Deep Learning como motor de pronóstico de 5ta generación
Como parte de nuestro compromiso fundamental de ofrecer los pronósticos más precisos que la tecnología pueda producir, nos enorgullece anunciar que nuestra quinta generación de motor de pronóstico ya está disponible en Lokad. Este motor está aportando la mayor mejora de precisión que hemos logrado en una sola versión. El diseño del motor se basa en un tipo relativamente reciente de aprendizaje automático llamado deep learning. Para las cadenas de suministro, las mejoras de precisión de pronóstico grandes pueden traducirse en retornos igualmente grandes, atendiendo a más clientes, atendiéndolos más rápido y enfrentando menos riesgos de inventario.
Desde el pronóstico probabilístico hasta el deep learning
Hace aproximadamente 18 meses, anunciamos la cuarta generación de nuestra tecnología de pronóstico. La cuarta generación fue la primera en ofrecer pronósticos probabilísticos verdaderos. Los pronósticos probabilísticos son esenciales en las cadenas de suministro porque los costos se concentran en los extremos estadísticos, cuando la demanda resulta ser inesperadamente alta o baja. En contraste, los métodos de pronóstico tradicionales - como los pronósticos diarios, semanales o mensuales tradicionales - que solo se centran en entregar pronósticos medios o promedios, no tienen en cuenta el problema. Como consecuencia, esos métodos suelen fracasar en ofrecer retornos satisfactorios para las empresas.
En parte por casualidad, resulta que el deep learning está fuertemente orientado hacia los pronósticos probabilísticos por diseño. Sin embargo, la motivación de esta perspectiva fue completamente ajena a las preocupaciones de la cadena de suministro. Los algoritmos de deep learning favorecen la optimización basada en una perspectiva probabilística / bayesiana con métricas como la entropía cruzada porque estas métricas proporcionan valores de gradiente enormes que son especialmente adecuados para el descenso de gradiente estocástico, el “único” algoritmo que hace posible el deep learning.
¡En el caso específico de las cadenas de suministro, resulta que los fundamentos del deep learning están completamente alineados con los requisitos comerciales reales!
Más allá del bombo de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial, impulsada por el deep learning en la práctica, ha sido la palabra de moda del año 2017. Las afirmaciones son audaces, cautivadoras y, bueno, difusas. Desde el punto de vista de Lokad, observamos que la mayoría de estas tecnologías de IA “empresariales” no cumplen con las expectativas. Muy pocas empresas pueden asegurar más de medio billón de dólares en financiamiento, como Instacart, para reunir un equipo de deep learning de clase mundial y abordar con éxito un desafío de cadena de suministro.
Con esta versión, Lokad está haciendo que la tecnología de pronóstico de calidad de IA sea accesible para cualquier empresa razonablemente “digitalizada”. Obviamente, todo el proceso sigue siendo impulsado por datos históricos de la cadena de suministro, por lo que los datos deben ser accesibles para Lokad; pero nuestra tecnología no requiere ninguna experiencia en deep learning. A diferencia de casi todas las tecnologías de IA “empresariales”, Lokad no se basa en la ingeniería manual de características. En lo que respecta a nuestros clientes, la actualización de nuestros pronósticos probabilísticos anteriores al deep learning será perfectamente fluida.
Lokad es la primera empresa de software en proporcionar una tecnología de pronóstico de calidad de IA lista para usar, accesible tanto para pequeños comercios electrónicos de una sola persona como para las redes de cadena de suministro más grandes que pueden incluir miles de ubicaciones y millones de referencias de productos.
La era de la computación GPU
El deep learning se mantuvo algo “de nicho” hasta que la comunidad logró mejorar su propio bloque de construcción de software para aprovechar las GPUs (unidades de procesamiento gráfico). Estas GPUs difieren en gran medida de las CPUs (unidades de procesamiento central), que todavía alimentan la gran mayoría de las aplicaciones en la actualidad, con las notables excepciones de los juegos de computadora, que dependen intensamente tanto de las CPUs como de las GPUs.
Junto con la reescritura completa de nuestro motor de pronóstico para esta quinta iteración, también hemos mejorado significativamente la infraestructura de bajo nivel de Lokad. De hecho, para servir a las empresas, la plataforma de Lokad ahora aprovecha tanto las GPUs como las CPUs. Lokad ahora se beneficia de las máquinas con GPU que se pueden alquilar en Microsoft Azure, la plataforma de computación en la nube que admite a Lokad.
A través del enorme poder de procesamiento de las GPUs, no solo estamos haciendo nuestros pronósticos más precisos, sino que también los estamos haciendo mucho más rápidos. A través de una cuadrícula de GPUs, ahora obtenemos los pronósticos aproximadamente de 3 a 6 veces más rápido, para cualquier conjunto de datos de tamaño considerable (*).
(*) Para conjuntos de datos ultra pequeños, nuestro motor de pronóstico de quinta generación en realidad es más lento y tarda unos minutos más, lo cual es en gran medida inconsecuente en la práctica.
Lanzamientos de productos y promociones
Nuestro motor de pronóstico de quinta generación está aportando mejoras sustanciales a situaciones difíciles de pronóstico, especialmente lanzamientos de productos y promociones. Desde nuestra perspectiva, los lanzamientos de productos, aunque muy difíciles, siguen siendo un poco más fáciles que los pronósticos de promociones. La diferencia en la dificultad se debe a la calidad de los datos históricos, que invariablemente es más baja para las promociones en comparación con los lanzamientos de productos. Los datos de promoción mejoran con el tiempo una vez que se implementan los procesos adecuados de aseguramiento de calidad.
En particular, vemos el deep learning como una gran oportunidad para las marcas de moda que luchan con lanzamientos de productos que dominan sus ventas: lanzar un nuevo producto no es la excepción, es la regla. Luego, a medida que las variantes de color y tamaño inflan en gran medida el número de SKU, la situación se vuelve aún más compleja.
Acceso temprano al pronóstico profundo
Planeamos actualizar gradualmente a toda nuestra base de clientes a nuestro motor de pronóstico más nuevo. Este despliegue gradual tiene como objetivo asegurarse de que no introduzcamos inadvertidamente regresiones donde la última versión pueda resultar menos precisa que la anterior. Como la versión 5.0 es externamente idéntica a la versión 4.0, la actualización será completamente transparente. Los clientes solo notarán la mayor precisión. Para fines del primer trimestre de 2018, todos los pronósticos generados a través de Envision estarán impulsados por la versión 5.0.
