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自動データロジスティクスと高度な機械学習技術。
Findability Platformのエンタープライズ予測ケーススタディは、直感的でコード不要の統計データ分析プラットフォームにより、効率を最大化し、プリモデリング時間を最大75％短縮する自動データロジスティクスによって強化されています。
単変量、二変量、多変量解析の幅広いオプションをすぐに利用できる当社のプラットフォームは、データの前処理を簡素化および高速化し、機械学習の取り組みを迅速に進めるための道を開きます。
高度なマルチモデル予測および時系列予測ツールを使用して、製品の売上、収益、数量、価格動向などの重要なビジネス指標を予測することで、戦略的洞察を高めます。
当社の自動化されたコード不要の予測プラットフォームは、AIモデルの開発と検証プロセスを合理化し、時間と労力を大幅に節約します。リアルタイムまたはほぼリアルタイムのアプリケーション向けに調整された、迅速で低遅延のソリューションを作成して展開し、情報に基づいた迅速な意思決定を可能にします。
上位 5 社の小売業者は、毎年 4,000 件の機能リリースのためにデジタル分析を必要としています。
彼らのアナリストは、ウェブサイトの機能リリースによってもたらされる影響を分析するのに8週間かかるでしょう。これらはインプレッションとコンバージョンの差だけに基づいて手動で計算されました。FSのインクリメンタリティ計算には、季節性、アトリビューション、統計的有意性が含まれていました。ビジネスユーザーは、会話型インターフェイスを通じて即座に洞察を得ることができました。さらに、すべての製品コンバージョンについて、リリース後の異常を検出するための予測は、社内の精度よりも 22% 向上して生成されました。
90％以上の精度で24か月間の8つの不動産パラメーターを予測します。
米国の不動産資産運用会社にとって最大の課題は、投資と売却の決定に関する市況を予測することでした。同社は24か月間の賃料、稼働率、価値を 90% 以上の精度で予測することで、その予測を財務上および投資上の意思決定に利用することができました。さらに、景気後退予測を実施して、6か月、12か月、24か月の景気後退の確率を 94% の精度で判断しました。
26,000台以上の車両を運用しているB2Bロジスティクス会社。27 か所の車両の日次需要を予測します。
チャレンジ:
日本を代表する運送会社は、正確な需要予測を通じて輸送コストを大幅に削減しようとしました。その目的は、将来の需要が明確に予測できる店舗でのみ業務を維持することでした。
解決策:
Findability Platformの高度なマルチアルゴリズム時系列予測機能を活用して、同社は正確に予測することができました。これは、18の特定のロケーションペアで輸送される荷物の量を45日前に予測することです。日本全国に輸送される荷物の総量。このように荷物の量を毎日正確に予測できたため、クライアントは車両を効率的に配分し、車両の使用と店舗運営の両方を最適化することができました。この戦略的アプローチにより、顧客満足度が向上しただけでなく、特定の路線と全国規模の事業の両方について高い精度で予測できるようになりました。
SKU レベルの価格を最適化しました。
35の工場で51,000以上の材料を予測し、個々の材料に対する販売需要を予測します。80% を超える予測精度。
チャレンジ:
ある一流のマイクロエレクトロニクス部品メーカーは、貿易販売におけるSKUレベルの価格戦略の改善を目指していました。既存の価格予測アルゴリズムはバグに悩まされ、処理時間が長くなっていました。目標は、取引に勝つ可能性を高める価格帯を提案し、それによって利益率を犠牲にすることなく収益を最大化することでした。
解決策:
Findability Sciencesは、機械学習テクノロジーを導入して、収益、数量、価格、取引成功率、予測需要に関する履歴データを分析しました。これにより、各 SKU に最適な価格帯の推奨が可能になりました。シームレスな統合を促進するために、SAP アプリケーションコネクタと SAP BAPI で構成されるカスタムミドルウェアが開発されました。このソリューションはクライアントの SAP システムと Findability Platform を橋渡しし、効率的なコミュニケーションとデータ交換を実現しました。
350以上のロケーションの6600以上のSKUの需要予測と在庫最適化。90% 以上の精度。
チャレンジ:
北米の大手HVACソリューションプロバイダーは、360か所以上にわたる在庫計画の改善と売上予測の強化を目指していました。その複雑さは、6,600 SKU を超える多様な製品ラインナップによってさらに複雑になり、在庫切れが倉庫保管費と保管費の増加につながっていました。
解決策:
この課題に対処するために、機械学習とディープラーニングアルゴリズムの両方を活用した専用の予測ソリューションが設計されました。これらの手法をアンサンブルアプローチで組み合わせることで、従来の時系列予測手法よりも優れた精度を実現し、在庫管理と売上予測において戦略的に有利になりました。
Data Logistics Wide Data
The collection, analysis, unification, and preparation of data assets, encompassing both structured and unstructured categories from Internal and external sources.
Data Scenario
Discrete Target, Continuous Target, Time Series Target
Data Exploration
Employing sophisticated algorithms to sift through data to identify patterns, features, trends, and insights that are crucial for informed decision-making through statistical tests and visualizations.
Data Quality
Employs advanced algorithms to ensure appropriate quality of data through handling missing values, outliers, bias, drifts, etc.
Feature Engineering
Utilizing cutting-edge machine learning techniques to enhance data attributes through encoding, normalizing, scaling, balancing, etc. to remove noise from the information utilizes a mix of internal, external, structured, and unstructured data sources to provide a holistic view of the forecasting landscape. This approach ensures that all relevant factors are considered in the predictive models, offering a more accurate and nuanced understanding of future trends and outcomes.
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Multi-Model Predictive Analytics
Employs both supervised and unsupervised machine learning algorithms, alongside advanced multi-model prediction and time series forecasting techniques. It finds multiple patterns in the data, creates multiple models, and selects the best model for each record from Prediction data. This methodology allows for a broad range of analyses, from univariate to multivariate, ensuring that the predictive outcomes are highly accurate.
Discrete Target Variable Data
Enterprise Forecasting handles the Binary as well as multi-class scenarios equally well. In case the target variable data is binary it offers three modes of modeling as Model for Least Frequent Value, Model for Most Frequent Value, and Model for Both Values (BV) The Least Frequent option is generally suitable for targeting applications like propensity to pay, Loan default, employee churn, etc.
Continuous Target Variable Data
Enterprise Forecasting identifies if the target variable data is continuous and models the data for multi-model estimation. This is suitable for all regression like applications.
Time Series Data
Enterprise Forecasting can handle time series data and perform modeling and forecast. The data may contain multiple time series and Enterprise Forecasting handles each time series independently. It uses Sequential Additive Ensemble, a proprietary algorithm which provides higher accuracies.
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Model Insights
Provides model performance metrics including statistical measures as well as
visualizations appropriate for various types of applications to make informed decisions, variable importance to understand the influencing factors, local or model level explanations for deeper understanding and statutory compliances.
Customizable Insight Dissemination
Results are delivered through an array of customizable mediums—be it custom
dashboards, triggers, alerts, simple reports, or API integration with existing legacy systems. This flexibility ensures that actionable insights are accessible in the format that best suits the operational and strategic needs of the business, facilitating easier decision making and integration into business processes.
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データロジスティクス
データロジスティクスワイドデータ
内部および外部のソースからの構造化カテゴリと非構造化カテゴリの両方を含むデータ資産の収集、分析、統合、および準備。
データシナリオ
離散ターゲット、連続ターゲット、時系列ターゲット
データ探索
高度なアルゴリズムを使用してデータをふるいにかけ、統計的テストと視覚化を通じて情報に基づいた意思決定に不可欠なパターン、特徴、傾向、洞察を特定します。
データ品質
高度なアルゴリズムを採用して、欠損値、外れ値、バイアス、ドリフトなどを処理することにより、適切なデータ品質を保証します。
フィーチャーエンジニアリング
最先端の機械学習技術を活用して、エンコード、正規化、スケーリング、バランシングなどを通じてデータ属性を強化し、情報からノイズを除去することで、内部データソース、外部ソース、構造化データソース、非構造化データソースを組み合わせて予測環境の全体像を把握できます。このアプローチにより、関連するすべての要因が予測モデルで考慮されるようになり、将来の傾向と結果をより正確かつ微妙に理解できるようになります。
高度な分析技術
マルチモデル予測分析
高度なマルチモデル予測および時系列予測手法に加えて、教師あり機械学習アルゴリズムと教師なし機械学習アルゴリズムの両方を採用しています。データから複数のパターンを見つけ、複数のモデルを作成し、予測データから各レコードに最適なモデルを選択します。この方法論により、単変量から多変量まで幅広い分析が可能になり、予測結果が非常に正確になります。
離散ターゲット変数データ
Enterprise Forecastingは、バイナリシナリオとマルチクラスシナリオを同等に処理します。対象となる変数データがバイナリの場合は、最小頻度のモデル、最も頻度の高い値のモデル、および両方の値のモデル（BV）の3つのモデル化モードが用意されています。最も頻度の低いオプションは、一般に、支払い傾向、ローンのデフォルト、従業員の解約などの対象アプリケーションに適しています。
連続ターゲット変数データ
Enterprise Forecastingは、ターゲット変数データが連続しているかどうかを識別し、マルチモデル推定用にデータをモデル化します。これはすべての回帰分析のようなアプリケーションに適しています。
時系列データ
エンタープライズ予測は、時系列データを処理し、モデリングと予測を実行できます。データには複数の時系列が含まれている場合があり、Enterprise Forecastingはそれぞれの時系列を個別に処理します。このデータには、より高い精度を実現する独自のアルゴリズムであるシーケンシャル・アディティブ・アンサンブルが使用されています。
カスタマイズされたインサイト配信
モデルインサイト
情報に基づいた意思決定を行うためのさまざまなタイプのアプリケーションに適した統計的測定や視覚化を含むモデルパフォーマンスメトリクスを提供し、影響要因を理解するための重要度の変化、理解を深め、法定コンプライアンスを深めるためのローカルレベルまたはモデルレベルの説明を提供します。
カスタマイズ可能なインサイト普及
結果は、カスタムダッシュボード、トリガー、アラート、シンプルなレポート、既存のレガシーシステムとのAPI統合など、カスタマイズ可能なさまざまな媒体を通じて提供されます。この柔軟性により、業務上および戦略上のニーズに最適な形式で実用的なインサイトにアクセスできるようになり、意思決定やビジネスプロセスへの統合が容易になります。
