Прогнозирование спроса с помощью машинного обучения

Трудоемкость и низкая точность – основные жалобы при прогнозировании спроса для целей планирования производства.

Добавим еще регулярные акции в сетях заказчиков, и процесс прогнозирования превращается в гнетущую боль. 

Задачу решает метод прогнозирования на базе машинного обучения (ML). На исторических данных о заказах, продажах, акциях строится математическая модель, которая учитывает календарь, сезонность, погоду, тренды и прочие признаки, влияющие на спрос. Модель автоматически прогнозирует в разрезе каждой отдельной номенклатуры и торговой точки или канала продаж с любой частотой и горизонтом. По этому принципу работает Прогнозный сервис Datanomics, разработанный специально для предприятий пищевой отрасли.  

Подробнее о прогнозировании с помощью ML, кейсах и результатах расскажет директор Datanomics Анна Племяшова на конференции Digital4food-2024.

Спешите забронировать билет – https://clck.ru/3ARkNF!