यह जानना कि आगे आपकी कितनी बिक्री होने की संभावना है, ताकि आप उसी अनुसार ऑर्डर और स्टाफ की व्यवस्था कर सकें।
हम आपके पूरे बिक्री इतिहास, कैलेंडर, प्रमोशन और कीमतों में बदलाव पर SKU और लोकेशन स्तर का मल्टी-होराइज़न पूर्वानुमान मॉडल ट्रेन करते हैं, फिर उसे एक सेवा के रूप में डिप्लॉय करते हैं जो प्रेडिक्शन इंटरवल के साथ दैनिक, साप्ताहिक और मासिक मांग वक्र देती है। यह आपके अलग रखे गए इतिहास पर बैकटेस्ट करता है, ताकि भरोसा करने से पहले आप वास्तविक सटीकता देख सकें।
जिन उत्पादों का कोई बिक्री इतिहास नहीं है, उनके लिए हम एक ऐसा मॉडल बनाते हैं जो एट्रिब्यूट, कीमत, तुलनीय आइटम और शुरुआती प्री-ऑर्डर संकेतों से पहले सीज़न की मांग का अनुमान लगाता है। यह आपके मौजूदा कैटलॉग से सीखे गए पैटर्न नए आइटम पर लागू करता है, ताकि लॉन्च की योजना आशावाद पर नहीं, साक्ष्य पर बने।
हम आपके बिक्री इतिहास को ऐतिहासिक और पूर्वानुमानित मौसम (तापमान, बारिश, हवा, हीट इंडेक्स) के साथ जोड़कर यह मॉडल करते हैं कि मौसम-संवेदी उत्पादों की मांग पर परिस्थितियों का क्या असर होता है। लाइव मौसम फ़ीड के साथ डिप्लॉय होने पर, यह अगले 14 दिनों के पूर्वानुमान को प्रत्येक उत्पाद और लोकेशन के लिए मांग समायोजन में बदल देता है।
हम ऐतिहासिक गिनती, सप्ताह के दिन, मौसमी पैटर्न, स्थानीय आयोजनों और मौसम का उपयोग करके आपकी प्रत्येक लोकेशन के लिए आगंतुकों और फ़ुटफ़ॉल के पैटर्न का मॉडल बनाते हैं। यह घंटे-दर-घंटे ट्रैफ़िक का अनुमान देता है, ताकि आप खुलने के समय, स्टाफ़िंग और स्टॉक को उस समय के अनुसार रख सकें जब लोग वास्तव में आते हैं।
हम आपके POS इतिहास, मौसम, दिन के प्रकार और आयोजनों के आधार पर हर सर्विस अवधि में प्रत्येक मेन्यू आइटम की यूनिट बिक्री का पूर्वानुमान लगाते हैं, ताकि किचन मांग के अनुसार तैयारी कर सकें। यह शिफ़्ट शुरू होने से पहले उन आइटम को चिह्नित करता है जिनके खत्म होने की संभावना है और जो बर्बाद होने की ओर हैं।
हम एक ऐसा मॉडल बनाते हैं जो यह मापता है कि आसपास के आयोजन — कॉन्सर्ट, मैच, कॉन्फ़्रेंस, छुट्टियाँ, स्कूल सत्र — आपकी प्रत्येक लोकेशन पर मांग को कैसे बदलते हैं। एक लाइव इवेंट कैलेंडर मॉडल को डेटा देता है, ताकि आपको हफ़्तों पहले मांग में उछाल और गिरावट के अलर्ट मिलें।
हम प्रत्येक उत्पाद की बिक्री को ट्रेंड, कई मौसमी चक्रों और अवशेष में विभाजित करते हैं, फिर शोर और एक-बार के उछाल से मुक्त एक साफ़ बेसलाइन मांग संकेत प्रदान करते हैं। इससे प्लानिंग टीमों को अंतर्निहित मांग का स्थिर दृश्य मिलता है और यह पता चलता है कि मांग कहाँ वास्तव में बढ़ रही है या घट रही है।
हम आपके सब्सक्राइबर या ग्राहक इतिहास — उपयोग, बिलिंग, सपोर्ट टिकट, एंगेजमेंट — पर एक चर्न मॉडल ट्रेन करते हैं जो हर खाते के अगले 30/60/90 दिनों में छोड़कर जाने की संभावना का स्कोर देता है। यह प्रत्येक खाते के विशिष्ट जोखिम कारकों को सामने लाता है, ताकि रिटेंशन टीमें केवल स्कोर पर नहीं, कारणों पर कार्रवाई करें।
हम मांग पूर्वानुमान को लीड टाइम, ऑर्डर लागत, न्यूनतम ऑर्डर मात्रा और सर्विस-लेवल लक्ष्यों के साथ जोड़कर हर SKU के लिए इष्टतम ऑर्डर मात्रा और समय की गणना करते हैं। आपकी इन्वेंटरी फ़ीड पर डिप्लॉय होने पर, यह एक दैनिक खरीद सूची देता है जो न्यूनतम होल्डिंग लागत पर आपकी लक्षित उपलब्धता हासिल करती है।
हम किसी सामान्य अनुमानित नियम के बजाय, आपके चुने गए सर्विस लेवल पर मापी गई मांग परिवर्तनशीलता और लीड-टाइम परिवर्तनशीलता से SKU-विशिष्ट सेफ़्टी स्टॉक की गणना करते हैं। उतार-चढ़ाव बदलने पर यह बफ़र को लगातार दोबारा समायोजित करता है, ताकि आप सुरक्षा स्टॉक केवल वहीं रखें जहाँ उसकी ज़रूरत साबित हो।
सीमित शेल्फ़-लाइफ़ वाले सामान के लिए, हम दैनिक स्तर पर मांग का पूर्वानुमान लगाते हैं और खराबी व स्टॉकआउट दोनों को न्यूनतम करने के लिए समाप्ति तिथियों के आधार पर ऑर्डरिंग को ऑप्टिमाइज़ करते हैं। यह स्टॉक खराब होने से पहले उसे निकालने के लिए मार्कडाउन के समय की सिफ़ारिश करता है।
हम आपके केंद्रीय वेयरहाउस और स्थानीय साइटों को एक नेटवर्क के रूप में मॉडल करते हैं और सुझाव देते हैं कि न्यूनतम कुल इन्वेंटरी पर स्थानीय मांग पूरी करने के लिए विभिन्न स्तरों पर स्टॉक को कैसे रखा और दोबारा संतुलित किया जाए। यह साइट-स्तरीय पूर्वानुमानों का उपयोग करके उन ट्रांसफ़र को चिह्नित करता है जो स्थानीय स्टॉकआउट को पहले ही रोकते हैं।
रुक-रुक कर और असमान रूप से आने वाली स्पेयर-पार्ट्स मांग के लिए, हम विरल श्रृंखलाओं के लिए बनी विधियों (Croston-प्रकार और हायरार्किकल मॉडल) का उपयोग करके यह अनुमान लगाते हैं कि आपको कब और कितने पार्ट्स की ज़रूरत होगी। यह धीमी गति से बिकने वाले आइटम का अनावश्यक भंडार किए बिना अपटाइम लक्ष्यों को पूरा करने के लिए स्टॉक का आकार तय करता है।
हम मौजूदा ऑन-हैंड स्टॉक, ट्रांज़िट में माल, पूर्वानुमानित मांग और सप्लायर विश्वसनीयता को मिलाकर, प्रत्येक SKU-लोकेशन के लिए अगली डिलीवरी से पहले स्टॉक खत्म होने की संभावना का लगातार स्कोर देते हैं। यह इतनी जल्दी अलर्ट देता है कि आप डिलीवरी तेज़ करा सकें या विकल्प उपलब्ध करा सकें।
हम प्रत्येक उत्पाद और साइज़/वेरिएंट के लिए प्रति लोकेशन सेल-थ्रू का अनुमान लगाकर यह सुझाव देते हैं कि हर साइट पर कौन से आइटम और कितनी गहराई तक रखे जाएँ। यह उन कम बिकने वाले SKU को हटाता है जो शेल्फ़ स्पेस के लायक नहीं हैं, और अच्छा बिकने वाले आइटम का स्टॉक खत्म होने से पहले उसे बढ़ाता है।
उन व्यवसायों के लिए जिनके उपकरण खराब होने से काम रुक जाता है। हम आपके मशीन सेंसर डेटा, उपयोग और रखरखाव लॉग पर एक मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं ताकि खराबी की ओर बढ़ती मशीनें चिह्नित हों, और रखरखाव की रैंक की गई सूची मिले।
हम आपके सेंसर और उपयोग डेटा में गिरावट के रुझानों से महत्वपूर्ण कंपोनेंट्स के शेष उपयोगी जीवन का अनुमान लगाते हैं, और प्रत्येक एसेट के लिए एक सर्वाइवल कर्व बनाते हैं। यह केवल यह नहीं बताता कि विफलता आने वाली है, बल्कि कॉन्फ़िडेंस बैंड के साथ मोटे तौर पर यह भी बताता है कि कब।
हम टेलीमैटिक्स, माइलेज, फ़ॉल्ट कोड, उम्र और सर्विस इतिहास का उपयोग करके आपके फ़्लीट के प्रत्येक वाहन के ब्रेकडाउन जोखिम का मॉडल बनाते हैं। एक सेवा के रूप में डिप्लॉय होने पर, यह प्राथमिकता तय करता है कि अगली सर्विस किन वाहनों की हो, और अनुमान लगाता है कि कौन से वाहन सड़क पर खराब हो सकते हैं।
हम प्रत्येक मशीन के सामान्य संचालन सिग्नेचर को सीखते हैं और खराबी से पहले होने वाले विचलनों का पता लगाते हैं, उन विफलता प्रकारों के लिए भी जो पहले कभी नहीं देखे गए। अनसुपरवाइज़्ड मॉडल तब चिह्नित करते हैं जब कोई मशीन अपनी ही सीखी गई सीमा से बाहर जाने लगती है।
उन व्यवसायों के लिए जिनकी कई संपत्तियों में हीटिंग, कूलिंग और रेफ़्रिजरेशन है। हम अनुमान लगाते हैं कि कौन सी इकाइयाँ खराबी की ओर बढ़ रही हैं और आराम या सामान खराब होने का जोखिम आँकते हैं, ताकि आप पहले सही इकाइयाँ ठीक करें।
हम उत्पाद समूह और निर्माण अवधि के अनुसार वारंटी दावों की मात्रा और लागत का पूर्वानुमान लगाते हैं, और शुरुआती विफलता पैटर्न से उभरती गुणवत्ता समस्याओं को चिह्नित करते हैं। इससे फ़ाइनेंस टीम को रिज़र्व पूर्वानुमान और क्वालिटी टीमों को दोषों का शुरुआती संकेत मिलता है।
हम विफलता-जोखिम मॉडल, नियोजित मेंटेनेंस और ऐतिहासिक रुकावट पैटर्न से प्रत्येक लाइन और शिफ़्ट के लिए अपेक्षित डाउनटाइम घंटों का पूर्वानुमान लगाते हैं। प्रोडक्शन प्लानिंग को 100% अपटाइम मानने के बजाय क्षमता का यथार्थवादी दृश्य मिलता है।
हम आपकी इनवॉइसिंग, भुगतान व्यवहार, पेरोल, आवर्ती लागत और मौसमी पैटर्न पर ट्रेन किया गया 13-सप्ताह और 12-महीने का रोलिंग कैश-फ़्लो पूर्वानुमान बनाते हैं। आपकी अकाउंटिंग फ़ीड पर डिप्लॉय होने पर, यह कॉन्फ़िडेंस बैंड के साथ दैनिक नकद शेष का अनुमान देता है और कमी वाली तारीखों को पहले से चिह्नित करता है।
हम ऐतिहासिक भुगतान व्यवहार, इनवॉइस राशि, शर्तों और मौसम के आधार पर प्रति ग्राहक यह अनुमान लगाते हैं कि प्रत्येक बकाया इनवॉइस का भुगतान वास्तव में कब होगा। यह आपके रिसीवेबल्स लेजर को तारीख-वार नकद आवक शेड्यूल में बदल देता है।