Nápady na řešení
Tento článek popisuje myšlenku řešení. Váš cloudový architekt může pomocí těchto pokynů vizualizovat hlavní komponenty pro typickou implementaci této architektury. Tento článek slouží jako výchozí bod k návrhu dobře navrženého řešení, které odpovídá konkrétním požadavkům vaší úlohy.
Tato myšlenka řešení využívá historická data poptávky k prognózování poptávky v budoucích obdobích napříč různými zákazníky, produkty a cíli.
Architektura
Stáhněte si soubor aplikace Visio s touto architekturou.
Tok dat
Příklad řešení prognózování poptávky pro expedici a distribuci podobné řešení popsané v tomto článku najdete v galerii Azure AI. Mezi obecné charakteristiky řešení prognózování poptávky, jako je ta navržená zde, patří:
- Existuje mnoho druhů položek s různými objemy, které se shrnují do jedné nebo více úrovní kategorií.
- Pro množství položky je k dispozici historie v každém okamžiku v minulosti.
- Objemy položek se značně liší, pravděpodobně s velkým počtem, které mají v čase nulový svazek.
- Historie položek ukazuje trend i sezonnost, možná na několika časových osách.
- Množství potvrzená nebo vrácená nejsou silně cenově citlivá. Jinými slovy, dodací společnost nemůže výrazně ovlivnit množství krátkodobými změnami cen, i když mohou existovat další determinanty, které ovlivňují objem, například počasí.
Za těchto podmínek můžete využít hierarchii vytvořenou mezi časovými řadami různých položek. Vynucením konzistence tak, aby se množství nižší v hierarchii (například množství jednotlivých produktů) sčítá na výše uvedená množství (celkový počet produktů zákazníků), můžete zlepšit přesnost celkové prognózy. Stejná myšlenka platí, pokud jsou jednotlivé položky seskupené do kategorií, i pro kategorie, které se překrývají. Můžete mít například zájem o prognózování poptávky po všech produktech celkem, podle umístění, podle kategorie produktů nebo podle zákazníka.
Řešení galerie AI vypočítá prognózy na všech úrovních agregace v hierarchii pro každé zadané časové období. Nezapomeňte, že nasazení vašich řešení pro prognózování poptávky budou účtovat poplatky za spotřebu používaných služeb. K predikci nákladů použijte cenovou kalkulačku. Pokud už nasazené řešení nepoužíváte, odstraňte ho, abyste přestali účtovat poplatky.
Komponenty
Tento nápad řešení prognózování poptávky používá následující prostředky hostované a spravované v Azure:
- Instance azure SQL Database pro trvalé úložiště; pro ukládání prognóz a historických distribučních dat
- Webová služba Azure Machine Learning pro hostování kódu prognózování
- Azure Blob Storage pro přechodné úložiště vygenerovaných prognóz
- Azure Data Factory pro orchestraci pravidelných spuštění modelu Azure Machine Learning
- Řídicí panel Power BI pro zobrazení a přechod k podrobnostem prognóz
Podrobnosti scénáře
Toto řešení používá historická data poptávky k prognózování poptávky napříč zákazníky, produkty a cíli. Jedním z příkladů použití pro toto řešení je, když chce přepravní nebo dodací společnost předpovědět množství různých produktů, které chtějí zákazníci dodávat v různých místech a v budoucích časech. Společnost může jako vstup do nástroje pro přidělování používat prognózy poptávky. Nástroj pro přidělování pak může optimalizovat operace, jako je směrování dodávek vozidel a plánování kapacity v dlouhodobém horizontu. Související příklad je v případě, že dodavatel nebo poskytovatel chce znát počet produktů, které budou vráceny z důvodu selhání.
Potenciální případy použití
Proces prognózování poptávky popsaný v tomto řešení je možné zprovoznit a nasadit na platformě Microsoft AI. Platforma Microsoft AI nabízí pokročilé analytické nástroje pro příjem dat, úložiště dat, plánování a pokročilou analýzu. Tyto nástroje jsou všechny základní nástroje pro provozování řešení prognózování poptávky, které je možné integrovat s vašimi aktuálními produkčními systémy.
Toto řešení je optimalizované pro maloobchodní a výrobní odvětví.
Další kroky
Viz dokumentace k produktu:
Projdeme si tyto možnosti:
- Prognózování poptávky pro expediční a distribuční řešení v galerii Azure AI
Související prostředky
Přečtěte si související články o Centru architektury Azure: