Neuronale Netze zur Vorhersage des Lagerbestands

Kannst du dir vorstellen, wie viele Produkteinheiten du nächste Woche oder sogar nächsten Monat im Lagerbestand benötigen wirst? Dank der aktuellen Technologien ist dies dank der Verwendung von neuronalen Netzen und Deep-Learning-Algorithmen möglich. Diese Systeme können historische Verkaufsdaten analysieren, um den idealen Bestand vorherzusagen und so Überkäufe und Produktmangel im Lager zu vermeiden.

Wie funktioniert die Bestandsvorhersage?

Neuronale Netze sind Modelle der künstlichen Intelligenz, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind. Sie werden verwendet, um große Datenmengen zu verarbeiten und komplexe Muster zu erkennen, die mit traditionellen Methoden schwer zu identifizieren wären. Insbesondere werden LSTM-Netze (Long Short-Term Memory) und GRU-Netze (Gated Recurrent Unit) verwendet, um mit Zeitreihen wie täglichen Verkaufsdaten von Produkten zu arbeiten.

Der Prozess beginnt mit der Sammlung historischer Verkaufsdaten für jedes Produkt, das du vorhersagen möchtest. Stellen wir uns zum Beispiel vor, du hast eine Liste der täglichen Verkäufe der letzten zwei Jahre für ein bestimmtes Produkt. Diese Daten werden in eine Zeitreihe umgewandelt, die ideal für die Eingabe in ein rekurrentes neuronales Netz (RNN) wie LSTM oder GRU ist.

Erstellung des neuronalen Netzes mit Python und Keras

Der nächste Schritt ist die Konfiguration des neuronalen Netzes mit einer Programmierumgebung wie Python und einer Deep-Learning-Bibliothek wie Keras. Keras bietet eine einfache Möglichkeit, komplexe neuronale Netze zu erstellen, dank seiner intuitiven Syntax und seiner Fähigkeit, sich mit TensorFlow zu integrieren, einem hoch optimierten Machine-Learning-Framework.

Für ein Bestandsvorhersagemodell könnte die Architektur des Netzes wie folgt aussehen:

Eingabeschichten: Das Netz muss die Beziehungen der historischen Verkaufsdaten verstehen. Die erste Schicht wäre eine LSTM- oder GRU-Schicht, die relevante Informationen von früheren Tagen speichern kann, um eine informierte Vorhersage zu treffen.
Versteckte Schichten: Abhängig von der Komplexität des Problems können zusätzliche LSTM- oder GRU-Schichten hinzugefügt werden, wobei die Anzahl der Neuronen angepasst und Techniken wie Dropout angewendet werden, um Überanpassung zu vermeiden.
Ausgabeschicht: Hier würde die Vorhersage des erwarteten Verkaufswerts für den nächsten Tag, die nächste Woche oder den nächsten Monat definiert werden, je nach den Anforderungen des Unternehmens.

Das Modell wird mit den historischen Daten trainiert, wobei die internen Gewichte des Netzes angepasst werden, um den Vorhersagefehler zu minimieren. Nach einigen Iterationen (Epochen) sollte das Netz in der Lage sein, vernünftig genaue Vorhersagen zu generieren.

Ein grundlegendes Beispiel für die Implementierung in Keras:

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout

# Nehmen wir an, wir haben einen Datensatz täglicher Verkäufe in einem numpy-Array
# Zur Vereinfachung verwenden wir fiktive Daten
tägliche_Verkäufe = np.array([30, 40, 35, 50, 60, 55, 65, 70, 75, 80, 85, 90])

# Normalisieren der Daten
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
normalisierte_Verkäufe = scaler.fit_transform(tägliche_Verkäufe.reshape(-1, 1))

# Erstellen von Trainingssequenzen
def erstelle_Sequenzen(daten, Schritte=3):
    X, y = [], []
    for i in range(len(daten) - Schritte):
        X.append(daten[i : i + Schritte])
        y.append(daten[i + Schritte])
    return np.array(X), np.array(y)


X, y = erstelle_Sequenzen(normalisierte_Verkäufe)

# Neuformatierung von X, um mit LSTM kompatibel zu sein
X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1))

# Erstellen des LSTM-Modells
modell = Sequential()
modell.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1], 1)))
modell.add(Dropout(0.2))
modell.add(LSTM(units=50))
modell.add(Dropout(0.2))
modell.add(Dense(units=1))

# Kompilieren und Trainieren des Modells
modell.compile(optimizer="adam", loss="mean_squared_error")
modell.fit(X, y, epochs=50, batch_size=32)

# Vorhersagen treffen
Vorhersagen = modell.predict(X)

Welche Vorteile bringt die Bestandsvorhersage?

Mit einem auf neuronalen Netzen basierenden Vorhersagesystem kannst du:

Optimierung der Einkäufe: Durch die Kenntnis der benötigten Menge an Produkten im Voraus kannst du Überkäufe vermeiden, die Kapital binden, und Engpässe, die den Verkauf beeinträchtigen könnten.
Minimierung von Abfall: Eine genaue Vorhersage ermöglicht es, nur das zu kaufen, was wirklich benötigt wird, was den Abfall von Produkten reduziert, die nicht rechtzeitig verkauft werden.
Anpassung an die Nachfrage: Die Vorhersage basiert nicht nur auf historischen Daten. Sie kann auch externe Variablen wie Verkaufszeiten, Marketingkampagnen oder Änderungen in den Markttrends berücksichtigen.

Schlussfolgerung

Die Implementierung einer Bestandsvorhersagelösung mit neuronalen Netzen mag kompliziert erscheinen, ist aber mit den richtigen Werkzeugen und der richtigen Struktur durchaus machbar. Egal, ob du in einem kleinen Geschäft verkaufst oder in einem globalen Umfeld mit Online-Shops und mehreren Lagern tätig bist: Die künstliche Intelligenz ist da, um dir bei der Entscheidungsfindung zu helfen und deine Lagerbestände zu optimieren.