Talep tahmininde yapay zekâya nereden başlanır? Veri ve karşılaştırma planı.

Satış tablosu talebin tamamını göstermeyebilir

Planlama ekibi geçmiş satışları yapay zekâya verip gelecek ayın talebini soruyor. Ancak bazı aylarda ürün stokta kalmamış, bir ayın kaydı eksik, başka bir ay kampanya yapılmış. Tabloyu tahmin aracına vermeden önce sayının neyi temsil ettiğini yazın. Satılan veya sevk edilen adet, karşılanamayan talepler kaydedilmediyse toplam talep değildir. Bu farkı modelin geçmişe bakarak kendiliğinden düzelttiğini varsaymak, başlangıçtaki veri sınırını görünmez kılar.

Örneğimiz tek ürünün 24 aylık sentetik sevkiyat kaydını içeriyor. Aylar göreli etiketlerdir; gerçek pazar verisi kullanılmıyor. Hedef, ilk olarak bir sonraki ayın kaydedilmiş sevkiyatını tahmin etmektir. Sınırsız talep tahmini için ek bilgi gerektiği ayrıca belirtilir. Bir dil modelinin ürettiği sayıları deney sonucu olarak kullanmayacağız. İki basit yöntemi açık kurallarıyla hesaplayıp daha sonra denenecek yöntemin karşılaştırma dosyasını hazırlayacağız.

24 ayı eksikleriyle birlikte kaydedin

Ay 5'in 88 değeri model tahminiyle doldurulmadı; örnekte kaynak defterinden doğrulandığı kabul ediliyor. Ay 9'daki 95 ise gözlenmiş sevkiyat olarak kalır. Stok yetseydi kaç adet satılacağını bilmiyoruz. Ay 14'ün kampanya etkisinin büyüklüğü de bu nottan çıkarılamaz. İşaretler sayının hangi koşullarda oluştuğunu açıklar; eksik gerçekliği sihirli biçimde tamamlamaz. Dosyanın karar notu bu sınırlamaları korumalıdır.

Yeni dönemleri görmeden tahmin üretin

Hyndman ve Athanasopoulos, basit tahmin yöntemlerini daha karmaşık yöntemlere karşı referans olarak kullanır. Tahmin doğruluğunu değerlendirmek için tahmin anında kullanılmamış yeni gözlemler gerekir.Kaynak: Hyndman ve Athanasopoulos — Some simple forecasting methodsKaynak: Hyndman ve Athanasopoulos — Evaluating point forecast accuracy

İlk 18 ay başlangıç geçmişi, 19–24 arası altı ardışık değerlendirme ayıdır. Her ay için yalnız bir sonraki ay tahmin edilir. Ay 19 gerçekleşmesi açıklandıktan sonra Ay 20 tahmininin geçmişine girebilir. Bu, Ay 18'de altı ayı birden tahmin eden sabit ufuk testi değildir. Uygulamadaki kararınız hangisini gerektiriyorsa test aynı düzeni izlemelidir. Gelecek ayın gerçekleşmesini kendi tahmininde kullanmak bu sınırı ihlal eder.

Yöntem S: Bir sonraki ay = son gözlenen ayın adedi.
Yöntem O: Bir sonraki ay = önceki üç gözlenen ayın aritmetik ortalaması.
Ay19 için S=112; O=(108+110+112)/3=110.
Hata=gerçekleşen−tahmin; karşılaştırma ölçütü mutlak hataların ortalaması (MAE).
Hesap tam hassasiyetle yapılır; tabloda gösterim yuvarlanır. Ürünler veya dönemler arası genel başarı iddiası yok.

Üç aylık ortalama bu örneğin seçilmiş basit kuralıdır; her ürün için uygun pencere önerisi değildir. Kurallar sonuç görülmeden sabitlenir. Son altı ayı kullanarak en iyi pencereyi bulup aynı ayları bağımsız test diye raporlamayın. Pencere seçimi yapılacaksa ayrı geliştirme dönemi gerekir. Ayrıca iki yıllık bu küçük dizi, mevsimsellik veya seyrek talep için yeterli tarihçe olduğu sonucunu desteklemez.

Karşılaştırmanın hesabını görünür tutun

S yönteminin mutlak hataları 2+2+2+1+3+3=13, MAE değeri 13/6≈2,17 adettir. O yönteminde toplam mutlak hata 20,666… ve MAE yaklaşık 3,44 adettir. Ortalama burada birimi adet olan hatayı özetler. Altı hücrelik sonuç, S'nin bütün gelecekteki dönemlerde üstün olduğunu söylemez. Bu örneğin ayrılmış altı ayında, tanımlanan bir adımlık görevde daha düşük hata verdiğini gösterir.

Veri dizisindeki yükseliş nedeniyle geriye dönük ortalama bazı aylarda son değerden daha aşağıda kalır. Bu gözlem algoritmalar hakkında genel hüküm değildir. Mevsimsel bir seride önceki yılın aynı dönemi gibi başka basit referanslar gerekebilir. Gerçek bir AI adayını değerlendirdiğinizde aynı karar zamanı, aynı hedef ve aynı test kayıtları kullanılmalıdır. Adayın puanı henüz yoksa tabloda ‘çalıştırılmadı’ yazılır; iyi görünmesi için örnek değer eklenmez.

Modelden önce veri kararını tamamlayın

Yeni veri geldiğinde geçmiş tahmin hücresini yeniden hesaplanmış bir değerle değiştirmeyin. Tahminin o anda kullanılan sürümü ve sonradan gelen gerçekleşme ayrı tutulmalıdır. Aksi halde geriye dönük rapor, gerçekten verilmiş kararın hatasını göstermeyebilir. Düzeltme kayıtları bu iki değerin neden değiştiğini açıklamalıdır.

Hedef: kaydedilmiş aylık sevkiyat, sınırsız talep değil.
Altı ayda son gözlem MAE≈2,17; üç aylık ortalama MAE≈3,44.
AI adayı çalıştırılmadı. Aynı bir adım görevde yeni dönemlerle karşılaştırılacak.
Açık veri işi: stok yokluğunda kaybolan talep ve kampanya kapsamı.
Pilot kararı: basit referans hazır; bu kayıtlarla gerçek talebin bütünü veya sipariş miktarı onaylanamaz.

Girdi: 24 ay, veri notları ve S/O kuralları. Görev: hedef değişkeni ve sorunlu dönemleri açıkla; Ay19–24 tahminlerini yalnız önceki gözlemlerden hesapla. Hataları ve MAE'yi üret. Stok yokluğundaki kayıp talebi veya kampanya etkisini uydurma. Çıktı: veri karar notu ve referans tablosu. Kontrol: Ay24 ortalaması yalnız Ay21–23'ten gelmeli; test, altı ay önceden tahmin diye anlatılmamalı.

1. Ölçülen değişken ve karar ufku belli.
2. Eksik veri kaynakla çözüldü veya açık işaretlendi.
3. Test anında bilinmeyen veri kullanılmadı.
4. Yuvarlama son gösterimde yapıldı.
5. AI adayının sonucu gerçek çalıştırma olmadan yazılmadı.

Hata ölçüsü ile iş kararını ayırın

Küçük alıştırma: Ay 24 gerçekleşmesi 123 yerine 119 olarak doğrulansın. Son gözlemin son hatası 1, toplamı 11 ve MAE değeri 11/6≈1,83 olur. Ortalama yönteminin son hatası 0,666…, toplamı 16,666… ve MAE değeri yaklaşık 2,78 olur. Önceki beş tahmin değişmez. Ay 24 değerini geçmişe taşıyarak Ay 23 tahminini yeniden kurmak yanlış olur.

Tahmin dosyasını sipariş kararıyla tamamlamak için teslim süresi, mevcut stok ve açık siparişler de gerekir. Bunlar farklı bir görevin girdileridir. Buradaki çalışmayı tamamladığınızda hangi veriyle neyi ölçtüğünüz ve daha karmaşık bir yöntemin hangi referansla kıyaslanacağı bellidir. Sonraki adım, tahmini doğrudan satın alma miktarı gibi okumadan stok zaman çizelgesine bağlamaktır.