Popyt widziany zanim się pojawi.
Platforma prognozowania oparta na uczeniu maszynowym, która wchłania historię sprzedaży, sezonowość i sygnały na żywo, by przewidywać popyt — tak aby zespoły planowały zapasy, kadry i wydatki z pewnością, a nie na wyczucie.
Świeża żywność nie wybacza żadnego przybliżenia.
Biznes oparty na świeżych posiłkach żyje lub umiera dzięki jutrzejszej liczbie: ugotuj za dużo, a marża ląduje w koszu; ugotuj za mało, a lodówki świecą pustkami w południe. Planowanie opierało się na doświadczeniu i arkuszach kalkulacyjnych — dobry instynkt, żadnej pamięci i żadnego sposobu na skalowanie w rosnącej sieci lodówek.
Zbudowaliśmy platformę, która pamięta wszystko: dwa lata historii sprzedaży, sezonowość, pogodę i sygnały na żywo z floty lodówek, destylowane w prognozy popytu per lokalizacja i per danie. Zapasy, kadry i wydatki planuje się teraz wokół liczby, która zasłużyła sobie na zaufanie — 98% dokładności na produkcji.
Na produkcji model planuje dzień, zanim kuchnia go zacznie: 98% dokładności prognoz, 58% mniej braków magazynowych i 41% mniej nadmiaru zapasów — z monitorowaniem dryfu i zaplanowanymi retreningami, by pozostawać wiarygodnym, gdy popyt się zmienia.
Instynkt się nie skaluje.
Dobrzy planiści prowadzili operację na doświadczeniu — którego nie da się skopiować na kolejne dziesięć lokalizacji.
Jutrzejsza liczba była zgadywanką.
Świeża żywność karze za błąd w obie strony, każdego dnia, bez wyjątku.
- Nadprodukcja: marża dosłownie wyrzucana do kosza na koniec każdego dnia.
- Braki magazynowe: puste lodówki w południe to utracony przychód i utracone zaufanie.
- Pamięć arkusza kalkulacyjnego: planowanie nie miało żadnego systematycznego przypomnienia o sezonowości.
- Instynkt lokalny: ekspertyza pozostawała przy jednym planiście, w jednej lokalizacji.
Liczba, która zasłużyła sobie na zaufanie.
Prognozy popytu per lokalizacja i per danie, destylowane z historii, sezonowości i sygnałów floty na żywo.
- 98% dokładności: jakości produkcyjnej, mierzonej w sposób ciągły.
- Sygnały na wejściu: historia sprzedaży, pogoda, sezonowość i telemetria lodówek.
- Widoki planowania na wyjściu: zapasy, kadry i wydatki spięte wokół jednej liczby.
- Samokorygujący się: zautomatyzowany retrening utrzymuje model w ryzach, w miarę jak sieć rośnie.
Od sygnałów do planu.
Pełna pętla — wchłanianie, predykcja, widoki planowania i retrening, który utrzymuje całość w ryzach.
Wchłanianie sygnałów
Historia sprzedaży, sezonowość, efekty kalendarzowe i telemetria floty na żywo, przez starannie zaprojektowane pipeline'y.
Modele prognozowania popytu
Predykcje per lokalizacja i per danie, dostrojone do horyzontu, na który planiści naprawdę kupują.
Widoki planowania zapasów
Prognozy przełożone na ilości zamówień i plany produkcji — nie surowe krzywe.
Planowanie kadr i wydatków
Ta sama krzywa popytu steruje grafikami zespołów i budżetami zakupowymi.
Monitorowanie dryfu
Dokładność śledzona w sposób ciągły wobec rzeczywistości, z alertami, gdy świat się zmienia.
Zaplanowany retrening
Modele retrenują się automatycznie na świeżych danych — dokładność przetrwa następny kwartał i kolejny.
Zdobyć zaufanie planistów.
Cztery fazy — w tym miesiące cichej pracy w tle obok ludzi.
Koncepcja
Określenie funkcji kosztu z operatorami: wyrzucony posiłek kontra pusta lodówka.
Projekt
Widoki planowania, które mówią, co ugotować — nie pulpity, które odpowiadają „to zależy”.
Rozwój
Wchłanianie, pipeline cech, modele i pętla zautomatyzowanego retreningu.
Wdrożenie
Próba w trybie shadow wobec planów ludzkich, a następnie przełączanie lokalizacja po lokalizacji.
Przynieś swoją wersję problemu Forecasting Model. Cztery godziny, bezpłatnie, z zespołem, który dostarczył ten projekt.
Zarezerwuj bezpłatny warsztatCo spędzało nam sen z powiek.
Problemy, które rozstrzygały, czy produkt w ogóle działa.
Zaufanie przed automatyzacją
Planiści ignorują czarną skrzynkę. Model działał w trybie shadow wobec planów ludzkich, aż jego dorobek — a nie jego matematyka — wygrał debatę.
Lokalizacje startujące od zera
Nowe lokalizacje nie mają historii. Transfer z podobnych lokalizacji daje prognozy od pierwszego dnia, które zbiegają się w miarę napływu lokalnych danych.
Dryf w zmieniającej się sieci
Menu się rotują, lokalizacje się otwierają, pory roku się zmieniają. Zautomatyzowany retrening i monitorowanie dokładności utrzymują te 98% w ryzach na dłuższą metę.
Stos technologiczny.
Pętla uczenia obejmująca całą sieć lodówek.
Liczby, które śledzą właściciele.
Wyniki w FeelEat.
Liczba produkcyjna, mierzona wobec tego, co faktycznie się sprzedało — a nie przechwałka ze zbioru testowego.
Momenty pustych lodówek załamały się; lunch jest na miejscu, gdy klient jest na miejscu.
Mniej świeżej żywności ugotowanej do kosza — marża i zrównoważony rozwój, ta sama dźwignia.
Chcesz takich liczb? Oto, co dzieje się po Twojej wiadomości.
Kiedyś planowanie opierało się na przyzwyczajeniu i zgadywaniu. Teraz prognoza mówi nam, lodówka po lodówce, jakie dania wysłać i ile, na podstawie tego, kto pracuje w danej firmie i co ludzie naprawdę kupują. Mój zespół sprawdza plan, zamiast budować go od zera.
Odkrywaj dalej.
Każdy projekt tutaj jest na żywo, opłacony i przynosi przychód swoim właścicielom.
Częste pytania
Opisz to w briefie. Odpowie doświadczony inżynier — nie handlowiec — w ciągu jednego dnia roboczego.
What does the demand forecasting platform do?
It is a machine-learning platform, built by CODT Technologies, that turns past sales into a plan for what to cook and stock next. Its forecasts are 98% accurate and drive FeelEat’s ordering and restocking.
What business results did the forecasting model achieve?
Stockouts fell by 58% and excess stock by 41%. That means less food thrown away and fewer empty fridges.
Is the model the hard part of a forecasting platform?
No. The model itself was the smaller part of the work. Most of the effort went into the data pipelines, the checks that warn when accuracy slips, and the planning screens people look at each morning.
Masz problem wart
dobrego rozwiązania?
Opowiedz nam o swoim produkcie, harmonogramie i ograniczeniach. Odpowiadamy w ciągu jednego dnia roboczego uczciwą oceną dopasowania, zakresu i właściwego zespołu.