Veröffentlicht am: Nov 13, 2020
Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass Sie nun die Genauigkeit Ihres Prognosemodells messen können, um die Kompromisse zwischen zu niedrigen und zu hohen Kosten zu optimieren und Ihnen Flexibilität beim Experimentieren zu geben. Die mit Unter- und Überprognosen verbundenen Kosten sind unterschiedlich. Amazon Forecast ermöglicht es Ihnen, diese Kosten für Ihr Geschäftsziel zu optimieren, indem Sie eine durchschnittliche Prognose sowie eine Verteilung der Prognosen bereitstellen, die die Variabilität der Nachfrage von einem minimalen bis zu einem maximalen Wert erfasst. Mit dieser Einführung bietet Forecast jetzt Genauigkeitsmetriken für mehrere Verteilungspunkte beim Training eines Modells, so dass Sie schnell für Unter- und Überprognosen optimieren können, ohne die Metriken manuell berechnen zu müssen.
Einzelhändler verlassen sich bei der Optimierung ihrer Lieferkette auf probabilistische Prognosen, um die Kosten der Unterprognosen, die zu Fehlbeständen führen, mit den Kosten der Überprognosen, die zu Lagerhaltungskosten und Verschwendung führen, auszugleichen. Je nach Produktkategorie können sich Einzelhändler dafür entscheiden, Prognosen an verschiedenen Verteilungsstellen zu erstellen. Zum Beispiel entscheiden sich Lebensmitteleinzelhändler dafür, Grundnahrungsmittel wie Milch und Eier übermäßig auf Lager zu halten, um die variable Nachfrage zu befriedigen. Obwohl diese Grundnahrungsmittel relativ geringe Transportkosten haben, können Ausverkäufe nicht nur zu Verkaufsverlusten führen, sondern auch zum völligen Verzicht auf den Einkaufswagen. Durch die Beibehaltung hoher Lagerbestände können Einzelhändler die Kundenzufriedenheit und Kundentreue verbessern. Umgekehrt können sich Einzelhändler dafür entscheiden, substituierbare Produkte mit hohen Lagerhaltungskosten zu wenig vorrätig zu halten, wenn die Kosten für Preisnachlässe und Bestandsentsorgung den gelegentlichen Verkaufsverlust überwiegen. Die Fähigkeit zur Prognose an verschiedenen Verteilungspunkten ermöglicht es Einzelhändlern, diese konkurrierenden Prioritäten bei schwankender Nachfrage zu optimieren.
Obwohl die Prognose die Möglichkeit bot, Prognosen für die gesamte Verteilung der Variabilität zu erstellen, um die Kompromisse zwischen Unter- und Überbeständen zu verwalten, wurden die Genauigkeitsmetriken nur für die minimale, mittlere und maximale vorausgesagte Nachfrage bereitgestellt, so dass ein Konfidenzband von 80 % mit dem Median als Mittelpunkt zur Verfügung stand. Um die Genauigkeitsmetrik an einem bestimmten Punkt der Verteilung von Interesse zu bewerten, mussten Sie zunächst Prognosen an diesem Punkt erstellen und dann die Genauigkeitsmetriken manuell selbst berechnen. Mit der heutigen Einführung können Sie die Stärken Ihrer Prognosemodelle an jedem beliebigen Verteilungspunkt innerhalb von Forecast bewerten, ohne dass Sie Prognosen erstellen und Metriken manuell berechnen müssen. Diese Fähigkeit ermöglicht es Ihnen, schneller zu experimentieren und kosteneffizienter zu einer Verteilung für Ihre Geschäftsanforderungen zu gelangen.
Um diese neue Möglichkeit zu nutzen, erfahren Sie in unserem Blog mehr über die Auswahl mehrerer Verteilungspunkte und das Verständnis der Modellgenauigkeitsmetriken. Siehe auch die API-Dokumentationsseiten für die Auswertung der Vorhersagegenauigkeit, CreatePredictor API und GetAccuracyMetrics API. Sie können diese Funktion in allen Regionen verwenden, in denen Amazon Forecast öffentlich verfügbar ist. Weitere Informationen zur Verfügbarkeit von Regionen finden Sie unter Regionstabelle.