Предсказание спроса играет ключевую роль в различных секторах промышленности, помогая оптимизировать процессы, снижать издержки и повышать удовлетворенность клиентов.
Компания Б1 разработала модель спроса на стэке из передовых технологий ИИ, которая позволяет достичь высокой точности прогноза в разрезе каналов и типов продаж и разработать сценарный анализ для ценовых стратегий спроса.
В основе решения Б1 лежит продвинутая модель машинного обучения TFT (Temporal Fusion Transformer), разработанная специально для прогнозирования временных рядов (источник: ScienceDirect).
Она сочетает архитектуру нейросетей-трансформеров с механизмами обработки временных зависимостей, что позволяет эффективно учитывать разнородные данные и улучшать точность прогнозов. Таким образом, модель TFT содержит в себе преимущества глубокого обучения и интерпретируемости, что делает ее идеальным инструментом для прогнозирования спроса.
ПРОГНОЗ СПРОСА ДЛЯ РОЗНИЧНЫХ СЕТЕЙ И FMCG-КОМПАНИЙ
Решение Б1 для прогнозирования спроса ориентировано прежде всего на потребности розничных сетей и FMCG-компаний и позволяет эффективно решать задачи в следующих направлениях:
-
Управление ассортиментом
Модель предсказания спроса используется для определения наиболее востребованных товаров в разных регионах и сезонах. Это дает возможность оптимизировать ассортимент и увеличить продажи
-
Динамическое ценообразование
Прогнозы спроса с помощью решения Б1 помогают устанавливать оптимальные цены на товары, учитывая сезонность, конкуренцию и поведение потребителей
-
Планирование акций и скидок
Учитывая множество факторов, модель определяет, какие товары стоит продвигать в определенный период, чтобы максимизировать прибыль
ВАЖНЫЕ ПРЕИМУЩЕСТВА МОДЕЛИ ПРЕДСКАЗАНИЯ ОТ Б1
Точный прогноз даже при плохих данных – модель может выдавать близкий к реальности результат даже при неполной или зашумленной истории. Она учитывает сложные зависимости в данных, включая сезонность, тренды и внешние факторы
- Учитывает сложное поведение клиента. Например, снижение эффекта от повторного промо при новом запуске акции в близком периоде
- Интерпретируемость – в отличие от «черных ящиков» решение от Б1 позволяет понять, какие факторы влияют на прогноз, что помогает принимать более обоснованные решения
- Поддержка многомерных данных – учитывается множество входных параметров, таких как цены, промоакции, погодные условия и макроэкономические показатели
- Масштабируемость – модель Б1 легко адаптируется к различным отраслям, включая производство, энергетика, логистика, пищевая промышленность и прочие
ЭТАПЫ РАБОТЫ С ПРОГНОЗНОЙ МОДЕЛЬЮ ОТ Б1
Сбор данных
Команда Б1 анализирует ваши исторические данные о продажах, а также внешние факторы, которые могут влиять на спрос
Обучение модели
Мы настраиваем TFT-модель для вашего бизнеса, учитывая специфику отрасли
Прогнозирование
Модель предоставляет точные прогнозы спроса на дни, недели или месяцы вперед
Оптимизация
Компания использует полученные данные для управления запасами, планирования производства и повышения удовлетворенности клиентов
Модель Б1 предлагает революционный подход к прогнозированию спроса, который поможет вашему бизнесу стать более эффективным и прибыльным.
ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛИ Б1 ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА В РАЗЛИЧНЫХ ОТРАСЛЯХ
Производство
- Оптимизация производства – за счет более точного прогноза спроса производители могут планировать объемы выпуска продукции так, чтобы избежать перепроизводства или дефицита. Это помогает минимизировать затраты на хранение и снизить потери
- Управление запасами – модель помогает определить оптимальный уровень сырья и готовой продукции на складах, что особенно важно для отраслей с длительным циклом производства
- Планирование закупок – на основе прогнозов компании могут более эффективно закупать сырье и компоненты, избегая излишков или нехватки
Логистика и цепи поставок
- Оптимизация транспортировки – логистические компании могут более точно планировать маршруты и объемы перевозок, снижая затраты на транспортировку и улучшая сроки доставки
- Управление складскими мощностями – более эффективно распределять товары между складами в зависимости от прогнозируемого спроса в разных регионах
- Снижение рисков сбоев – прогнозирование спроса помогает предвидеть возможные сбои в цепочке поставок и заранее принимать меры для их устранения
Пищевая промышленность
- Прогнозирование спроса на продукты питания – возможность планировать производство и закупки скоропортящихся товаров, минимизируя потери
- Управление сезонным спросом – более точный учет сезонных колебаний спроса, например, увеличение продаж мороженого летом или шоколада зимой
- Оптимизация логистики – модель помогает планировать доставку продуктов с учетом сроков годности и спроса в разных регионах
Энергетика
- Прогнозирование потребления энергии – энергетические компании могут использовать модель для предсказания спроса на электроэнергию, что позволяет оптимизировать генерацию и распределение ресурсов
- Балансировка нагрузки – прогнозы помогают избежать перегрузок в пиковые периоды и снизить затраты на производство энергии
- Планирование инвестиций – на основе долгосрочных прогнозов спроса компании могут планировать строительство новых мощностей или модернизацию существующих
Таким образом, модель предсказания спроса может стать ключевым инструментом для повышения эффективности и конкурентоспособности в различных отраслях промышленности.
КАК МЫ ПОСТАВЛЯЕМ МОДЕЛЬ СПРОСА
Вариант SaaS
Установка в периметр клиента
- Установка в корпоративное облако
- Установка on-Premise
Без переработки концептуальной архитектуры
ВАЖНО: для обучения модели требуется GPU-уровня не ниже Nvidia A100.
ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ
В чем отличие нейросетей-трансформеров от других типов нейросетей?
Нейросети-трансформеры превзошли предыдущие архитектуры, став основой передовых языковых моделей.
Ключевыми отличиями трансформеров от других типов нейросетей являются:
1. Механизм внимания (Self-Attention)
Так называемый механизм «самовнимания» анализирует одновременно взаимосвязи между всеми элементами последовательности (например, словами в тексте). Это позволяет модели учитывать глобальный контекст, даже если элементы находятся далеко друг от друга.
Если сравнить, например, с RNN/LSTM, то их архитектура предполагает последовательную обработку данных, что затрудняет учет длинных зависимостей из-за «затухания градиента». А CNN-модели фокусируются на локальных паттернах (например, n-граммах), но игнорируют глобальные связи.
2. Параллельная обработка
Трансформеры обрабатывают всю последовательность параллельно (благодаря матричным операциям), что ускоряет обучение по сравнению с RNN/LSTM, где требуется последовательный проход по данным. Простой пример: для предложения из 10 слов трансформер обрабатывает все слова одновременно, а RNN — последовательно, за 10 шагов.
3. Архитектура без рекурренции
Основные компоненты нейросетей-трансформеров – это энкодер и декодер, каждый из которых состоит из слоев self-attention и feed-forward сетей.
В архитектуре отсутствуют рекуррентные (RNN) или сверточные (CNN) блоки как основа.
4. Позиционное кодирование (Positional Encoding)
Поскольку трансформеры не обрабатывают данные последовательно, информация о порядке элементов добавляется через позиционные эмбеддинги (например, синусоидальные функции или обучаемые векторы). В то время как RNN/LSTM порядок учитывается автоматически за счет последовательной обработки.
5. Масштабируемость
Трансформеры эффективно работают с большими объемами данных и масштабируются на GPU/TPU благодаря параллелизму. Это привело к созданию гигантских моделей, таких как GPT-4, BERT и T5.
Изначально трансформеры были разработаны для задач машинного перевода, но теперь они доминируют в генерации текста, классификации, суммаризации, а также в компьютерном зрении.
В чем особенности модели TFT?
Temporal Fusion Transformer (TFT) — это продвинутая модель машинного обучения, разработанная для прогнозирования временных рядов. Она сочетает архитектуру трансформера с механизмами обработки временных зависимостей, что позволяет эффективно учитывать разнородные данные и улучшать точность прогнозов (источник: ScienceDirect).
Использование TFT особенно эффективно для решения таких отраслевых задач, как:
- Прогнозирование спроса в ритейле и FMCG
- Предсказание нагрузки на сеть в энергетике
- Построение финансовых прогнозов: цены на акции, волатильность
- Оптимизация запасов в логистике
Например, решение Б1 для розничной торговли на базе TFT-модели позволяет спрогнозировать продажи и выдать интервальный прогноз с учетом истории, праздников (будущие признаки), региона (статический признак), определив, какие дни и факторы наиболее значимы.
Ключевые преимущества TFT-моделей:
- Высокая точность за счет комбинации LSTM и трансформеров
- Интерпретируемость – благодаря визуализации весов внимания можно понять, какие факторы влияют на прогноз
- Гибкость в работе с разнородными данными: статическими, динамическими, будущими признаками
- Прогнозирование интервалов – оценка неопределенности через квантили
Источник: ScienceDirect
Важные отличия TFT от других моделей нейросетей:
- TFT лучше обрабатывает многомерные данные и нелинейные зависимости, чем ARIMA/ETS
- В отличие от LSTM/GRU модель TFT использует внимание для глобальных зависимостей, а не только локальных
- По сравнению с обычными трансформерами TFT cпециализирована на временных рядах, включает статические признаки и интерпретируемость
 (1).jpg)
.jpg)
-(1)-(1)-(1).jpg)