Envanter yönetimi, fiziksel ürünlerle ilgilenen herhangi bir işletme için kritik bir işlevdir. İşletmelerin envanter yönetiminde karşılaştıkları birincil zorluk, envanter tutma maliyeti ile müşterilerin talep ettiği zaman ürünlerin mevcut olmasını sağlama ihtiyacı arasında denge kurmaktır.

Kötü envanter yönetiminin sonuçları ciddi olabilir. Fazla stoklama, elde tutma maliyetlerinin ve israfın artmasına neden olabilirken, yetersiz stok, satışların kaybedilmesine, müşteri memnuniyetinin azalmasına ve işletmenin itibarının zedelenmesine neden olabilir. Verimsiz envanter yönetimi, sermaye ve depo alanı dahil olmak üzere değerli kaynakları da birbirine bağlayabilir ve karlılığı etkileyebilir.

Tahmin, etkili envanter yönetiminin bir başka kritik bileşenidir. Ürünlere olan talebin doğru bir şekilde tahmin edilmesi, işletmelerin envanter düzeylerini optimize etmesine, stok tükenmelerini en aza indirmesine ve elde tutma maliyetlerini düşürmesine olanak tanır. Ancak, tahmin karmaşık bir süreç olabilir ve yanlış tahminler kaçırılan fırsatlara ve gelir kaybına yol açabilir.

Bu zorlukların üstesinden gelmek için işletmeler, envanter seviyeleri, talep eğilimleri ve müşteri davranışı hakkında gerçek zamanlı içgörüler sağlayabilen bir envanter yönetimi ve tahmin çözümüne ihtiyaç duyar. Böyle bir çözüm, doğru, zamanında ve işlem yapılabilir veriler sağlamak için Nesnelerin İnterneti (IoT) sensörleri, bulut bilgi işlem ve makine öğrenimi (ML) dahil olmak üzere en son teknolojileri kullanmalıdır. İşletmeler böyle bir çözümü uygulayarak envanter yönetimi süreçlerini iyileştirebilir, elde tutma maliyetlerini azaltabilir, geliri artırabilir ve müşteri memnuniyetini artırabilir.

Bu gönderide, envanter yönetimi tahmin sistemlerini AWS tarafından yönetilen analitik, AI/ML ve veritabanı hizmetleriyle nasıl kolaylaştıracağımızı tartışıyoruz.

Çözüme genel bakış

Günümüzün son derece rekabetçi iş ortamında, perakendecilerin kârlılığı en üst düzeye çıkarmak ve müşteri memnuniyetini artırmak için envanter yönetimi süreçlerini optimize etmeleri çok önemlidir. Nesnelerin İnterneti cihazlarının çoğalması ve bu cihazlar tarafından üretilen verilerin bolluğu ile envanter seviyeleri, müşteri davranışı ve diğer önemli metrikler hakkında gerçek zamanlı veri toplamak mümkün hale geldi.

Perakendeciler, bu verilerden yararlanmak ve etkili bir envanter yönetimi ve tahmin çözümü oluşturmak için bir dizi AWS hizmetini kullanabilir. Kullanarak mağaza sensörlerinden veri toplayarak AWS IoT Çekirdeği, kullanarak yutmak AWS Lambda için Amazon Aurora Sunucusuzve kullanarak dönüştürme AWS Tutkal bir veri tabanından bir Amazon Basit Depolama Hizmeti (Amazon S3) veri gölü sayesinde perakendeciler, envanterlerine ve müşteri davranışlarına ilişkin derinlemesine içgörüler elde edebilir.

İle Amazon Atina, perakendeciler eğilimleri, kalıpları ve anormallikleri belirlemek için bu verileri analiz edebilir ve Amazon ElastiÖnbellek Azaltılmış gecikme ile müşteriye yönelik uygulamalar için. Ayrıca, üzerinde bir satış noktası uygulaması oluşturarak Amazon QuickSight, perakendeciler, kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri sağlamak ve müşteri sadakatini artırmak için müşterinin 360 derecelik görüşlerini uygulamaya yerleştirebilir.

Son olarak, Amazon Adaçayı Yapıcı envanter talebini tahmin edebilen ve stok seviyelerini optimize edebilen tahmin modelleri oluşturmak.

Bu AWS hizmetleriyle perakendeciler, envanter seviyeleri ve müşteri davranışı hakkında gerçek zamanlı içgörüler sağlayan uçtan uca bir envanter yönetimi ve tahmin çözümü oluşturarak iş büyümesini ve müşteri memnuniyetini yönlendiren bilinçli kararlar almalarını sağlayabilir.

Aşağıdaki diyagram örnek bir mimariyi göstermektedir.

Uygun AWS hizmetleriyle, envanter yönetimi ve tahmin sisteminiz birden fazla kaynaktan veri toplamayı, depolamayı, işlemeyi ve analiz etmeyi optimize edebilir. Çözüm aşağıdaki bileşenleri içerir.

Veri alımı ve depolama

Perakende işletmeleri, aşağı akış süreçlerinden eylem gerektiren olay odaklı verilere sahiptir. Bir envanter yönetimi uygulamasının, değişen talepler için veri alımını ve depolamayı yönetmesi çok önemlidir.

Veri alma süreci genellikle, arka uç hizmetlerinden eylemler gerektiren envanter yönetimi iş akışını başlatan bir siparişin verilmesi gibi bir olay tarafından tetiklenir. Geliştiriciler, olay güdümlü bir uygulamadan veri alma yükünü korumaya çalışmanın operasyonel ek yükünden sorumludur.

Perakende sektöründe verilerin hacmi ve hızı her gün değişebilir. Kara Cuma veya yeni bir kampanya gibi olaylar, envanter verilerini işlemek ve depolamak için gerekenler konusunda dalgalı talep yaratabilir. İşletmelerin ihtiyaçlarına göre ölçeklendirmek üzere tasarlanan sunucusuz hizmetler, yüksek talep gören perakende uygulamalarından kaynaklanan mimari ve operasyonel zorlukların azaltılmasına yardımcı olur.

Envanter talebi arttığında ortaya çıkan ölçeklendirme zorluklarını anlayarak, veri alma sürecini tetiklemek için sunucusuz, olaya dayalı bir bilgi işlem hizmeti olan Lambda'yı devreye alabiliriz. Satın alma veya iade gibi envanter olayları gerçekleştiğinde Lambda, gelen verilerin hacmini karşılamak için bilgi işlem kaynaklarını otomatik olarak ölçeklendirir.

Lambda envanter eylemi talebine yanıt verdikten sonra, güncellenen veriler Aurora Serverless'ta depolanır. Aurora Serverless, uygulamanın ihtiyaçlarına göre ölçeklendirmek için tasarlanmış sunucusuz bir ilişkisel veritabanıdır. Kara Cuma gibi olaylar sırasında en yüksek yükler vurduğunda, Aurora Serverless yalnızca iş yükünü karşılamak için gereken veritabanı kapasitesini dağıtır.

Envanter yönetimi uygulamalarının sürekli değişen talepleri vardır. Verilerin alımını ve depolanmasını işlemek için sunucusuz hizmetlerin devreye alınması, yalnızca maliyeti optimize etmekle kalmayacak, aynı zamanda geliştiricilerin işletim yükünü de azaltacak ve diğer kritik iş ihtiyaçları için bant genişliğini serbest bırakacaktır.

Veri performansı

Müşteriye dönük uygulamalar, mikro saniyelik yanıt süreleriyle olumlu kullanıcı deneyimlerini sürdürmek için düşük gecikme süresi gerektirir. Tümüyle yönetilen, bellek içi bir veritabanı olan ElastiCache, kullanıcılara yüksek performanslı veri alımı sağlar.

ElastiCache tarafından sağlanan bellek içi önbelleğe alma, çevrimiçi perakendecilerin karşılaştığı okuma ağırlıklı uygulamalar için gecikmeyi ve verimi artırmak için kullanılır. Yaygın olarak erişilen ürün bilgileri gibi kritik veri parçalarını bellekte depolayarak uygulama performansı artar. Ürün bilgileri, verilerin nispeten aynı kalması nedeniyle önbelleğe alınmış bir mağaza için ideal bir adaydır.

Trend olan ürünleri almak için genellikle perakende uygulamalarına işlevsellik eklenir. Trend olan ürünler, müşteri erişim modellerine bağlı olarak önbellekte döndürülebilir. ElastiCache, gerçek zamanlı uygulama verilerini önbelleğe almayı yöneterek, müşterilerinizin saniyede yüz milyonlarca işlemin yüksek verimli yönetimini desteklerken mikrosaniye yanıt sürelerini deneyimlemelerine olanak tanır.

Veri dönüşümü

Veri dönüşümü, hem satış ve envanterle ilgili veri analizi hem de tahmin için makine öğrenimi için envanter yönetimi ve tahmin çözümlerinde çok önemlidir. Bunun nedeni, çeşitli kaynaklardan alınan ham verilerin, analiz ve tahmin sonuçlarını bozabilecek tutarsızlıklar, hatalar ve eksik değerler içerebilmesidir.

Envanter yönetimi ve tahmin çözümünde, veri dönüşümü için AWS Glue önerilir. Araç, verileri temizleme, yeniden yapılandırma ve verileri kolayca analiz edilebilecek standart bir biçimde birleştirme gibi konuları ele alır. Dönüşümün bir sonucu olarak işletmeler, envanter yönetimini ve satış stratejilerini optimize etmek için veriye dayalı kararları etkileyerek envanter, satış eğilimleri ve müşteri davranışı hakkında daha kesin bir anlayış elde edebilir. Ayrıca, makine öğrenimi algoritmalarının doğru tahminler yapması için yüksek kaliteli veriler çok önemlidir.

Kuruluşlar, verileri dönüştürerek tahmin modellerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırabilir ve sonuç olarak iyileştirilmiş envanter yönetimi ve maliyet tasarruflarına yol açabilir.

Veri analizi

Veri analizi, liderlerin bilinçli operasyonel kararlar almasına olanak tanıdığı için işletmeler için giderek daha önemli hale geldi. Ancak, büyük hacimli verileri analiz etmek zaman alıcı ve yoğun kaynak tüketen bir görev olabilir. Athena burada devreye giriyor. Athena ile işletmeler, S3 veri göllerinde saklanan geçmiş satış ve envanter verilerini kolayca sorgulayabilir ve Aurora Serverless veritabanlarından gerçek zamanlı işlem verileriyle birleştirebilir.

Athena'nın birleştirilmiş yetenekleri, işletmelerin ETL (çıkarma, dönüştürme ve yükleme) ardışık düzenleri oluşturmaya gerek kalmadan veri kümelerini birleştirerek içgörüler oluşturmasına olanak tanıyarak zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlar. Bu, işletmelerin envanter yönetimini ve tahminini optimize etmek için kullanılabilen envanter ve satış trendleri hakkında hızlı bir şekilde kapsamlı bir anlayış kazanmalarını sağlar, sonuçta operasyonları iyileştirir ve karlılığı artırır.

Athena'nın kullanım kolaylığı ve güçlü yetenekleri sayesinde işletmeler, verilerini hızlı bir şekilde analiz edebilir ve karmaşık ETL boru hatlarına ihtiyaç duymadan büyümeyi ve başarıyı hızlandıran değerli içgörüler elde edebilir.

Öngörü

Envanter tahmini, fiziksel ürünlerle uğraşan işletmeler için envanter yönetiminin önemli bir yönüdür. Ürünlere olan talebi doğru bir şekilde tahmin etmek, envanter düzeylerini optimize etmeye, maliyetleri düşürmeye ve müşteri memnuniyetini artırmaya yardımcı olabilir. Makine öğrenimi, geçmiş verilere dayalı olarak daha doğru tahminler yaparak envanter tahminini basitleştirmeye ve iyileştirmeye yardımcı olabilir.

SageMaker, envanter tahmini de dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalar için makine öğrenimi modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için kullanabileceğiniz güçlü bir makine öğrenimi platformudur. Bu çözümde, makine öğreniminin temel kavramlarını, veri hazırlama sürecini, model eğitimini ve değerlendirmesini kapsayan ve modeli bir üretim ortamında kullanmak üzere devreye alan envanter tahminine yönelik bir makine öğrenimi modeli oluşturmak ve eğitmek için SageMaker'ı kullanıyoruz.

Çözüm aynı zamanda kavramını da tanıtır. hiyerarşik tahminhiyerarşi içindeki ilişkileri sürdüren tutarlı tahminler oluşturmayı veya tutarsız tahminleri uzlaştırmayı içerir. Atölye, sentetik perakende verilerini ve scikit-hts paketini kullanarak hiyerarşik tahmin yürütmek için SageMaker'ın eğitim yeteneklerini kullanmak için adım adım bir süreç sağlar. FBProphet modeli, aşağıdan yukarıya ve yukarıdan aşağıya hiyerarşik toplama ve ayrıştırma yöntemleriyle birlikte kullanılmıştır. Kullandığımız Amazon SageMaker Deneyleri birden fazla modeli eğitmek için eğitildi ve eğitilen dört model arasından en iyi model seçildi.

Yaklaşım yapay bir perakende veri kümesinde gösterilmiş olsa da, sağlanan kodu benzer bir hiyerarşik yapı sergileyen herhangi bir zaman serisi veri kümesiyle kullanabilirsiniz.

Güvenlik ve kimlik doğrulama

Çözüm, işletmelerin envanter düzeylerini optimize etmelerine, elde tutma maliyetlerini düşürmelerine, gelirlerini artırmalarına ve müşteri memnuniyetini artırmalarına yardımcı olabilecek kapsamlı bir envanter yönetimi ve tahmin çözümü sağlamak için AWS hizmetlerinin ölçeklenebilirliği, güvenilirliği ve güvenliğinden yararlanır. ile kullanıcı kimlik doğrulamasını birleştirerek Amazon Cognito'su ve Amazon API Ağ Geçidi, çözüm, sistemin güvenli ve yalnızca yetkili kullanıcılar tarafından erişilebilir olmasını sağlar.

Sonraki adımlar

AWS'de bir envanter yönetimi ve tahmin çözümü oluşturmanın bir sonraki adımı, Envanter Yönetimi atölyesi. Atölyede, uçtan uca bir envanter yönetimi çözümüne derinlemesine dalmak için AWS tarafından yönetilen analitik, yapay zeka/ML ve veritabanı hizmetlerini uygulamalı olarak öğreneceksiniz. Atölye çalışmasının sonunda, bir envanter yönetim sistemini oluşturan kritik parçaların konfigürasyonunu ve dağıtımını yapmış olacaksınız.

Sonuç

Sonuç olarak, AWS'de bir envanter yönetimi ve tahmin çözümü oluşturmak, işletmelerin envanter seviyelerini optimize etmelerine, elde tutma maliyetlerini düşürmelerine, gelirlerini artırmalarına ve müşteri memnuniyetini artırmalarına yardımcı olabilir. IoT Core, Lambda, Aurora Serverless, AWS Glue, Athena, ElastiCache, QuickSight, SageMaker ve Amazon Cognito gibi AWS hizmetleriyle işletmeler çeşitli kaynaklardan veri toplamak, depolamak, işlemek ve analiz etmek için ölçeklenebilir, güvenilir ve güvenli teknolojileri kullanabilir. .

Uçtan uca çözüm, perakende envanter tahminiyle ilgili süreçleri anlamaktan, oluşturmaktan ve denetlemekten sorumlu olan iş kullanıcıları, veri mühendisleri, veri bilimcileri ve veri analistleri gibi çeşitli rollerdeki kişiler için tasarlanmıştır. Genel olarak, AWS'deki bir envanter yönetimi ve tahmin çözümü, işletmelere sürekli gelişen perakende ortamında veriye dayalı kararlar almak ve rekabet gücünü korumak için ihtiyaç duydukları içgörüleri ve araçları sağlayabilir.

Yazarlar Hakkında

Jason D'Alba veritabanlarına ve kurumsal uygulamalara odaklanan bir AWS Solutions Architect lideridir ve müşterilerin yüksek düzeyde kullanılabilir ve ölçeklenebilir çözümler tasarlamasına yardımcı olur.

Navnit Şukla AWS Uzman Çözüm Mimarı, Analitiktir ve müşterilerin verilerinden içgörüleri ortaya çıkarmasına yardımcı olma konusunda tutkuludur. Kuruluşların veri odaklı kararlar almasına yardımcı olacak çözümler geliştiriyor.

Vetri Natarajan Amazon QuickSight için Uzman Çözüm Mimarıdır. Vetri, kurumsal iş zekası (BI) çözümlerini ve sıfırdan veri ürünlerini uygulama konusunda 15 yıllık bir deneyime sahiptir. Vetri, iş zekası çözümlerinin iş uygulamalarıyla entegrasyonunda uzmandır ve veriye dayalı kararlar alınmasını sağlar.

Sindhura Palakodeti AWS'de bir Çözüm Mimarıdır. Müşterilerin AWS platformunda kurumsal ölçekte Well-Architected çözümleri oluşturmasına yardımcı olma konusunda tutkuludur ve Veri Analitiği alanında uzmandır.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/reference-guide-to-build-inventory-management-and-forecasting-solutions-on-aws/