Análisis de métricas empresariales | Machine learning

La previsión precisa de la demanda es la base de una cadena de suministro eficiente. Una previsión precisa de la demanda le permite asegurarse de que el recurso correcto está en el lugar adecuado, en el momento perfecto. En el sector minorista y de bienes de consumo, la optimización de su inventario le permite minimizar la falta de existencias y las elevadas promociones, reducir las costosas transferencias dentro de la tienda y minimizar su capital circulante, de modo que pueda utilizar su efectivo de manera más eficiente. Sin embargo, analizar grandes cantidades de datos para pronosticar sus valores futuros puede ser complejo, llevar mucho tiempo y no siempre ser preciso.

Los servicios de IA y ML de Amazon, incluidos Amazon Forecast, Amazon SageMaker Canvas y SageMaker JumpStart, capacitan a los analistas empresariales y a los científicos de datos mediante una combinación de soluciones sin código y con poco código que no requieren conocimientos de ML.

Beneficios

Inteligencia que se adapta al cambio

Los servicios de previsión de Amazon utilizan el machine learning para analizar grandes volúmenes de datos, comprender los patrones sutiles y las relaciones entre los artículos y pronosticar con precisión la demanda futura. Los servicios de previsión de IA y ML de AWS se han perfeccionado sobre la base de más de 20 años de experiencia en Amazon.

Escale sus capacidades de ciencia de datos

No necesita conocimientos de ML para generar previsiones muy precisas. Esto significa que sus analistas empresariales pueden aplicar el ML a sus problemas de previsión, lo que permite a los científicos de datos centrarse en resolver problemas empresariales adicionales.

Prevea en sus propios términos

AWS ofrece varios servicios que se adaptan a su caso de uso específico: Canvas ofrece un servicio gráfico sin código que permite a los analistas empresariales aplicar el ML fácilmente a los problemas de previsión; Amazon Forecast permite a los desarrolladores codificar directamente en las API y SageMaker JumpStart permite a los usuarios crear y ensamblar sus propios modelos.

Tome decisiones empresariales más informadas

Ponga a prueba sus previsiones mediante un análisis hipotético para determinar el impacto de las decisiones empresariales, como las promociones o los diferentes horarios de apertura, en sus ventas.

Historias de clientes

The Very Group es el mayor minorista digital integrado y proveedor financiero del Reino Unido, con unas ventas anuales de más de 2200 millones de libras y más de 1,8 millones de visitas diarias a su sitio web. Sus marcas propias incluyen Very.co.uk, Littlewoods.com y LittlewoodsIreland.ie y la empresa vende más de 1800 marcas reconocidas, tiene 4,4 millones de clientes y entrega 49 millones de productos por año.

«Colaboramos con AWS para utilizar la previsión y las soluciones de IA y ML de AWS a fin de acelerar y crear capacidades nuevas de previsión de demanda minorista». Al utilizar un equipo internacional y la colaboración integral, The Very Group ha sido muy exitoso en entregar un incremento del 9,9 % en la administración de SKU, por un valor de más de 110 millones de libras. Estos resultados se dieron gracias a las más de 800 horas invertidas en el programa, en las que se completaron más de 70 experimentos que generaron más de 8 millones de previsiones. Actualmente estamos ampliando el modelo a otras áreas de negocio e iterando con casos de uso adicionales en toda la organización y agregando nuevos datos a Amazon Forecast para mejorar continuamente la precisión del modelo”.

Steve Pimblett, Chief Data Office en The Very Group

“Con Amazon Forecast, pudimos aumentar el nivel de precisión de las previsiones del 27 al 76 %, lo que permitió reducir los desperdicios en un 20 % en la categoría de productos frescos. La distribución de previsiones de Amazon Forecast nos ayudó a optimizar costos generados por previsiones excesivas o insuficientes, lo que llevó el desabastecimiento al 3 % y mejoró los márgenes netos. De esta manera, los gerentes de tiendas pueden consultar las previsiones diarias para realizar pedidos de compra más exactos con mayor facilidad. Actualmente, nos encontramos en el proceso de ampliar el modelo a otras categorías, iteramos con conjuntos de datos relacionados adicionales y añadimos datos más nuevos a Amazon Forecast para aumentar la precisión del modelo de forma continua”.

Supratim Banerjee, director de transformación de More Retail

«Me impresionó mucho el equipo de machine learning de primer nivel de AWS. Mi equipo trabajó codo con codo con el laboratorio de soluciones de Amazon Machine Learning para desarrollar un modelo de predicción de la demanda con Amazon Forecast en unas pocas semanas. Nuestra solución mejoró la precisión de nuestras predicciones en un 8 %. Estimamos un ahorro de 553 000 USD al año gracias a esta solución en nuestra fábrica de México. Además de eso, nos va a resultar fácil integrar esta solución en nuestro flujo de trabajo en la nube una vez que migremos nuestra infraestructura de datos a AWS. Esta colaboración con AWS nos ayudó a reducir los costos por mano de obra desperdiciada y aumentar la satisfacción del cliente”.

Azim Siddique, Technical Advisor and CoE Architect en Foxconn

Casos de uso

Planificación de inventario

Mejore la planificación de la demanda a niveles pormenorizados. Reduzca las pérdidas, aumente la rotación del inventario y mejore la disponibilidad de los productos.

Planificación del personal

Haga que la plantilla satisfaga con mayor eficacia diferentes niveles de demandas, mejore el uso, el tiempo de servicio y la satisfacción del cliente.

Planificación de capacidad

Tome decisiones a largo plazo con más confianza y mejore el uso del capital.

Planificación financiera

Planifique ventas e ingresos totales, y administre de manera eficaz los flujos de caja.

Integración de plataforma de análisis

Para aquellas organizaciones con aplicaciones de inteligencia empresarial y análisis in situ, las soluciones de socios de IA para el análisis de datos (AIDA) les brindan maneras de utilizar el ML con las herramientas de análisis que ya usan.