Studi kasus solusiAIP572
Peramalan permintaan berbantuan ML untuk perencanaan Franchise F&B
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
Jaringan franchise F&B dengan SOP dan royalty. Multi-lokasi dengan kedisiplinan data yang tidak seragam, pola tipikal di franchise f&b.
Batasan
- Data kotor/outlier
- Promo tidak tercatat rapi
- Multi-lokasi
- Integrasi vendor pihak ketiga
Pendekatan
Diagnose
Memetakan: Horizon forecast, granularity, dan driver bisnis.
Deliver
Membangun: Pipeline data → model hierarkis ringan → planning UI + override manusia.
Operate
Mengoperasikan: 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.