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Derzeit gibt es auf dem Markt mehrere Akteure, die sich mit der Vorhersage der Nachfrage befassen, aber die meisten dieser Unternehmen stützen sich auf statistische Standardvorhersagealgorithmen. Diese Art von Software führt eine statistische Anpassung bestehender statistischer Modelle an vergangene Daten durch und kann automatisch die statistische Formel für die Vorhersage auswählen. Es ist wichtig zu beachten, dass diese Entscheidung auf der Grundlage der Vergangenheit getroffen wird. Die meisten dieser Modelle nutzen keine bestehenden Techniken des maschinellen Lernens, um Nachfrageprognosen zu erstellen. Sie können zwar Vorhersagen auf der Grundlage statistischer Modelle treffen (so genannte statistische Inferenz), aber die statistischen Modelle werden in der Regel erstellt, um Rückschlüsse auf die Beziehungen und Variablen zu ziehen, und nicht, um möglichst genaue Vorhersagen zu machen. Ein klares Beispiel dafür ist, dass alle statistischen Modelle interpretierbar sind – ein Mensch kann sich das Modell ansehen und einige Informationen über den Prozess und die Daten ableiten. Beim maschinellen Lernen hingegen geht es darum, möglichst genaue Vorhersagen zu machen. Viele Modelle des maschinellen Lernens sind nicht interpretierbar – es ist nicht ersichtlich, was die Gewichte der Neuronen in einem künstlichen neuronalen Netz bedeuten. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen kann die Vorhersagegenauigkeit bei der Bedarfsplanung erheblich verbessert werden. Obwohl der Einsatz von maschinellem Lernen am sinnvollsten wäre, ist maschinelles Lernen ein komplexes Thema, das ein umfassendes Wissen und Verständnis auf diesem Gebiet erfordert, um die besten Modelle auszuwählen, die trainiert und eingesetzt werden sollen. Nach der Verwendung der Modelle für die Vorhersage ist es wichtig, die Leistung zu überwachen, da die Leistung eines Modells im Laufe der Zeit durch einen Prozess namens Konzeptdrift abnimmt.
Mit unserer Technologie StreamWiser rationalisieren wir den Prozess der Modellüberwachung und Leistungsoptimierung. Unsere Technologie ist in der Lage, automatisch zu entscheiden, welche Modelle für eine bestimmte Vorhersage am besten geeignet sind – und sich in Echtzeit an Änderungen des Szenarios anzupassen. Sie können StreamWiser als Ihre Data Science-Abteilung betrachten, die sich ausschließlich auf die bestmöglichen Vorhersagen konzentriert.
Überlassen Sie unserer Technologie die schwere Arbeit der Bedarfsvorhersage – das Trainieren von Modellen, die Auswahl von Modellen und die Überwachung der Leistung -, damit Sie sich auf das konzentrieren können, was wirklich Mehrwert schafft: Ihr Geschäft.