Is het mogelijk om machine learning toe te passen om je forecast te verbeteren? Deze whitepaper, gebaseerd op kwantitatief onderzoek van Supply Value in samenwerking met belangrijke klanten, evalueert drie voorspellingsmodellen—Prophet, Neuralprophet en LightGBM—in een realistische retailcontext.

Het belang van een volwassen data-architectuur wordt benadrukt, met inzichten in de drijfveren en belemmeringen om dit niveau te bereiken. Bedrijven met volwassen dataprocessen beschikken over datasets van hogere kwaliteit, wat het belang onderstreept van toegang tot de juiste data op het juiste moment voor nauwkeurige voorspellingen.

De kracht en beperkingen van machine learning worden verkend via een pilotstudie, waarin de belofte van toenemende modelcomplexiteit wordt aangetoond. Tegelijkertijd is een balans noodzakelijk, omdat complexiteit ten koste kan gaan van interpreteerbaarheid. Ook de businesscontext speelt een belangrijke rol in de prestaties van modellen: neurale netwerken zijn geschikt voor grillige vraagpatronen, terwijl LightGBM effectief is bij rijke datasets.

Ben je geïnteresseerd in het benutten van machine learning-gestuurde forecasts via volwassen datamanagement? Download dan hieronder de whitepaper.