Textmining für bessere Nachfrageprognosen
Wir freuen uns, bekannt zu geben, dass Lokad nun über Textmining-Fähigkeiten verfügt, die seine Prognose-Engine dabei unterstützen, genaue Nachfrageprognosen zu liefern – selbst für Produkte mit spärlicher und intermittierender Nachfrage, die nicht von Attributen wie Kategorien und Hierarchien profitieren. Diese Funktion ist live, probieren Sie die label option unserer Prognose-Engine aus.
Die primäre Prognose-Herausforderung, der supply chains gegenübersteht, ist die spärliche Datenlage: Die meisten Produkte verfügen nicht über ein Jahrzehnt relevanter historischer Daten und werden nicht von Tausenden von Einheiten bedient, wenn man die edges des supply chain Netzwerks betrachtet. Traditionelle forecasting methods, die auf der Annahme basieren, dass die time series lang und nicht spärlich sind, schneiden aus diesem Grund schlecht ab.
Lokad betrachtet historische Daten von supply chains aus einem anderen Blickwinkel: Anstatt die Tiefe der Daten zu betrachten, die in der Regel nicht vorhanden ist, schauen wir auf die Breite der Daten, also auf alle Korrelationen, die zwischen den Produkten existieren. Da es häufig Tausende von Produkten gibt, können viele dieser Korrelationen genutzt werden, um die forecasting accuracy erheblich zu verbessern. Dennoch können wir uns beim Herstellen dieser Korrelationen nicht auf die Nachfragehistorie verlassen, da viele Produkte – wie jene, die kurz vor der Markteinführung stehen – noch nicht einmal historische Daten besitzen. Deshalb hat die Prognose-Engine von Lokad einen Mechanismus eingeführt, um stattdessen Kategorien und Hierarchien zu nutzen.
Die Nutzung von Kategorien und Hierarchien zur Erhöhung der Prognosegenauigkeit funktioniert hervorragend. Dieser Ansatz leidet jedoch unter einer spezifischen Einschränkung: Er ist auf die Verfügbarkeit von Kategorien und Hierarchien angewiesen. Tatsächlich haben viele Unternehmen nicht viel in master data-Systeme investiert und können daher nicht von detaillierten Informationen über die Produkte profitieren, die durch die supply chain fließen. Früher, wenn weder Kategorien noch Hierarchien verfügbar waren, war unsere Prognose-Engine im Wesentlichen in ihrer Fähigkeit eingeschränkt, spärliche und intermittierende Nachfragen zu bewältigen.
Die neuen Textmining-Fähigkeiten der Prognose-Engine von Lokad revolutionieren das Spiel: Die Engine ist nun in der Lage, die plain-text Beschreibung von Produkten zu verarbeiten, um die Korrelationen zwischen den Produkten herzustellen. In der Praxis stellen wir fest, dass, obwohl Unternehmen oft über keine ordnungsgemäße Kategorisierung ihrer Produkte verfügen, eine plain-text Beschreibung der Produkte fast immer vorhanden ist, wodurch die Anwendbarkeit der Breiten-Perspektive für Prognosen bei Lokad deutlich verbessert wird.
Beispielsweise, wenn eine vielfältige Menge von Produkten zufällig den Namen Something Christmas trägt und alle diese Produkte vor Weihnachten einen konsistenten saisonalen Anstieg aufweisen, dann kann die Prognose-Engine dieses Muster erkennen und die abgeleitete seasonality automatisch auf ein new product anwenden, das das Schlüsselwort Christmas in seiner Beschreibung enthält. Genau das passiert im Hintergrund bei Lokad, wenn plain-text Labels an die Prognose-Engine übermittelt werden.
Unser obiges Beispiel ist vereinfacht, aber in der Praxis beinhaltet Textmining das Aufdecken komplexer Zusammenhänge zwischen Wörtern und Nachfrage-Mustern, die in den historischen Daten beobachtet werden können. Produkte mit ähnlichen Beschreibungen könnten ähnliche Trends, ähnliche Lebenszyklen und ähnliche Saisonalitäten aufweisen. Allerdings können zwei Produkte mit ähnlichen Beschreibungen denselben Trend, aber nicht dieselbe Saisonalität teilen, usw. Die Prognose-Engine von Lokad basiert auf Machine-Learning-Algorithmen, die automatisch die relevanten Informationen aus den plain-text Beschreibungen der Produkte identifizieren. Die Engine benötigt keine Vorverarbeitung der Produktbeschreibungen.
Unser Motto ist es, das Beste aus den Daten zu machen, die Sie haben. Mit Textmining-Fähigkeiten senken wir erneut die Anforderungen, um Ihr Unternehmen ins Zeitalter der die Quantitative Supply Chain zu führen. Fragen? Schreiben Sie uns einfach eine E-Mail an contact@lokad.com.
