Çapraz öğrenme modeli
Tüm ürünler birlikte eğitilir. Ürün benzerlikleri sayesinde yeni ürünler için de tahmin üretilebilir.
Lopus SF1 · Yapay zekâ ile talep tahminleme
Ne kadar satacağınızıstok bitmeden bilin.
Lopus SF1, makine öğrenmesiyle her ürün ve lokasyon için gelecek dönemin talebini tahmin eder. Fiyatı, kampanyayı, stok düzeyini ve mevsimselliği birlikte hesaba katar; ne kadar sipariş vermeniz gerektiğini önerir.
SKU 40217 · İSTANBUL DEPO
örnek
- Tahmin önümüzdeki 4 hafta2.795 adet
- Stok depoda1.715 adet
- Öneri sipariş miktarı1.240 adet
Nasıl çalışır
Hedeften entegrasyona altı adım
Önce neyi tahmin etmek istediğinizi birlikte belirleriz. Sonra veriyi toplar, modeli kurar, birden fazla dönemde doğrular ve sonuçları mevcut sistemlerinize bağlarız.
- 01
Hedef
Hangi ürün, hangi lokasyon, hangi dönem: tahminin ne için kullanılacağı netleşir.
- 02
Veri
Satış, fiyat, kampanya ve stok geçmişi toplanır; sektöre özel dış veriler eklenir.
- 03
Modelleme
Makine öğrenmesi ve derin öğrenme modelleri, özellik mühendisliğiyle birlikte kurulur.
- 04
Optimizasyon
Her veri setine en uygun model ayarı otomatik bulunur; elle parametre ayarı gerekmez.
- 05
Doğrulama
Tahminler birden fazla dönemde geçmişe karşı sınanır; doğruluk ölçülerek raporlanır.
- 06
Entegrasyon
Sonuçlar mevcut ERP ve BI sistemlerinize aktarılır. Yerel sunucuda ya da bulutta çalışır.
Özellikler
Tek ürüne değil, tüm kataloğa birlikte bakar
SF1 her ürünü ayrı ayrı değil, benzerlikleriyle birlikte öğrenir. Böylece geçmişi kısa olan yeni ürünler için de anlamlı tahmin üretebilir.
Çok faktörlü analiz
Fiyat, kampanya, stok düzeyi, mevsimsellik ve sektöre özel dış veriler modele doğrudan girer.
Otomatik parametre ayarı
Her veri setine özgü en iyi model yapılandırması otomatik belirlenir.
Stok optimizasyonu
Fazla stok ile stoksuz kalma riski arasında denge kurulur, sipariş miktarı önerilir.
ERP ve BI entegrasyonu
Mevcut ERP ve iş zekâsı sistemlerinizle çalışır; yerel ya da bulut kurulum seçilebilir.
Binlerce SKU
Perakende ve üretimde binlerce ürün–lokasyon kombinasyonu aynı anda analiz edilir.
Sonuçlar
Tahmin isabeti arttıkça stok maliyeti düşer
Softeconomics'in talep tahminleme projelerinde hedeflenen ve ölçülen etkiler. Sonuç; verinizin kalitesine, ürün yapınıza ve sektörünüze göre değişir.
- Tahmin doğruluğu
- %90+
- Stok maliyetinde azalma
- %35
- Satışta artış
- %20
- Elle tahmine harcanan süreden tasarruf
- %80
Pilot çalışma (PoC)
Bir müşteri adayıyla yapılan pilot çalışmada SF1 modeli geleneksel yöntemlerle karşılaştırıldı: 17 ürün grubunda tahmin hatası %70 azaldı, yıllık 30.837 $ tasarruf potansiyeli belirlendi.
Kimler için
Bu dört maddeden ikisi size uyuyorsa, Lopus SF1 işinize yarar
- Perakende, üretim ya da dağıtımda binlerce ürün ve lokasyonu yönetiyorsunuz.
- Siparişleri bugün tablolarda ya da tecrübeyle elle planlıyorsunuz.
- Kampanya ve fiyat değişikliklerinin satışa etkisini önceden görmek istiyorsunuz.
- Fazla stok ya da raf boşluğu size düzenli olarak maliyet çıkarıyor.
Kendi satış verinizle deneyelim.
Birkaç ürün grubunun geçmiş verisiyle başlayalım; SF1'in tahminlerini sizin mevcut yönteminizle yan yana koyalım.