Text Mining für bessere Nachfrageprognosen
Wir freuen uns, bekannt zu geben, dass Lokad jetzt über Text-Mining-Funktionen verfügt, die seiner Prognose-Engine dabei helfen, genaue Nachfrageprognosen zu liefern, auch wenn es um Produkte mit geringer und unregelmäßiger Nachfrage geht, die nicht von Attributen wie Kategorien und Hierarchien profitieren. Diese Funktion ist live, schauen Sie sich die Label-Option unserer Prognose-Engine an.
Die Hauptherausforderung bei der Prognose von Lieferketten besteht in der Spärlichkeit der Daten: Die meisten Produkte verfügen nicht über ein Jahrzehnt relevanter historischer Daten und werden nicht von Tausenden von Einheiten bedient, wenn man die Ränder des Lieferkettennetzwerks betrachtet. Traditionelle Prognosemethoden, die auf der Annahme beruhen, dass die Zeitreihen sowohl lang als auch nicht spärlich sind, erzielen aus diesem Grund eine schlechte Leistung.
Lokad betrachtet die historischen Daten der Lieferkette aus einem anderen Blickwinkel: Anstatt die Tiefe der Daten zu betrachten, die tendenziell nicht vorhanden ist, betrachten wir die Breite der Daten, das heißt alle Korrelationen, die zwischen den Produkten bestehen. Da es häufig Tausende von Produkten gibt, können viele Korrelationen genutzt werden, um die Prognosegenauigkeit erheblich zu verbessern. Bei der Feststellung dieser Korrelationen können wir jedoch nicht auf die Nachfragehistorie vertrauen, da viele Produkte, wie die Produkte, die kurz vor der Markteinführung stehen, noch keine historischen Daten haben. Daher hat die Prognose-Engine von Lokad einen Mechanismus eingeführt, um stattdessen Kategorien und Hierarchien zu nutzen.
Die Nutzung von Kategorien und Hierarchien zur Steigerung der Prognosegenauigkeit funktioniert gut. Diese Methode hat jedoch eine spezifische Einschränkung: Sie beruht auf der Verfügbarkeit von Kategorien und Hierarchien. Tatsächlich haben viele Unternehmen nicht viel in die Einrichtung von Master Data investiert und können daher nicht von detaillierten Informationen über die Produkte profitieren, die durch die Lieferkette fließen. Früher, wenn keine Kategorie und keine Hierarchie verfügbar waren, war unsere Prognose-Engine praktisch nicht in der Lage, mit geringer und unregelmäßiger Nachfrage umzugehen.
Die neuen Text-Mining-Funktionen der Lokad-Prognose-Engine sind ein Game Changer: Die Engine ist jetzt in der Lage, die Plain-Text-Beschreibung der Produkte zu verarbeiten, um die Korrelationen zwischen den Produkten festzustellen. In der Praxis stellen wir fest, dass Unternehmen möglicherweise keine ordnungsgemäßen Kategorisierungen für ihre Produkte haben, aber eine Plain-Text-Beschreibung der Produkte nahezu immer verfügbar ist, was die Anwendbarkeit der Breiten-First-Prognoseperspektive von Lokad dramatisch verbessert.
Wenn zum Beispiel eine vielfältige Produktpalette den Namen Something Christmas trägt und all diese Produkte vor Weihnachten einen konsistenten saisonalen Anstieg aufweisen, kann die Prognose-Engine dieses Muster identifizieren und die abgeleitete Saisonalität automatisch auf ein neues Produkt anwenden, das das Schlüsselwort Christmas in seiner Beschreibung enthält. Genau das passiert bei Lokad im Hintergrund, wenn Plain-Text-Labels an die Prognose-Engine übergeben werden.
Unser obiges Beispiel ist vereinfacht, aber in der Praxis geht es beim Text Mining darum, komplexe Beziehungen zwischen Wörtern und Nachfragemustern aufzudecken, die in den historischen Daten beobachtet werden können. Produkte mit ähnlichen Beschreibungen können ähnliche Trends, ähnliche Lebenszyklen, ähnliche Saisonalitäten aufweisen. Zwei Produkte mit ähnlichen Beschreibungen können jedoch den gleichen Trend, aber nicht die gleiche Saisonalität aufweisen, 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 erfordert keine Vorverarbeitung der Produktbeschreibungen.
Unser Motto ist es, das Beste aus den vorhandenen Daten zu machen. Mit den Text-Mining-Funktionen senken wir erneut die Anforderungen, um Ihr Unternehmen in das Zeitalter der quantitativen Lieferketten zu bringen. Haben Sie Fragen? Schreiben Sie uns einfach an contact@lokad.com.
