វិធីសាស្រ្តព្យាករណ៍សម្រាប់តម្រូវការផលិតផល

វិធីសាស្រ្តព្យាករណ៍សម្រាប់តម្រូវការផលិតផល

ការព្យាករណ៍តម្រូវការផលិតផល គឺជាដំណើរការនៃការប៉ាន់ប្រមាណបរិមាណផលិតផលដែលអតិថិជននឹងត្រូវការក្នុងរយៈពេលខាងមុខ។ សម្រាប់អាជីវកម្ម ការព្យាករណ៍ល្អជួយកាត់បន្ថយថ្លៃដើមស្តុក ការពារការអស់ស្តុក បង្កើនប្រសិទ្ធភាពផលិតកម្ម និងអភិវឌ្ឍយុទ្ធសាស្ត្រទីផ្សារ និងចែកចាយ។ ម្យ៉ាងវិញទៀត ការព្យាករណ៍មិនត្រឹមត្រូវអាចនាំឱ្យមានការកកស្ទះស្តុក ថវិកាខ្ជះខ្ជាយ ឬឱកាសលក់ដែលបាត់បង់។ ដូច្នេះ ការយល់ដឹងអំពីវិធីសាស្ត្រព្យាករណ៍ត្រឹមត្រូវគឺជាគន្លឹះក្នុងការធ្វើការសម្រេចចិត្តប្រតិបត្តិការ និងយុទ្ធសាស្ត្រ។

ហេតុអ្វីបានជាការព្យាករណ៍តម្រូវការមានសារៈសំខាន់?

តម្រូវការផលិតផលត្រូវបានជះឥទ្ធិពលដោយកត្តាជាច្រើន៖ និន្នាការទីផ្សារ រដូវកាល ការផ្សព្វផ្សាយ ការកំណត់តម្លៃ ការផ្លាស់ប្តូរឥរិយាបថរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ និងស្ថានភាពសេដ្ឋកិច្ច។ សម្រាប់អាជីវកម្មលក់រាយ ផលិតកម្ម និងអាជីវកម្មផ្អែកលើសេវាកម្ម ការព្យាករណ៍តម្រូវការត្រឹមត្រូវកំណត់ពីរបៀបដែលពួកគេគ្រប់គ្រងខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់របស់ពួកគេប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ ជាមួយនឹងការព្យាករណ៍ ក្រុមហ៊ុនអាច៖
១. កំណត់បរិមាណផលិតកម្ម និងការទិញវត្ថុធាតុដើម។
២. កំណត់គោលដៅលក់ និងថវិកាទីផ្សារ។
៣. គ្រប់គ្រងកម្លាំងពលកម្ម និងសមត្ថភាពឃ្លាំង។
៤. រក្សាកម្រិតសេវាកម្មអតិថិជនជាមួយនឹងភាពអាចរកបាននៃផលិតផល។

ការព្យាករណ៍មិនចាំបាច់ល្អឥតខ្ចោះនោះទេ ប៉ុន្តែវាគួរតែមានភាពត្រឹមត្រូវ និងស៊ីសង្វាក់គ្នាគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីជូនដំណឹងដល់ការសម្រេចចិត្ត។ ដោយសារតែផលិតផល និងឧស្សាហកម្មនីមួយៗមានលក្ខណៈខុសៗគ្នា ជម្រើសនៃវិធីសាស្ត្រព្យាករណ៍ត្រូវតែកែសម្រួលទៅតាមទិន្នន័យ និងបរិបទអាជីវកម្ម។

ប្រភេទនៃវិធីសាស្រ្តព្យាករណ៍

ជាទូទៅ វិធីសាស្រ្តព្យាករណ៍តម្រូវការអាចត្រូវបានបែងចែកជាពីរវិធីសាស្រ្តសំខាន់ៗ៖ គុណភាព និងបរិមាណ។

១. ការព្យាករណ៍គុណភាព
វិធីសាស្ត្រគុណភាពត្រូវបានប្រើនៅពេលដែលទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រមានកំណត់ ឬលក្ខខណ្ឌទីផ្សារបានផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងខ្លាំង ដែលធ្វើឱ្យទិន្នន័យអតីតកាលមិនសូវពាក់ព័ន្ធ។ វិធីសាស្ត្រទាំងនេះពឹងផ្អែកលើការវិនិច្ឆ័យរបស់អ្នកជំនាញ ការសម្ភាសន៍ ឬព័ត៌មានទីផ្សារ។

ឧទាហរណ៍៖
– វិធីសាស្ត្រ Delphi៖ ការប្រមូលយោបល់របស់អ្នកជំនាញជាច្រើននាក់តាមរយៈជុំជាច្រើនរហូតដល់ឈានដល់ការឯកភាពគ្នា។
– ការស្ទង់មតិអ្នកប្រើប្រាស់៖ វាស់ស្ទង់ចេតនាទិញ ឬចំណង់ចំណូលចិត្តរបស់អតិថិជនចំពោះផលិតផលជាក់លាក់ណាមួយ។
– សមាសភាពកម្លាំងលក់៖ ក្រុមលក់ប៉ាន់ប្រមាណតម្រូវការដោយផ្អែកលើអន្តរកម្មផ្ទាល់ជាមួយអតិថិជន។
– ការវិភាគទីផ្សារ និងដៃគូប្រកួតប្រជែង៖ ដោយប្រើប្រាស់ទិន្នន័យលើនិន្នាការឧស្សាហកម្ម ការដាក់ឱ្យដំណើរការផលិតផលរបស់ដៃគូប្រកួតប្រជែង និងស្ថានភាពសេដ្ឋកិច្ច។

គុណសម្បត្តិនៃវិធីសាស្ត្រគុណភាពគឺភាពបត់បែន និងសមត្ថភាពក្នុងការចាប់យកការប្រែប្រួលទីផ្សារដែលមិនទាន់ឆ្លុះបញ្ចាំងនៅក្នុងតួលេខនៅឡើយ។ ចំណុចអវិជ្ជមានគឺថា វិធីសាស្ត្រទាំងនេះងាយនឹងមានភាពលំអៀង ហើយលទ្ធផលរបស់វាអាស្រ័យលើគុណភាពរបស់អ្នកផ្តល់ព័ត៌មាន។

២. ការព្យាករណ៍បរិមាណ
វិធីសាស្ត្របរិមាណប្រើប្រាស់ទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រ និងគំរូគណិតវិទ្យា/ស្ថិតិ ដើម្បីព្យាករណ៍ពីតម្រូវការ។ វិធីសាស្ត្រនេះគឺសមស្រប ប្រសិនបើក្រុមហ៊ុនមានកំណត់ត្រាលក់គ្រប់គ្រាន់ និងគំរូតម្រូវការមានស្ថេរភាព។

វិធីសាស្ត្របរិមាណត្រូវបានបែងចែកជា វិធីសាស្ត្រស៊េរីពេលវេលា និង វិធីសាស្ត្រគំរូមូលហេតុ។

វិធីសាស្ត្រស៊េរីពេលវេលា

វិធីសាស្ត្រស៊េរីពេលវេលាសន្មតថាគំរូតម្រូវការពីអតីតកាលនឹងបន្តទៅអនាគត យ៉ាងហោចណាស់ក្នុងរយៈពេលខ្លីទៅមធ្យម។ ប្រព័ន្ធទាំងនេះសិក្សាពីគំរូដូចជានិន្នាការ រដូវកាល និងការប្រែប្រួលចៃដន្យ។

១. មធ្យមភាគចល័ត
មធ្យមភាគចល័តគណនាតម្រូវការជាមធ្យមក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានឆ្នាំចុងក្រោយនេះ។ ឧទាហរណ៍ មធ្យមភាគនៃរយៈពេលបីខែចុងក្រោយត្រូវបានប្រើដើម្បីព្យាករណ៍ពីខែបន្ទាប់។

គុណសម្បត្តិ៖ សាមញ្ញ ងាយស្រួលអនុវត្ត សមរម្យសម្រាប់តម្រូវការមានស្ថេរភាព។
គុណវិបត្តិ៖ ឆ្លើយតបយឺតចំពោះការផ្លាស់ប្តូរនិន្នាការ; ការជ្រើសរើសចំនួនរយៈពេល (បង្អួច) ប៉ះពាល់ដល់លទ្ធផល។

២. ការធ្វើឱ្យរលោងអិចស្ប៉ូណង់ស្យែល
វិធីសាស្ត្រនេះផ្តល់ទម្ងន់កាន់តែច្រើនដល់ទិន្នន័យថ្មីៗ។ ទម្រង់មួយក្នុងចំណោមទម្រង់ទូទៅបំផុតគឺ ការធ្វើឱ្យរលោងអិចស្ប៉ូណង់ស្យែលសាមញ្ញ សម្រាប់ទិន្នន័យដែលគ្មាននិន្នាការ និងដោយគ្មានរដូវកាល។

សម្រាប់ទិន្នន័យដែលមាននិន្នាការ សូមប្រើ៖
– និន្នាការលីនេអ៊ែររបស់ Holt (ការធ្វើឱ្យរលោងអិចស្ប៉ូណង់ស្យែលជាមួយនឹងនិន្នាការ)
សម្រាប់ទិន្នន័យដែលមាននិន្នាការ និងរដូវកាល៖
– Holt-Winters (បូក ឬ គុណ)

គុណសម្បត្តិ៖ ឆ្លើយតបទៅនឹងការផ្លាស់ប្តូរច្រើនជាងមធ្យមភាគចល័ត; ប៉ារ៉ាម៉ែត្រអាចត្រូវបានកែតម្រូវ។
គុណវិបត្តិ៖ តម្រូវឱ្យបញ្ជាក់ប៉ារ៉ាម៉ែត្ររលោង; មិនសូវមានប្រសិទ្ធភាពនៅពេលដែលលំនាំផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងខ្លាំង។

៣. វិធីសាស្ត្រនិន្នាការ (ការព្យាករណ៍និន្នាការ)
វិធីសាស្ត្រនេះបង្កើតខ្សែនិន្នាការមួយ (ឧទាហរណ៍ តំរែតំរង់លីនេអ៊ែរតាមពេលវេលា) ដើម្បីព្យាករណ៍ពីតម្រូវការ។ វាសមស្របសម្រាប់ផលិតផលដែលតម្រូវការរបស់វាកើនឡើង ឬថយចុះជាប់លាប់។

គុណសម្បត្តិ៖ ល្អសម្រាប់ចាប់យកនិន្នាការរយៈពេលមធ្យម។
គុណវិបត្តិ៖ មិនសូវត្រឹមត្រូវទេ ប្រសិនបើតម្រូវការត្រូវបានជះឥទ្ធិពលដោយរដូវកាល ឬការផ្សព្វផ្សាយសំខាន់ៗ។

៤. ម៉ូដែល ARIMA
ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) គឺជាគំរូស្ថិតិដ៏មានឥទ្ធិពលសម្រាប់ស៊េរីពេលវេលា ជាពិសេសសម្រាប់ទិន្នន័យដែលមានលំនាំស្មុគស្មាញ។ ARIMA អាចត្រូវបានសម្របទៅនឹង SARIMA ប្រសិនបើមានលំនាំតាមរដូវកាល។

គុណសម្បត្តិ៖ អាចបត់បែនបាន និងជារឿយៗត្រឹមត្រូវសម្រាប់ទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រគ្រប់គ្រាន់។
គុណវិបត្តិ៖ ស្មុគស្មាញជាង; តម្រូវឱ្យមានការយល់ដឹងអំពីស្ថិតិ និងដំណើរការធ្វើគំរូ (ការកំណត់អត្តសញ្ញាណប៉ារ៉ាម៉ែត្រ ការធ្វើតេស្តស្ថេរភាព)។

វិធីសាស្ត្រមូលហេតុ (ការធ្វើគំរូមូលហេតុ)

មិនដូចស៊េរីពេលវេលា ដែលផ្តោតលើគំរូពីអតីតកាលទេ វិធីសាស្ត្រមូលហេតុរួមបញ្ចូលអថេរដែលជះឥទ្ធិពលដល់តម្រូវការ ដូចជាតម្លៃ ថ្លៃផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម ការបញ្ចុះតម្លៃ ចំនួនហាង ឬសូចនាករសេដ្ឋកិច្ច។

១. តំរែតំរង់លីនេអ៊ែរ និង តំរែតំរង់ពហុគុណ
ការវិភាគតំរែតំរង់ភ្ជាប់តម្រូវការ (អថេរអាស្រ័យ) ទៅនឹងអថេរឯករាជ្យមួយ ឬច្រើនដូចជាតម្លៃ ការផ្សព្វផ្សាយ ឬចំណូលអ្នកប្រើប្រាស់។

គុណសម្បត្តិ៖ ជួយយល់ពីកត្តាដែលជំរុញតម្រូវការ; មានប្រយោជន៍សម្រាប់ការក្លែងធ្វើ "ចុះបើ" (ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើតម្លៃធ្លាក់ចុះ 5%)។
គុណវិបត្តិ៖ តម្រូវឱ្យមានទិន្នន័យអថេរមូលហេតុល្អ។ ទំនាក់ទំនងមិនតែងតែជាលីនេអ៊ែរទេ។

២. គំរូសេដ្ឋកិច្ចមាត្រ
គំរូនេះមានលក្ខណៈទូលំទូលាយជាងការវិភាគតំរែតំរង់ធម្មតា វាអាចរួមបញ្ចូលអថេរម៉ាក្រូ (អតិផរណា អត្រាប្តូរប្រាក់ អត្រាការប្រាក់) និងរចនាសម្ព័ន្ធទីផ្សារ។

គុណសម្បត្តិ៖ សមស្របសម្រាប់ការព្យាករណ៍ជាយុទ្ធសាស្ត្ររយៈពេលវែងនៅក្នុងឧស្សាហកម្មដែលងាយរងគ្រោះខាងសេដ្ឋកិច្ច។
គុណវិបត្តិ៖ ស្មុគស្មាញជាង; ទាមទារទិន្នន័យធំ និងការផ្ទៀងផ្ទាត់រឹងមាំ។

វិធីសាស្ត្រផ្អែកលើការរៀនម៉ាស៊ីន

ក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានឆ្នាំចុងក្រោយនេះ ការព្យាករណ៍តម្រូវការបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយនូវការរៀនម៉ាស៊ីន (ML) ពីព្រោះវាអាចគ្រប់គ្រងទិន្នន័យមួយចំនួនធំ អថេរច្រើន និងលំនាំមិនមែនលីនេអ៊ែរ។

ឧទាហរណ៍៖
– Random Forest / Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM): ស័ក្តិសមសម្រាប់ទិន្នន័យតារាងដែលមានមុខងារជាច្រើនដូចជា ការផ្សព្វផ្សាយ ប្រតិទិន អាកាសធាតុ និងតម្លៃ។
– បណ្តាញសរសៃប្រសាទ និង LSTM៖ មានឥទ្ធិពលខ្លាំងសម្រាប់ស៊េរីពេលវេលាស្មុគស្មាញ ជាពិសេសប្រសិនបើទិន្នន័យមានទំហំធំខ្លាំង។
– ព្យាការី៖ ពេញនិយមសម្រាប់អាជីវកម្ម ពីព្រោះវាងាយស្រួលប្រើ និងល្អសម្រាប់និន្នាការ និងសមាសធាតុតាមរដូវ។

គុណសម្បត្តិ៖ ជារឿយៗមានភាពត្រឹមត្រូវជាងមុនសម្រាប់សំណើដែលរងឥទ្ធិពលដោយកត្តាជាច្រើន។ អាចដោះស្រាយអន្តរកម្មស្មុគស្មាញ។
គុណវិបត្តិ៖ តម្រូវឱ្យមានទិន្នន័យដែលមានគុណភាព ដំណើរការវិស្វកម្មលក្ខណៈពិសេស និងការបកស្រាយលទ្ធផលដែលពិបាកជាង។

ការវាស់ស្ទង់ភាពត្រឹមត្រូវនៃការព្យាករណ៍

ភាពត្រឹមត្រូវគួរតែត្រូវបានវាយតម្លៃដោយប្រើរង្វាស់សមស្រប។ រង្វាស់ទូទៅមួយចំនួនគឺ៖
– MAE (កំហុសដាច់ខាតមធ្យម)៖ កំហុសដាច់ខាតជាមធ្យម ងាយយល់។
– MSE/RMSE៖ ដាក់ទោសកំហុសធំៗឲ្យកាន់តែធ្ងន់ធ្ងរ។
– MAPE (កំហុសភាគរយដាច់ខាតមធ្យម)៖ កំហុសជាភាគរយ; មិនសូវសមរម្យទេ ប្រសិនបើតម្រូវការជិតដល់សូន្យ។
– WAPE៖ ជម្រើសដែលមានស្ថេរភាពជាងមុនសម្រាប់អាជីវកម្មលក់រាយ។

ក្រុមហ៊ុននានាគួរតែផ្ទៀងផ្ទាត់ដោយប្រើទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រ (ការធ្វើតេស្តត្រឡប់មកវិញ) ឧទាហរណ៍ ដោយបែងចែកទិន្នន័យទៅជាទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល និងទិន្នន័យសាកល្បង។

ការជ្រើសរើសវិធីសាស្ត្រត្រឹមត្រូវ

គ្មានវិធីសាស្ត្រណាមួយដែលល្អបំផុតសម្រាប់លក្ខខណ្ឌទាំងអស់នោះទេ។ ជម្រើសនៃវិធីសាស្ត្រអាស្រ័យលើ៖
១. ភាពអាចរកបាននៃទិន្នន័យ៖ តើទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រវែង និងស្អាតដែរឬទេ?
2. គំរូតម្រូវការ៖ មានស្ថេរភាព និន្នាការឡើង/ចុះ ឬតាមរដូវកាល?
៣. ឥទ្ធិពលនៃការផ្សព្វផ្សាយ/តម្លៃ៖ ប្រសិនបើគំរូធំ គំរូមូលហេតុ ឬគំរូ ML មានភាពពាក់ព័ន្ធជាង។
៤. ពេលវេលាកំណត់៖ រយៈពេលខ្លីជាធម្មតាមានភាពត្រឹមត្រូវជាងរយៈពេលវែង។
៥. សមត្ថភាពក្រុម៖ វិធីសាស្រ្តសាមញ្ញៗអាចមានប្រសិទ្ធភាពជាងប្រសិនបើវាងាយស្រួលអនុវត្ត និងថែទាំ។

ឧទាហរណ៍ អាជីវកម្មខ្នាតតូចដែលមានទិន្នន័យមានកំណត់អាចចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងមធ្យមភាគចល័ត ឬការធ្វើឱ្យរលោងអិចស្ប៉ូណង់ស្យែល។ អ្នកលក់រាយទំហំមធ្យមដែលមានការផ្សព្វផ្សាយជាប្រចាំអាចសាកល្បងតំរែតំរង់ ឬគំរូ ML ទម្ងន់ស្រាល។ ក្រុមហ៊ុនធំមួយដែលមាន SKU រាប់ពាន់អាចប្រើការរួមបញ្ចូលគ្នានៃស៊េរីពេលវេលា និងវិធីសាស្រ្តរៀនម៉ាស៊ីន ហើយអនុវត្តការព្យាករណ៍ក្នុងមួយប្រភេទផលិតផល។

Penutup

វិធីសាស្រ្តព្យាករណ៍សម្រាប់តម្រូវការផលិតផលគឺជាមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏សំខាន់សម្រាប់ការគ្រប់គ្រងស្តុក ផលិតកម្ម និងយុទ្ធសាស្ត្រលក់។ ចាប់ពីវិធីសាស្រ្តគុណភាពដែលផ្អែកលើមតិរបស់អ្នកជំនាញ រហូតដល់វិធីសាស្រ្តបរិមាណ និងវិធីសាស្រ្តរៀនម៉ាស៊ីនស្មុគស្មាញ វិធីសាស្រ្តនីមួយៗមានគុណសម្បត្តិ និងដែនកំណត់រៀងៗខ្លួន។ គន្លឹះនៃភាពជោគជ័យមិនត្រឹមតែស្ថិតនៅក្នុងការជ្រើសរើសគំរូដ៏ទំនើបបំផុតប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងស្ថិតនៅក្នុងការធានាទិន្នន័យដែលមានគុណភាព ការយល់ដឹងពីគំរូតម្រូវការ ការវាយតម្លៃភាពត្រឹមត្រូវជាប្រចាំ និងការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពគំរូស្របតាមសក្ដានុភាពទីផ្សារ។ ជាមួយនឹងការព្យាករណ៍ត្រឹមត្រូវ ក្រុមហ៊ុនអាចបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប្រតិបត្តិការ ខណៈពេលដែលផ្តល់សេវាកម្មអតិថិជនកាន់តែប្រសើរ។