온라인 슬롯를 사용한 수요 예측은 무엇입니까? 메커니즘 및 사용 예에 ​​대한 설명

수요 예측은 판매를 이해하는 데 도움이 될뿐만 아니라 손실을 줄이고 직원을 최적화하는 데 도움이됩니다 이 수요 예측을 온라인 슬롯에 맡겨서 직관이나 경험에 의존하지 않는 예측을 할 수 있으며 노동을 저축함으로써 비즈니스 효율성을 향상시킬 수 있다는 것을 알고 있습니까?

이 기사에서는 전형적인 수요 예측 방법, 메커니즘, 분석 방법, 온라인 슬롯를 사용한 수요 예측의 장점 및 단점에 대한 자세한 설명 및 예제와 함께 효과적으로 사용할 수있는 회사에 대한 자세한 설명을 제공 할 것입니다 회사에 유용한 온라인 슬롯 수요 예측의 예를 찾을 수 있습니다

수요 예측이란 무엇입니까?

첫째, 수요 예측은 회사 서비스 또는 제품에 대한 수요를 예측하는 것입니다 수요가 얼마나 정확한 지보다 정확하게 이해함으로써 판매를 예측할 수있을뿐만 아니라 과도하게 발생하는 손실을 줄이고 직원의 폐기물을 제거 할 수 있습니다

식당 및 제조와 같은 재고 관리가 필요한 산업에는 직관에 따라 담당자 또는 수요 예측에 따라 주문을 주문하는 비즈니스가있을 수 있습니다 이 전통적인 수요 예측을 온라인 슬롯로 대체함으로써 수요를보다 정확하게 줄이고 이해할 수 있습니다

여기서, 우리는 수요 예측 유형 (데이터를 기반으로 한 통계 예측, 경험 및 직관에 따른 예측, 시장 조사를 기반으로 한 예측, 그들이 잘하는 점, 약점 및 포인트를 설명하고 그들이 잘하는 것을 설명 할 것입니다

수요 예측 목적

수요 예측은 회사 제품 및 서비스의 판매량에 대한 단기 및 장기 예측입니다 주요 목적은 비즈니스 성장을 지원하고 비용을 줄이며 이익 마진을 늘리며 회사가 시장 경쟁에서 이점을 제공하는 것입니다 광범위한 제품과 서비스가 광범위한 제품 및 서비스 중에있는 오늘날의 시장에서는 과장 또는 재고 외 항목을 피함으로써 이익을 극대화 할 수 있습니다

또 다른 중요한 조치는 "판매 계획"입니다 이것의 목적은 수요 예측에 따라 특정 판매 전략 (언제, 무엇, 얼마, 얼마, 판매 방법)를 계획하고 실제 판매 활동을 계획하는 것입니다

즉, 수요 예측은 제품 및 서비스에 대한 미래의 수요를 예측하는 반면, 판매 계획은 수요 예측에 따라보다 특정한 판매 전략을 개발하고 실제 판매 계획을 구현한다는 점에서 다릅니다

수요 예측 유형

"데이터를 기반으로 한 통계 예측", "경험 및 직관에 따른 예측", "시장 조사 기반의 예측"및 "기계 학습에 기반한 예측")의 4 가지 유형의 수요 예측이 있습니다 현재 가장 많이 사용되는 것은 "데이터 기반 통계 예측"이지만, 비즈니스 상황에서 온라인 슬롯가 점점 더 인기를 얻고있는 현재 상황에서 "기계 학습 기반 예측"이 향후 강조 될 것으로 예상됩니다

・ 데이터를 기반으로 한 통계 예측

데이터를 기반으로 한 통계 예측은 수요 변화 및 과거 판매 결과와 같은 데이터를 기반으로 향후 판매를 예측하는 방법입니다 이 방법은 현재 널리 사용되며 장점은 담당자에 따라 예측 정확도가 다르지 않는다는 것입니다 그러나 과거와 현재 상황 사이에 상당한 차이가있는 경우 과거 데이터에서 정확한 예측이 이루어지지 않을 수 있습니다 데이터를 사용하는 예측의 경우 예측 정확도를 확인하고 예측 모델을 정기적으로 검토하는 것이 필수적입니다

・ 경험과 직관에 근거한 예측

이 방법은 담당자에 대한 경험, 직관 및 지식에 의존하며 주로 소매 및 식당에서 사용됩니다 숙련 된 사람은 좋은 예측을 할 수 있습니다 그러나 이전 또는 퇴직으로 인해 예측자가 결석하고 동일한 수준의 예측 능력을 가진 새로운 것이 없다면 올바른 예측이 불가능할 위험이 있으므로주의하십시오 따라서 최근 몇 년 동안 수요 예측은 데이터 및 기타 방법과 함께 점점 더 많이 사용되고 있습니다

・ 시장 조사 기반 예측

이것은 본격적인 제품이나 서비스가 공개되기 전에 시장을 조사하는 방법이며, 수요 예측은 수집 된 데이터를 기반으로 이루어집니다 구체적으로, 우리는 유사한 제품 및 서비스의 판매 및 기타 상황을 조사하고 대상 사용자의 설문 조사를 수행합니다 일정 수준의 정확성을 기대할 수 있지만 설문 조사 준비, 필요한 응답 수 (샘플 수) 수집 및 결과 분석과 같은 수요를 예측하는 데 시간과 돈이 필요하므로 미리 계획하고 비용을 준비하고 비용을 철저히 이해해야합니다

・ 기계 학습 기반 예측

기계 학습은 규칙 성과 관계를 찾아 예측 및 판단을하기 위해 많은 양의 데이터를 가진 컴퓨터를 배우는 방법입니다 온라인 슬롯가 보유한 방대한 양의 데이터를 활용함으로써 매우 정확한 예측을 달성 할 수 있습니다

그러나 기계 학습의 경우 사람들은 먼저 "교사 데이터"라는 학습 데이터를 준비해야합니다 영어에서 교사 데이터는 "교육 데이터"이며 온라인 슬롯가 기계 학습에 사용하는 데이터를 나타냅니다

그러나 머신 러닝에서는 더 많이 배우면 더 잘 배우고, 너무 많이 배우면 "오버 러닝"상태가 발생하고 분석의 정확성이 감소한다는 것을 이해하는 것이 중요합니다 오버레이션이 발생하면 온라인 슬롯는 학습 과정에서 획득 한 데이터에 과잉으로하여 알려지지 않은 데이터를 올바르게 분석 할 수 없습니다

온라인 슬롯 수요 예측에 사용 된 4 가지 방법과 메커니즘

온라인 슬롯 수요 예측은 수요를 예측하기 위해 다양한 방법을 사용합니다 여기서는 일반적인 수요 예측 방법과 그 메커니즘을 설명 할 것입니다 4 가지 분석 방법을 비교하고 탐색하여 각 특성을 이해하고 업계와 목적에 맞는 방법을 찾으십시오

・ 회귀 분석 방법 | 인과 관계가있는 변수를 사용하여 예측
・ 이동 평균 방법 | 과거 수요 이동 평균 예측
・ 지수 스무딩 방법 | 과거 예측 값과 실제 결과의 차이를 고려하여 예측
・ 가중 이동 평균 방법 | 최신 수요 변동의 영향을 고려하여 예측

1 회귀 분석 방법 | 수요와 인과 관계가있는 변수를 사용하여 예측

회귀 분석은 수요와 관련된 요인에 따라 예측 된 값을 찾는 방법입니다 하나의 요소 만 있으면 단일 회귀 분석이라고하며 여러 요인이있는 경우 다중 회귀 분석이라고합니다 수요는 고객 번호, SG 및 A 지출, 주변 인구 및 날씨와 같은 다양한 요소를 포함하므로 여러 회귀 분석이 종종 사용됩니다

예측 값 (목적 변수)은 영향을 나타내는 요인 (설명 변수) 및 가중치 (부분 회귀 계수)를 사용하여 계산할 수 있습니다 따라서 요인을 얼마나 증가 시키거나 감소시켜야하는지는 분명합니다

이해를 돕기 위해 판매 수를 예측합시다 회귀 분석은 인과 관계로 생각되는 변수 간의 관계를 y = a + bx와 같은 선형 형태로 표현하는 통계적 방법입니다 판매 번호의 줄 그래프에서 숫자 간의 관계를 계산하고 선형 방정식 "y = a + bx"를 도출합니다 예를 들어, 우리는 회귀 분석을 사용하여 "7/2023"의 판매 수치를 예측하기 위해 아래 표를 사용합니다

테이블에서 다음 판매 성능 그래프를 만들 수 있습니다

아래 점선은 위 표에서 파생 된 직선 방정식 "y = a + bx"를 나타냅니다

위 그래프에서 "y = 482+10857x"(a = 482, b = 10587)의 직선은 판매 결과에서 파생되었습니다 위의 공식에서 "7/2023"의 판매 수를 예측하기위한 공식은 다음과 같습니다

(판매 예측 값 Y)
= 482 (a) +7 (x) × 10857 (b)
= 557999

회귀 분석 방법을 사용한 "2023/7"에 대한 판매 예측은 약 558입니다

회귀 분석 방법에는 두 가지 장점이 있습니다 예측 값에 대한 요소의 중요성을 이해하고 어떤 요인이 중요한지를 정량적으로 결정할 수 있습니다 이것은 수요를 예측할 수있을뿐만 아니라 수요를 높이기 위해 무엇에 집중 해야하는지 알 수있는 분석 방법입니다 그것을 정량화함으로써, 판매 결과와 다양한 요인 사이에 인과 관계가 존재하는지 결정할 수있어 증거 기반 추측을 할 수 있습니다

그러나 데이터가 바이어스되거나 데이터 양이 불충분 한 경우 정확한 수요 예측이 어려울 것이므로 참조하는 기능이나 값이 올바른지 계산할 때주의하십시오

2 평균 방법 | 과거 수요 이동 평균 예측

이동 평균은 과거 데이터를 기반으로 미래 수요를 예측하는 방법입니다 이 기술을 사용하면주기를 고려하여 수요를 예측할 수 있습니다 따라서 이것은 계절이나 월과 같은주기에 따라 수요가 변할 수있는 서비스 또는 제품을 다룰 때 효과적인 예측 방법입니다

특히,이 방법은 수요를 예측하기 위해 특정 기간 동안 데이터를 기반으로 계산 된 평균 값을 사용하며 주가 지표 인 Nikkei Average의 라인 그래프에도 사용됩니다 예를 들어, 지난 3 개월 동안 평균 판매에서 예측 값을 계산하면 이동 평균은 다음과 같습니다

"이동 평균"이라는 이름은 위의 표에 표시된 것처럼 데이터가 다음 달으로 이동한다는 사실에서 비롯됩니다 이동 평균 방법의 장점은 재고 자산의 평가를 추적 할 수 있으므로 적절한 판매 전략을 계획하는 데 유용하다는 것입니다 반면에, 단점은 구매가 발생할 때마다 계산이 필요하며, 이는 담당자가 수행하는 작업의 양을 증가시킬 수 있다는 것입니다

그러나 온라인 슬롯와 결합하여 단점을 극복 할 수있어 빠른 계산이 가능합니다 따라서 이동 평균 방법은 온라인 슬롯와 호환되는 수요 예측 방법이라고 할 수 있습니다

전반적으로 이동 평균 방법을 사용하여 비용 관리의 정확도를 향상시키고 원자재 및 인건비의 폐기물을 확인할 수 있습니다

3exponential smoothing method | 과거 예측 값과 실제 결과의 차이를 고려하여 예측

지수 평활화 방법은 과거 데이터에서 미래를 예측하는 계산 방법입니다 이것은 위에서 언급 한 이동 평균 방법에서 "가중 이동 평균 방법"의 유형입니다 대조적으로, 비 가중 이동 평균 방법은 "단순한 이동 평균 방법"이지만, 차이는 과거 데이터에 얼마나 많은 가중치가 적용되고 계산이 수행됩니다

단순한 이동 평균은 동일한 가중치로 모든 데이터를 계산하므로 단기적으로 수요의 변화를 알기가 어렵습니다 반면에 지수 스무딩 방법은 새로운 데이터에 중점을 두므로 시간이 많이 걸릴수록 더 중요할수록 더 중요할수록 시간이 더 많이되면 기하 급수적으로 중요성을 잃게됩니다 따라서 최신 데이터는 과거 데이터보다 수요 예측 결과에 반영 될 가능성이 높습니다 공식은 다음과 같습니다

(이 기간의 예측) = a × (이전 기간의 실제 값) + (1-A) × (이전 기간의 예측)

a는 이전 기간의 성능이 이전 기간의 예측과는 거리가 멀지 않은 "스무딩 계수"입니다 스무딩 계수는 "0 <a <1"범위 내에서 설정되며 다음과 같이 예측을 변경합니다

거의 0까지 : 과거의 진행에 중점을 둡니다
거의 1 : 마지막 순간 업적에 중점을 둡니다

실제 예측은 다음과 같이 이루어집니다

예를 들어, "1/2023"에서 2023/2에 대한 예측을 할 때 "A = 02"로 예측 된 값을 사용하는 계산은 다음과 같습니다

<이번 시즌 예측>
= 02 (a) x 5,000 (이전 기간 성능) + (1-02) x 5,250 (이전 기간 예측)
= 1,000+4,200
= 5,200

무게가 기하 급수적으로 감소하지만 과거에 얼마나 멀리 돌아가든지에 관계없이 데이터의 무게는 결코 0에 도달하지 않습니다 이러한 방식으로 지수 스무딩은 모든 데이터를 사용하면서 가장 최근의 추세를 반영 할 수 있다는 이점이 있습니다

반면에, 단점은 계산이 과거의 데이터 트렌드에만 근거하기 때문에 시장 동향과 계절적 효과를 반영하기가 어렵다는 것입니다 계절성을 고려하려면 장기 수요 예측을 위해 Winters 방법 (계절 추세 모델)을 사용하는 것이 가장 좋습니다

4 중량 이동 평균 방법 | 최신 수요 변동의 영향을 고려하여 예측

가중 이동 평균 방법은 위에서 언급 한 이동 평균 방법의 유형이며, 최신 변동의 수요의 영향을 고려하는 방법입니다 새로운 데이터가 이전 데이터에 배치되므로 추세 분석을 수행하려고하거나 데이터가 크게 변동하고 최신 데이터가 강조 될 때 특히 효과적입니다 계산 방법은 다음과 같습니다

"개월 동안의 가중 계수 x 달에 대한 판매 수량) + (△ 달에 대한 판매 수량에 대한 가중 계수) + "÷ (총 계수)

"가중치 계수"는 가장 최근의 데이터를 더 크게 설정하여 최신 데이터를 강조하는 값입니다 아래 판매 데이터를 기반으로 가중 이동 평균을 계산해 봅시다

여기서, 여기에서, 우리는 가장 최근의 숫자의 가중 계수를 10으로, 그리고 1 개월 전의 가중 계수를 9로 줄입니다 예를 들어, 위 표에서 7 월까지의 판매 수를 기준으로 가중 이동 평균을 도출하는 계산 방법은 다음과 같습니다

<가중치 이동 평균>
= (10 × 8+9 × 10+8 × 5+7 × 3 × 6 × 7+5 × 4 × 4 × 2) ÷ (10+9+8+7+6+5+4)
= 301 ÷ 49
= 6142857…

가중치 이동 평균을 계산하는 데 과거 데이터가 필수적입니다 과거 데이터가 충분하지 않으면 예측의 정확도가 줄어 듭니다 또한 가중치를 적절하게 설정해야하므로 전문 지식을 가진 사람들이이를 설정하는 것이 좋습니다

온라인 슬롯를 사용한 예측 수요의 이점

온라인 슬롯를 사용하여 수요를 예측하는 데 5 가지 주요 이점이 있습니다

・ 온라인 슬롯에 수요 예측을 떠나
・ 인벤토리는 수요에 따라 최적화 될 수 있습니다
・ 매우 정확한 수요 예측
・ 직감에 의존하지 않는 수요 예측을 할 수 있습니다
➢ 누적 데이터를 활용하는 데 사용할 수 있습니다

여기서 우리는 온라인 슬롯에 수요 예측을 떠나서 어떤 혜택을 얻을 수 있는지 설명 할 것입니다

온라인 슬롯에 수요 예측을 떠나

일부 온라인 슬롯 수요 예측 시스템은 단순히 판매 데이터 및 인벤토리 정보를 입력하여 수요를 자동으로 예측합니다 예측 수요의 번거 로움을 없애는 것 외에도 이러한 노력은 다른 작업에 전념하여 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다

예측 수요에 직원을 바꿀 필요가 없기 때문에 심각한 노동 부족이있는 회사에도 효과적입니다 또한 매일 수요에 대해 깊이 생각할 필요가 없기 때문에 직원의 부담을 줄입니다

인벤토리는 수요에 따라 최적화 될 수 있습니다

어느 정도 요구를 예측할 수 있다면 재고량을 최적화하고 작동 할 수 있습니다 이는 재고 관리 비용을 줄이고 과도한 주문으로 인해 불필요한 처분을 줄입니다

특히 주식 만료 날짜가 짧은 식음료 산업에서 재고를 최적화하면 손실이 크게 줄어들 수 있습니다 재고를 잘 관리하지 못하고 버려진 회사는 종종 수요 예측을 온라인 슬롯에 맡겨서 손실을 줄일 수 있습니다

매우 정확한 수요 예측

온라인 슬롯는 많은 양의 계산을 즉시 수행 할 수 있으므로 많은 계산 결과를 기반으로 수요를 예측할 수 있습니다 또한 다양한 과거 데이터를 사용하여 예측할 수 있으므로 인간의 직관과 경험에 기초한 예측보다 높은 정확도로 예측할 수 있습니다

이를 통해 재고 관리 및 시프트 조정을 최적화 할뿐만 아니라보다 정확한 관리 결정도 가능합니다 또한 온라인 슬롯의 계산 속도를 활용함으로써 의사 결정을 신속하게 만들 수 있으므로 빠른 관리 전략을 구현할 수 있습니다

직관에 의존하지 않는 수요 예측을 할 수 있습니다

방문 및 명령에 대한 예측은 종종 사이트 감독자의 직관과 경험에 맡겨집니다 그러나 직관과 경험에 따른 수요 예측은 높은 정확도로 예측할 수 없습니다 정확도는 담당자의 주관적 의견과 능력에 따라 다릅니다

온라인 슬롯는 정량적 데이터를 기반으로 예측할 수 있으므로 명확한 증거를 기반으로 수요 예측이 가능합니다 이를 통해 높은 정확도로 수요를 예측하면서 인력의 예측 변동을 줄일 수 있습니다

누적 데이터를 사용하는 데 사용할 수 있습니다

실제 사이트에서 온라인 슬롯 예측을 도입하면 비즈니스에서 데이터를 수집 할 수 있습니다 온라인 슬롯는 과거 데이터를 기반으로 예측을하기 때문에 더 많은 데이터가 측정되고 더 많은 데이터를 참조 할 수 있으므로 높은 정확도로 예측할 수 있습니다

또한 누적 된 데이터는 수요 예측 이외의 목적으로 사용될 수 있습니다 수요 예측을 통해 수집 된 데이터는 품질 관리 및 판매 개선에 통찰력이있을 수 있습니다

온라인 슬롯를 사용한 수요 예측의 단점

온라인 슬롯를 사용한 수요 예측은 고정 상태와 짧은 시간 내에 수행 할 수 있다는 이점이 있지만 일부 단점도 있습니다

・ 초기 단계에서 많은 양의 데이터가 필요합니다
・ 공장 정확도는 처음에 낮은 경향이 있습니다
・ 많은 유지 보수 및 관리가 필요합니다

초기 단계에서 많은 양의 데이터가 필요합니다

온라인 슬롯 예측을하려면 먼저 모델을 구축해야합니다 이를 위해서는 모델을 형성하기 위해서는 많은 양의 데이터가 필요합니다 또한 의심의 여지없이 저품질 데이터를 수집하더라도 저렴한 예측 모델이 발생합니다

온라인 슬롯 모델의 정확도를 향상 시키려면 "수량"과 "품질"을 결합해야합니다 또한, 일반화 성능이 높은 온라인 슬롯 모델을 구축하려면 데이터가 편향되지 않으므로 데이터 준비는 상당한 노력이 필요합니다

공장 정확도는 처음에 낮은 경향이 있습니다

온라인 슬롯는 교육 데이터를 기반으로 예측을합니다 따라서 초기 단계 데이터로 예측 정확도가 낮은 경향이 있습니다 따라서 모니터링과 같은 정기 유지 보수는 특히 초기 단계에서 필요합니다

그러나 적절한 유지 관리 및 관리를 수행하는 동안 실제 데이터를 수집하면 예측 정확도가 높아집니다 사무실에서 고유 한 데이터를 수집함으로써 예측 정확도가 높아질 것이므로 온라인 슬롯의 초기 채택은 정확도를 향상시키는 데 중요합니다

인간 유지 관리 및 관리가 필요합니다

온라인 슬롯는 과거 데이터 만 기반으로 예측을 수행하며 이전에는 존재하지 않은 수요 변화를 수용 할 수 없습니다 또 다른 단점은 온라인 슬롯 자체가 시스템이 의도 한대로 작동하는지 여부를 결정할 수 없다는 것입니다

따라서 온라인 슬롯에 예측을 남기는 것이 안전하지만 담당자는 프로젝트가 제대로 작동하는지 항상 모니터링해야합니다 In this way, 온라인 슬롯 is not allowed to be left unattended after the system is built, and it is necessary to regularly manage whether there is no bias in the data or whether prediction accuracy has been reduced

어떤 종류의 회사가 온라인 슬롯 수요 예측을 효과적으로 활용할 수 있습니까?

온라인 슬롯는 많은 산업에서 사용되지만 특히 다음과 같은 회사에서 큰 영향을 미칩니다

심각한 노동 부족이있는 회사
・ 연도에 따라 빠른 수요 변화가있는 회사
・ 많은 요인으로 인해 수요가 변하는 회사
・ 회사는 탐구되지 않은 분야에서 사업에 종사하는 회사

여기서 우리는 각 회사가 어떤 영향을 미치는지 설명 할 것입니다

심각한 노동 부족이있는 회사

수요 예측을 온라인 슬롯에 맡기면 단순히 수요를 예측하려는 노력을 기울이기 때문에 노동을 줄일 수 있습니다 더 적은 수의 직원이 운영을 실행할 수있게하므로 심각한 노동 부족이있는 회사에 대한 온라인 슬롯 수요 예측을 도입하는 것이 효과적입니다

또한 온라인 슬롯를 활용하여 예측을 정확하게 만들어 직원 예측을 절약하고 최적화 할 수 있습니다 불필요한 인건비를 줄이고이를 사용하여 필요한 작업을 수행 할 수 있으므로 같은 수의 직원조차도 생산성을 높일 수 있습니다

연도에 따라 급속한 수요 변화가있는 회사

연중 시간에 따라 수요가 급격히 변하는 회사는 수요가 많은 고객을 피하고 수요가 적은 동안 가능한 한 불필요한 노력을 줄여야합니다 이를 위해서는보다 정확한 수요 예측을 허용하는 온라인 슬롯를 도입하는 것이 중요합니다

특히 만료 날짜가 짧은 제품을 판매하는 회사는 추가 주문을하고 판매 기간을 놓치면 불필요한 처분 비용이 발생합니다 보다 정확한 수요 예측을 허용하는 온라인 슬롯를 도입하면 불필요한 비용이 줄어 듭니다

많은 요인으로 인해 수요가 변하는 회사

개인의 컴퓨팅 능력이 제한되어 있기 때문에 많은 요인으로 인해 수요가 변화하는 제품 및 서비스는 수요를 정확하게 결정하기가 어려운 경향이 있습니다 온라인 슬롯는 복잡한 계산을 신속하게 수행 할 수있어 많은 요인을 포함하는 요구에 대한보다 정확하고 빠른 예측을 가능하게합니다

예를 들어, 다른 날씨 또는 계절이 필요한 제품 또는 서비스에 대한 각 요소에 영향을 얼마나 많이 관여하는지 정확하게 결정하기는 어렵습니다 온라인 슬롯가이를 분석 할 때, 때로는 각 요인이 수요에 영향을 미치는 정도까지 정량화 될 수 있습니다

각 요소가 수요에 얼마나 영향을 미치는지 아는 것 외에도 수요가 적은 시간 동안 인력을 줄여서 정확한 관리 결정을 허용하는 것과 같은 조치를 취할 수 있습니다

미개척 분야에서 사업을 수행하는 회사

탐험되지 않은 필드에는 데이터가 거의없는 경향이 있으므로 실제 데이터의 값은 매우 높습니다 자세한 실제 데이터를 수집하고 초기 단계에서 수요를 예측함으로써 수요 예측의 정확도는 다른 회사보다 높아 수요를보다 정확하게 파악할 수 있습니다

물론, 탐구되지 않은 필드에서는 초기 데이터 수집이 어렵 기 때문에 초기 정확도가 낮을 ​​것으로 생각됩니다 그러나 원래 실제 데이터를 꾸준히 수집하고 온라인 슬롯를 훈련시킴으로써 향후 예측 정확도가 크게 향상 될 것으로 생각됩니다

8 온라인 슬롯 수요 예측 사용의 예

여기서 온라인 슬롯 수요 예측의 8 가지 예를 소개합니다 귀하와 유사한 필드가있는 경우 사용 방법 및 효과를 참조하십시오

・ 수요 예측에서 선적을 예측하여 음식물 쓰레기 감소 (NEC)
・ 수요 예측 (Sushiro)에 따른 제조 지침으로 음식물 쓰레기 감소
・ 수요 예측을 사용하여 배송 시간을 160,000 엔 (Honkawa Ranch)으로 조정하여 일일 판매 증가
・ 사람 흐름 데이터 (Shinki Bus)를 기반으로 한 수요 예측이있는 다이아몬드 최적화
・ 온라인 슬롯 사용 모니터링 작업에 대한 부담이 크게 줄어 듭니다 (KAO)
・ 온라인 슬롯 기술 (Mitsui Chemicals)으로 가까운 장래에 증기 부피 수요를 예측하여 비용을 성공적으로 최적화했습니다
・는 온라인 슬롯를 사용하여 작업을 줄이고 레벨 작업하여 순서 작업의 효율성과 정확성을 달성합니다 (생명)
・ 수요에 따라 가격을 변경하는 동적 가격을 통해 판매 증가 (J League)

식품 폐기물을 줄이기위한 수요 예측 예측 예측

NEC는 기후 및 광고 효과와 같은 많은 요인으로 인해 수요가 변동하는 식품 산업의 규칙 성을 추출하고 수요를 예측하는 온라인 슬롯 시스템을 구축했습니다 결과적으로 제품의 거의 70%가 이제 상대적으로 높은 정확도로 수요를 예측할 수있는 것으로 보입니다

시스템은 자동으로 규칙 성을 추출하고 "온도가 26도를 초과 할 때 제품 B가 판매를 증가시킬 수 있으므로 해석 가능성이 높습니다" 이는 생산 및 물류 비용을 줄이고 공급 및 수요 조정 요원이 직관과 경험에 의존하는 주문 작업을 정량적으로 수행 할 수 있도록해야합니다

수요 예측 (Sushiro)에 따른 제조 지침으로 음식물 쓰레기 감소

회전하는 스시 체인 인 Akind Sushiro는 태그를 초밥 플레이트에 부착하여 각 접시의 트렌드를 파악할 수있는 시스템을 만들었습니다 이 데이터를 사용함으로써 각 스시 성분의 판매 및 폐기 추세를 파악할 수 있으며 고객 요구를보다 정확하게 파악할 수 있습니다

결과적으로 폐기물 폐기물을 75% 줄이고 구매 폐기물을 제거하는 데 성공한 것으로 보입니다 우리는 또한 비용을 재료에 적용 할 수있게함으로써 고객 만족도를 높이는 데 성공했습니다 또한 고객이 비용을 지불 할 때까지 식당에 입장 할 때의 사용 추세를 파악할 수 있었으며 이제 적절한 시간에 올바른 스시 성분을 제공 할 수있었습니다

이런 식으로 회사는 수요 예측을 사용하여 비용을 성공적으로 줄이고 고객 만족도를 높였습니다

수요 예측을 사용하여 배송 시간 조정 일일 매출이 160,000 엔 (Honkawa Ranch)

가축 생산 농장 인 Honkawa Ranch는 수요 예측 데이터를 기반으로 유제품 및 쇠고기 소의 양육 및 관리를 관리하고 배송 시간을 성공적으로 최적화했습니다 또한 생산량과 배송량 사이의 불일치를 줄이는 데 성공했으며 폐기물 손실과 벌금 지불이 줄어드는 것으로 보입니다

또한 농장은 소 개인 정보를 관리하고 클라우드에서 200-300 개 항목으로 소를 작업하여 각 개인의 건강 상태와 유제품 소 생산량을 확인합니다 이 데이터를 사용하여 우유 생산은 하루에 2 톤 증가했으며 일일 판매는 10,000 엔 증가했습니다

이러한 방식으로 수요 예측을 통해 수집 된 데이터는 판매 및 생산량을 개선하는 데 유용한 것으로 보입니다

사람 흐름 데이터 (Shinki Bus)를 기반으로 한 수요 예측이있는 다이아몬드 최적화

Shinki Bus는 인간의 흐름 측정 데이터를 사용하여 인간 여행 (수요)과 버스 수 (공급) 사이의 격차를 시각화했습니다 이로 인해 2023 년 봄이 수요를 충족시키는 시간표로 배열되도록 시간표 개정의 성공이 이루어졌습니다

버스 사용자의 수를 늘리려면 "비 부스 운송 수단 사용자"의 보이지 않는 요구에 대한 적절한 시간과 버스 수를 제공해야합니다 이 회사는 버스가 아닌 사용자로부터 흐르는 사람들에 대한 데이터를 사용 하여이 문제를 해결했습니다

회사는 다른 노선에 대한 일정이 올바르게 처리되도록하는 동시에 수요 예측에 따라 일정을 변경 한 노선의 사용 상태를 모니터링하기 위해 노력하고있는 것으로 보입니다 이러한 방식으로 업계 외부의 데이터를 활용하여 수요를 예측할 수있는 방법도 있습니다

온라인 슬롯 기술 (Mitsui Chemicals)으로 가까운 장래에 증기량 수요를 예측하여 비용을 성공적으로 최적화했습니다

Mitsui Chemicals는 오랫동안 배치 플랜트에 대한 가까운 미래의 증기 부피 수요를 예측함으로써 에너지를 절약하고 연료와 전기를 줄이기 위해 오랫동안 목표로 삼아 왔습니다 (※) 우리는 이미 플랜트의 최적의 작동 방법을 보여주는 시스템을 운영하고 있었지만 "가까운 시일 내에 발생하는 증기 에너지의 변화"를 예측할 수있는 메커니즘은 없었습니다

SO, 온라인 슬롯 기술이 도입되었고, 비 운영 데이터와 Steam 사용 데이터 간의 관계를 분석함으로써, 우리는 머신 학습을 사용하여 배웠으며, 가까운 미래에 발생할 증기 에너지 수요의 양을 구축 할 수 있었으며, 이는 기존 시스템에서는 불가능했습니다

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*화학 물질의 제조 공정 동안 화학 반응을 수행하는 각 장치에 일정량의 원료를 주입하여 제품을 생산하는 식물

모니터링 작업에 대한 부담을 크게 줄이기 위해 온라인 슬롯를 활용 (KAO)

KAO는 온라인 슬롯를 도입하여 "이상 탐지 시스템"의 사용을 홍보했으며, 경험이 거의없는 소수의 운영자 만있을 때에도 많은 시설과 품종을 모니터링 할 수 있습니다

그 시점까지 Kao는 장비 노화 및 수리 비용 증가와 같은 문제로 어려움을 겪었으며 수많은 배치 플랜트와 다양한 품종이 있었으므로이를 모니터링하는 운영자에게는 고급 기술이 필요했습니다

그러나 자동화와 세대 변화로 인한 운영자 수가 줄어들므로 경험이없는 운영자는 소수의 사람들과 많은 시설과 품종을 모니터링해야했으며, 이는 심리적 부담이되었습니다

SO, KAO는 온라인 슬롯를 소개하기로 결정하고 이상 탐지 시스템의 사용을 홍보하기 시작했습니다 이상 탐지 시스템은 과거의 구동 데이터의 패턴을 배우고, 두 개의 알고리즘을 사용하여 사이트의 이상을 감지하며, 사이트 운영자에게 알립니다

결과적으로, 비정상적인 표지판의 신뢰할 수없는 탐지, 모니터링 워크로드 감소, 생산성 향상, 제조 기술 및 현장 기능 개선, 모니터링 작업 표준화로 감시 작업의 개인화를 포함한 다양한 효과가 확인되었습니다

온라인 슬롯를 사용하여 매우 정확한 주문을하고 제품 부족을 줄입니다 (생명)

노동 부족이 심각한 식품 소매에서는 노동 수요를 줄이고 노동 생산성을 향상시키기위한 노력이 필수적입니다 특히, 광범위한 제품을 처리하는 소매 업체에서 운영을 주문하는 것은 수량이 제대로 주문되지 않은 것처럼 재고가 부족하여 폐기물을 잃게됩니다

그러나 수요를 예측하고 주문 횟수를 결정하는 작업은 매우 어렵고 큰 워크로드가 필요합니다 따라서 Life는 온라인 슬롯 수요 예측을 사용한 자동 주문 서비스 인 온라인 슬롯 Order Foresight를 Fresh Product Department의 주문에 도입하여 온라인 슬롯가 판매 레코드, 날씨 정보 및 특수 판매 계획 정보와 같은 데이터를 기반으로 온라인 슬롯를 사용하여 각 상점의 제품 주문 수를 자동으로 계산할 수 있도록했습니다

결과는 다음과 같습니다

• 최대 3 주 전에 미리 계산 된 각 제품의 주문 수량이 주문 화면에 표시되고 특이 치가 확인되어 작업이 줄어들고 정확도가 향상됩니다 최대 5 일 전에 만 예측할 수있는 일일 제품 주문과 비교할 때, 이는 신선한 농산물 부서에게 큰 도움이되었으며 장기 예측이 필요합니다

• 온라인 슬롯를 사용한 매우 정확한 주문이 가능해졌으며 제품 부족이 줄어들어 판매 기회와 폐기물 손실이 줄어 듭니다

• 온라인 슬롯를 사용하여 매우 어려운 작업을 자동화하여 경험이없는 직원조차도 매우 정확한 주문을 할 수 있으며 방금 고용 된 직원을 신속하게 바꿀 수있게되었습니다

Life는 2024 년 4 월까지 총 304 개의 매장에서 온라인 슬롯-Torder Foresight를 출시하기로 결정했습니다

수요에 따라 가격을 변경하는 동적 가격을 통한 더 많은 판매 (J League)

J 리그와 같은 스포츠 산업은 온라인 슬롯 수요 예측 시스템을 사용하여 "동적 가격"을 도입함으로써 진행되고 있습니다 동적 가격은 서비스 수요에 따라 가격이 상승하거나 하락하는 시스템으로, 청중이 가격 또는 가격을 우선 순위를 정할지 여부를 선택할 수 있습니다

동적 가격 책정 시스템에는 지난 4 년간 티켓 판매 데이터를 분석하여 각 경기의 "값"을 계산하여 각 좌석 유형에 대한 최적의 가격을 제공하고 하루에 한 번 가격을 수정하는 것이 포함됩니다 동적 가격을 도입하는 데있어 장점 중 하나는 수요가 감소하는 동안에도 티켓 가격이 최적화되어 더 많은 티켓을 판매 할 수 있다는 것입니다

실제로 J League Yokohama F Marinos는 2018 년 7 월 홈 게임에서 온라인 슬롯 수요 예측 시스템을 사용하여 동적 가격을 도입했습니다 스포츠 티켓에 대한 수요는 팀 순위, 날씨 및 시즌과 같은 다양한 요인에 따라 다릅니다 또한 수요 예측 시스템에 따라 가격을 변경함으로써 티켓 판매가 10% 증가했다는보고가있었습니다

요약 | 온라인 슬롯 수요 예측은 비즈니스 효율성을 향상시킬 수 있습니다

수요 예측은 판매를 예측할뿐만 아니라 직원을 최적화하고 비즈니스 효율성을 향상시킬 수 있습니다 그러나 많은 회사의 사람들이 작성한 수요 예측은 부정확 할뿐만 아니라 노동과 시간이 필요합니다

이것을 온라인 슬롯에 맡기면 노동이 줄어들고 정확도가 증가합니다 물론 온라인 슬롯 도입과 관련된 비용이 있지만 낭비적인 처분 및 직원 실수로 인해 비용이 증가하는 회사는 구현 비용보다 더 많은 돈을 벌 수 있습니다 회사가 온라인 슬롯 수요 예측을 사용할 수 있는지 여부에 대해이 기회를 생각해보십시오

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