen, konzentriert sich unsere Methode auf das, was in diesen Spitzenmomenten wesentlich ist. Der Einsatz von kausalen Indikatoren hilft, zu erkennen, wann ein Peak auftreten wird, und blendet diese Momente aus. So wird der Algorithmus nicht durch jeden kleinen Nachfrageanstieg abgelenkt.

#Eine bessere Art der Prognose

Genaues Prognostizieren bedeutet, verschiedene Faktoren zu berücksichtigen-nicht nur, was in der Vergangenheit passiert ist, sondern auch, was am Horizont steht. Zum Beispiel kann das Wissen, wann Verkäufe, Feiertage oder Promotionen kommen, die Vorhersagen drastisch beeinflussen. Unser Modell berücksichtigt das, indem es vergangene Verkaufsdaten zusammen mit statischen Informationen zu Produkten verwendet.

Dieser Schritt ist entscheidend. Stell dir ein Geschäft vor, das Wintermäntel im Sommer verkauft-niemand will sich bei einer Hitzewelle eine schwere Jacke kaufen! Aber mit unserem Modell können Einzelhändler auch für saisonale Verkäufe vorausplanen und sicherstellen, dass sie bereit sind, wenn die Kunden suchen. Es geht darum, Bedürfnisse vorauszusehen und bereit zu sein für das, was als Nächstes kommt.

#Ein Blick in die Zukunft

Obwohl unser Modell grosses Potenzial zeigt, glauben wir, dass es noch Raum für Verbesserungen gibt. Derzeit verlässt sich das System auf vergangene Indikatoren, um zukünftige Nachfrage vorherzusagen. Wenn wir jedoch neuere Techniken einbeziehen, die Daten ohne vorherige Annahmen betrachten, könnten noch intelligentere Vorhersagen möglich sein. Das könnte helfen, Spitzen zu erkennen, bevor sie überhaupt passieren!

Man kann sich das wie das Deuten von Teeblättern vorstellen, anstatt auf die Nachrichten zu warten. Immer einen Schritt voraus zu sein, ist immer ein Gewinn!

#Fazit

In einer Welt, in der sich die Nachfrage in einem Augenblick ändern kann, ist es entscheidend, einen Schritt voraus zu sein. Das Split Peak Attention DEcomposition-Modell bietet einen vielversprechenden Schritt in die richtige Richtung, um genauere Prognosen zu ermöglichen, insbesondere während dieser entscheidenden Peak Events.

Indem wir die Nachfrage in handhabbare Teile aufteilen, unnötigen Lärm herausfiltern und besonderen Fokus auf diese wichtigen Spitzen legen, können wir Unternehmen und ihren Kunden besser dienen. Denk einfach daran, die perfekte Party zu planen-sicherstellen, dass genug Kuchen für alle da ist, ohne einen zweiten Kühlschrank für die Reste zu brauchen.

Mit besseren Prognosemethoden ebnen wir den Weg für smartere Entscheidungen, weniger Fehler und letztlich glücklichere Kunden. Schliesslich möchte niemand den Stress von Überbeständen oder verpassten Verkäufen erleben! Lassen wir die Regale gefüllt und die Verkäufe fliessen! 🎉