Studi kasus solusiAIP716
Peramalan permintaan berbantuan ML untuk perencanaan E-commerce ops
Studi kasus solusi adalah skenario berbasis pola masalah umum di industri. Isinya tidak merujuk klien tertentu dan bukan portofolio proyek MarkasDev. Portofolio proyek klien dipublikasikan terpisah.
Konteks industri
Operasional e-commerce (fulfillment, CS, katalog), bukan marketplace brand. Tim lean; banyak proses masih chat dan spreadsheet. Fokus pada pola masalah umum di e-commerce ops.
Batasan
- Data kotor/outlier
- Promo tidak tercatat rapi
- Multi-lokasi
- Anggaran bertahap
Pendekatan
Diagnose
Mengaudit: Horizon forecast, granularity, dan driver bisnis.
Deliver
Mengimplementasikan bertahap: Pipeline data → model hierarkis ringan → planning UI + override manusia.
Operate
Menyempurnakan: Bias monitoring, cold-start SKU/lokasi, review override.
Arsitektur tingkat tinggi
Sales/ops historyfeaturesforecast serviceplanning tools.
Outcome tipikal
MAPE membaik pada SKU/lokasi utama; override lebih terdokumentasi.
Outcome tipikal atau yang diharapkan, bukan klaim hasil proyek MarkasDev.Pertanyaan umum
AI ganti planner?
Tidak; mendukung planner.
Real-time forecast?
Biasanya daily/weekly cukup di awal.