Przedziały predykcji (PP) oferują wygodny sposób kwantyfikacji niepewności prognoz, dlatego też znalazły szerokie zastosowanie w praktyce prognozowania. PP mogą dostarczyć informacji o najlepszych i najgorszych scenariuszach, umożliwiając decydentom podejmowanie świadomych decyzji w oparciu o cenne informacje na temat nieuniknionej niepewności przyszłości, a także tworzenie odpowiednich planów awaryjnych. Na przykład wąskie PP oznaczają niski poziom niepewności predykcji,…

Rekurencyjne sieci neuronowe (Recursive Neural Networks, RNN) wykorzystywane są do modelowania i prognozowania zmiennych ewoluujących w czasie. W odróżnieniu od standardowych sieci neuronowych mają zdolność zapamiętania kontekstu, w którym się znajdują. W  przypadku tradycyjnej sieci neuronowej zakłada się, że wszystkie wejścia (i wyjścia) są niezależne od siebie, natomiast sieci RNN wykonują to samo zadanie dla każdego…

Sztuczna inteligencja (AI) towarzyszy nam od lat pięćdziesiątych ubiegłego wieku, kiedy to Alan Turing zaproponował test pozwalający zbadać, czy komputer potrafi przekonać człowieka, że jest istotą ludzką. Jej historia pełna jest wzlotów i upadków. Czy tym razem sytuacja jest inna? Najnowsze analizy sugerują, że tak: sztuczna inteligencja stała się realna i wreszcie zaczyna przynosić korzyści...

Coraz większa ilość danych jest przechowywana w postaci szeregów czasowych: indeksy giełdowe, dane klimatyczne, testy medyczne, itp. Istnieje wiele metod regresji dla szeregów czasowych. Większość z nich składa się z dwóch głównych etapów: na pierwszym etapie albo używamy jakiegoś algorytmu do pomiaru odległości między szeregami czasowymi, które chcemy badać (np. DTW jest bardzo popularne) lub...

Sieć neuronowa jest systemem przetwarzania informacji, którego  budowa i zasada działania są wzorowane na budowie i zasadach działania ludzkiego mózgu. Sieć neuronowa składa się z trzech typów warstw: wejściowej, w której zbierane są dane, ukrytej, w której poszukiwane są powiązania między neuronami, zatem w tej warstwie zachodzi tzw. proces uczenia się, wyjściowej, w której gromadzone są...

Wraz z rosnącymi możliwościami przetwarzania dużych wolumenów danych obejmujących informacje endogeniczne (pochodzące z wnętrza organizacji) jak i egzogeniczne (pochodzące z otoczenia w jakim działa organizacja) coraz większym zainteresowaniem cieszy się  zastosowanie sieci neuronowych w prognozowaniu popytu i optymalizacji łańcucha dostaw. Czy przejście z prognozowania popytu opartego o podejście klasyczne na model wykorzystujący sieci neuronowe jest...

Szybkimi krokami zbliża się okres przedświąteczny, który dla wielu firm oznacza znaczący wzrost popytu, ale też potencjalny problem z okresowym obniżeniem service levelu przez dostawców czy własne fabryki. Obniżony poziom realizacji zamówień dostawców w okresach wzmożonego popytu wynika z jednej strony z braku dostępności mocy produkcyjnych do bieżącej obsługi zwiększonego popytu z drugiej zaś z…

Wszyscy zajmujący się problematyka prognozowania popytu wcześniej czy później muszą natrafić na zjawisko określne zwyczajowo efektem dni kalendarzowych (z ang. Calendar Effect). Jego definicja wydaje się prosta i oznacza zwykle okresowy wzrostu sprzedaży występujący przed i/lub w trakcie określonej daty w roku oraz zwykle spadek sprzedaży po tej dacie. Przykładem dni kalendarzowych są np. święta…

Patrząc na obecny rozwój pandemii wszystko wskazuje na to, że znaleźliśmy się w błędnym kole. Po fali kolejnych luzowań restrykcji, rządy wielu krajów zastanawiają się nad ponownym powrotem do ograniczeń swobód. Nikt nie wie jak głębokie będą restrykcje, ani kiedy zostaną wprowadzone. Pewne jest natomiast to, że spowodują kolejne perturbacje zachowań popytu i podaży. Czy…

Miło nam poinformować , że zostaliśmy nominowani przez Polską Agencję Przedsiębiorczości oraz redakcje Forum Przedsiębiorczości w Dzienniku Gazecie Prawnej i Biznes Plus w Gazecie Wyborczej do tytułu POLSKIEJ NAGRODY INNOWACYJNOŚCI 2020. Cieszymy się, że nasze wysiłki nad stworzeniem innowacyjnego rozwiązana do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów zostały docenione. Czujemy się jeszcze bardziej zdopingowani do dalszych…