Talep Tahminleri

Ürün ve hizmetlere olan talepte ani artışları gerçekçi bir şekilde tahmin etmek şirketlere rekabet avantajı sağlayabilir. Bu çözümde enerji sektöründe talep tahminlerine odaklanılmıştır.

+ Daha fazla göster – Daha az göster

Genel Bakış

Ürün ve hizmetlere olan talepte ani artışları gerçekçi bir şekilde tahmin etmek şirketlere rekabet avantajı sağlayabilir. Tahminler ne kadar iyi olursa şirketler de talep arttığında o kadar iyi ölçeklendirme yapabilir ve ihtiyaç fazlası envantere sahip olma riski düşer. Kullanım örneklerine bir perakende/çevrimiçi mağazada bir ürün için talep tahminleri, hastane ziyaretlerinin tahminleri ve enerji tüketim beklentileri bulunur.

Bu çözümde enerji sektöründe talep tahminlerine odaklanılmıştır. Enerji depolanma maliyetleri yüksek olduğundan üreticilerin ve dağıtıcıların arz ve talep dengesini verimli bir şekilde kurmak için gelecekteki enerji tüketimini tahmin etmesi gerekir. Yoğun kullanım saatlerinde arzın yetersiz kalması elektrik kesintilerine neden olabilir. Diğer yandan arzın çok olması da kaynak israfına neden olur. Gelişmiş talep tahmin teknikleri belirli bir günde saatlik talebi göstererek enerji sağlayıcının elektrik üretim sürecini optimize etmesine olanak verir. Cortana Intelligence’ın kullanıldığı bu çözüm, enerji şirketlerinin işletmelerinde güçlü tahmin teknolojilerinden bir an önce yararlanmaya başlamasını sağlar.

Ayrıntılar

Cortana Intelligence Suite, Microsoft Azure aracılığıyla gelişmiş analiz araçları sağlar. Veri alımı, veri depolama, veri işleme ve gelişmiş analiz bileşenleriyle enerji çözümünde talep tahmini için gerekli tüm öğelere sahiptir.

Bu çözüm, güçlü avantajlar sağlamak için birden fazla Azure hizmetini bir araya getirir. Event Hubs, gerçek zamanlı tüketim verilerini toplar. Stream Analytics, akış verilerini bir araya getirir ve görselleştirmede kullanılmalarını sağlar. Azure SQL, tüketim verilerini depolar ve dönüştürür. Machine Learning, tahmin modelini uygular ve çalıştırır. PowerBI, gerçek zamanlı enerji tüketimini ve tahmin sonuçlarını görselleştirir. Son olarak da Data Factory tüm veri akışını düzenler ve zamanlar.

“Dağıt” düğmesi, belirttiğiniz Azure aboneliğindeki bir kaynak grubunda, çözümün bir örneğini dağıtan bir iş akışı başlatır. Çözüm, birden fazla Azure hizmetinin (aşağıda açıklanmıştır) yanı sıra, dağıtımdan hemen sonra çalışmaya başlayan bir uçtan uca çözüm elde etmeniz için veri benzetimi gerçekleştiren bir web işi içerir. Bu çözümün örnek verileri, benzetim yöntemiyle NYISO’nun genel olarak kullanılabilir verilerinden alınmıştır.

Teknik ayrıntılar ve iş akışı

  1. Örnek veriler yeni dağıtılmış Azure Web İşlerinden alınır.
  2. Bu yapay veriler, çözüm akışının kalanında kullanılmak üzere Azure Event Hubs’a ve Azure SQL hizmetine veri noktaları veya etkinlikleri olarak gönderilir.
  3. Azure Stream Analytics, olay merkezinde verileri analiz ederek giriş akışında neredeyse gerçek zamanlı analizler sağlar ve görselleştirme için doğrudan Power BI’a yayımlar.
  4. Alınan girişlere göre belirli bölgelerin enerji talebi hakkında tahmin oluşturmak için Azure Machine Learning hizmeti kullanılır.
  5. Azure Machine Learning hizmetinden alınan tahmin sonuçlarını depolamak için Azure SQL Veritabanı kullanılır. Bu sonuçlar daha sonra Power BI panosunda kullanılır.
  6. Azure Data Factory, modeli saatlik olarak yeniden eğitme sürecinin düzenleme ve zamanlama işlemlerini yapar.
  7. Son olarak sonuçların görselleştirilmesi için Power BI kullanılır. Böylece kullanıcılar bölgelerin enerji tüketimini gerçek zamanlı görebilir, enerji üretim ve dağıtım süreçlerini optimize etmek için talep tahminlerini kullanabilir.

Fiyatlandırma Bilgileri

Dağıtım için kullanılan Azure aboneliğiniz bu çözümde kullanılan hizmetler için tüketim maliyetine neden olur. Fiyatlandırma ayrıntıları için Azure Fiyatlandırma Sayfasını ziyaret edin.

Bildirim

© 2017 Microsoft Corporation. Tüm hakları saklıdır. Buradaki bilgiler “olduğu gibi” sağlanmıştır ve bildirim yapılmaksızın değiştirilebilir. Microsoft, işbu bilgilerle ilgili açık veya zımni herhangi bir garanti vermez. Çözüm oluşturulurken üçüncü taraf verileri kullanılmıştır. Benzer veri kümeleri oluşturmak için ilgili lisansları edinmek ve bunlara uymak dahil olmak üzere başkalarının haklarına saygılı olma sorumluluğu sizindir.

수요 예측제품 및 서비스에 대한 갑작스러운 수요 증가를 정확하게 예측하면 회사에 경쟁 우위가 제공될 수 있습니다. 이 솔루션은 에너지 분야의 수요 예측에 집중합니다.

İlgili çözüm mimarileri

수요 예측 및 가격 최적화가격은 많은 산업에서 성공하기 위한 중심 결정 요인으로 인식되지만 가장 어려운 작업 중 하나가 될 수 있습니다. 회사들은 잠재적인 전략의 재정적인 영향을 정확하게 예측하고, 핵심 비즈니스 제약 사항을 합리적으로 고려하고, 실행된 가격 결정을 공정하게 검증하는 작업을 비롯하여 가격 책정 프로세스의 여러 측면에서 노력하고 있습니다. 제품 제공을 확장하면 실시간 가격 결정을 수행하기 위한 계산 요구 사항이 추가되므로 이미 너무나 작업이 많은 어려운 상황이 악화됩니다.

Talep Tahmini ve Fiyat Optimizasyonu

Fiyatlandırma, çoğu sektörde başarı açısından önemli bir belirleyici olarak görülür ve en zorlu görevlerden biri olabilir. Şirketler genellikle fiyatlandırma sürecinin olası taktiklerin finansal etkisini doğru bir biçimde tahmin etme, merkezi iş kısıtlamalarını mantıklı bir şekilde dikkate alma ve yürütülen fiyatlandırma kararlarını adil bir biçimde doğrulama gibi çeşitli boyutlarıyla ilgili zorluk yaşıyor. Ürün yelpazesinin genişlemesi, gerçek zamanlı fiyatlandırma kararları almak için işlem gereksinimlerini daha da artırarak zaten zor olan bu görevin daha da çetrefilli olmasına yol açar.

Demand Forecasting for Shipping and DistributionThe Demand Forecasting for Shipping and Distribution Solution uses historical demand data to forecast demand in future periods across varios customers, products and destinations. For instance, a shipping or delivery company wants to predict the quantities of the different products its customers want delivered at different locations at future times. A company can use these forecasts as input to an allocation tool that optimizes operations, such as delivery vehicles routing, or to plan capacity in the longer term.

Nakliye ve Dağıtım için Talep Tahmini

Nakliye ve Dağıtım için Talep Tahmini Çözümü, geçmiş talep verilerini kullanarak çeşitli müşteriler, ürünler ve hedefler için gelecek dönemlere ait talebi tahmin eder. Örneğin, bir taşımacılık veya teslimat şirketi, müşterilerinin gelecekte farklı konumlarda teslim edilmesini istediği çeşitli ürünlerin miktarlarını tahmin etmek isteyebilir. Bu tahminler, şirketler tarafından teslimat araçlarının rotasını belirleme veya uzun vadeli kapasite planlaması gibi işlemleri iyileştiren bir ayırma aracı için giriş olarak kullanılabilir.