Кейсы R77

Прогноз динамики цены на арматуру на рынке ОАЭ

Cуть предложения — создание модели прогнозирования, которая определяет вероятность изменения цены на металлургические товары, такие как арматура, на горизонте одного месяца. Основная цель - оптимизация стратегии контрактования на основании прогнозов изменения цен.

Введение

Проект направлен на создание модели, которая прогнозирует вероятность изменения цены на металлургические товары, такие как арматура, на горизонте одного месяца. Цель заключается в оптимизации стратегии контрактования на основе этих прогнозов. Задача заключается в разработке системы, которая прогнозирует динамику цен и помогает принимать решения по оптимальной скорости контрактования. Решения включают сбор и подготовку данных, создание и обучение модели машинного обучения для прогнозирования цен, и разработку алгоритма для оптимизации контрактования. Включены внешние данные, такие как биржевые цены на металл в Турции, для повышения точности прогнозов. Результаты показали успешную разработку модели, способной предсказывать изменения цен с достаточной точностью, что помогает оптимизировать операции и снизить риски.

Боль-Запрос

Неопределенность в будущих ценах на товары, такие как арматура. Риски потерь из-за неправильного выбора времени для контрактования.
→ Необходимо создать модель, которая предсказывает вероятность изменения цен на металлургические товары на горизонте одного месяца.
Неэффективное управление заказами в условиях изменяющихся цен.
→ Модель должна учитывать внутренние данные о продажах и внешние данные, такие как биржевые цены.
Отсутствие данных для принятия обоснованных решений по контрактованию.
→ Система должна учитывать бизнес-логику и оптимизационные алгоритмы для снижения рисков и повышения эффективности контрактования.

Описание проекта

В рамках проекта была разработана модель машинного обучения для прогнозирования изменения цен на металлургические товары. Создана система, использующая эти прогнозы для оптимизации стратегии контрактования.
Основные бизнес задачи включали:
  • Прогнозирование динамики цен на товары, такие как арматура.
  • Оптимизация скорости контрактования на основе прогнозов цен.
Основные решения:
  • Сбор и подготовка данных о продажах и ценах.
  • Включение внешних данных, таких как биржевые цены на металл.
  • Создание алгоритма для оптимизации контрактования, учитывающего прогнозы изменения цен.

Длительность проекта

Общая длительность проекта — 2 месяца

Команда

  • 1 Data Science (DS) lead
  • 1 Data Scientist
  • 1 project manager

Стоимость реализации проекта

Общая стоимость проекта составила ~ 20k USD

Решение

Этапы, действия и результаты проекта

Решения и результаты проекта PLASM Parkings
Эта таблица кратко описывает основные шаги, действия и достигнутые результаты в проекте PLASM Parkings.

Принцип работы системы

В рамках проекта было выполнено следующее:

  • Сбор и подготовка данных:
— Проведен сбор исторических данных о продажах и ценах на металлургические товары, такие как арматура.
— Подготовка и очистка данных, включающих внутренние данные компании и внешние источники, такие как биржевые цены на металл.

  • Разработка модели машинного обучения:
— Создана и обучена модель машинного обучения для прогнозирования изменения цен на металлургические товары.
— Включены внешние данные, такие как биржевые цены на металл в Турции, чтобы повысить точность прогнозов.

  • Оптимизация стратегии контрактования:
— Разработан алгоритм, использующий прогнозы модели для оптимизации стратегии контрактования.
— Алгоритм предоставляет рекомендации по контрактованию: контрактоваться медленнее при ожидании роста цены или быстрее при ожидании падения цены.

  • Внедрение системы и тестирование:
— Проведены тестирования модели и алгоритмов на исторических данных для проверки точности прогнозов и эффективности решений.
— Внедрение системы в процесс принятия решений для контрактования.

Результат проекта

1) Повышение точности прогнозов:
  • Модель показала высокую точность в прогнозировании изменений цен на металлургические товары на горизонте одного месяца.
  • Прогнозы учитывают внешние факторы, такие как биржевые цены, что улучшает их надежность.

2) Оптимизация контрактования:
  • Система предоставила точные и своевременные рекомендации по контрактованию, что позволило компании эффективно управлять заказами.
  • Благодаря прогнозам, компания смогла снизить риски, связанные с колебаниями цен, и улучшить финансовые результаты.

3) Улучшение бизнес-процессов:
  • Внедрение модели и алгоритмов оптимизации привело к более обоснованным и стратегическим решениям в области контрактования.
  • Снижение неопределенности и повышение уверенности в принятых решениях улучшило общий процесс управления заказами и контрактами.

4) Экономическая выгода:
  • Оптимизация контрактования позволила компании снизить затраты и увеличить прибыль за счет более точного прогнозирования цен и своевременных действий.
  • Компания избежала убытков, связанных с неблагоприятными изменениями цен, благодаря использованию предсказательных моделей.

Преимущества продукта

  • Снижение затрат:
Оптимизация использования материалов и ресурсов, что приводит к экономии средств.

  • Повышение качества:
Стабилизация химического состава и улучшение качества продукции.

  • Эффективность производства:
Увеличение производительности и сокращение времени простоя оборудования.

  • Интеллектуальная система управления:
Использование машинного обучения для точных прогнозов и рекомендаций.

  • Удобство для пользователей:
Улучшенная навигация и возможность обмена частными парковочными местами.

  • Гибкость и адаптивность:
Возможность настройки системы под различные условия и материалы.

  • Надежность и стабильность:
Качественная сетевая инфраструктура и улучшенное освещение обеспечивают стабильную работу системы.

Дополнительные материалы

Таблица прогнозов цен

Эта таблица показывает сравнение фактических
и прогнозируемых цен на металлургические товары
на протяжении года.
Промышленность