SuíçaVarejo e e-commerce2023 – em andamentoCoop (Suíça)
Previsão de demanda de produtos frescos com aprendizado de máquina em centros de distribuição
A Coop Suíça testou AutoML na nuvem para prever a demanda de alimentos frescos e informou melhora de 43% no desempenho em relação a seus modelos internos em uma prova de conceito
Problema
A Coop precisava de previsões precisas da demanda de produtos frescos em seus centros de distribuição para manter as prateleiras abastecidas e reduzir o desperdício de alimentos. Sua estação de trabalho local tinha dificuldade para escalar.
Abordagem
A equipe de aprendizado de máquina da Coop levou dados do SAP e de seus pipelines para o BigQuery. Comparou um modelo XGBoost, um Temporal Fusion Transformer e o Vertex AI Forecast, do Google, em um conjunto de testes de prova de conceito, e escolheu o Vertex AI Forecast. Um pequeno piloto de produção para 1 centro de distribuição estava sendo preparado, com possível expansão a todos os centros de distribuição suíços.
Números principais
Lição
O número de 43% vem de uma prova de conceito em comparação com os modelos anteriores da própria Coop. A Coop não informou uma redução medida do desperdício de alimentos.
Categorias
- Porte
- Grande empresa
- Setor
- Varejo e e-commerce
- Função empresarial
- Logística e cadeia de suprimentos
- Tipo de inovação
- Inovação de processos
- Tecnologia de IA
- Análise preditiva e ML
- Forma de adoção
- Ferramenta ou plataforma pronta para uso
- Evidência
- Caso de cliente do fornecedor
Fontes
Resumos das fontes
O Google Cloud e um cientista de dados da Coop informaram um WAPE de 14,5 para o Vertex AI Forecast e melhora de 43% em relação aos modelos internos da Coop em uma prova de conceito de previsão. A Coop preparava um piloto de produção em 1 unidade.
Os detalhes completos estão disponíveis nas fontes originais.
