Jak negocjować ceny parapetów w Łodzi przy zamówieniach hurtowych?
Coraz więcej firm z Łodzi chce prognozować sprzedaż, a nie tylko patrzeć wstecz. Dotyczy to także rynku „parapety Łódź”, gdzie sezonowość i dostawy mają duże znaczenie. W tym tekście pokazuję, jakie algorytmy SageMaker pomagają przewidywać popyt i jak je zastosować w praktyce.
Prognozy są potrzebne na poziomie wariantu. Różne materiały, długości i kolory sprzedają się inaczej. Dlatego ważne są modele, które łączą historię sprzedaży, sezon i lokalny kontekst.
Jakie algorytmy SageMaker sprawdzają się przy prognozowaniu popytu?
Najczęściej sprawdzają się DeepAR+, Temporal Fusion Transformer, XGBoost z cechami czasowymi oraz Prophet i SARIMA w kontenerach własnych.
W SageMaker można użyć modeli głębokich z biblioteki GluonTS i JumpStart, które dobrze działają na wielu szeregach jednocześnie. XGBoost poradzi sobie, gdy przygotujesz opóźnienia i średnie kroczące. Modele klasyczne, jak Prophet czy SARIMA, uruchomisz w kontenerach niestandardowych. W praktyce warto mieć prosty model bazowy i jeden model probabilistyczny dla decyzji zapasowych.
Które modele najlepiej uchwytują sezonowość sprzedaży parapetów?
Sezonowość zwykle najlepiej łapią DeepAR+ i Temporal Fusion Transformer, a przy prostych wzorcach także Prophet lub SARIMA.
Parapety w Łodzi mają mocne wzorce tygodniowe i roczne. DeepAR+ oraz TFT uczą się wielu sezonowości naraz i biorą pod uwagę zmienne zewnętrzne. Prophet sprawdza się, gdy masz wyraźny rytm z dniami wolnymi i świętami. SARIMA może być wystarczająca dla kategorii z długą i stabilną historią.
Jakie cechy danych najlepiej przewidują przyszły popyt?
Największą wartość dają stabilne serie sprzedaży na poziomie SKU oraz cechy kalendarzowe i lokalne.
Historia sprzedaży dzienna lub tygodniowa per SKU.
Cechy kalendarza: dzień tygodnia, miesiąc, sezony, święta i długie weekendy.
Pogoda lokalna: temperatura, opady, przymrozki. Wpływa to na montaże zewnętrzne.
Promocje i kampanie. Informacja binarna i siła promocji.
Ceny i zmiany cen. Poziom oraz dynamika.
Braki stanów i lead time dostaw. Flagi i liczby dni.
Projekty deweloperskie i odbiory mieszkań w regionie. Agregaty tygodniowe.
Dane wyszukiwań i ruchu w witrynie na frazy typu „parapety Łódź”.
Kanał sprzedaży i dostępność ekip montażowych.
Jak przygotować dane sprzedażowe i wskaźniki sezonowe do SageMaker?
Ujednolić poziom agregacji, oczyścić braki, zbudować cechy czasowe i podzielić dane na okresy uczenia i testów.
Zdefiniuj poziom prognozy, na przykład SKU x sklep x tydzień.
Wypełnij luki zerami tylko tam, gdzie oferta była dostępna. Zaznacz stockouty.
Zbuduj opóźnienia i okna, na przykład sprzedaż z ostatnich 7, 28 i 56 dni oraz średnie kroczące.
Dodaj kalendarz świąt i lokalnych wydarzeń. Zakoduj kategorie i materiały.
Dołącz pogodę dla Łodzi. Przeskaluj ciągłe cechy.
Podziel dane w czasie. Zastosuj cięcie out-of-time i walidację kroczącą.
Zapisz zestawy w Parquet na Amazon S3. Ustal spójne klucze szeregów.
Jak porównać modele statystyczne i uczenie głębokie w praktyce?
Użyj walidacji kroczącej i metryk popytowych, a koszyk waż według wartości sprzedaży.
Wybierz co najmniej trzy cięcia czasowe i dla każdego policz sMAPE, WAPE oraz pinball loss dla wybranych kwantyli. Waż wyniki przychodem, aby kluczowe SKU miały większą wagę. Porównaj z modelem naiwnym, na przykład sezonowym last-year. Sprawdź także stabilność parametrów zamówień, czyli wpływ prognoz na poziomy zapasu i odpisy.
Czy AutoML w SageMaker przyspieszy wybór najlepszego modelu?
Tak, AutoML w SageMaker i narzędzia bezkodowe skracają shortlistę modeli, choć nadal potrzebna jest dobra inżynieria cech i walidacja.
SageMaker Autopilot potrafi automatycznie szukać modeli i konfiguracji. Canvas i JumpStart pomagają uruchomić gotowe przepływy bez pisania kodu. Warto jednak ustawić własne metryki, włączyć kwantylowe prognozy do decyzji o zapasie i sprawdzić wyniki na walidacji kroczącej. AutoML przyspiesza start, lecz decyzję produkcyjną podejmuje się po testach biznesowych.
Jak wdrożyć model prognozowania do systemu zarządzania zapasami?
Najprościej użyć batch inference do codziennych prognoz i połączyć wynik z ERP lub WMS.
Modele uruchomisz jako Endpoint w SageMaker lub w trybie Batch Transform. Harmonogram zbudujesz w SageMaker Pipelines albo Step Functions. Wyniki zapiszesz na S3 i w tabeli, z której odczyta ERP. Dla każdego SKU generuj prognozy kwantylowe. Na ich podstawie wyliczaj zapas bezpieczeństwa, punkt zamówienia i wielkość partii. Monitoruj drift i trafność. Ustal progi, które uruchomią ponowne treningi.
Chcesz wdrożyć prognozy popytu i zoptymalizować swoje zapasy?
Tak, to dobry moment, bo SKU i wariantów przybywa, a sezonowość w Łodzi bywa zmienna z roku na rok.
Prognozowanie popytu dla „parapety Łódź” wymaga połączenia danych sprzedażowych, kalendarza i pogody z odpowiednim algorytmem. W SageMaker da się to zbudować modułowo i bezpiecznie. Zacznij od pilota z kilkoma modelami, ustaw walidację kroczącą i wybierz rozwiązanie, które stabilizuje stany oraz skraca czas realizacji.
Przygotuj dane, wybierz dwa modele do pilota w SageMaker i umów warsztat, aby w 4 tygodnie dojść do działającej prognozy zapasów.
Umów warsztat i otrzymaj działającą prognozę popytu oraz zoptymalizowane zapasy w 4 tygodnie — sprawdź, jak pilotaż z dwoma modelami w SageMaker może skrócić czas realizacji i zmniejszyć braki magazynowe: https://www.stalbor.pl/.
