Jak oznakować aceton techniczny 5l magazynowany przez JDG?

Coraz więcej jednoosobowych firm chce przewidywać popyt, by mieć towar na czas i nie zamrażać gotówki w magazynie. Dotyczy to także produktu tak konkretnego jak aceton techniczny 5l. Dobre prognozy pomagają planować zakupy, ustalać poziomy minimalne i reagować na sezonowość oraz akcje promocyjne.

W tym artykule pokazuję, jak w 2025 roku dobrać model w Amazon SageMaker, jakie dane zebrać i jak zorganizować prosty, automatyczny proces dla JDG. Znajdziesz tu także wskazówki, jak mierzyć jakość prognoz i dbać o bezpieczeństwo danych.

• Historia sprzedaży acetonu technicznego 5l, sztuki na dzień lub tydzień
• Stany magazynowe i braki, aby odróżnić spadek popytu od wyprzedaży do zera
• Ceny i rabaty w czasie
• Akcje promocyjne, ich typ i zasięg
• Terminy dostaw i opóźnienia od dostawców
• Kanał sprzedaży, jeśli różni się popyt online i offline
• Kalendarz świąt i długich weekendów
• Pogoda lokalna, jeśli wpływa na prace malarskie i remonty
• Wskaźniki popytu z sieci, na przykład zainteresowanie hasłem „aceton techniczny 5l”

• Dzień tygodnia i miesiąc, ze szczytami w sezonie remontowym
• Święta i długie weekendy, które zmieniają rytm zakupów
• Promocje i ekspozycje, często z opóźnionym efektem
• Cena i rabaty, także relacja do ceny regularnej
• Stany magazynowe i dostępność
• Pogoda, zwłaszcza temperatura i brak opadów sprzyjające pracom lakierniczym
• Współzakupy z farbami, lakierami i rozcieńczalnikami
• Zmienność lead time, wpływająca na politykę zamówień

• Prophet, gdy widać trend i sezonowość tygodniową lub roczną
• XGBoost w SageMaker, gdy chcesz użyć wielu cech, na przykład lagów, średnich kroczących i flag promocji
• ARIMA lub ETS jako punkt odniesienia, gdy seria jest regularna
• Croston, jeśli sprzedaż jest nieregularna i z przerwami
• DeepAR w SageMaker, gdy łączysz kilka pokrewnych serii i masz co najmniej kilkanaście miesięcy danych

W JDG zwykle wygrywa duet Prophet plus XGBoost. Pierwszy daje stabilną bazę, drugi lepiej łapie wpływ promocji i kalendarza.

• Zastosuj kroczące okna walidacji, na przykład kilka ostatnich miesięcy
• Używaj metryk: sMAPE, WAPE, MAE oraz wskaźnika bias
• Sprawdzaj przedziały ufności, nie tylko punktową prognozę
• Porównuj modele do prostych baz, na przykład średniej kroczącej i naiwnej sezonowej
• Analizuj błędy przy promocjach i w szczytach sezonu, to najtrudniejsze momenty
• Po wdrożeniu monitoruj jakość co cykl, aby wcześnie wykrywać dryf

• W modelach takich jak Prophet dodaj święta i niestandardowe sezonowości
• W XGBoost zakoduj flagi promocji, typ akcji, zasięg i lag efektu
• Uwzględnij temperaturę i opady jako dodatkowe zmienne
• Wyodrębnij okresy ze stockoutami, aby nie zaniżać popytu
• W modelach sekwencyjnych w SageMaker podawaj zmienne dynamiczne, na przykład przyszły kalendarz i planowane promocje

• Składowanie danych w repozytorium plików w chmurze
• Krok przetwarzania, który czyści dane i tworzy cechy
• Trening w SageMaker jako zadanie cykliczne
• Rejestracja i wybór modelu na podstawie metryk walidacyjnych
• Batch inference, czyli wyliczenie prognoz na horyzont zamówień
• Eksport prognoz do pliku i panelu, na przykład arkusz do planowania zakupów
• Harmonogram przez usługę zdarzeń i powiadomienie po zakończeniu procesu

Dla JDG często wystarczy miesięczny cykl z tygodniową prognozą, zapisywaną do jednego pliku i czytelnego dashboardu.

• Szyfruj dane w spoczynku i w transmisji
• Stosuj politykę najmniejszych uprawnień i oddziel role
• Używaj kluczy zarządzanych i rotuj poświadczenia
• Pracuj w wydzielonej sieci w chmurze i ogranicz ruch do usług
• Włącz wersjonowanie danych i artefaktów modeli
• Minimalizuj dane osobowe, pseudonimizuj identyfikatory klientów
• Uwzględnij wymogi prywatności i lokalizacji danych właściwe dla rynku

• Ustal horyzont i cel, na przykład tygodniowa prognoza na 8 tygodni
• Zbierz 18 do 24 miesięcy sprzedaży, stany, promocje i kalendarz
• Przygotuj bazę: naiwne sezonowe i średnia krocząca
• Uruchom dwa modele w SageMaker, na przykład Prophet i XGBoost
• Porównaj jakość w backteście, wybierz zwycięzcę i zapisz recepturę cech
• Zbuduj prosty pipeline automatyczny i włącz monitoring błędu
• Po kilku cyklach dodaj kolejne zmienne, na przykład pogodę i lead time

Dobrze dobrany model w SageMaker daje JDG realną przewagę: zamówienia są lepiej zaplanowane, gotówka pracuje, a aceton techniczny 5l rzadziej się kończy w złym momencie.

Skontaktuj się, aby zbudować prostą prognozę popytu w SageMaker dla acetonu technicznego 5l i wdrożyć ją w Twojej firmie.