Talep Tahminleme SF1
Makine öğrenmesi algoritmaları ile gelecekteki talebi %90+ doğrulukla öngörün. Stok maliyetlerinizi düşürün, satışlarınızı artırın, tedarik zincirini optimize edin.
SF1’in Temel Özellikleri
Yapay zeka destekli tahminleme platformu ile tüm tedarik süreçlerinizi veriye dayalı yönetin.
Çapraz Öğrenme Modeli
Tüm ürünler birlikte eğitilir; ürün benzerlikleri kullanılarak yeni ürünler için de tahmin üretilebilir.
Çok Faktörlü Analiz
Fiyat, kampanya, stok düzeyi, mevsimsellik ve sektöre özgü dışsal veriler modele doğrudan dahil edilir.
Otomatik Parametre Optimizasyonu
Her veri setine özgü en iyi model konfigürasyonu otomatik belirlenir; manuel ayar gerekmez.
Stok Optimizasyonu
Fazla stok ve stok dışı kalma riskini dengeler. Sipariş miktarları otomatik olarak optimize edilir.
ERP / BI Entegrasyonu
Mevcut ERP ve BI sistemlerinizle sorunsuz entegrasyon. Lokal servis veya bulut üzerinden çalışır.
Binlerce SKU Desteği
Perakendeden üretime, binlerce ürün-lokasyon kombinasyonunu aynı anda analiz edebilir.
Çözüm Mimarisi
Amaç
Hedef metrik ve tahminleme ufku
Veri Toplama
Talep, fiyat, kampanya verisi
Modelleme
ML / DL ve öznitelik mühendisliği
Optimizasyon
Otomatik parametre ayarı
Doğrulama
Farklı periyotlarda değerlendirme
Entegrasyon
ERP / BI / Bulut bağlantısı
Yapay Zeka mı, Geleneksel Yöntem mi?
SF1 — Yapay Zeka Algoritmaları
SF1 — Yapay Zeka Algoritmaları- Tüm ürünler birlikte öğrenilir (çapraz öğrenme)
- Yeni ürün tahmini benzerlik analizi ile yapılabilir
- Fiyat, kampanya, stok faktörleri modele dahil edilir
- Talebi etkileyen birçok değişken kullanılır
- 2018’den itibaren tüm yarışmalarda birinci
Geleneksel Algoritmalar
- Her ürün için ayrı model, hiyerarşi dikkate alınmaz
- Yeni ürünler için veri yoksa tahmin yapılamaz
- Kampanya, fiyat, stok dışarıda kalır
- Yalnızca geçmiş satış verilerine dayanır
- Değişen koşullara adaptasyon zayıftır
Gerçek Proje Sonuçları
Potansiyel Müşteri Adayımızla gerçekleştirilen PoC’de Softeconomics AI modeli geleneksel yöntemlere karşı test edildi.