Reti neurali per prevedere lo stock di inventario

Ti immaginierebbe di poter anticipare quante unità di prodotto avrai bisogno in magazzino la prossima settimana o addirittura il prossimo mese? Con le tecnologie attuali, questo è possibile grazie all'uso di reti neurali e algoritmi di apprendimento profondo. Questi sistemi possono analizzare i dati storici delle vendite per prevedere il livello di stock ideale e così evitarne l'acquisto in eccesso e la mancanza di prodotti in magazzino.

Come funziona il forecasting dell'inventario?

Le reti neurali sono modelli di intelligenza artificiale ispirati al funzionamento del cervello umano. Vengono ricorrentemente utilizzate per elaborare grandi volumi di dati e rilevare pattern complessi che sarebbero difficili da identificare con metodi tradizionali. In particolare, le reti LSTM (Long Short-Term Memory) e GRU (Gated Recurrent Unit) vengono utilizzate per lavorare con serie temporali, come i dati di vendita giornalieri dei prodotti.

Il processo inizia con la raccolta dei dati storici delle vendite di ogni prodotto che si desidera prevedere. Immaginiamo, ad esempio, di avere un elenco di vendite giornaliere degli ultimi due anni per un prodotto specifico. Questi dati vengono convertiti in una serie temporale, e sono ideali per alimentare una rete neurale ricorrente (RNN) come LSTM o GRU.

Creazione della rete neurale con Python e Keras

El passo successivo è configurare la rete neurale utilizzando un ambiente di programmazione come Python e una libreria di apprendimento profondo come Keras. Keras fornisce un modo semplice per creare reti neurali complesse, grazie alla rete sintattica intuitiva e alla capacità di integrarsi con TensorFlow, un framework di machine learning altamente ottimizzato.

Per un modello di previsione dell'inventario, l'architettura della rete potrebbe essere la seguente:

1. Strati di ingresso: La rete deve comprendere le relazioni dei dati storici delle vendite. Il primo strato sarebbe un strato LSTM o GRU, che può trattenere informazioni rilevanti dei giorni precedenti per effettuare una rete informativa.

2. Strati nascosti: A seconda della complessità del problema, possono essere aggiunti strati LSTM o GRU aggiuntivi, regolando il numero di neuroni e applicando tecniche come il dropout per evitare il sovraccarico.

3. Strato di uscita: Qui si definisce la previsione del valore atteso delle vendite per il giorno successivo, la settimana o il mese, a seconda dei requisiti del business.

Il modello viene addestrato utilizzando i dati storici, regolando i pesi interni della rete per minimizzare l'errore di previsione. Dopo alcune iterazioni (epochs), la rete dovrebbe essere in grado di generare previsioni ragionevolmente precise.

Un esempio di base di implementazione in Keras:

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

# Supponiamo di avere un dataset di vendite giornaliere in un array numpy
# Per semplicità, utilizziamo dati fittizi
vente_giornaliere = np.array([30, 40, 35, 50, 60, 55, 65, 70, 75, 80, 85, 90])

# Normalizzare i dati
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
vente_normalizzate = scaler.fit_transform(vente_giornaliere.reshape(-1, 1))

# Creare sequenze di allenamento
def creare_sequenze(dati, passi=3):
    X, y = [], []
    for i in range(len(dati) - passi):
        X.append(dati[i : i + passi])
        y.append(dati[i + passi])
    return np.array(X), np.array(y)


X, y = creare_sequenze(vente_normalizzate)

# Ridimensionare X per essere compatibile con LSTM
X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1))

# Creare il modello LSTM
modello = Sequential()
modello.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1], 1)))
modello.add(Dropout(0.2))
modello.add(LSTM(units=50))
modello.add(Dropout(0.2))
modello.add(Dense(units=1))

# Compilare e analizzare il modello
modello.compile(optimizer="adam", loss="mean_squared_error")
modello.fit(X, y, epochs=50, batch_size=32)

# Effettuare previsioni
previsioni = modello.predict(X)

Quali vantaggi porta la previsione delle scorte?

Con un sistema di previsione basado su reti neurali, potrai:

1. Ottimizzare i tuoi acquisti: Conoscendo in anticipo la quantità di prodotto che sarà necessaria, eviterai acquisti in eccesso che immobilizzano il capitale e carenze che possono influire sulle vendite.

2. Minimizzare gli sprechi: Una previsione precisa consente di acquistare solo le quantità necessarie, riducendo i prodotti obsoleti o deperibili che non si vendono in tempo.

3. Adattarsi alla domanda: La previsione non si basa solo sui dati storici. Può anche includere variabili esterne come lezione di vendita, campagne di marketing o cambiamenti nelle tendenze del mercato.

Conclusione

Implementare una soluzione di previsione delle scorte mediante reti neurali può semplicemente sembrare complicato, ma con gli strumenti adeguati e la struttura corretta, è un compito raggiungibile. Non importa se vendi in un piccolo negozio o in un ambiente globale con negozi online e molteplici magazzini: l'intelligenza artificiale è qui per aiutarti a prendere decisioni informate e a ottimizzare le tue risorse di inventario.