Text mining per previsioni di domanda migliori
Siamo orgogliosi di annunciare che Lokad offre ora funzionalità di text mining che assistono il suo motore di previsione nel fornire previsioni accurate della domanda, anche quando si considerano prodotti associati a domanda scarsa e intermittente che non beneficiano di attributi come categorie e gerarchie. Questa funzionalità è attiva, date un’occhiata all’opzione label del nostro motore di previsione.
La sfida principale delle catene di approvvigionamento nella previsione è la scarsità dei dati: la maggior parte dei prodotti non dispone di dati storici rilevanti di un decennio e non viene servita da migliaia di unità quando si considerano gli estremi della rete di approvvigionamento. I metodi di previsione tradizionali, che si basano sull’assunzione che le serie temporali siano lunghe e non sparse, hanno prestazioni scadenti proprio per questa ragione.
Lokad sta guardando i dati storici della catena di approvvigionamento da un altro punto di vista: invece di guardare la profondità dei dati, che tende ad essere inesistente, stiamo guardando la ampiezza dei dati, ovvero tutte le correlazioni che esistono tra i prodotti. Poiché ci sono spesso migliaia di prodotti, molte correlazioni possono essere sfruttate per migliorare significativamente l’accuratezza delle previsioni. Tuttavia, quando si stabiliscono queste correlazioni, non possiamo contare sull’utilizzo della storia della domanda perché molti prodotti, come i prodotti che stanno per essere lanciati, non hanno ancora dati storici. Pertanto, il motore di previsione di Lokad ha introdotto un meccanismo per sfruttare categorie e gerarchie al loro posto.
Sfruttare categorie e gerarchie per aumentare l’accuratezza delle previsioni funziona molto bene. Tuttavia, questo approccio soffre di una specifica limitazione: si basa sulla disponibilità di categorie e gerarchie. Infatti, molte aziende non hanno investito molto nella configurazione dei dati principali, e di conseguenza non possono beneficiare di informazioni molto dettagliate sui prodotti che passano attraverso la catena di approvvigionamento. In precedenza, quando non erano disponibili categorie e gerarchie, il nostro motore di previsione era essenzialmente limitato nella sua capacità di gestire una domanda scarsa e intermittente.
Le nuove funzionalità di text mining del motore di previsione di Lokad sono un vero e proprio cambio di paradigma: il motore è ora in grado di elaborare la descrizione plain-text dei prodotti per stabilire le correlazioni tra i prodotti. Nella pratica, osserviamo che mentre le aziende possono non avere una corretta categorizzazione dei loro prodotti, una descrizione in plain-text dei prodotti è quasi sempre disponibile, migliorando notevolmente l’applicabilità della prospettiva di previsione basata sull’ampiezza di Lokad.
Ad esempio, se un insieme diversificato di prodotti viene chiamato Qualcosa Natale, e tutti questi prodotti mostrano un picco stagionale consistente prima di Natale, allora il motore di previsione può identificare questo pattern e applicare automaticamente la stagionalità inferita a un nuovo prodotto che ha la parola chiave Natale nella sua descrizione. Questo è esattamente ciò che accade sotto il cofano di Lokad quando le etichette in plain-text vengono fornite al motore di previsione.
Il nostro esempio sopra è semplicistico, ma nella pratica il text mining comporta la scoperta di relazioni complesse tra parole e modelli di domanda che possono essere osservati nei dati storici. I prodotti che condividono descrizioni simili possono condividere tendenze simili, cicli di vita simili, stagionalità simili. Tuttavia, due prodotti con descrizioni simili possono condividere la stessa tendenza ma non la stessa stagionalità, ecc. Il motore di previsione di Lokad si basa su algoritmi di machine learning che identificano automaticamente le informazioni rilevanti dalle descrizioni in plain-text dei prodotti. Il motore non richiede alcuna elaborazione preliminare delle descrizioni dei prodotti.
Il nostro motto è sfruttare al massimo i dati che hai. Con le funzionalità di text mining, stiamo nuovamente abbassando i requisiti per portare la tua azienda all’era delle catene di approvvigionamento quantitative. Hai qualche domanda? Scrivici a contact@lokad.com.
