Czy zakup półpalet 80×60 w Wyszkowie opłaca się małemu magazynowi?

Jak rozpocząć wdrożenie SageMaker do prognoz popytu?

Zacznij od jasnego celu biznesowego, horyzontu prognozy i definicji jakości, a potem zbuduj mały dowód koncepcji w SageMaker.

Ustal, co prognozujesz i dla kogo, na przykład dzienny popyt na półpalety 80×60 w punktach sprzedaży lub magazynach. Wybierz horyzont, na przykład kilka tygodni do przodu, oraz rozdzielczość dzienną lub tygodniową. Zdefiniuj miary oceny, na przykład WAPE, sMAPE lub pinball loss dla przedziałów. Wstępnie opisz proces MLOps: wersjonowanie danych, automatyczny trening, rejestr modeli, wdrożenie i monitoring. Na start przygotuj prosty eksperyment z jednym algorytmem i podstawowym zestawem cech. Potem iteracyjnie dodawaj nowe dane i testuj ulepszenia.

Jak przygotować dane sprzedażowe dla prognoz półpalet?

Zbuduj jedną, spójną tabelę czasową z czystym popytem, kalendarzem i sygnałami logistycznymi.

Dane o półpaletach 80×60 powinny tworzyć długą tabelę, w której każda linia opisuje popyt w danym dniu lub tygodniu. Wyróżnij identyfikator asortymentu i lokalizacji. Oddziel sprzedaż od wydań wynikających z braków lub przeniesień magazynowych. Oznacz okresy braku towaru, bo zero w sprzedaży nie zawsze znaczy zero popytu. Usuń lub przekształć zwroty i korekty, aby nie zaniżały sygnału. Ujednolicaj strefę czasu i format daty. Dodaj stałe atrybuty pozycji, takie jak typ palety 80×60, materiał drewno i wariant jakości, oraz cechy lokalizacji, na przykład typ sklepu i region. Dane źródłowe umieść w Amazon S3, a preprocessing wykonaj w SageMaker Data Wrangler lub zadaniach przetwarzania. Części wspólne przenieś do Feature Store, aby trenowanie i predykcja używały tych samych cech.

• timestamp: data i czas obserwacji
• item_id: na przykład „paleta_80x60”
• location_id: magazyn lub punkt odbioru
• target: sprzedana liczba sztuk
• on_hand: stan zapasu
• stockout_flag: sygnał braku
• returns_flag: zwroty w danym okresie
• price_index i promo_flag: cena i promocja
• calendar_features: dzień tygodnia, miesiąc, święta
• weather i event_flag: pogoda i lokalne wydarzenia

Jak uwzględnić sezonowość i promocje w cechach modelu?

Dodaj cechy kalendarzowe, informacje o akcjach handlowych i inne zmienne z wyprzedzeniem znane.

W przypadku półpalet 80×60 sezonowość bywa silna, na przykład w okresach wzmożonych dostaw do mniejszych sklepów, akcji świątecznych i projektów DIY. Wyróżnij cechy dnia tygodnia i miesiąca, flagi świąt i długich weekendów oraz ważnych wydarzeń lokalnych. Ujmij historię promocji, wysokość rabatu i ekspozycję, zwłaszcza dla regionów takich jak Wyszków, Marki i Warszawa. Uwzględnij pogodę, jeśli wpływa na projekty zewnętrzne i transport. Dodaj cechy dostępności, takie jak lead time dostaw i ograniczenia transportowe. Część sygnałów warto wyprzedzać, na przykład ogłoszoną promocję, aby model mógł uczyć się z przyszłych informacji, które będą znane w momencie prognozy.

• Kalendarz: dzień tygodnia, tydzień roku, święta
• Promocje: flaga, skala, czas trwania
• Ekspozycja: miejsca paletowe, zmiany układu
• Pogoda: temperatura, opady w regionie
• Logistyka: lead time, dostępność transportu
• Popyt zastępczy: migracje między formatami palet

Jak wybrać algorytm i narzędzia w SageMaker?

Dopasuj algorytm do liczby serii i długości historii, a narzędzia dobierz pod cały cykl MLOps.

Jeśli masz wiele podobnych serii czasowych i długą historię, sprawdzi się wbudowany DeepAR do prognoz probabilistycznych. Przy krótszej historii lub niewielu seriach użyj XGBoost z cechami czasowymi i promocyjnymi. Gdy ważna jest interpretowalność i bogate cechy, rozważ Temporal Fusion Transformer dostępny przez SageMaker JumpStart. Gdy chcesz szybki punkt odniesienia, uruchom SageMaker Autopilot na przygotowanej ramce danych. Do przygotowania danych i cech użyj Data Wrangler i Feature Store. Do orkiestracji i powtarzalności wykorzystaj SageMaker Pipelines oraz Model Registry do wersjonowania modeli.

• DeepAR: wiele serii, kwantyle i przedziały
• XGBoost: tablicowe cechy, krótsza historia
• TFT przez JumpStart: złożone relacje i interpretacje
• Autopilot: baseline bez ręcznego strojenia
• Data Wrangler i Feature Store: powtarzalne cechy
• Pipelines i Model Registry: MLOps i governance

Jak optymalizować trening i strojenie hiperparametrów?

Użyj Automatic Model Tuning z walidacją kroczącą i zadbaj o efektywne zasoby obliczeniowe.

Zbuduj zestaw walidacyjny z testami wstecznymi, aby oceniać model na kilku oknach czasu. Wybierz główną miarę, na przykład WAPE lub pinball loss. Uruchom Hyperparameter Tuning na kilku konfiguracjach równolegle. Dla DeepAR stroisz między innymi długość kontekstu, długość prognozy, tempo uczenia, liczbę epok i dropout. Dla XGBoost stroisz między innymi głębokość drzew, tempo uczenia, subsampling i minimalną wagę potomków. Włącz wczesne zatrzymanie, aby skracać nieudane przebiegi. Korzystaj ze zadań treningowych na żądanie oraz ze zrównoleglania danych. Format danych Parquet i odczyt strumieniowy przyspieszą trening. Wyniki i metryki loguj do Amazon CloudWatch i Experiments, aby porównywać eksperymenty.

• Backtesting: kilka okien oceny
• Jedna główna metryka i metryki pomocnicze
• Automatic Model Tuning z wczesnym stopem
• Efektywny I/O: Parquet, odczyt strumieniowy
• Powtarzalność: seed i śledzenie wersji cech

Jak wdrożyć model i skalować punkt predykcji w produkcji?

Wybierz tryb inferencji do potrzeb biznesu i włącz autoskalowanie punktu końcowego.

Jeśli potrzebujesz natychmiastowych prognoz na żądanie, utwórz Real-Time Endpoint. Gdy prognozy generujesz okresowo, użyj Batch Transform i zapisuj wyniki do S3. Dla wielu modeli per lokalizacja rozważ Multi-Model Endpoint lub Serverless Inference. Włącz skalowanie oparte na liczbie żądań. Testuj wdrożenia bez ryzyka dzięki trybowi shadow lub canary i porównuj metryki. Przechowuj artefakty w Model Registry z zatwierdzaniem wersji przed produkcją. Udostępniaj też przedziały niepewności, aby planowanie zapasu uwzględniało ryzyko.

• Real-Time Endpoint lub Serverless do żądań
• Batch Transform do prognoz cyklicznych
• Multi-Model Endpoint dla wielu regionów
• Autoskalowanie zgodnie z ruchem
• Shadow i canary do bezpiecznych zmian

Jak monitorować jakość prognoz i planować ponowne uczenie?

Monitoruj błąd, drift danych i czasy odpowiedzi, a retrening uruchamiaj cyklicznie lub po przekroczeniu progów.

SageMaker Model Monitor sprawdza jakość danych wejściowych i zmianę ich rozkładu. Model Quality Monitor liczy błąd prognozy po pojawieniu się rzeczywistych wartości. Ustal progi dla głównych metryk oraz alerty. Gdy jakość spada lub pojawiają się nowe wzorce, uruchamiaj automatyczny pipeline ponownego treningu. Zatwierdzaj nowe wersje modelu w Model Registry. Przeglądaj drift cech, na przykład wzrost udziału promocji lub nowe cykle sezonowe. Dokumentuj decyzje, aby budować zaufanie do prognoz w zespole operacyjnym.

• Alerty na metrykach jakości i drifcie
• Harmonogram retreningu i retrain on event
• Model Registry z wersjami i zatwierdzaniem
• Raporty dostępne dla operacji i sprzedaży

Od czego zacząć wdrożenie SageMaker dla półpalety wyszków?

Zacznij od małego projektu dla kluczowych lokalizacji i prostej prognozy dziennej, a potem rozszerzaj zakres.

Zbierz minimalny zestaw danych sprzedażowych i zapasowych dla regionu, w tym półpalety wyszków i sąsiednie miasta. Połącz je z kalendarzem i flagami promocji. Zbuduj baseline w Autopilot lub XGBoost, aby szybko zweryfikować potencjał. Dodaj kolejno DeepAR lub TFT z cechami kalendarzowymi i promocyjnymi. Wdróż Batch Transform dla nocnych prognoz, aby operacje magazynowe od rana miały plan. Włącz monitoring i progi na błędach. Gdy proces jest stabilny, przejdź do Real-Time Endpoint dla zapytań ad hoc i integracji z systemami zamówień. Dzięki temu zapasy półpalet 80×60 będą lepiej zsynchronizowane z popytem, a procesy logistyczne bardziej przewidywalne.

Dobrze zaprojektowana prognoza w SageMaker skraca czas decyzji i porządkuje zaopatrzenie, zwłaszcza przy zmiennym popycie i akcjach lokalnych. Mały, dobrze mierzony krok daje szybki efekt i buduje zaufanie do danych. Potem łatwiej skalować rozwiązanie na kolejne lokalizacje i asortymenty, utrzymując spójność procesu i jakość prognoz.

Uruchom pierwszy eksperyment w SageMaker i zbuduj praktyczne prognozy dla półpalety wyszków.