Нейронные сети для прогнозирования запасов инвентаря

Вы можете представить себе возможность предсказать, сколько единиц продукта потребуется в инвентаре на следующей неделе или даже в следующем месяце? Благодаря использованию нейронных сетей и алгоритмов глубокого обучения, это возможно с помощью современных технологий. Эти системы могут анализировать исторические данные продаж для прогнозирования идеального запаса и предотвращения чрезмерных закупок и нехватки товаров на складе.

Как работает прогнозирование инвентаря?

Нейронные сети - это модели искусственного интеллекта, вдохновленные функционированием человеческого мозга. Они используются для обработки больших объемов данных и обнаружения сложных шаблонов, которые трудно идентифицировать с помощью традиционных методов. В частности, сети LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit) используются для работы с временными рядами, такими как ежедневные данные продаж продуктов.

Процесс начинается с сбора исторических данных продаж каждого продукта, который вы хотите предсказать. Предположим, у вас есть список ежедневных продаж за последние два года для конкретного продукта. Эти данные преобразуются в временной ряд, который идеально подходит для ввода в рекуррентную нейронную сеть (RNN), такую как LSTM или GRU.

Создание нейронной сети с помощью Python и Keras

Следующий шаг - настройка нейронной сети с использованием среды программирования, такой как Python, и библиотеки глубокого обучения, такой как Keras. Keras обеспечивает простой способ создания сложных нейронных сетей благодаря своей интуитивной синтаксической структуре и возможности интеграции с TensorFlow, высоко оптимизированным фреймворком машинного обучения.

Для модели прогнозирования инвентаря архитектура сети может выглядеть следующим образом:

1. Входные слои: Сеть должна понимать связи между историческими данными продаж. Первый слой будет слоем LSTM или GRU, который может сохранять важную информацию из предыдущих дней для информированного прогнозирования.

2. Скрытые слои: В зависимости от сложности проблемы можно добавить дополнительные слои LSTM или GRU, настроив количество нейронов и применяя техники, такие как dropout, для предотвращения переобучения.

3. Выходной слой: Здесь определяется прогноз ожидаемого значения продаж на следующий день, неделю или месяц в зависимости от требований бизнеса.

Модель обучается с использованием исторических данных, настраивая внутренние веса сети для минимизации ошибки прогнозирования. После нескольких итераций (эпох) сеть должна быть способна генерировать достаточно точные прогнозы.

Пример базовой реализации в Keras:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43

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

# Предположим, что у нас есть набор данных о ежедневных продажах в массиве numpy
# Для простоты используются фиктивные данные
ventas_diarias = np.array([30, 40, 35, 50, 60, 55, 65, 70, 75, 80, 85, 90])

# Нормализация данных
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
ventas_normalizadas = scaler.fit_transform(ventas_diarias.reshape(-1, 1))

# Создание последовательностей для обучения
def crear_secuencias(datos, pasos=3):
    X, y = [], []
    for i in range(len(datos) - pasos):
        X.append(datos[i : i + pasos])
        y.append(datos[i + pasos])
    return np.array(X), np.array(y)


X, y = crear_secuencias(ventas_normalizadas)

# Изменение размера X для совместимости с LSTM
X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1))

# Создание модели LSTM
modelo = Sequential()
modelo.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1], 1)))
modelo.add(Dropout(0.2))
modelo.add(LSTM(units=50))
modelo.add(Dropout(0.2))
modelo.add(Dense(units=1))

# Компиляция и обучение модели
modelo.compile(optimizer="adam", loss="mean_squared_error")
modelo.fit(X, y, epochs=50, batch_size=32)

# Прогнозирование
predicciones = modelo.predict(X)

Какие преимущества приносит прогнозирование запасов?

С помощью системы прогнозирования на основе нейронных сетей вы сможете:

1. Оптимизировать закупки: Зная заранее, сколько товара потребуется, вы избежите чрезмерных закупок, которые могут привести к заморозке капитала, и нехватки товаров, которые могут повлиять на продажи.

2. Минимизировать отходы: Точный прогноз позволяет закупать ровно столько, сколько нужно, сокращая количество просроченных или испорченных товаров, которые не будут проданы вовремя.

3. Приспосабливаться к спросу: Прогноз не основан только на исторических данных. Он также может включать внешние переменные, такие как сезоны продаж, маркетинговые кампании или изменения в тенденциях рынка.

Заключение

Реализация решения по прогнозированию запасов с помощью нейронных сетей может показаться сложной, но с правильными инструментами и структурой это достижимая задача. Неважно, продаете ли вы в небольшом бизнесе или в глобальной среде с интернет-магазинами и несколькими складами: искусственный интеллект здесь, чтобы помочь вам принимать информированные решения и оптимизировать свои ресурсы инвентаризации.