Квантили = Оптимизация запасов 2.0
Получение более точных прогнозов, которые превращаются в прибыль, является главным приоритетом для Lokad. Однако прогнозирование спроса исследуется уже более полувека, и каждые 0,1% дополнительной точности обычно являются ничем иным, как тяжелым боем.
Иногда, однако, мы делаем прорыв. Сегодня мы объявляем о самом значительном технологическом обновлении Lokad с момента его запуска 6 лет назад: немедленной доступности квантильных прогнозов.
Квантили являются революционными в том смысле, что во многих ситуациях они делают классические прогнозы абсолютно устаревшими в отношении оптимизации запасов - для розничных, оптовых и производственных предприятий.
Мы выделили 3 ситуации, в которых квантили действительно блестят:
- Высокие уровни обслуживания на уровне 90% и выше.
- Интермиттирующий спрос (медленно движущиеся товары).
- Оптовые заказы (всплески спроса).
В этих ситуациях сравнения с нашей собственной классической технологией прогнозирования показывают, что квантильные прогнозы обычно позволяют снизить запасы либо на 20%, либо снизить количество нехваток товара на 20%.
Необычные утверждения требуют необычных доказательств. Карл Саган
Однако множество сравнений, которые мы провели до сих пор с нашими потенциальными клиентами и клиентами, показывают, что наша классическая технология прогнозирования уже опережает конкурентов; но с квантильными прогнозами достигается совершенно новый уровень оптимизации запасов.
Не стесняйтесь проверить квантили на практике.
История обновления квантилей
Квантильное прогнозирование (также называемое квантильной регрессией) существует уже десятилетиями в академических кругах. Затем в финансах аналитики начали широко использовать квантили для анализа значения в риске (Value at Risk, VaR) с конца 1980-х годов.
В Lokad квантили также существуют уже давно. Например, еще в 2009 году была опубликована статья Sequential Quantile Prediction of Time Series. IEEE Transactions on Information Theory, March 2011, vol. 57, n°3, написанная одним из нас. Однако до недавнего времени квантили очень ошибочно считались математическим отвлечением (с точки зрения бизнеса), а не критически важным понятием.
То, что останавливало нас, не было недостатком понимания статистики, а недостатком понимания глубокой связи между квантилями и оптимизацией запасов. Это понимание было вызвано, в основном, случайностью, когда один из наших клиентов попросил нас разработать формулу для расчета оптимальных уровней обслуживания для ее запасов.
Прорыв, да, но поздний
Этот прорыв в квантилях является только очень относительным в том смысле, что квантили уже успешно применяются десятилетиями в других отраслях. Однако есть один аспект, который частично объясняет эту позднюю появление: квантильные модели обычно требуют примерно в 10 раз больше вычислительной мощности по сравнению с классическими моделями прогнозирования. Без облачных вычислений, мы не смогли бы внедрить квантили в производство, сохраняя агрессивную ценовую политику.
