Studi kasus solusiAIP668
Peramalan permintaan berbantuan ML untuk perencanaan Oilfield services 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
Jasa lapangan migas (ops non-sensitive) dengan work order. Pimpinan membutuhkan satu versi kebenaran tanpa menunggu rekap akhir bulan.
Batasan
- Data kotor/outlier
- Promo tidak tercatat rapi
- Multi-lokasi
- Kebutuhan jejak audit
Pendekatan
Diagnose
Memetakan: Horizon forecast, granularity, dan driver bisnis.
Deliver
Mengimplementasikan bertahap: Pipeline data → model hierarkis ringan → planning UI + override manusia.
Operate
Memantau: 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.