Google führt Vertex AI Forecast für Einzelhändler ein
Da Schwankungen in der Lieferkette die Nachfrageprognose erschweren, möchte Google Einzelhändlern dabei helfen, KI für eine bessere Planung zu nutzen
Google hat am Dienstag Vertex AI Forecast vorgestellt, ein Tool für Einzelhändler, mit dem genauere Nachfrageprognosen erstellt werden können. Das Tool ist Teil der verwalteten Vertex AI-Plattform, die Google letztes Jahr eingeführt hat, um Unternehmen bei der schnellen Bereitstellung von maschinellem Lernen zu unterstützen.
Nachfrageprognosen können einen erheblichen Einfluss auf das Geschäft eines Einzelhändlers haben. Faktoren wie Schwankungen in der Lieferkette und wachsende globale Märkte können es schwierig machen, Lagerbestände auf Lager zu halten.
Vertex AI Forecast kann Datasets mit bis zu 100 Millionen Zeilen aus BigQuery- oder CSV-Dateien aufnehmen und damit jahrelange Verlaufsdaten für Tausende von Produktlinien abdecken. Das Tool verarbeitet die Daten automatisch und wertet Hunderte von verschiedenen Modellarchitekturen aus, um ein Modell zu erstellen, das relativ einfach zu verwalten sein sollte. Benutzer können bis zu 1.000 verschiedene Nachfragetreiber (z. B. Farbe, Marke, Werbeplan oder E-Commerce-Traffic-Statistiken) einbeziehen und Budgets festlegen, um die Prognose zu erstellen.
Das Tool bietet auch hierarchische Prognosefunktionen, die die Herausforderungen minimieren können, die durch organisatorische Silos entstehen, und die Gesamtgenauigkeit verbessern, wenn historische Daten spärlich sind. So kann beispielsweise die Nachfrage nach einem einzelnen Artikel auf Filialebene und auf regionaler Ebene zusammengeführt werden. Wenn die Nachfrage nach einzelnen Artikeln zu zufällig ist, um sie zu prognostizieren, kann das Modell immer noch Muster auf Produktkategorieebene erkennen.
Google zitierte eine Handvoll Kunden, die bereits Vertex AI Forecast verwenden, darunter Lowe's, das es verwendet, um genaue hierarchische Modelle zu erstellen, die zwischen SKU- und Prognosen auf Filialebene ausgleichen.