Thụy SĩBán lẻ và thương mại điện tử2023 – đang tiếp diễnCoop (Thụy Sĩ)
Dự báo nhu cầu nông sản tươi bằng học máy tại các trung tâm phân phối
Coop Thụy Sĩ thử nghiệm AutoML trên đám mây để dự báo nhu cầu thực phẩm tươi và báo cáo hiệu suất cải thiện 43% so với các mô hình nội bộ trong thử nghiệm kiểm chứng khái niệm
Vấn đề
Coop cần dự báo chính xác nhu cầu nông sản tươi tại các trung tâm phân phối để giữ kệ hàng đầy và giảm lãng phí thực phẩm. Máy trạm tại chỗ của công ty khó mở rộng quy mô.
Cách tiếp cận
Nhóm học máy của Coop chuyển dữ liệu từ SAP và các đường ống dữ liệu sang BigQuery. Nhóm so sánh mô hình XGBoost, Temporal Fusion Transformer và Vertex AI Forecast của Google trên tập kiểm thử của thử nghiệm kiểm chứng khái niệm, rồi chọn Vertex AI Forecast. Một đợt thí điểm vận hành thực tế quy mô nhỏ tại 1 trung tâm phân phối đang được chuẩn bị, với khả năng mở rộng ra mọi trung tâm phân phối ở Thụy Sĩ.
Số liệu chính
Bài học
Con số 43% đến từ thử nghiệm kiểm chứng khái niệm so với các mô hình trước đó của chính Coop. Coop không báo cáo mức giảm lãng phí thực phẩm đã đo được.
Phân loại
- Quy mô
- Doanh nghiệp lớn
- Chức năng kinh doanh
- Logistics và chuỗi cung ứng
- Loại hình đổi mới
- Đổi mới quy trình
- Công nghệ AI
- Phân tích dự báo và học máy
- Hình thức triển khai
- Công cụ hoặc nền tảng có sẵn
- Căn cứ
- Nghiên cứu trường hợp của nhà cung cấp
Nguồn
Tóm tắt nguồn
Google Cloud và một nhà khoa học dữ liệu của Coop báo cáo WAPE của Vertex AI Forecast là 14,5 và mức cải thiện 43% so với các mô hình nội bộ của Coop trong một thử nghiệm kiểm chứng khái niệm về dự báo. Coop đang chuẩn bị đợt thí điểm vận hành thực tế tại 1 địa điểm.
Thông tin đầy đủ có trong tài liệu gốc.
