Analisis Metrik Bisnis | Machine Learning

Memprakirakan permintaan secara akurat merupakan landasan dari rantai pasokan yang efisien. Prakiraan permintaan yang akurat membuat Anda dapat memastikan bahwa sumber daya yang tepat berada di tempat yang tepat, pada waktu yang tepat. Di industri Ritel dan Barang Konsumsi, optimisasi inventaris memungkinkan Anda meminimalkan kehabisan stok dan promosi yang memerlukan biaya besar, mengurangi transfer intratoko yang mahal, serta meminimalkan modal kerja sehingga Anda dapat mengalokasikan uang Anda dengan lebih efisien. Namun, menganalisis data dalam jumlah besar untuk memprakirakan nilai masa depan bisa menjadi hal yang rumit, memakan waktu, dan tidak selalu akurat.

Layanan AI/ML Amazon, termasuk Amazon Forecast, Amazon SageMaker Canvas, dan SageMaker JumpStart memberdayakan analis bisnis dan ilmuwan data melalui kombinasi solusi tanpa kode dan minim kode yang tidak memerlukan keahlian ML.

Manfaat

Kecerdasan yang beradaptasi dengan perubahan

Layanan prakiraan Amazon memanfaatkan machine learning untuk menganalisis data dalam volume yang besar, memahami pola yang sulit di ketahui dan hubungan antar-item, dan secara akurat memprakirakan permintaan pada masa mendatang. Layanan prakiraan AI dan ML AWS disempurnakan berdasarkan pengalaman lebih dari 20 tahun di Amazon.

Skalakan kemampuan ilmu data Anda

Anda tidak memerlukan keahlian ML untuk menghasilkan prakiraan yang sangat akurat. Artinya, analis bisnis Anda dapat menerapkan ML untuk masalah prakiraan, yang memungkinkan ilmuwan data Anda untuk fokus memecahkan masalah bisnis tambahan.

Prakirakan sesuai kebutuhan Anda

AWS menyediakan beberapa layanan agar sesuai dengan kasus penggunaan spesifik Anda: Canvas menawarkan layanan grafik tanpa kode yang memberdayakan analis bisnis untuk dengan mudah menerapkan ML guna memprakirakan masalah; Amazon Forecast memungkinkan developer untuk membuat kode secara langsung ke API, dan SageMaker JumpStart memungkinkan pengguna untuk membangun dan menyusun model mereka sendiri.

Buat keputusan bisnis yang lebih tepat

Lakukan uji stres prakiraan Anda melalui analisis what-if untuk menentukan dampak keputusan bisnis, seperti promosi atau jam operasional yang berbeda pada penjualan Anda.

Kisah pelanggan

The Very Group adalah perusahaan ritel dan penyedia keuangan terintegrasi terbesar di Inggris Raya, dengan penjualan per tahun lebih dari 2,2 juta GBP dan lebih dari 1,8 juta kunjungan situs web setiap hari. Dengan mereknya sendiri yang meliputi Very.co.uk, Littlewoods.com dan LittlewoodsIreland.ie, perusahaan ini menjual lebih dari 1.800 merek terkenal, memiliki 4,4 juta pelanggan, serta mengirimkan 49 juta produk per tahun.

"Kami berkolaborasi dengan AWS untuk memanfaatkan solusi prakiraan dan AI/ML AWS guna mempercepat dan membangun kemampuan prakiraan permintaan ritel baru. Dengan tim internasional dan kolaborasi yang komprehensif, The Very Group telah berhasil memberikan peningkatan sebesar 9,9% dalam hal manajemen SKU yang bernilai lebih dari 110 juta GBP. Berkat lebih dari 800 jam yang diinvestasikan dalam program, hasilnya dapat menyelesaikan lebih dari 70 eksperimen yang menghasilkan lebih dari 8 juta prakiraan. Kami saat ini mengembangkan model untuk bidang usaha lain dan melakukan iterasi dengan kasus penggunaan tambahan di seluruh organisasi serta menambahkan data yang lebih baru ke Amazon Forecast untuk terus meningkatkan akurasi model."

Steve Pimblett, Chief Data Office - The Very Group

“Dengan menggunakan Amazon Forecast, kami dapat meningkatkan akurasi prakiraan dari 27% menjadi 76% yang mengurangi pemborosan sebesar 20% untuk kategori produk segar. Amazon Forecast dapat mendistribusikan prakiraan yang membantu kami mengoptimalkan biaya prakiraan yang terlalu rendah atau terlalu tinggi yang menyebabkan stok habis sebesar 3% dan meningkatkan margin kotor. Hal ini memudahkan manajer toko kami untuk membuat pemesanan pembelian yang lebih akurat dengan melihat prakiraan harian. Kami saat ini mengembangkan model untuk kategori lain, yang mengiterasi set data tambahan terkait, dan menambahkan data yang lebih baru ke Amazon Forecast untuk terus meningkatkan akurasi model.”

Supratim Banerjee, Direktur Transformasi (Chief Transformation Officer) - More Retail

“Saya sangat terkesan dengan tim machine learning kelas dunia di AWS. Tim saya bekerja sama dengan Amazon Machine Learning Solutions Lab untuk mengembangkan model perkiraan permintaan menggunakan Amazon Forecast dalam beberapa minggu. Solusi kami meningkatkan keakuratan perkiraan kami sebesar 8%. Kami memprediksi penghematan tahunan sebesar 553 ribu USD menggunakan solusi ini untuk pabrik kami di Meksiko. Sebagai bonus, mengintegrasikan solusi ini ke dalam alur kerja cloud kami akan menjadi mudah setelah memigrasi infrastruktur data kami ke AWS. Kolaborasi dengan AWS ini membantu meminimalkan biaya tenaga kerja yang terbuang dan memaksimalkan kepuasan pelanggan.”

Azim Siddique, Technical Advisor and CoE Architect - Foxconn

Kasus penggunaan

Perencanaan inventaris

Tingkatkan perencanaan permintaan di tingkat granular. Kurangi pemborosan, tingkatkan perputaran inventaris, dan perbaiki ketersediaan stok.

Perencanaan tenaga kerja

Atur staf dengan lebih efektif untuk memenuhi berbagai tingkat permintaan, meningkatkan pemanfaatan, waktu pelayanan, dan kepuasan pelanggan.

Perencanaan kapasitas

Ambil keputusan jangka panjang dengan lebih percaya diri dan tingkatkan pemanfaatan modal.

Perencanaan keuangan

Rencanakan penjualan dan pendapatan kotor, serta kelola alur kas secara lebih efektif.

Integrasi platform analitik

Untuk organisasi yang memiliki aplikasi kecerdasan bisnis dan analitik, solusi partner AI untuk Analitik Data (AIDA) menawarkan beberapa cara untuk memanfaatkan ML dalam alat analitik yang sudah mereka gunakan.