ПРЕДИКТИВНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Решение относится к экспертным системам прогнозирования. Основной решаемой задачей является прогнозирование спроса за счет повышенной точности прогнозов, достигающей от 70% до 99% в зависимости от детализации. Система реализована как облачное решение, которое помогает производителям и розничным сетям выполнять комплекс задач прогноза спроса, планирования продаж, расчета и пополнения запасов. Решение позволяет осуществить обработку больших данных, подобрать оптимальный ансамбль алгоритмов для достижения лучших результатов прогнозирования. Система решает задачи регрессии в рамках прогнозирования спроса и расчета уровня запасов. Для этого отобран ряд наиболее эффективных алгоритмов машинного обучения, оптимизированных под эти задачи. Основными алгоритмами являются методы глубокого обучения, точнее унитарные рекуррентные нейронные сети, что позволяет достигать повышенной точности. В систему также заложены алгоритмы градиентного бустинга, а именно: XGBoost, CatBoost, LightGBM.

Cистема прогнозирования спроса, расчета уровня запасов и формирования заказа товаров для магазинов. Система реализована как облачное решение. Предоставление услуг осуществляется по подписке. Проект ориентирован прежде всего на клиентов сектора МСП. В отличие от существующих решений (например, JDA или SAP SCM), использующих простые базовые алгоритмы (например, алгоритмы Holt-Winter, линейную регрессию, ARIMA, дерево решений и т. д.) и строящих прогноз на типичные SKU (без учета их спецификации), решение от компании «ПредТех» берет в основу более сильные методы прогнозирования (бустинг, рекуррентные нейронные сети) и подходит к прогнозу SKU с учетом его параметров. Параметрами называются наличие у SKU факторов, которые определяют стратегию прогноза: сезонность, температурозависимость, темп и частоту продаж.