İçeriğe geç
AI / MLSaaS

Talep, gerçekleşmeden önce görülür.

Satış geçmişini, mevsimselliği ve canlı sinyalleri alarak talebi tahmin eden bir makine öğrenmesi platformu — böylece ekipler stoğu, personeli ve harcamayı tahminle değil, güvenle planlar.

%98Tahmin doğruluğu
−%58Stok tükenmeleri
−%41Fazla stok
MüşteriFeelEat Grubu
SektörAI / ML · Operasyonlar
PlatformSaaS · Web
DisiplinlerAI / ML · Veri · SaaS
Brief

Taze ürün hiçbir yaklaşıklığı affetmez.

MüşteriFeelEat Grubu
DoğrulukÜretimde %98
Tükenmeler−%58
YüzeylerSaaS · Web

Bir taze yemek operasyonu, yarının rakamı üzerinde yaşar ya da ölür: fazla pişirirseniz kâr çöpe gider, az pişirirseniz buzdolapları öğlen boş kalır. Planlama deneyime ve elektronik tablolara dayanıyordu — iyi sezgiler, hiç hafıza yok ve büyüyen bir buzdolabı ağında ölçeklenmenin hiçbir yolu yoktu.

Her şeyi hatırlayan platformu inşa ettik: iki yıllık satış geçmişi, mevsimsellik, hava durumu ve buzdolabı filosundan gelen canlı sinyaller, site ve yemek bazında talep tahminlerine damıtıldı. Stok, personel ve harcama artık güveni hak etmiş bir rakam üzerinden planlanıyor — üretimde %98 doğruluk.

Üretimde model, mutfak güne başlamadan önce günü planlar: %98 tahmin doğruluğu, %58 daha az tükenme ve %41 daha az fazla stok — talep değiştiğinde güvenilir kalmak için kayma izleme ve planlı yeniden eğitimlerle.

Zorluk

Sezgi ölçeklenmez.

İyi planlamacılar operasyonu deneyimle yürütüyordu — ki bu, sonraki on siteye kopyalanamaz.

01 — Sorun

Yarının rakamı bir tahmindi.

Taze ürün, hatanın her iki yönünü de her gün, istisnasız cezalandırır.

  • Aşırı üretimher gün sonunda kelimenin tam anlamıyla çöpe atılan kâr.
  • Tükenmeleröğlen boş buzdolapları, kaybedilen gelir ve güven demektir.
  • Elektronik tablo hafızasıplanlamanın mevsimselliğe dair sistematik bir hatırlatıcısı yoktu.
  • Yerel sezgiuzmanlık tek bir planlamacıda, tek bir sitede kalıyordu.
02 — Çözüm

Güveni hak etmiş bir rakam.

Geçmişten, mevsimsellikten ve canlı filo sinyallerinden damıtılan, site ve yemek bazında talep tahminleri.

  • %98 doğruluküretim kalitesinde, sürekli ölçülür.
  • Girdi olarak sinyallersatış geçmişi, hava durumu, mevsimsellik ve buzdolabı telemetrisi.
  • Çıktı olarak planlama görünümleristok, personel ve harcama tek bir rakamla hizalanır.
  • Kendini düzeltenotomatik yeniden eğitim, ağ büyüdükçe modeli dürüst tutar.
Ne inşa ettik

Sinyallerden bir plana.

Tam döngü — alım, tahmin, planlama görünümleri ve her şeyi dürüst tutan yeniden eğitim.

01

Sinyal alımı

Satış geçmişi, mevsimsellik, takvim etkileri ve canlı filo telemetrisi, özenli pipeline'lar üzerinden.

02

Talep tahmin modelleri

Planlamacıların gerçekten satın aldığı ufka göre ayarlanmış, site ve yemek bazında tahminler.

03

Stok planlama görünümleri

Ham eğriler değil, sipariş miktarlarına ve üretim planlarına çevrilmiş tahminler.

04

Personel ve harcama planlaması

Aynı talep eğrisi, ekip vardiyalarını ve satın alma bütçelerini yönlendirir.

05

Kayma izleme

Doğruluk gerçeğe karşı sürekli izlenir, dünya değiştiğinde uyarılarla.

06

Planlı yeniden eğitim

Modeller taze veri üzerinde otomatik yeniden eğitilir — doğruluk gelecek çeyreğe ve bir sonrakine kadar ayakta kalır.

Nasıl inşa ettik

Planlamacıların güvenini kazanmak.

Dört aşama — aylarca insanların yanında sessizce çalışmak dahil.

1

Kavramsallaştırma

Maliyet fonksiyonunun operatörlerle birlikte çerçevelenmesi: çöpe giden bir öğün, boş bir buzdolabına karşı.

2

Tasarım

«Duruma göre» diye yanıt veren panolar değil, ne pişirileceğini söyleyen planlama görünümleri.

3

Geliştirme

Alım, öznitelik pipeline'ı, modeller ve otomatik yeniden eğitim döngüsü.

4

Devreye alma

İnsan planlarına karşı gölge modda deneme, ardından site site geçiş.

Zorlu kısımlar

Bizi geceleri uyutmayan şey.

Ürünün hiç çalışıp çalışmayacağını belirleyen sorunlar.

01

Otomasyondan önce güven

Planlamacılar bir kara kutuyu görmezden gelir. Model, insan planlarına karşı gölge modda çalıştı; tartışmayı kazanan, matematiği değil sicili oldu.

02

Sıfırdan başlayan siteler

Yeni sitelerin geçmişi yoktur. Benzer sitelerden aktarım, ilk günden tahmin sağlar; yerel veri geldikçe bunlar yakınsar.

03

Değişen bir ağda kayma

Menüler döner, siteler açılır, mevsimler değişir. Otomatik yeniden eğitim ve doğruluk izleme, %98'i uzun vadede dürüst tutar.

Mimari

Teknoloji yığını.

Tüm buzdolabı ağı üzerinde bir öğrenme döngüsü.

PythonNode.jsMySQLRedisElasticSearch
Sonuç

Sahiplerin izlediği rakamlar.

Platform daha ilk çeyrekte kendini geri ödedi — ardından talep planlamasına genişletildi.

%98Doğruluk

Gerçekte ne satıldığına karşı ölçülen bir üretim rakamı — bir test seti övüngenliği değil.

−%58Stok tükenmeleri

Boş buzdolabı anları çöktü; öğle yemeği, müşteri oradayken orada.

−%41Fazla stok

Çöp için pişirilen daha az taze ürün — kâr ve sürdürülebilirlik, aynı kaldıraç.

Tahminleme platformu daha ilk çeyrekte kendini geri ödedi. Altı ay sonra CODT'den aynı yaklaşımı talep planlamasına uygulamasını istedik — ikisini tek bir ürün olarak ele alıyorlar.
Yi-Ning Hsiao
Stok Sorumlusu · FeelEat
Sıra sizde

İyi çözülmeye değer
bir sorununuz mu var?

Bize ürününüzden, zaman çizelgenizden ve kısıtlarınızdan bahsedin. Uygunluk, kapsam ve doğru ekip hakkında dürüst bir değerlendirmeyle bir iş günü içinde yanıt veririz.