Amazon SageMaker AI を使用して輸送能力の需要を予測する

Tianxia Jia と Hengzhi Chen、Amazon Web Services (AWS)

2024 年 5 月 (ドキュメント履歴)

需要予測は、輸送および物流業界、特にサプライチェーンの制約期間中は重要です。正確な輸送需要の見積もりは、コンテナや航空貨物を国境を越えて配送する企業など、物流とサプライチェーンに関わる企業に利益をもたらします。これにより、企業は輸送ネットワークを保護するコストを効果的に管理できるため、配送コストを管理し、収益と利益を最大化できます。

正確な予測を行うことができる機械学習 (ML) モデルは、高品質のトレーニングデータに依存します。需要予測の場合、トレーニングデータには、過去の需要量や、価格、在庫、営業チームの人員数など、量に関連する可能性のある内部で生成されたデータを含めることができます。さらに、競合企業、市場環境、祝日、天気、マクロ経済などの外部データも需要量に影響を与える可能性があります。これらの内部データ要素と外部データ要素は、ML モデルの機能として使用できます。

すべての機能が特定されると、ビジネスは、管理できる一部の機能への入力も必要になる場合があります。たとえば、企業は配送料金を事前に設定したり、プロモーションや割引をいつ行うかを決定したりできます。これらのタイプのユーザー入力は、予測を行うときにモデルに組み込むことができます。

このガイドでは、ML モデルを使用して正確なロジスティック需要予測 AWS を行うソリューションを構築する戦略について説明します。需要量と需要に関連する機能を含む履歴データセットでモデルをトレーニングします。これらの機能とメトリクスには、内部の有機データと外部データの両方が含まれます。このソリューションは、ユーザーとビジネスアナリストが入力を提供する柔軟性も提供し、予測モデルに組み込むことができます。 

次の図は、過去の時系列と 12 か月の予測範囲の例を示しています。このガイドの推奨事項を使用して、このタイプの予測を生成する ML モデルを作成できます。