¿Qué se logra con esta implementación de soluciones de AWS?

La solución Mayor precisión en las previsiones gracias al aprendizaje automático genera, prueba, compara e itera predicciones de Amazon Forecast. La solución genera predicciones automáticamente y genera paneles de visualización para blocs de notas de Amazon SageMaker Jupyter o Amazon QuickSight, de modo que ofrece una interfaz sencilla, fácil y de arrastrar y soltar que muestra una entrada de series temporales y el resultado predicho. La predicción se puede aplicar para prever la demanda de inventario para venta minorista, el estado de la plantilla, el tráfico de la web, gestionar la planificación de la cadena de suministro y más.

Las predicciones se pueden comparar entre dimensiones (por ejemplo, ubicación de la tienda minorista) o según metadatos a nivel de objeto (por ejemplo, marca, tamaño y color del producto). Puede utilizar estos datos para lo siguiente:

  • Optimizar predicciones existentes: Ahorre tiempo y mantenga la compatibilidad con sus antiguas herramientas, u obtenga información respecto al exceso o la falta de existencias con la predicción p50.
  • Cumpla una demanda de cliente variable: Brinde un alto nivel de satisfacción al cliente con la predicción p90, en la que se espera que el valor verdadero sea inferior al valor predicho el 90 % del tiempo.
  • Evita el exceso de existencias: Ahorre costos y evite el exceso de existencias con la predicción p10, en la que se espera que el valor de la demanda futura real sea menor al valor predicho solo un 10 % del tiempo.
Comparación de dos predicciones generadas con Amazon Forecast
Gráfico de ejemplo que compara los resultados de dos previsiones
La solución produce predicciones probabilísticas a tres cuantiles predeterminados para abordar las diferentes sensibilidades de respecto al exceso o la falta de existencias (como se muestra en el gráfico de ejemplo anterior).
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Beneficios

Procesos automatizados

Agilice el proceso de la incorporación, la generación de modelos y la predicción de múltiples experimentos gracias a la automatización de Amazon Forecast.

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Implementación segura

Brinde una implementación segura con un solo clic gracias a la plantilla de AWS CloudFormation, desarrollada con las metodologías del AWS Well-Architected Framework.

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Monitoreo proactivo

Monitoree de forma sencilla las predicciones con el envío de correos electrónicos a los usuarios cuando se produzcan aciertos o errores.

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Visualización automatizada

Facilite la colaboración y la experimentación combinando sus datos de entrada y los resultados de las previsiones en un análisis de Amazon QuickSight o Jupyter Notebook.

Descripción general de la implementación de soluciones de AWS

La implementación de esta solución con los parámetros predeterminados crea el siguiente entorno sin servidor en la nube de AWS.

Mayor precisión en las previsiones gracias al aprendizaje automático | Diagrama de arquitectura
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Arquitectura de la solución Mayor precisión en las previsiones gracias al aprendizaje automático

La plantilla de AWS CloudFormation implementa los recursos necesarios para automatizar las implementaciones y el uso de Amazon Forecast. Con base en las características de la solución, la arquitectura está dividida en tres partes: preparación de datos, predicción y visualización de datos. La plantilla incluye los componentes siguientes:

  • Un bucket de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) para la configuración de Amazon Forecast, en el que especifica la configuración para sus grupos de conjuntos de datos, indicadores de grupos de datos y predicciones, así como los conjuntos de datos en sí.
  • Una notificación de evento de Amazon S3 que se activa al cargar nuevos conjuntos de datos al bucket de Amazon S3 relacionado.
  • Una mayor precisión en las previsiones gracias a la máquina de estado AWS Step Functions de Machine Learning. Combina una serie de funciones de AWS Lambda que crean, entrenan e implementan sus modelos de Machine Learning (ML) en Amazon Forecast. Todas las funciones de AWS Step Functions se registran en Amazon CloudWatch.
  • Una suscripción por correo electrónico a Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) que notifica a los usuarios administrativos los resultados de AWS Step Functions.
  • Una instancia de bloc de notas de Amazon SageMaker que los científicos de datos y los desarrolladores pueden usar para preparar y procesar los datos y evaluar el resultado de Forecast.
  • Un trabajo de AWS Glue combina datos de entrada de previsión sin procesar, metadatos, exportaciones retrospectivas de indicadores y exportaciones de previsiones en una vista agregada de sus previsiones.
  • Amazon Athena puede utilizarse para consultar los resultados de su previsión mediante consultas SQL estándar.
  • Pueden crearse análisis de Amazon QuickSight para cada previsión para proporcionar a los usuarios una visualización de los resultados de la previsión entre jerarquías y categorías de elementos previstos, a la vez que métricas de precisión para cada elemento. Pueden crearse paneles a partir de estos análisis y compartirse con su organización.

Mayor precisión en las previsiones gracias al Machine Learning

Versión 1.3.1
Fecha de lanzamiento: 04/2021
Autor: AWS

Tiempo estimado de implementación: 5 minutos

Costo estimado 
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Video
Resolución con soluciones: Mayor precisión en las previsiones gracias al Machine Learning
Referencia de clientes
App8 ayuda a los restaurantes a predecir la demanda con soluciones de AWS
La compañía tecnológica App8 proporciona a los restauradores la capacidad crear la experiencia gastronómica sin contacto ideal para sus clientes. Con el objetivo de mejorar la experiencia culinaria de los clientes y agilizar las operaciones para los restauradores, App8 desarrolló una herramienta que permite predecir el volumen de clientes y la demanda de platos específicos del menú.
 
Descubra cómo App8 creó su herramienta gracias a la solución Mayor precisión en las previsiones gracias al Machine Learning.
AWS para la industria
Previsión de la carga eléctrica a corto plazo con Amazon Forecast
La solución Mayor precisión en las previsiones gracias al Machine Learning simplifica la previsión de la carga eléctrica a corto plazo para la energía y los servicios públicos con el fin de mejorar la fiabilidad de la red mediante la mejora de la planificación operativa. La integración de la solución en una canalización, como se muestra en esta entrada del blog, ayudó a reducir el error en las previsiones del 20 % al 6 %. La canalización totalmente automatizada que se presenta puede generar una previsión de precisión cuantificable sin necesidad de experiencia en IA o ML.
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