Вызов

Доступ к биотехнологическим прогнозам становится все более важным приоритетом для многих глобальных игроков в области наук о жизни. Наш клиент, ведущая биотехнологическая компания, которая открывает, разрабатывает, производит и продает лекарства для лечения пациентов с тяжелыми или опасными для жизни заболеваниями, столкнулась с трудностями при прогнозировании спроса. Для продвижения брендовых препаратов торговым представителям нужны букеты полиграфической продукции, которые они используют на различных мероприятиях и конференциях. Количество заказываемых печатных материалов значительно зависит от сезона и типа мероприятия, а обычное время пополнения составляет один месяц. Работая с несколькими брендами, каждый из которых имеет более 100 товаров, клиент искал решения для оценки спроса на эти товары, поскольку в настоящее время оценки спроса основаны на экспертных оценках, что делает этот процесс трудоемким и сопряженным с повышенным риском. ошибок.

Решение

Incedo успешно внедрила мощную самообучающуюся модель, которая позволила клиенту иметь высокую точность прогнозов. Используя методы машинного обучения для разработки механизма ML, модель предполагала просмотр конкретных наборов необработанных данных, то есть данных заказа на поставку, данных счетов и данных о событиях, для последующего сбора, очистки и преобразования данных. Этот подход включал в себя семейство прогностических моделей, включая ARMA, скользящее среднее и наивные/сезонные наивные модели, обеспечивающие понимание будущего спроса. Модель радикально помогла снизить вероятность дефицита, минимальных складских запасов и потерь.

Влияние

· Надежная модель прогнозирования спроса с точностью 85% для товаров

· Улучшенное управление распределением запасов с сокращением накладных расходов и гибким доступом к данным и самообслуживанием на уровне предприятия.

· Легкая и быстрая информационная панель с реакцией в режиме реального времени для упреждающей адаптации к изменениям рынка и колебаниям фактического спроса на товары

Загрузите это бесплатное тематическое исследование здесь, чтобы узнать, как Incedo повысила точность спроса, используя самообучающиеся прогнозы спроса на основе машинного обучения.