Integrado con su cadena de suministro
Planificación estratégica
Analizando las tendencias futuras de la demanda, su empresa puede identificar los factores clave que influyen en ella. Esto permite planificar mejor la producción y las compras, lo que conduce a decisiones más informadas que maximizan el retorno de la inversión.
Utilizar las estimaciones de la demanda de existencias para planificar las reposiciones
La demanda prevista puede introducirse fácilmente en el motor de necesidades de material para preparar sus procesos de producción e inventarios. De este modo, cuando llegue la demanda real, su sistema estará preparado para hacerle frente.
Configurar regresores
Incorpore variables clave que influyan en la demanda -procedentes de la ERP o de fuentes externas-, como los precios de los productos o las inversiones en marketing, y fije sus valores futuros. Esto permite a los modelos detectar patrones y predecir cómo evolucionará la demanda en función de estas condiciones futuras.
Defina sus modelos de previsión
Tener en cuenta la estacionalidad
Los modelos pueden configurarse para detectar estacionalidades anuales, semanales y diarias, lo que permite identificar patrones y comprender mejor los factores que impulsan los cambios en la demanda.
Definir fechas especiales
Definir fechas especiales, como días festivos, en las que la demanda sigue patrones distintos. Esto permite a los modelos reconocer y aprender de tendencias pasadas, mejorando su capacidad para predecir futuros cambios en la demanda cuando estos eventos vuelvan a producirse.
Establecer intervalos de incertidumbre
En comparación con la previsión puntual, la modelización de la incertidumbre estima una gama de valores posibles para la previsión en lugar de un único resultado. El nivel de confianza determina la probabilidad de que el valor real se sitúe dentro de este intervalo. Con esta herramienta, al introducir un nivel de confianza obtendrá este intervalo además del valor más probable. De este modo, su empresa puede planificar y prepararse para la gama de posibles resultados que pueden producirse.
Comprobar el proceso de formación
El proceso de entrenamiento del modelo se registra, lo que permite revisar métricas como el error cuadrático medio (MSE), el error cuadrático medio (RMSE) y el error absoluto medio (MAE) a lo largo de las épocas, tanto para el entrenamiento como para la validación. Estos datos ayudan a refinar y mejorar el rendimiento del modelo en futuras sesiones de entrenamiento.
Elija entre diferentes marcos
La herramienta de previsión integra dos motores de previsión diferentes que simplifican las previsiones y las hacen accesibles a usuarios no especializados:
Prophet: Una herramienta de previsión de series temporales que utiliza un modelo aditivo para captar tendencias no lineales con estacionalidad anual, semanal y diaria, junto con efectos de vacaciones. Funciona mejor con datos con fuertes patrones estacionales y múltiples temporadas de registros históricos. Diseñado para ser robusto, Prophet maneja eficazmente los datos que faltan, los cambios de tendencia y los valores atípicos.
Profeta neuronal: NeuralProphet combina algoritmos tradicionales de series temporales con técnicas de aprendizaje profundo en un paquete fácil de usar basado en PyTorch. Admite el modelado global de múltiples series temporales, automatiza la selección de hiperparámetros y proporciona utilidades de trazado para visualizar las previsiones y los componentes del modelo. NeuralProphet gestiona eficazmente las tendencias cambiantes, la estacionalidad suave y los impactos de eventos y días festivos, al tiempo que ofrece opciones de personalización como la regularización.