瑞士零售與電子商務2023 – 進行中Coop（瑞士）
配送中心生鮮商品的機器學習需求預測
瑞士 Coop 測試雲端 AutoML 預測生鮮食品需求，並表示概念驗證中的預測表現較自有模型提升 43%
問題
Coop 需要準確預測配送中心的生鮮商品需求，以維持貨架補貨並減少食物浪費。其地端工作站難以擴充規模。
做法
Coop 的機器學習團隊將資料從 SAP 與資料管線移至 BigQuery。團隊在概念驗證測試集上比較 XGBoost 模型、Temporal Fusion Transformer 與 Google 的 Vertex AI Forecast，最後選用 Vertex AI Forecast。針對 1 個配送中心的小規模正式試行正在籌備，未來可能擴及瑞士所有配送中心。
主要數據
14.5 WAPEVertex AI Forecast 在概念驗證測試集上的加權絕對百分比誤差
43%概念驗證中，相較 Coop 自有模型的表現提升幅度
啟示
43% 這項數字來自與 Coop 自有舊模型相比的概念驗證。Coop 並未報告食物浪費的實測減幅。
分類
來源
來源摘要
[1]Google Cloud Blog2023年3月17日
Google Cloud 與 Coop 的一名資料科學家表示，在預測概念驗證中，Vertex AI Forecast 的 WAPE 為 14.5，預測表現較 Coop 自有模型提升 43%。Coop 正為 1 處據點籌備正式試行。
詳細內容請參閱原始資料。
收錄日期 2026年10月25日 · 更新日期 2026年10月25日
