组件化预测系统在供应链行业的实践-伍斌杰

组件化预测系统在供应链行业的实践

主要内容

• 销量预测系统：介绍了预测系统的基本框架和应用场景。
• 多样化复杂需求带来的挑战：详细描述了预测系统面临的挑战，包括数据接入、模型调优等。
• 算法组件化平台解决方案：提出了一种基于组件化的预测系统架构，旨在解决复杂需求和多场景预测问题。

关键数据与重点内容

• 预测准确性：通过多模型融合策略，实现了多种预测场景下的高准确率，如促销预测、新品预测等，预测准确率超过80%。
• 库存优化：通过智能预测系统，实现了显著的库存优化效果，例如降低库存周转30%，提高库存满足率30%。
• 多场景应用：适用于消费品供应链和汽车备件供应链等多个领域，涵盖基线预测、新品预测、促销预测等多种场景。
• 技术手段：采用了多种先进的技术，包括机器学习、深度学习、时间序列模型等，以及FFORMA、WEOS等特定算法。
• 组件化平台架构：提出了一种基于组件化平台的解决方案，包括算法模型仓库、数据系统计算支持等模块，支持多场景预测需求。
• 执行器设计：通过命令行参数、YAML配置、Spark DataFrame和Pandas DataFrame等技术实现自动化处理和高效执行。

案例分享

• 消费品行业：通过京慧 | 易卜系统，实现了库存周转降低30%，库存满足率提升30%。
• 汽后行业：通过WL系统，实现了库存周转降低40%，库存满足率提升20%。

该系统通过组件化平台实现了灵活支持全场景预测需求，提升了整体预测准确性和执行效率。