À une époque où la prise de décision fondée sur les données est primordiale, il est essentiel de comprendre et de mettre en œuvre des prévisions avancées de la demande dans le cadre de la gestion de la chaîne d’approvisionnement. Chez Thriveark, nous croyons en l’autonomisation des entreprises avec des techniques d’apprentissage machine (ML) de pointe pour prédire les demandes du marché avec précision. Ce guide complet se penche sur les différentes méthodes de ML, en se concentrant sur les outils et plateformes accessibles, afin de révolutionner votre approche de la prévision de la demande.
Principes fondamentaux de la prévision de la demande dans la chaîne d’approvisionnement
L’essence de la prévision de la demande
La prévision de la demande est l’art et la science de prévoir la demande future des clients. Il s’agit d’un élément essentiel de la gestion de la chaîne d’approvisionnement, qui influence le contrôle des stocks, la planification de la production et la stratégie globale de l’entreprise.
L’importance de prévisions précises
L’efficacité de la chaîne d’approvisionnement dépend de la capacité à prévoir la demande avec précision. Il permet de réduire les coûts d’inventaire, de minimiser les ruptures de stock ou les situations de surstockage et de garantir l’exécution des commandes des clients dans les délais impartis. En bref, il s’agit d’avoir les bons produits, dans la bonne quantité, au bon moment.
Le rôle de l’apprentissage automatique dans l’amélioration de la précision des prévisions
L’avènement de l’apprentissage automatique dans les prévisions
Les méthodes statistiques traditionnelles cèdent la place aux modèles ML, qui offrent davantage de précision et d’adaptabilité. Les algorithmes de ML peuvent découvrir des modèles complexes dans les données historiques, ce qui rend les prédictions plus nuancées et plus dynamiques.
Algorithmes pionniers pour la prévision de la demande
Modèles de séries temporelles : L’épine dorsale de la prévision de la demande, qui se concentre sur les données indexées dans l’ordre chronologique.
ARIMA (Moyenne mobile intégrée autorégressive) : Meilleure solution pour les séries chronologiques linéaires et non saisonnières.
Prophète par Facebook: Conçu pour des observations quotidiennes avec de fortes tendances saisonnières. Elle est robuste aux données manquantes et aux changements de tendance.
Réseaux neuronaux récurrents (RNN) : Idéaux pour saisir les non-linéarités dans les données, en particulier les réseaux à mémoire à long terme (LSTM), capables d’apprendre les dépendances à long terme.
Tirer parti d’AWS pour une prévision sophistiquée de la demande
Naviguer dans les services AWS
Amazon Web Services offre une gamme de services qui simplifient l’adoption de la ML dans la prévision de la demande.
Prévision Amazon : Le meilleur ami du débutant
Il s’agit d’un service entièrement géré, parfait pour ceux qui commencent leur parcours au sein de la ML. Il sélectionne automatiquement le meilleur algorithme et prend en charge le traitement des données et l’apprentissage du modèle.
Cas d’utilisation : Idéal pour les entreprises disposant d’une expertise limitée en ML mais ayant besoin de prévisions fiables.
Amazon SageMaker : Pour les passionnés de ML
Offre une personnalisation et un contrôle étendus, adaptés à des besoins de prévision plus complexes.
Nécessite des connaissances de base en ML et en science des données, mais c’est un outil puissant pour ceux qui souhaitent approfondir leurs connaissances.
Explorer les prévisions avancées avec LSTNet et DeepAR
LSTNet (Long- and Short-term Time-series Network)
Ce que c’est: Disponible dans le paquetage Python GluonTS, LSTNet est conçu pour capturer des modèles complexes dans les données de séries temporelles.
Son fonctionnement: Il utilise un mélange de CNN et de RNN, ce qui le rend apte à traiter des ensembles de données où les tendances à long terme et les fluctuations à court terme sont cruciales.
Utilisation pratique: LSTNet est particulièrement utile lorsqu’il s’agit de traiter des ensembles de données à multiples facettes, pour lesquels les modèles standard risquent de ne pas saisir tous les schémas sous-jacents.
DeepAR : le moteur d’Amazon SageMaker
Vue d’ensemble: Un algorithme natif de SageMaker, DeepAR, se distingue par sa capacité à prévoir les séries temporelles avec une meilleure précision.
Mécanisme: il utilise les données passées pour prédire les données futures, en tirant des enseignements des tendances observées dans plusieurs séries chronologiques.
Application: DeepAR change la donne pour les entreprises qui disposent de multiples données de séries temporelles interdépendantes, ce qui est courant dans les grandes chaînes d’approvisionnement.
Application pratique : Utilisation d’échantillons de données pour l’apprentissage
La valeur des ensembles de données d’échantillonnage
Objectif: ils permettent aux débutants d’appréhender les principes fondamentaux des modèles de ML sans la complexité initiale de leurs données.
Sources: AWS et GluonTS proposent des ensembles de données intégrés, et des plateformes telles que Kaggle offrent un large éventail d’ensembles de données réelles.
Guide étape par étape pour l’utilisation d’ensembles de données échantillons
Exploration des données: Commencez par comprendre l’ensemble de données – ses variables, son étendue et ses modèles historiques.
Entraînement de modèles: Appliquer des modèles comme LSTNet ou DeepAR à ces ensembles de données. Cette étape permet de comprendre comment les différents modèles se comportent avec différents types de données.
Évaluation des performances: Utilisez des mesures telles que MAPE ou RMSE pour évaluer la précision du modèle.
Analyse comparative et apprentissage: Comparez vos résultats avec les références établies sur Kaggle pour comprendre où se situe votre modèle et quels sont les domaines à améliorer.
Transposition aux données du monde réel: Une fois à l’aise, passez à l’utilisation de vos propres données de chaîne d’approvisionnement, en appliquant les idées et les techniques apprises.
Conclusion
La maîtrise de la prévision de la demande basée sur les ML est un parcours d’apprentissage et d’adaptation continus. Dans le cadre de la gestion de la chaîne d’approvisionnement, la capacité à prévoir avec précision les demandes futures peut améliorer considérablement l’efficacité opérationnelle et la satisfaction des clients.
Chez Thriveark, nous sommes spécialisés dans l’accompagnement des entreprises tout au long de ce parcours, en offrant une expertise dans la mise en œuvre et l’optimisation des modèles de ML pour la prévision de la demande. Que vous fassiez vos premiers pas dans le ML ou que vous cherchiez à affiner vos modèles existants, nous sommes là pour vous aider.
Contactez Thriveark dès aujourd’hui pour découvrir comment nous pouvons vous aider à tirer parti de la ML pour une meilleure prévision de la demande et transformer votre gestion de la chaîne d’approvisionnement.
