Jak przechowywać płytki chodnikowe na placu, by nie straciły jakości?

Jak określić potrzeby prognozowania dla płytek chodnikowych?

Kluczowe jest zdefiniowanie horyzontu prognozy, częstotliwości, poziomu szczegółowości oraz kryteriów sukcesu i ograniczeń operacyjnych.

W przypadku płytek chodnikowych horyzont zwykle obejmuje tygodnie lub miesiące i powinien odzwierciedlać czas realizacji zamówień, produkcję i transport. Warto określić częstotliwość danych, na przykład dzień lub tydzień. Należy ustalić poziom agregacji: wariant produktu, wymiar, kolor, lokalizacja odbioru. Ważne są także ograniczenia, takie jak moce produkcyjne, dostępność surowców i magazynu. Kryteria sukcesu to nie tylko błąd prognozy. Liczy się też poziom obsługi, liczba dni bez braków i stabilność planu.

Jakie dane historyczne i zewnętrzne są potrzebne do prognozy?

Potrzebne są dane sprzedażowe i magazynowe wzbogacone o kalendarz, pogodę i informacje rynkowe.

Dobrze przygotowany zbiór obejmuje:

Które algorytmy SageMaker sprawdzą się przy szeregach czasowych?

W praktyce najczęściej sprawdzają się DeepAR, Temporal Fusion Transformer, N-BEATS oraz XGBoost z cechami czasowymi.

SageMaker pozwala uruchamiać modele szeregów czasowych jako gotowe kontenery, rozwiązania JumpStart lub własne obrazy. DeepAR dobrze radzi sobie z wieloma pokrewnymi seriami, na przykład setkami wariantów płytek chodnikowych. Temporal Fusion Transformer i N-BEATS często wygrywają przy długich horyzontach i złożonych cechach zewnętrznych. XGBoost bywa mocnym, szybkim punktem odniesienia, gdy zbuduje się poprawne opóźnienia, okna i cechy kalendarzowe.

Czy stosować DeepAR, Prophet czy modele drzew decyzyjnych?

Dobór zależy od liczby serii, sezonowości, wymaganej interpretowalności i jakości danych.

• DeepAR: dobry, gdy jest wiele produktów i lokalizacji, a serie są powiązane. Uczy się rozkładu, daje przedziały niepewności i skaluje się do dużych katalogów.
• Prophet: użyteczny przy silnej sezonowości dobowej, tygodniowej i rocznej oraz przy krótkich seriach. Łatwy do interpretacji, szybki w testach.
• Modele drzew decyzyjnych, na przykład XGBoost: mocne, gdy kluczowe są cechy zewnętrzne i niestandardowe reguły. Wymagają ręcznego tworzenia opóźnień i okien, ale bywają stabilne na szum i braki.
• Temporal Fusion Transformer i N-BEATS: warto rozważyć przy bogatych cechach, długich horyzontach i potrzebie wysokiej jakości prognoz.

W środowisku z wieloma wariantami płytek chodnikowych i zmienną pogodą najczęściej pierwszym wyborem jest DeepAR. Prophet lub XGBoost warto trzymać jako prosty benchmark i alternatywę.

Jak przygotować cechy i próbkowanie dla modeli predykcyjnych?

Trzeba zadbać o właściwą częstotliwość, opóźnienia, okna czasowe, cechy kalendarzowe i pogodowe oraz poprawny podział w czasie.

Dane najlepiej przeskalować do jednej częstotliwości, na przykład dziennej lub tygodniowej, i uzupełnić brakujące dni zerami, jeśli brak sprzedaży oznacza faktyczne zero. Przydają się cechy kalendarzowe, na przykład dzień tygodnia, tydzień roku, miesiąc, święta. Cechy pogodowe, takie jak temperatura i opady, warto wyrównać do tej samej częstotliwości i opóźnić, jeśli wpływ pojawia się po czasie. Dla modeli drzewiastych tworzy się opóźnienia i okna ruchome, na przykład średnie z ostatnich tygodni. Kategoriom, jak typ kostki czy wymiar płytki, przypisuje się stabilne kody. Nietypowe piki, na przykład z dużych projektów, warto oznaczyć flagą zdarzenia. Podział na zbiory powinien respektować czas, z walidacją kroczącą i testami w różnych sezonach.

Jak mierzyć skuteczność: jakie metryki zastosować?

Najczęściej stosuje się WAPE lub MAE, RMSE do błędów bezwzględnych oraz pinball loss i pokrycie przedziałów dla prognoz probabilistycznych.

Dobrą praktyką jest raportowanie kilku metryk równocześnie. WAPE pokazuje wpływ błędów na łączny wolumen i jest stabilniejszy przy małych liczbach niż MAPE. MAE jest czytelny operacyjnie, bo jest w jednostkach sprzedaży. RMSE silniej karze duże pomyłki. Dla modeli probabilistycznych należy sprawdzić pinball loss oraz pokrycie przedziałów, na przykład czy prognoza 90 procent obejmuje faktyczne wartości z oczekiwanym odsetkiem. Warto mierzyć metryki na poziomie SKU, grup produktowych i łącznym, aby uniknąć maskowania błędów. Dodatkowo operacyjne KPI, jak odsetek dni z brakiem towaru czy zgodność z planem produkcji, pokazują realną wartość prognoz.

Jak wdrożyć i skalować model prognoz w SageMaker?

Wdrożenie obejmuje trening na SageMaker, rejestrację modelu, hosting na endpointach czasu rzeczywistego lub wsadowy Batch Transform oraz integrację z procesem planowania.

Dane trafiają do Amazon S3, a inżynierię cech można utrzymywać w SageMaker Feature Store. Trening uruchamia się na zarządzanych klastrach z zapisem artefaktów do Model Registry. Do prognoz dziennych lub tygodniowych zwykle wystarczy Batch Transform, który zapisuje wyniki do S3 i dalej do systemu planowania. Gdy potrzebne są szybkie odpowiedzi na żądanie, stosuje się endpointy SageMaker z automatycznym skalowaniem. Logi i metryki trafiają do monitoringu, co ułatwia śledzenie jakości i stabilności.

Jak zautomatyzować aktualizacje i ponowne uczenie modeli?

Automatyzację zapewniają SageMaker Pipelines z harmonogramami oraz monitorowanie dryfu i jakości.

Nowe dane okresowo uruchamiają potok: przygotowanie cech, trening, walidację, rejestrację i wdrożenie po zatwierdzeniu. Harmonogram można zbudować w Amazon EventBridge. Zmiany w rozkładzie danych i metrykach śledzi SageMaker Model Monitor, co pozwala uruchomić trening po przekroczeniu progów. Wersjonowanie w Model Registry ułatwia szybki powrót do stabilnej wersji. Raporty z jakości trafiają do zespołów operacyjnych, aby wcześnie wykrywać sezonowe zmiany popytu na płytki chodnikowe.

Który model warto przetestować najpierw w praktyce?

Na start warto zestawić prostą bazę odniesienia z Prophet lub XGBoost i porównać ją z DeepAR na tych samych danych i horyzoncie.

Plan pilotażu może wyglądać tak: najpierw krótkie testy z naiwną prognozą sezonową jako baseline. Następnie trening Prophet lub XGBoost z podstawowymi cechami kalendarzowymi i opóźnieniami. Potem DeepAR z wieloma seriami jednocześnie, z pogodą i świętami jako cechami. Porównanie odbywa się w walidacji kroczącej na sezonach wysokich i niskich. Jeśli różnice są niewielkie, wygrywa model prostszy w utrzymaniu. Gdy potrzebne są przedziały niepewności i skala na wiele wariantów płytek chodnikowych, DeepAR zwykle daje przewagę.