Jak może mały sklep stacjonarny zmniejszyć braki plecaków szkolnych?
Coraz więcej firm z branży szkolnej chce szybciej reagować na skoki popytu. Sezon powrotu do szkoły potrafi wywrócić plan sprzedaży w kilka tygodni. Dobre prognozy pomagają przygotować zapasy i uniknąć braków na półce, zwłaszcza w tak rotującej kategorii jak plecaki szkolne.
Amazon SageMaker daje gotowe narzędzia do budowy i wdrożenia modeli prognoz. Poniżej znajdziesz prostą ścieżkę: od przygotowania danych, przez trening, metryki i wdrożenie, aż po integrację z zapasami i automatyzację.
Jak przygotować dane sprzedażowe przed treningiem w SageMaker?
Najpierw potrzebne są czyste szeregi czasowe sprzedaży z kontekstem biznesowym i kalendarzem.
Dane powinny obejmować historię sprzedaży dla każdej jednostki magazynowej, najlepiej w stałej częstotliwości, na przykład dziennej lub tygodniowej. Warto dodać informacje o stanach magazynowych, brakach towaru, cenach, promocjach, kanałach oraz regionach. Braki towaru warto oznaczyć, bo zaniżają popyt w danych. W kategorii plecaki szkolne ważny jest kalendarz szkolny, daty powrotu do szkoły, święta i ferie. Dobrze sprawdza się format kolumnowy z datą, identyfikatorem produktu i liczbą sprzedanych sztuk. Pliki mogą leżeć w Amazon S3. Podział na zbiory treningowe i walidacyjne powinien odzwierciedlać czas, czyli ostatnie tygodnie zostają na testy. Nowe produkty bez historii można opisać bogatszymi cechami katalogowymi, aby model uczył się podobieństw.
Jak wybrać cechy wpływające na prognozy plecaków szkolnych?
Największy wpływ mają sezonowość szkolna, atrybuty produktu i działania handlowe.
Warto rozważyć:
Czas: miesiąc, tydzień, dzień tygodnia, okres powrotu do szkoły, ferie, długie weekendy.
Produkt: kategoria, pojemność, waga, materiał, kolor, wzór, płeć docelowa, typ zapięcia, liczba komór.
Cena i promocje: poziom ceny, rabat, typ promocji, ekspozycja.
Kanał i region: sklep internetowy lub stacjonarny, województwo, miasto.
Historia popytu: opóźnienia, średnie ruchome, zmienność.
Czynniki zewnętrzne: kalendarz szkolny, kampanie reklamowe, ruch na stronie, dni dostaw.
Cechy powinny być znane w chwili prognozy. Dzięki temu model nie podgląda przyszłości. Dane kategoryczne można zakodować jako liczby albo wektory, co pomaga uchwycić podobieństwa między modelami plecaków szkolnych.
Jak skonfigurować środowisko i algorytmy w SageMaker?
Wybierz algorytm do szeregów czasowych, przygotuj środowisko w SageMaker i przeprowadź strojenie.
Przy sezonowości i wielu produktach dobrze działa DeepAR Forecasting dostępny w SageMaker. Alternatywą są modele drzewiaste, na przykład XGBoost, które uczą się zależności między cechami a popytem. SageMaker Autopilot może automatycznie zbudować rozwiązanie dla danych czasowych. Trenowanie i strojenie hiperparametrów można uruchamiać jako zadania w SageMaker i zarządzać nimi w SageMaker Pipelines. Dane i artefakty treningu są przechowywane w S3. Cechy mogą być utrzymywane w SageMaker Feature Store, co ułatwia spójność między treningiem a predykcją. Do modeli sekwencyjnych sprawdzają się akceleratory, do modeli drzewiastych zwykle wystarczy procesor. Na koniec warto zarejestrować model w Model Registry, aby śledzić wersje i zatwierdzenia.
Jak ocenić jakość prognoz i które metryki stosować?
Stosuj metryki dla szeregów czasowych oraz metryki biznesowe związane z zapasem.
Popularne metryki to WAPE, sMAPE, MAE i RMSE. Przy prognozach kwantylowych liczy się pinball loss. MAPE bywa mylący przy małych wolumenach, dlatego lepiej raportować kilka wskaźników. Ocena powinna obejmować poziom jednostki magazynowej, kategorii i łącznej sprzedaży. Warto użyć testów przesuwnych, czyli kilku okien w czasie. Metryki biznesowe to między innymi brak towaru, nadwyżka zapasu oraz poziom obsługi zamówień. Dobrą praktyką jest ważenie błędów udziałem w sprzedaży, aby priorytetyzować kluczowe plecaki szkolne.
Jak wdrożyć model SageMaker do prognoz w czasie rzeczywistym?
Model publikuj jako endpoint SageMaker z auto skalowaniem i prognozami punktowymi oraz kwantylowymi.
SageMaker Endpoints obsługują zapytania online. Dla obciążeń o zmiennym ruchu sprawdza się Serverless Inference. Jeśli chcesz trzymać wiele modeli, przydatne są Multi-Model Endpoints. Żądanie powinno zawierać identyfikator produktu, ostatnie obserwacje oraz cechy znane w chwili prognozy. Dla planów cyklicznych lepszy bywa Batch Transform lub harmonogram w Pipelines, który generuje prognozy raz dziennie lub raz w tygodniu. Wdrożenie można zabezpieczyć przez wdrożenie cieniowe lub stopniowe przełączanie na nowy model. Wersje modeli warto kontrolować w Model Registry.
Jak zintegrować prognozy z zarządzaniem zapasami?
Prognozy i ich niepewność przekładają się na plany zamówień, zapas bezpieczeństwa i alokację.
Dla każdego plecaka szkolnego model może zwracać medianę oraz kwantyle, na przykład P50 i P90. Kwantyl wyższy odpowiada wyższemu poziomowi obsługi, co zwiększa zapas bezpieczeństwa. Integracja powinna uwzględniać czas dostawy, minimalne wielkości zamówień i ograniczenia magazynowe. Planowanie obejmuje alokację na kanały oraz sklepy z uwzględnieniem lokalnego popytu. Prognozy można zapisywać w S3 lub bazie danych i łączyć z systemem ERP lub WMS. Scenariusze typu „co jeśli” pomagają ocenić wpływ promocji, zmiany ceny lub rotacji kolekcji.
Jak monitorować model i automatyzować jego aktualizacje?
Mierz jakość na produkcji, pilnuj dryftu danych i automatyzuj retrening w powtarzalnym procesie.
SageMaker Model Monitor wykrywa odchylenia rozkładów i brakujące cechy. Alerty można wysyłać przez monitorowanie metryk. Jakość prognoz warto porównywać z rzeczywistą sprzedażą w krótkich oknach czasu i w sezonie powrotu do szkoły. Retraining może działać według harmonogramu lub po spadku jakości. Całość spina MLOps: Pipelines do przetwarzania danych, treningu i wdrożenia, Model Registry do zatwierdzania, a testy kanarkowe do bezpiecznych zmian. Nowe jednostki magazynowe i nowe kolekcje wymagają szybszych aktualizacji cech.
Jak zacząć krok po kroku wdrożenie prognoz dla plecaków szkolnych?
Start od pilota na ograniczonym zakresie zmniejsza ryzyko i skraca czas do efektu.
Przykładowy plan:
Definicja celu i horyzontu prognozy wraz z metrykami jakości i metrykami biznesowymi.
Inwentaryzacja danych. Ujednolicenie identyfikatorów, kalendarza i atrybutów produktów.
Ustalenie metody bazowej, na przykład naiwnej, jako punkt odniesienia.
Wybór algorytmu i przygotowanie cech. Konfiguracja treningu w SageMaker.
Strojenie i walidacja na oknach czasowych. Wybór modelu według uzgodnionych metryk.
Wdrożenie endpointu lub zadań wsadowych. Rejestrowanie wersji modelu.
Integracja z planowaniem zapasów. Ustalenie zasad użycia kwantyli.
Monitoring, alerty i automatyzacja retreningu przed sezonem szkolnym.
Dobre prognozy to połączenie solidnych danych, prostych zasad biznesowych i powtarzalnego procesu. W kategorii plecaki szkolne taka układanka pozwala lepiej przejść intensywny sezon i uwolnić kapitał z zapasu.
Porozmawiajmy o Twoim przypadku i zbudujmy pierwszą wersję prognoz dla plecaków szkolnych w SageMaker.
Chcesz zmniejszyć braki plecaków szkolnych przed sezonem i zoptymalizować zapasy? Dowiedz się, jak wdrożenie prognoz w SageMaker (P50/P90 i automatyczny retrening) pozwala obniżyć braki towaru i zmniejszyć nadwyżki zapasu: https://www.meridian.pl/plecaki-szkolne,c33.html.
