预测未来值并检测业务指标中的异常情况

“AWS 一流的机器学习团队给我留下了深刻的印象。我的团队与 Amazon Machine Learning Solutions Lab 密切合作，在几周内就利用 Amazon Forecast 开发了一个需求预测模型。我们的解决方案将我们的预测准确率提升了 8%。我们预测，利用该解决方案后，我们位于墨西哥的工厂每年将节约 55.3 万美元的资金。另一个好处是，将我们的数据基础设施迁移到 AWS 后，我们可以很轻松地将该解决方案集成到我们的云工作流程中。与 AWS 的这次合作帮助我们尽可能降低了浪费的劳动成本，同时最大限度地提升客户满意度。”

Foxconn 技术顾问兼 CoE 架构师 Azim Siddique

“使用 Amazon Forecast，我们能够将我们的预测准确性从 27% 提高到 76%，将生鲜农产品类别的浪费减少 20%。Amazon Forecast 提供了预测分布，这帮助我们优化了预测不足和过度导致的成本，将缺货率控制在 3%，并提高了毛利率。这使我们的商店经理可以更轻松地通过查看每日预测来下达更准确的采购订单。现在，我们准备将该模型扩展到其他类别，使用其他相关数据集进行迭代，并向 Amazon Forecast 添加更新的数据以不断提高模型的准确性。”

More Retail 首席转型官 Supratim Banerjee

“在 Digitata，真正重要的是让每个人都能以负担得起的价格上网。这需要对经济学有深刻的理解，特别是供求关系和客户行为的变化，”Digitata 首席技术官 Nico Kruger 说。“通过使用 Lookout for Metrics，我们能够在几分钟内发现对移动网络运营商客户的定价产生负面影响的问题。我们能够立即识别出罪魁祸首，并在 2 小时内进行修复。如果没有 Lookout for Metrics，我们将花费大约一天的时间来识别和分类问题，并且会导致客户收入下降 7.5%。Lookout for Metrics 让我们能够迅速采取行动，确保我们的定价模式的最佳性能，让我们专注于真正重要的事情 – 让每个人都连上网。”

Digitata 首席技术官 Nico Kruger

Advanced Microgrid Solutions（AMS）是一家能源平台和服务公司，旨在通过促进清洁能源资产的部署和优化，加速全球向清洁能源经济的转型。NEM 使用现货市场，各方可以在其中进行竞价，以便实现每 5 分钟消耗/供应能源。这需要预计需求预测并在几分钟内进行动态竞价，同时还要处理大量的市场数据。为了解决这一挑战，AMS 使用 TensorFlow 在 Amazon SageMaker 上构建了深度学习模型。他们利用 Amazon SageMaker 的自动模型调优功能来发现最佳模型参数，并在短短几周内建立模型。他们的模型使所有能源产品在净能源计量方面的市场预测都有所改善，这将转化为显著的效率提升。