予測エンジン

過去10年間、データ関連技術は驚異的に進化してきました。企業は、19世紀以来知られていた数値レシピから、機械学習とディープラーニングによって駆動されるビッグデータ志向のテクノロジーを使用するようになりました。Lokadは、常に最新の科学を供給チェーン最適化に提供できるようにするために、最先端を維持することに焦点を当ててきました。

Lokadの予測技術の歴史的進化

6世代の予測

過去の予測技術の異なる世代を振り返り、発見してください。

適切な材料の組み合わせ

成功の秘訣

Lokadの技術は、1つまたは複数の魔法の統計モデルを活用することではありません。それは適切な錬金術を作り出すために一緒に働く材料の組み合わせです。初期の数年間、純粋な数学モデリングとサプライチェーンの現実との間のギャップがどれだけ大きいかをすぐに理解しました。

理論上うまくいったことが、実際のビジネスに適用されるときには完全に非効率でした。データは汚れていて、十分に深くなく、疎すぎました。一部のビジネスの販売履歴には、特定のモデルのクラス全体を使用するのが非常に難しくなるほど、参照やエントリの数が膨大でした。そして、サプライチェーン自体の制約が、予測の古典的な精度指標を向上させると、実際にはビジネスのパフォーマンスを低下させるようにしました。

Lokadは、これらすべての問題に適切な技術的な回答を見つけ、予測とサプライチェーンの最適化に対する見方を劇的に変えなければなりませんでした。

相関

ディープラーニングとの関連
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1つの製品を見ると、正確な統計的予測を行うにはデータが不足しています。実際、ほとんどの消費者市場では、製品の寿命は4年未満であり、平均して、ほとんどの製品には2年未満の利用可能な履歴がありません - つまり、1つの時系列を見るときに信頼性のある季節性分析を行うための最小の深さです。この問題は、統計的相関を介して対処されます。1つの製品で得られた情報は、他の製品の予測を洗練するのに役立ちます。たとえば、Lokadは、製品がわずか3か月しか販売されていない場合でも、適用可能な季節性を自動検出します。3か月のデータでは季節性は観察できませんが、より古い、より長寿命の製品が履歴にある場合、そこから季節性を抽出して新しい製品に適用できます。

コンピューティングパワー

クラウドコンピューティングとGPUを介して
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歴史データ内の相関を活用することは、精度を大幅に向上させる一方で、実行する計算量も増加します。たとえば、1,000の製品を相関させる場合、すべての可能なペアを見ると、1,000,000未満の組み合わせがあります。さらに、多くの企業は1,000以上の製品を持っています。クラウドコンピューティングとグラフィックスプロセッシングユニット（GPU）を活用することで、クライアントがデータを送信すると、必要な時にマシンを割り当て、その後、60分未満で結果を返し、適切にマシンを解放します。使用しているクラウド（Microsoft Azure）は分単位で料金を請求しているため、実際に必要な容量のみを消費します。企業が1日に1回以上予測する必要がないため、この戦略は、従来のアプローチと比較してハードウェアコストを24倍以上削減します。

確率

ビジネスの制約を受け入れるために

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伝統的な予測は中央値予測であり、つまり、将来の需要が50%の確率で上回るか下回るかの値です。残念ながら、この古典的なビジョンは、サプライチェーンの中心的な懸念、つまり在庫切れの回避と在庫の削減には対応していません。2016年、Lokadは、サプライチェーン向けの確率予測の概念を導入しました。将来の需要の各レベルの確率が推定されます。製品ごとに値を予測する代わりに、Lokadは全体の確率分布を予測します。確率予測は、スロームーバー、不規則な販売、需要の急増に対して、古典的な予測よりもはるかに優れたパフォーマンスを発揮します。在庫最適化に真剣に取り組むすべての企業は、おそらくこの技術の派生物を活用して、10年後には確率的になるでしょう。

数学的ライブラリからエンドツーエンドソリューションへ

私たちには多くの統計モデルのライブラリがあります。これには、Box-Jenkins、指数平滑化、自己回帰などのよく知られたクラシックモデルが含まれます。さらに、クラシックモデルは相関をうまく活用していないため、私たちは、利用可能なすべてのデータを活用するより良いモデルを開発しました。最初から、私たちは提供する予測の品質を継続的に監視し、残りの技術の弱点を注意深く評価するためにシミュレーションを実行してきました。私たちはモデルを改善し続け、新しいモデルと新しいパラダイムをライブラリに追加しています。したがって、私たちのクライアントは、ますます進化するテクノロジーの恩恵を受けています。

しかし、私たちはずっと前に気づいたのは、これだけでは不十分であり、サプライチェーンの現実と各ビジネスの制約と特異性にさらに深く入り込む必要があるということでした。したがって、私たちはクライアントから統計的スキルを求めるだけでなく、完全に使用可能なソリューションを提供するためにプロセス全体を管理しています。正確な発注書、ディスパッチまたは価格提案、および主要パフォーマンス指標のダッシュボードを備えた、正確性を評価するためのダッシュボードを提供します。

当社のサプライチェーン科学者は、お客様がビジネスの洞察をすべて取り入れるのを支援します。これは、サプライチェーン志向のプログラミング言語Envisionの使用によって可能になります。その柔軟性により、ビジネスの特異性を完全に反映できるスクリプトを微調整することができ、予測技術に完璧な補完を提供します。