Ontwikkeling van een AI-Model voor Vraagvoorspelling in Logistiek
Als onderdeel van onze inspanningen om de efficiëntie en nauwkeurigheid in onze logistieke processen te verbeteren, zoeken we een gemotiveerde en technisch onderlegde stagiair om een AI-model te ontwikkelen voor vraagvoorspelling. Het doel van dit project is het creëren van een geavanceerd model dat in staat is om toekomstige vraagpatronen in onze logistieke keten te voorspellen, waardoor we onze voorraden kunnen optimaliseren.
Opdracht:
De stagiair zal verantwoordelijk zijn voor het ontwikkelen en trainen van een AI-model dat historische gegevens over vraagpatronen, seizoensgebonden fluctuaties, markttrends en andere relevante factoren gebruikt om nauwkeurige voorspellingen te doen over toekomstige vraag. Het model moet in staat zijn om met grote hoeveelheden gegevens om te gaan en deze te verwerken tot betrouwbare voorspellingen.
Resultaten:
Het eindresultaat van deze stageopdracht zal een functionerend AI-model zijn dat in staat is om accurate vraagvoorspellingen te doen, samen met een gedetailleerd rapport over de methodologie, de resultaten van de modelvalidatie en aanbevelingen voor toekomstige verbeteringen. De stagiair zal ook de mogelijkheid hebben om zijn/haar werk te presenteren aan het team en andere stakeholders binnen de organisatie.
Toelichting:
We voorzien twee doelen:
- Maandelijks data uit verschillende bronnen samenvoegen en categoriseren
- Het creëren van een geavanceerd model dat in staat is om toekomstige vraagpatronen te voorspellen
waarbij het eerste doel mogelijk optioneel is. Dit is met name afhankelijk van de vraag of de belangrijkste databron zich echt leent voor modellering.
Twee modellen:
- Maandelijks gegevens uit verschillende bronnen samenvoegen en categoriseren, waarmee het model voor vraagvoorspelling gevoed kan worden
- Historische gegevens over vraagpatronen, seizoensgebonden fluctuaties, markttrends en andere relevante factoren gebruikt om nauwkeurige voorspellingen te doen over toekomstige vraag
Twee resultaten:
- Een functionerend AI-model dat in staat is data uit verschillende bronnen samen te voegen en accuraat te categoriseren
- Een functionerend AI-model dat in staat is om accurate vraagvoorspellingen te doen
Technische Aspecten:
- Gegevensverzameling en -verwerking: De stagiair zal historische gegevens over vraagpatronen verzamelen en deze opschonen voor gebruik in het model. Dit kan het omgaan met ontbrekende waarden, gegevensnormalisatie en het toepassen van technieken voor gegevensverrijking omvatten.
- Keuze van het AI-algoritme: De stagiair zal verschillende AI-algoritmen onderzoeken en selecteren die het meest geschikt zijn voor vraagvoorspelling, zoals ARIMA, Prophet, LSTM (Long Short-Term Memory) of andere geavanceerde technieken voor machine learning.
- Modelontwikkeling en -training: Het ontwikkelde model zal getraind worden op de verzamelde gegevens, waarbij de stagiair technieken zoals cross-validatie zal toepassen om de prestaties van het model te evalueren en te verbeteren.
- Modelvalidatie en -evaluatie: De stagiair zal het ontwikkelde model evalueren op basis van zijn prestaties op een testdataset, waarbij metrics zoals mean absolute error (MAE) en mean squared error (MSE) worden gebruikt om de nauwkeurigheid te meten.
- Implementatie en Integratie: Het uiteindelijke model zal geïmplementeerd en geïntegreerd worden, waarbij de stagiair zal werken aan het creëren van een gebruikersvriendelijke interface voor het invoeren van parameters en het weergeven van voorspellingen.