Прогноз спроса — улучшение процессов

Предсказание будущего потока для упреждающего планирования мощностей. Сезонная декомпозиция, тренды, ML-модели.

Планирование

Как это работает

Прогнозирование спроса позволяет:

  • Заранее планировать штат/мощности
  • Предотвращать перегрузки и простои
  • Оптимизировать расписание смен

Методы:

  • Скользящее среднее — просто, без сезонности
  • Сезонная декомпозиция — тренд + сезон + шум
  • ML-модели — сложные паттерны

Как понять, что нужна эта оптимизация

  • Регулярные перегрузки в сезон
  • Простои в несезон
  • Интуитивное планирование вместо дата-дривен

Когда применять

  • Спрос имеет явные паттерны (сезонность, тренд)
  • Нужно планировать мощности заранее
  • Есть исторические данные

Когда НЕ применять

  • Спрос случайный и непредсказуемый
  • Нет исторических данных
  • Бизнес сильно меняется

Порядок применения

1
Соберите исторические данные
Минимум 1-2 года для сезонности
2
Выявите паттерны
Тренд, сезонность, цикличность
3
Постройте модель
Начните с простого (скользящее среднее)
4
Валидируйте
Проверьте на исторических данных
5
Интегрируйте в планирование
Используйте для графика смен, закупок, найма

История из жизни

Кейс: Колл-центр интернет-магазина

Каждый ноябрь — аврал, январь — простой. Построили сезонную модель по 2 годам данных. Теперь за месяц до пика нанимают временных операторов, в низкий сезон — отпуска. SLA стабилен весь год.

Связанные термины

Среднее число в системе
Количество ресурсов