Analisi dei parametri aziendali | Machine Learning

La previsione accurata della domanda è alla base di una catena di approvvigionamento efficiente. La previsione accurata della domanda garantisce che la risorsa corretta si trovi nel posto giusto, al momento giusto. Nel settore della vendita al dettaglio e dei beni di consumo, l'ottimizzazione dell'inventario riduce al minimo le scorte e le costose promozioni, diminuisce i dispendiosi trasferimenti all'interno dei punti vendita e ridimensiona il capitale circolante, favorendo l'utilizzo della liquidità in modo efficiente. Tuttavia, l'analisi di grandi quantità di dati per prevederne i valori futuri è complessa, dispendiosa in termini di tempo e non sempre accurata.

I servizi di IA/ML di Amazon, tra cui Amazon Forecast, Amazon SageMaker Canvas e SageMaker JumpStart, supportano gli analisti aziendali e i data scientist attraverso una combinazione di soluzioni senza e a uso limitato di codice che non richiedono competenze in materia di ML.

Vantaggi

Intelligenza che si adatta al cambiamento

I servizi di previsione di Amazon sfruttano il machine learning per analizzare grandi volumi di dati, comprendere modelli e relazioni sottili tra gli articoli e prevedere con precisione la domanda futura. I servizi di previsione di IA e ML di AWS sono perfezionati sulla base di oltre vent'anni di esperienza in Amazon.

Dimensionamento delle capacità di data science

Non è più necessario avere competenze di ML per generare previsioni estremamente accurate. Ciò significa che gli analisti aziendali possono applicare il ML ai problemi di previsione, consentendo ai data scientist di concentrarsi sulla risoluzione di ulteriori problemi aziendali.

Previsioni alle tue condizioni

AWS mette a disposizione diversi servizi per adattarsi al caso d'uso specifico: Canvas offre un servizio grafico senza codice che consente agli analisti aziendali di applicare facilmente il ML ai problemi di previsione; Amazon Forecast permette agli sviluppatori di codificare direttamente nelle API e SageMaker JumpStart dà la possibilità agli utenti di creare e assemblare i propri modelli.

Decisioni aziendali più ponderate

Metti alla prova le tue previsioni attraverso un'analisi ipotetica per determinare l'impatto delle decisioni aziendali, come promozioni o orari di apertura diversi, sulle vendite.

Testimonianze dei clienti

The Very Group è la maggiore azienda integrata di e-commerce e servizi finanziari del Regno Unito, con vendite annuali pari a oltre 2,2 miliardi di sterline e più di 1,8 milioni di visite del sito Web ogni giorno. Oltre ai propri marchi, tra cui Very.co.uk, Littlewoods.com e LittlewoodsIreland.ie, l'azienda commercializza oltre 1.800 marchi famosi, ha una base di 4,4 milioni di clienti e consegna oltre 49 milioni di prodotti all'anno.

"Abbiamo collaborato con AWS per usufruire delle soluzioni di previsioni e di IA/ML di AWS al fine di accelerare e costruire nuove capacità di previsione della domanda di articoli al dettaglio. Avvalendosi di un team internazionale e di un'estesa collaborazione, The Very Group ha ottenuto un successo sorprendente, migliorando del 9,9% la gestione degli SKU per un valore di oltre 110 milioni di sterline. Questi risultati sono il frutto di un investimento di oltre 800 ore nel programma, durante le quali sono stati completati oltre 70 esperimenti che hanno generato più di 8 milioni di previsioni. Adesso stiamo ampliando il modello ad altre aree dell'azienda, iterando ulteriori casi d'uso all'interno dell'organizzazione e aggiungendo dati più recenti ad Amazon Forecast, per migliorare costantemente la precisione del modello."

Steve Pimblett, Chief Data Officer - The Very Group

"Con Amazon Forecast, siamo riusciti ad aumentare la precisione delle nostre previsioni dal 27% al 76%, riducendo del 20% lo spreco di prodotti alimentari freschi. La distribuzione delle previsioni di Amazon Forecast ci ha aiutato a ottimizzare i costi previsti al rialzo e al ribasso, riducendo il nostro tasso di merce non in magazzino al 3% e migliorando i margini lordi. Questo permette ai nostri store manager di fare ordini più precisi con maggiore facilità basandosi sulle previsioni giornaliere. Adesso stiamo ampliando il modello ad altre categorie, iterando ulteriori set di dati e aggiungendo dati più recenti ad Amazon Forecast, per migliorare costantemente la precisione del modello."

Supratim Banerjee, Chief Transformation Officer - More Retail

"Sono rimasto molto colpito dal team di machine learning di livello mondiale di AWS. Il mio team ha lavorato a stretto contatto con Amazon Machine Learning Solutions Lab per sviluppare un modello di previsione della domanda utilizzando Amazon Forecast in poche settimane. La nostra soluzione ha aumentato la nostra precisione di previsione dell'8%. Prevediamo un risparmio annuale di 553.000 USD utilizzando questa soluzione per il nostro stabilimento in Messico. In più, sarà facile integrare questa soluzione nel nostro flusso di lavoro cloud una volta che avremo migrato la nostra infrastruttura di dati in AWS. Questa collaborazione con AWS ha contribuito a ridurre al minimo i costi di manodopera sprecati e ad aumentare la soddisfazione del cliente."

Azim Siddique, Technical Advisor e CoE Architect - Foxconn

Casi d'uso

Pianificazione dell'inventario

Migliora la pianificazione della domanda a livello granulare. Riduci gli sprechi, aumenta la rotazione dell'inventario e migliora la disponibilità in stock.

Pianificazione della forza lavoro

Staff più efficiente per soddisfare i livelli di domanda che cambiano, migliorare l'utilizzo, il tempo di servizio e la soddisfazione del cliente.

Pianificazione della capacità

Prendi decisioni a lungo termine con maggior sicurezza e migliora l'utilizzo del capitale.

Pianificazione finanziaria

Elabora piani per le vendite e le entrate elevate e gestisci i flussi di denaro in modo efficace.

Integrazione delle piattaforme di analisi dei dati

Per le organizzazioni che hanno applicazioni di business intelligence e di analisi dei dati in atto, le soluzioni dei partner di IA per l'analisi dei dati (AIDA) offrono modi diversi per avvalersi al meglio del ML direttamente all'interno degli strumenti di analisi già in uso.