新製品の特徴ベース予測の概要
このトピックでは、新製品の特徴ベース予測の概要について説明します。
特徴ベースの予測では、製品、場所および時間で変動する特徴および既存の類似製品の需要履歴を学習する機械学習アルゴリズムを使用して、新製品の予測を生成します。
機械学習アルゴリズムはOracle Internet of Things Intelligent Applications Cloud Serviceに用意されており、新製品のローンチ需要の形状と量が計算されます。 このアルゴリズムでは、既存の製品の需要が販売場所間で特徴ごとにどのように異なるかが考慮され、新製品の予測を生成する際にこれらのインサイトが適用されます。
予測の推定精度と主要特徴グループを含む推奨事項が、特徴ベースの予測を使用する需要プランでプランニング・アドバイザを介して提供されます。 推奨にはページ・レイアウトへのリンクも用意されており、生成された予測を調整できます。
複数の特徴ベースの予測プロファイルを使用して、新製品に対する推奨を生成できます。
特徴ベースの予測には、次の利点があります。
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新製品の導入に対する予測生成プロセスを自動化できます。
これとは対照的に、製品ローンチを管理する機能を使用している場合は、類似製品を識別し、履歴需要のすべてまたは一部を使用して新製品の予測をする必要があります。 このアプローチは手動で時間がかかります。
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新製品に対して生成された予測に最も貢献した既存の製品の機能(特徴)グループを把握できます。
特徴ベースの予測は、需要計画または需要計画と供給計画でのみ使用できます。 特徴ベースの予測に関するこの項の残りの部分では、「需要プラン」は「需要と供給プラン」も意味します。
特徴ベースの予測を使用する場合、「製品」、「組織」、「顧客」および「需要区分」ディメンションの最下位レベルおよび需要プランのプランニング・タイム・レベルでのみデータを抽出して予測を生成できます。 需要プランの「プラン・オプション」ページの「需要」タブで設定された予測タイム・レベルは、特徴ベースの予測には適用されません。
特徴ベースの予測の前提条件
特徴ベースの予測の前提条件は次のとおりです。
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IoT Intelligent Applications Cloud ServiceおよびOracle Cloud Infrastructure Object Storageサービスのライセンスが必要です。
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各特徴が需要の形状と量にどのように貢献しているかを機械学習アルゴリズムでよく学習できるように、既存の製品とその特徴に関する豊富なデータ・セットが必要です。
そうでない場合は、新製品に対して意味のある予測が生成されません。
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特徴ベースの予測を使用する需要プランのプランニング・タイム・レベルには期間を設定できません。 サポートされているプランニング・タイム・レベルは、日、週および月です。
特徴ベースの予測のアーキテクチャ
この項では、特徴ベースの予測のアーキテクチャについて説明します。
特徴ベースの予測のデータは、Oracle Business Intelligence Cloud Connectorを介してOracle Demand Managementから抽出され、OCI Object Storageサービスに送信されます。 次に、IoT Intelligent Applications Cloud Serviceにデータ・ファイルがルーティングされ、需要管理によってREST APIを介して機械学習アルゴリズムがトリガーされます。
