Machine learning: best practices voor vraagvoorspellingen
Bedrijven maken steeds vaker gebruik van machine learning om complexe uitdagingen in hun supply chain aan te pakken. Supply Value vergelijkt in een whitepaper drie vooruitstrevende forecastmodellen – Prophet, Neuralprophet en LightGBM – in real-life casussen binnen de retailindustrie.
Door de opkomst van geavanceerde technologieën, zoals artificial intelligence (AI) en machine learning (ML), kunnen organisaties hun vraagprognoses aanzienlijk verbeteren. Slimme modellen kunnen vliegensvlug complexe berekeningen uitvoeren en zorgen dat algoritmes zich continu evolueren.
De whitepaper van Supply Value geeft best practices voor de toepassing van machine learning in vraagprognoses. Hierbij zijn zorgvuldige planning en een gedegen uitvoering belangrijk om kosteneffectieve overgangen te waarborgen. De studie waarschuwt ook voor valkuilen, zoals het verkeerd meten van nauwkeurigheid, dat de beoordeling van modelprestaties kan verstoren.
Datavolwassenheid
Combineer machine learning met datavolwassenheid, adviseren de auteurs. De whitepaper geeft aan hoe datavolwassenheid te verhogen. Via drijfveren en obstakels kunnen strategieën worden bedacht voor bedrijven in diverse stadia van datavolwassenheid. Goed georganiseerde dataworkflows en strategische planning vormen de basis voor nauwkeurige forecasts.
Best practices
Via een pilotstudie namen de onderzoekers de kracht en beperkingen van machine learning in vraagprognoses onder de loep. Hieruit komen twee belangrijke adviezen naar voren: stem AI- en ML-modellen af op de specifieke bedrijfscontext, en vind de juiste balans tussen modelcomplexiteit en praktische uitvoerbaarheid.
Advies
Het rapport eindigt met een bemoedigend advies voor partijen in de retailsector. “De studie laat zien hoe transformerend AI en NL kunnen zijn voor het realiseren van nauwkeurigere en efficiëntere voorspellingen. Grote voordelen kunnen worden behaald. Zorg dat de randvoorwaarden op orde zijn en boek stap voor stap vooruitgang.”