Demand Forecast

Додаток для прогнозування попиту використовує потужність штучного інтелекту, щоб допомогти малим підприємствам точно передбачити попит на їхні продукти або послуги.

Ця зручна веб-програма спеціально розроблена для мікро- та малих компаній, що полегшує їм отримання точних прогнозів попиту. Вона використовує передові класичні та машинні методи навчання для аналізу історичних даних про продажі. Ураховуючи варіації та сезонні тенденції, додаток може надавати надійні прогнози щодо майбутнього попиту.

Однією з чудових функцій додатка є його простий інтерфейс. Користувачі можуть легко завантажувати свої набори даних у форматі Excel і дозволити додатку виконати важку роботу. Він автоматично обирає найкращу модель прогнозування для їхніх потреб, пропонуючи такі варіанти, як ETS, ARIMA, Prophet, Random Forest та SVM. Це усуває невизначеність у виборі правильного підходу та забезпечує, щоб підприємства отримували найбільш відповідні прогнози.

Коли моделі запущені, додаток не зупиняється лише на цифрах. Він надає захоплюючі візуалізації та інтерактивні графіки, які ілюструють прогнозований попит з часом. Ці візуальні дані допомагають компаніям приймати розумні рішення щодо виробництва, управління запасами та стратегій ланцюга постачання, в кінцевому підсумку підвищуючи ефективність і знижуючи витрати.

Ідеально підходить для підприємств, які перебувають на шляху цифрової трансформації, додаток для прогнозування попиту зосереджений на покращенні оптимізації ресурсів. Він має на меті надання надійних прогнозів попиту та підвищення бізнес-продуктивності на швидко змінюваному ринку.

Ключові функції включають можливість переглядати історичні дані як у таблицях, так і в графіках, прогнози на термін до 12 місяців вперед, виявлення та обробку викидів і відсутніх даних, а також розумний алгоритм, який змагається серед до п'яти різних сімей моделей, щоб знайти найкращий підхід до прогнозування. Крім того, він може управляти прогнозами для до 100 продуктів або SKU та постачається з постійними оновленнями та безкоштовною електронною підтримкою.