**Концепция:**
Целью этого хакатона является разработка прогнозной модели с использованием машинного обучения, которая сможет прогнозировать риск избыточных запасов для бизнеса. Избыточные запасы могут привести к финансовым потерям из-за затрат на хранение, устаревания и уценки. Прогнозируя риск избыточных запасов, предприятия могут оптимизировать свои стратегии управления запасами и сократить потери.
**Функции:**
1. **Сбор данных:**
– сбор исторических данных о продажах, уровне запасов, структуре потребительского спроса и внешних факторах (например, сезонности, экономических условиях).
2. **Предварительная обработка данных:**
– очистка и предварительная обработка данных, обработка пропущенных значений и выбросов.
3. **Проектирование функций**
– создавайте соответствующие функции, такие как сроки выполнения заказов, точки повторного заказа и категории продуктов.
4. **Модель машинного обучения.**
– Создайте прогнозную модель (например, регрессию, прогнозирование временных рядов) с использованием предварительно обработанных данных и функций.
– Обучите модель для прогнозирования будущих уровней запасов. на основе исторических закономерностей.
5. **Пороговые значения риска:**
— Определите пороговые значения риска, которые указывают, когда уровень запасов приближается к уровню излишков или превышает его.
6. **Оповещения и визуализация:**
– когда модель прогнозирует высокий риск избыточных запасов, активируйте оповещения или уведомления для менеджеров по запасам.
– Предоставляйте визуализации (диаграммы, графики), показывающие прогнозируемые значения. уровни запасов и тенденции риска с течением времени.
**Пример сценария:**
В качестве примера рассмотрим розничный магазин одежды. В магазине есть исторические данные о продажах, запасах и различных факторах, таких как погода и маркетинговые кампании.
– Используя эти данные, модель машинного обучения может прогнозировать будущие продажи и уровни запасов для каждой категории одежды.
– Если модель прогнозирует рост продаж из-за предстоящей праздничной распродажи, но уровень запасов низкий, она может указывают на риск возникновения излишков запасов после продажи.
- Затем система может отправить предупреждение менеджерам по запасам, предлагая такие действия, как корректировка графика повторных заказов или предложение целевых рекламных акций для устранения излишних запасов.
**Общая диаграмма:**
```
[Исторические данные] → [Предварительная обработка данных] → [Разработка функций]
|
v
[Модель машинного обучения]
|
v
[Прогнозирование избыточных запасов]
|
v
[Пороги риска и генерация предупреждений] → [Управление запасами]
|
v
[ Визуализация]
```
Эта диаграмма иллюстрирует переход от исторических данных к прогнозированию рисков запасов и генерации предупреждений, что в конечном итоге приводит к принятию оптимизированных решений по управлению запасами.