Veröffentlicht am: Nov 18, 2022
Mit Amazon Forecast können Sie jetzt genauere Prognosen als bisher für neue Produkte ohne Historie erstellen. Forecast ist ein vollständig verwalteter Service, der Machine-Learning-Algorithmen (ML) einsetzt, um hochpräzise Zeitreihenprognosen für die Bestandsplanung, das Lieferkettenmanagement und die Personaleinsatzplanung zu erstellen, ohne dass dafür Erfahrung im Machine Learning erforderlich ist.
Kaltstartprognosen werden häufig in Branchen wie dem Einzelhandel und der Fertigung eingesetzt, wo eine Prognose für einen brandneuen Artikel erstellt werden muss, aber keine historischen Daten verfügbar sind. Dies ist häufig der Fall, wenn ein Produkt zum ersten Mal auf dem Markt eingeführt wird und von dem Unternehmen zuvor nicht angeboten wurde.
Herkömmliche Zeitreihenprognoseverfahren stützen sich in hohem Maße auf historische Zeitreihen für jedes einzelne Produkt, was sie für die Prognose der Nachfrage nach neuen Produkten untauglich macht. Wir freuen uns, mit dieser Einführung einen neuen Ansatz zur Erstellung von Prognosen für Produkte ohne historische Daten ankündigen zu können. Bei diesem neuen Ansatz verwenden wir Artikel-Metadaten wie Farbe, Markenname oder Produktkategorie, die in Ihrem Datensatz enthalten sind, um ähnliche Produkte zu identifizieren und diese Produkte zu nutzen, um eine Prognose für das Produkt ohne Historie zu erstellen. Indem wir auf ähnliche Produkte zurückgreifen, können wir genauere Prognosen als bisher erstellen.
Dieses Funktion ist in allen Regionen verfügbar, in denen Forecast öffentlich verfügbar ist. Weitere Informationen zur Verfügbarkeit in den Regionen finden Sie unter Regionale AWS-Services. Um mit der Verwendung von Amazon Forecast für die Kaltstartprognose zu beginnen, lesen Sie das AWS-Entwicklerhandbuch oder das Github-Notebook.