Ogni fine anno, insieme alle gioiose festività natalizie e alle speranze per il nuovo anno, un altro “intrattenimento” che ora sembra essere una tradizione radicata nelle moderne celebrazioni del Capodanno sono le previsioni per il prossimo anno. Dai sensitivi a esperti industriali, le persone sono affascinate da tutte queste previsioni, ansiose di raccogliere informazioni sul futuro imminente.
Allo stesso modo, in un mondo ormai saturo di dati, la previsione statistica – il metodo scientifico di analisi dei dati storici per prevedere le tendenze future in vari campi, che si tratti di finanza ed economia o catena di fornitura e logistica – è spesso il fulcro nella previsione del futuro industriale. Tuttavia, con il progresso dell’apprendimento automatico, al giorno d’oggi le cose stanno diventando più intriganti poiché infonde vitalità e profondità nelle previsioni statistiche.
Continua a leggere per scoprire le connessioni tra Machine Learning e previsione statistica, le applicazioni del Machine Learning nelle previsioni statistiche oggi e come il Machine Learning può migliorare la previsione statistica.
Sommario
1. Introduzione al Machine Learning e alla previsione statistica
2. Applicazioni chiave del Machine Learning nelle previsioni statistiche
3. Come il Machine Learning migliora le previsioni statistiche
4. Previsioni precise a portata di mano
Introduzione al Machine Learning e alla previsione statistica
Breve panoramica sul Machine Learning
L’apprendimento automatico, un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale e dell’informatica, consente all’intelligenza artificiale di apprendere in modo simile all’apprendimento umano. Sfruttando algoritmi e dati, l’apprendimento automatico ne migliora continuamente la precisione. La capacità di elaborare e analizzare grandi quantità di dati, rilevare modelli e fare previsioni sono alcune delle sue caratteristiche più importanti. Ad esempio, circa la metà dei le 10 migliori applicazioni di apprendimento automatico significativi sia per i professionisti del settore che per gli utenti quotidiani sono legati a previsioni e previsioni, comprese le condizioni del traffico, le preferenze dei clienti e i movimenti delle scorte.
In sostanza, l’apprendimento automatico rappresenta un progresso significativo nella tecnologia predittiva poiché può discernere modelli e relazioni complessi nei dati che potrebbero non essere rilevabili dagli analisti umani. È inoltre in grado di migliorare continuamente le previsioni nel tempo, perfezionando la sua efficacia man mano che vengono elaborati più dati.
Le basi della previsione statistica
Previsioni statistiche utilizza dati storici combinati con metodologie statistiche tra cui campionamento e test di ipotesi per identificare tendenze, modelli stagionali e correlazioni. Questi elementi vengono utilizzati per modellare le relazioni e prevedere i risultati futuri. Questo metodo funziona partendo dal presupposto che i modelli futuri rifletteranno quelli passati.
Metodi statistici come l’analisi delle serie temporali e i modelli di regressione sono prevalenti e ampiamente utilizzati in vari campi. Analizzando i dati passati, questi modelli estrapolano e prevedono eventi futuri con diversi livelli di accuratezza, a seconda della chiarezza e della coerenza dei modelli di dati.
Nella gestione della supply chain, la previsione statistica è essenziale per la pianificazione della domanda, la gestione delle scorte e l'allocazione delle risorse, ottimizzando i processi della supply chain. Tecniche di previsione delle serie temporali come ARIMA (media mobile integrata autoregressiva) e livellamento esponenziale sono parte integrante di questo approccio, data la loro robustezza nell’analisi delle tendenze e negli adeguamenti alla stagionalità. In poche parole, la previsione statistica funge da pietra angolare nella pianificazione strategica e nell’efficienza operativa della gestione della catena di fornitura, sfruttando metodologie collaudate nel tempo per migliorare la prevedibilità.
Machine Learning e previsione statistica: evoluzione e relazione
La moderna gestione della supply chain integra modelli statistici e di machine learning sempre più sofisticati per affrontare le complessità della logistica globale, delle diverse fonti di dati e dei flussi di dati in tempo reale. Questo passaggio dai metodi statistici tradizionali alle previsioni basate sul machine learning segna un’evoluzione significativa, evidenziando il potenziale per la gestione della supply chain di adottare processi decisionali più dinamici e basati sui dati.
Inizialmente, ricerca e concorrenza ha suggerito che i metodi classici delle serie temporali erano superiori ai metodi di Machine Learning nella precisione delle previsioni. comunque, il Concorso M2020 5 ha dimostrato la capacità del Machine Learning, pur basandosi sulle basi delle previsioni di serie temporali classiche, ha raggiunto e persino superato i metodi classici.
Ad oggi, il Machine Learning è sempre più integrato con le previsioni statistiche e utilizzato insieme ai metodi statistici per migliorare l’efficienza complessiva. Questo approccio non consiste nel sostituire completamente i metodi tradizionali; piuttosto, integra tali metodi migliorando in modo adattivo le previsioni nel tempo, fondamentale per gli ambienti dinamici della catena di approvvigionamento.
L’evoluzione delle previsioni ha visto i modelli di machine learning diventare più importanti, sfidando il predominio dei metodi statistici tradizionali come ARIMA e Livellamento esponenziale. Grazie alle loro capacità di elaborare e analizzare set di dati di grandi dimensioni, scoprire modelli complessi e prevedere tendenze, gli algoritmi di Machine Learning hanno offerto miglioramenti significativi nel facilitare le decisioni basate sui dati, perfezionando continuamente le previsioni.
Principali applicazioni del machine learning nelle previsioni statistiche
Nelle catene di fornitura, il Machine Learning migliora la previsione della domanda attraverso tecniche come Rilevamento della domanda, fondamentale per la pianificazione e l'ottimizzazione della logistica e dell'inventario. Questa applicazione migliora la gestione dell'inventario prevedendo il comportamento dei consumatori e le tendenze del mercato, riducendo le scorte in eccesso o in esaurimento e consentendo l'analisi delle tendenze in tempo reale.
L’apprendimento automatico è noto per la sua capacità superiore di gestire dati ad alta dimensione senza specifiche dettagliate del modello preliminare. Eccelle nell'elaborazione di dati diversi, incorporando la non linearità e il rilevamento di anomalie, diventando così prezioso per attività predittive complesse come riconoscimento delle immagini e rilevamento delle frodi, dove i metodi statistici tradizionali spesso faticano.
In sostanza, il Machine Learning è in grado di identificare questi modelli complessi attraverso fasi di apprendimento condotte da reti neurali, migliorando le capacità predittive oltre quelle dei modelli tradizionali. Utilizzando una varietà di algoritmi, il Machine Learning offre una migliore elaborazione dei dati e adattabilità ad ambienti di dati complessi. Ciò arricchisce le capacità dei metodi di previsione tradizionali e guida un processo decisionale più basato sui dati.
Come il Machine Learning migliora le previsioni statistiche
Maggiore precisione delle previsioni
Il Machine Learning migliora significativamente l’accuratezza delle previsioni grazie alla sua capacità di elaborare e analizzare set di dati grandi e complessi, adattandosi continuamente ai nuovi dati per perfezionare le previsioni. Nella catena di fornitura, tale accuratezza delle previsioni ha un impatto diretto sull’efficienza riducendo le scorte in eccesso e in esaurimento, garantendo una migliore gestione delle scorte.
Inoltre, è stato dimostrato Modelli di apprendimento automatico come Random Forest, Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) ed eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) migliorano la precisione delle previsioni aggregando le previsioni da più modelli. Questi modelli, utilizzati nei metodi ensemble, combinano le previsioni di vari modelli più semplici, migliorando sostanzialmente la precisione delle previsioni. Raggiungono questo obiettivo utilizzando diverse interpretazioni dei dati e riducendo l’overfitting, superando così costantemente i metodi di previsione tradizionali.
Inoltre, sono stati dimostrati modelli di machine learning come XGBoost e le reti Long Short-Term Memory (LSTM). prestazioni superiori rispetto alla statistica tradizionale modelli acquisendo modelli complessi nei dati che migliorano significativamente la precisione delle previsioni. Questi modelli di machine learning forniscono previsioni più accurate identificando modelli complessi normalmente non distinguibili con i metodi tradizionali.
D'altra parte, un esempio di implementazione dimostra che un processo di classificazione in due fasi utilizzando alberi decisionali e reti neurali multitasking consente al Machine Learning di determinare in modo efficace il modello statistico ottimale e i suoi parametri per serie temporali SKU specifiche. Questo metodo mostra come la previsione possa utilizzare strategie di apprendimento avanzate per allineare in modo intelligente i modelli statistici più adatti e imparziali con particolari tendenze della domanda, migliorando in particolare il modo in cui il machine learning e i metodi di previsione tradizionali lavorano insieme.
Granularità e adattabilità
Le previsioni statistiche si basano intrinsecamente sul loro approccio globale alla valutazione e all’analisi dei dati storici a lungo termine. Di conseguenza, è stato generalmente utilizzato per previsioni a lungo termine piuttosto che per fluttuazioni a breve termine. Nello specifico, la microprevisione non è stata tradizionalmente il suo punto di forza. Al contrario, l’adattabilità dinamica dei modelli di Machine Learning, in particolare quelli che utilizzano l’apprendimento online, consente loro di adattarsi rapidamente ai nuovi dati.
Questa funzionalità supporta previsioni più granulari e specifiche per situazione, adattando le previsioni alle condizioni di mercato in tempo reale. Tale flessibilità è esemplificata in Rilevamento della domanda, migliorando la capacità di fornire previsioni più granulari e adattabili, fondamentali per risposte rapide alle interruzioni della catena di approvvigionamento o ai cambiamenti nella domanda dei consumatori.
Nel complesso, il Machine Learning migliora le microprevisioni nella catena di fornitura adattandosi ai cambiamenti in tempo reale. Gestisce e si adatta in modo efficace a una vasta gamma di modelli di dati complessi, vari e dinamici, ottimizzando ulteriormente l'inventario e riducendo gli sprechi. Di conseguenza, il Machine Learning rappresenta uno strumento fondamentale nella moderna gestione della catena di fornitura, consentendo alle aziende di reagire in modo rapido ed efficiente ai cambiamenti del mercato e alle fluttuazioni della domanda.
Efficienza dei costi
L’impatto del Machine Learning sul miglioramento dell’efficienza dei costi nelle previsioni statistiche è strettamente legato alla sua capacità di migliorare la precisione. Automatizzando i processi di analisi dei dati, il Machine Learning non solo aumenta la precisione delle previsioni, ma riduce anche significativamente i costi di previsione, che sono cruciali per le operazioni della catena di fornitura su larga scala.
L'implementazione del meta-apprendimento, altrimenti denominato “imparare ad imparare velocemente”, un sottoinsieme del Machine Learning, migliora anche le prestazioni degli algoritmi di apprendimento apportando modifiche basate sui risultati sperimentali. Questo approccio aiuta a ridurre ulteriormente i costi computazionali riducendo al minimo la necessità di ricerche esaustive su più modelli e parametri di previsione durante ciascun ciclo di previsione, risparmiando così tempo e risorse e migliorando notevolmente l’efficienza dei costi.
Guardando da una prospettiva più ampia, il Machine Learning contribuisce anche alla riduzione dei costi legati all’eccesso di inventario e alla perdita di vendite. Ad esempio, il machine learning riduce i costi associati alle scorte eccessive o insufficienti attraverso previsioni della domanda più accurate. Inoltre, attraverso il rilevamento automatizzato delle funzionalità, i modelli di Machine Learning riducono anche la necessità di ingegnerizzare manualmente le funzionalità, il che può indirettamente portare a ulteriori riduzioni dei costi nella fase di sviluppo del modello.
Supporto decisionale
I modelli di machine learning, in grado di analizzare in modo rapido e accurato set di dati vasti e complessi, forniscono un solido supporto decisionale in ambienti dinamici. Questi modelli migliorano i processi decisionali in cui previsioni rapide e precise sono cruciali, offrendo approfondimenti più approfonditi e previsioni più affidabili. Nella gestione della supply chain, in particolare, tali previsioni tempestive sottolineano l’importanza di un migliore processo decisionale per la pianificazione degli approvvigionamenti e della distribuzione, elementi cruciali nella gestione della logistica in modo efficiente.
Oltre a ciò, il Machine Learning fornisce ai decisori strumenti di previsione e strumenti che identificano rapidamente i metodi di previsione più efficaci, migliorando la loro comprensione dei modelli di domanda e dei risultati delle previsioni. Ciò consente loro di concentrarsi sul perfezionamento delle previsioni dove conta di più, ottimizzando il processo di pianificazione strategica generale.
Infine, una caratteristica essenziale e innegabile del Machine Learning nel supportare il processo decisionale è la sua capacità di garantire previsioni imparziali basate esclusivamente sui dati. Questo è un vantaggio specifico del Machine Learning: produce previsioni puramente guidate dai dati, libere da pregiudizi umani, emozioni o interpretazioni soggettive.
Sebbene la previsione statistica si basi anche su dati e metodi quantitativi, il potenziale di pregiudizi umani durante la selezione del modello, l’impostazione dei parametri e l’interpretazione dei risultati potrebbe influenzare i risultati in una certa misura. L’apprendimento automatico, in particolare con i suoi sistemi automatizzati e adattivi, mitiga questo problema elaborando grandi volumi di dati in modo continuo e adattivo in risposta a nuove informazioni. Finché i dati stessi sono esenti da errori sistematici, questo approccio può portare a previsioni più obiettive e imparziali.
Previsioni precise a portata di mano
L’integrazione del Machine Learning nelle previsioni statistiche rappresenta un progresso significativo nell’analisi predittiva. Questa combinazione migliora l'accuratezza delle previsioni introducendo anche un effetto senza precedentilivello di adattabilità e precisione nella gestione di diversi set di dati e scenari di previsione. Gli algoritmi di Machine Learning contribuiscono a creare previsioni precise a portata di mano consentendo processi decisionali più raffinati e contestualmente consapevoli, entrambi essenziali per le esigenze dinamiche delle aziende moderne.
I vantaggi del Machine Learning vanno oltre la precisione; includono miglioramenti nell’efficienza dei costi e nella capacità di utilizzare in modo efficace set di dati completi. Questi progressi facilitano una comprensione più profonda delle tendenze del mercato e dei comportamenti dei consumatori, supportando così un processo decisionale più strategico in vari settori. Attraverso il Machine Learning, le organizzazioni sono attrezzate per prendere decisioni più informate, ottimizzando le operazioni e riducendo i rischi associati a previsioni inadeguate. Il futuro delle previsioni è destinato a raggiungere un’integrazione ancora maggiore di queste tecnologie, migliorando continuamente la portata e l’accuratezza dell’analisi predittiva.
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