準確預測需求是高效率供應鏈的基礎。準確的需求預測可確保您將恰當的資源運用在恰當的位置和時機。在零售和消費產品產業中，庫存的最佳化可讓您盡可能減少庫存以及昂貴的促銷活動，減少昂貴的調貨次數，並最小化營運資金，進而讓您更有效率地部署現金。但從大量的資料分析中預測其未來數值可能會相當複雜、耗時且有所誤差。
Amazon 的 AI/ML 服務，包括 Amazon Forecast、Amazon SageMaker Canvas 和 SageMaker JumpStart 能結合無程式碼和低程式碼等無需 ML 專業知識的解決方案，為商業分析師和資料科學家提供支援。
優勢
適應變化的智慧
Amazon 的預測服務可利用機器學習來分析大量資料、了解項目之間細微的模式和關係，並準確預測未來需求。AWS AI 和 ML 預測服務以 Amazon 20 年來累積的豐富經驗為基礎，追求更臻完美。
擴展您的資料科學能力
您不需要 ML 專業知識即可進行高度精確的預測。這代表您的商業分析師可以在預測問題時應用 ML，讓您的資料科學家專注於解決更多業務問題。
按照您的條件進行預測
AWS 提供多種服務以滿足您的特定使用案例：Canvas 提供圖形化的無程式碼服務，讓商業分析師能夠輕鬆在預測問題時應用 ML；Amazon Forecast 能讓開發人員直接編寫程式碼至 API，而 SageMaker JumpStart 能讓使用者建置和整合自己的模型。
做出更明智的商業決策
透過假設分析來針對您的預測進行壓力測試，以判定商業決策 (例如促銷或不同營業時間) 對銷售額的影響。
客戶案例
The Very Group 是英國最大規模的綜合數位零售商和金融提供商，年銷售額超過 22 億英鎊，每天的網站造訪量超過 180 萬次。該公司擁有多個自有品牌，包括 Very.co.uk、 Littlewoods.com 和 LittlewoodsIreland.ie，其總共銷售 1,800 多個知名品牌的產品，擁有 440 萬客戶，每年交貨 4,900 萬件產品。
「我們與 AWS 合作，利用 AWS 預測和 AI/ML 解決方案加速並建置全新的零售需求預測能力。透過利用國際團隊和全面協作，The Very Group 出色地實現了 9.9% 的 SKU 管理改進，價值超過 1.1 億英鎊。這些結果歸功於該計劃投入 800 多個小時，完成 70 多次實驗，產生超過 800 萬個預測結果。現在，我們將模型擴展至其他業務領域，使用額外的跨組織使用案例進行反覆，並向 Amazon Forecast 新增資料，以不斷提高模型的準確性。」
The Very Group 資料長 Steve Pimblett
「使用 Amazon Forecast，我們能夠將預測準確性從 27% 提高至 76%，將新鮮農產品類別的浪費減少 20%。Amazon Forecast 提供預測分佈，這有助於我們最佳化過低和過高的預測成本，從而使缺貨率保持在 3%，並提高了毛利率。這使我們的商店經理更輕易透過查看每日預測來下更準確的採購單。現在，我們將模型擴展至其他類別，使用額外相關資料集進行反覆，並向 Amazon Forecast 新增資料，以不斷提高模型的準確性。」
More Retail 轉型長 Supratim Banerjee
「AWS 一流的機器學習團隊給我留下了深刻的印象。我的團隊與 Amazon Machine Learning Solutions Lab 密切合作，在幾週內使用 Amazon Forecast 開發了一個需求預測模型。我們的解決方案將我們的預測準確性提高了 8%。我們預計墨西哥工廠使用該解決方案每年可節省 553,000 美元。除此之外，一旦我們將數據基礎設施遷移到 AWS，將很容易將此解決方案整合到我們的雲端工作流程中。與 AWS 的合作可協助最大程度地減少浪費的人工成本，並提升客戶滿意度。」
富士康技術顧問兼 CoE 架構師 Azim Siddique
使用案例
庫存規劃
在精密度級別改善需求計劃。減少浪費、增加庫存周轉率並提高庫存可用性。
人力規劃
更有效地人員配備以滿足不同的需求水準，提高使用率、服務時間和客戶滿意度。
容量規劃
更有信心地做出更長期的決策並提高資本使用率。
財務規劃
規劃銷售和頂線營收並有效管理現金流。
分析平台整合
對於擁有商業智慧和分析應用程式的組織，適用於資料分析的 AI (AIDA) 合作夥伴解決方案會根據組織已在使用的分析工具，提供充分利用 ML 的方法。
準備好開始使用了嗎？
資源
Amazon Forecast
Amazon SageMaker Canvas
Amazon SageMaker Canvas