Publicado: Nov 13, 2020
Temos o prazer de anunciar que agora você pode medir a precisão do seu modelo de previsão para otimizar as vantagens e desvantagens entre custos de sub e superprevisão, proporcionando flexibilidade para experimentar. Os custos associados à subprevisão e à superprevisão são diferentes. O Amazon Forecast permitem que você otimize esses custos de acordo com seus objetivos de negócios, fornecendo uma previsão média e a distribuição de previsões que captam a variabilidade da demanda entre valores mínimo e máximo. Com esse lançamento, o Forecast passa a fornecer métricas de precisão para vários pontos de distribuição ao treinar um modelo, permitindo que você otimize rapidamente para subprevisão e superprevisão sem a necessidade de calcular métricas manualmente.
Os varejistas recorrem à previsão de probabilidades para otimizar a cadeia de suprimentos a fim de equilibrar o custo de subprevisões, que resultam no esgotamento do estoque, com o custo de superprevisões, que resultam em desperdício e custos agregados à estocagem do inventário. Dependendo da categoria do produto, os varejistas podem optar por gerar previsões em diferentes pontos de distribuição. Por exemplo, varejistas de mercearia optam por estocar em excesso itens básicos como leite e ovos a fim de atender a variações na demanda. Embora esses alimentos básicos tenham um custo de estocagem relativamente baixo, a falta de estoque pode resultar não apenas em perda de vendas, mas também no abandono de tudo que há em um carrinho de compras. Ao manter altas taxas de estocagem, os varejistas podem aumentar a satisfação e a fidelidade do cliente. Por outro lado, os varejistas podem optar por manter estoques baixos de produtos facilmente substituíveis e com alto custo de estocagem quando o custo de reduções de preço e descarte de estoque superam as ocasionais perdas de vendas. A capacidade de realizar previsões em diferentes pontos de distribuição permitem que os varejistas otimizem essas prioridades conflitantes quando a demanda for variável.
Embora o Forecast oferecesse a capacidade de prever em toda a distribuição de variabilidade para gerenciar as vantagens e desvantagens de sub e superestocagem, as métricas de precisão só eram fornecidas para os valores mínimo, mediano e máximo de previsão de demanda, proporcionando uma faixa de confiança de 80% centralizada na mediana. Para avaliar a métrica de precisão em um ponto de distribuição específico do seu interesse, você precisava criar previsões no respectivo ponto e então calcular manualmente as métricas de precisão por conta própria. Com o lançamento de hoje, você pode usar o Forecast para avaliar os pontos fortes de seus modelos de previsão em qualquer ponto de distribuição, sem a necessidade de gerar previsões e calcular métricas manualmente. Essa capacidade proporciona mais rapidez para experimentar e alcançar de maneira mais econômica um ponto de distribuição que atenda às necessidades dos seus negócios.
Para usar esse novo recurso, saiba mais sobre como selecionar vários pontos de distribuição e entender as métricas de precisão de modelo em nosso blog. Também recomendamos que você consulte as páginas de documentação da API para Avaliação de precisão de preditor, API CreatePredictor e API GetAccuracyMetrics. Você pode usar essa capacidade em todas as regiões nas quais o Amazon Forecast está disponível ao público. Para mais informações sobre a disponibilidade nas regiões, consulte a Tabela de regiões.