Прогнозирование автомобильного спроса: новый взгляд на точность

Автор: Денис Аветисян

Исследование предлагает усовершенствованные методы прогнозирования спроса на автомобили, объединяющие современные алгоритмы машинного обучения и оптимизацию цепочек поставок.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Жизненные циклы демонстрируют закономерности, определяемые взаимодействием факторов, формирующих этапы развития и определяющих устойчивость системы к внешним воздействиям, подобно тому, как $f(x)$ описывает изменение состояния во времени.

Использование иерархического моделирования, вероятностного прогнозирования и целочисленного программирования для повышения точности и практической применимости.

Прогнозирование спроса на автомобили осложняется растущим разнообразием моделей, дефицитом данных по отдельным вариантам и волатильностью рынка. В работе, озаглавленной ‘Automobile demand forecasting: Spatiotemporal and hierarchical modeling, life cycle dynamics, and user-generated online information’, предлагается комплексный подход к ежемесячному прогнозированию спроса для премиального автомобильного производителя, объединяющий иерархическое моделирование, ансамбли моделей LightGBM и методы целочисленного программирования. Полученные результаты подтверждают, что учет пространственно-временных зависимостей и коррекция ошибок округления существенно повышают точность прогнозов, особенно на уровне оперативного планирования. Способны ли современные методы машинного обучения полностью раскрыть потенциал онлайн-данных для повышения эффективности управления цепочками поставок в автомобильной промышленности?

Разрушая Прогнозы: Вызовы Точного Спроса

Традиционные методы прогнозирования спроса в автомобильной промышленности всё чаще сталкиваются с трудностями, обусловленными сложностью современных рынков. Эти методы, разработанные для более стабильных условий, не всегда способны адекватно учитывать быстро меняющиеся предпочтения потребителей, сезонные колебания и влияние внешних факторов, таких как экономические кризисы или технологические инновации. В результате, прогнозируемые объемы продаж часто расходятся с фактическими, что приводит к избыточным запасам, дефициту популярных моделей, увеличению затрат на логистику и, в конечном итоге, к снижению прибыльности предприятий. Неточности в прогнозировании спроса создают каскад проблем, затрагивающих все этапы производственного цикла, от планирования производства до маркетинговых кампаний.

Ограничения традиционных методов прогнозирования спроса в автомобильной промышленности обусловлены неспособностью в полной мере учесть влияние тонких факторов, таких как жизненные циклы продуктов и меняющееся поведение потребителей. Автомобильный рынок характеризуется высокой динамикой: новинки быстро устаревают, а предпочтения покупателей подвержены влиянию моды, экономических условий и технологических инноваций. Недостаточное внимание к этим нюансам приводит к неточностям в прогнозах, что, в свою очередь, негативно сказывается на планировании производства, управлении запасами и распределении ресурсов. Понимание и моделирование влияния жизненного цикла продукта — от стадии запуска до снятия с производства — и адаптация к постоянно меняющимся паттернам потребительского поведения являются ключевыми задачами для повышения точности прогнозов и оптимизации работы автомобильных компаний.

Точность прогнозирования спроса имеет решающее значение для автомобильной промышленности, поскольку напрямую влияет на оптимизацию производственных процессов, управление запасами и эффективное распределение ресурсов. Неверные прогнозы приводят к избыточному накоплению запасов, что требует дополнительных затрат на хранение и может привести к обесцениванию продукции. С другой стороны, недооценка спроса чревата срывом поставок, потерей клиентов и снижением рентабельности. Оптимизация производства, основанная на точных данных о спросе, позволяет автопроизводителям минимизировать издержки, повысить производительность и обеспечить своевременное удовлетворение потребностей рынка, что в конечном итоге способствует укреплению конкурентных позиций и повышению прибыльности предприятия.

Существенная сложность точного прогнозирования спроса в автомобильной промышленности заключается в моделировании взаимосвязей между множеством факторов, имеющих как пространственную, так и временную зависимость. Например, потребительские предпочтения в отношении определенной модели автомобиля могут существенно различаться в зависимости от региона, климата и уровня доходов, создавая сложную пространственную картину. Одновременно с этим, спрос подвержен временным колебаниям, обусловленным сезонностью, экономическими циклами и влиянием маркетинговых кампаний. Учет этих взаимосвязей требует применения сложных статистических моделей и алгоритмов машинного обучения, способных анализировать большие объемы данных и выявлять скрытые закономерности, определяющие поведение потребителей во времени и пространстве. Игнорирование этих зависимостей приводит к неточным прогнозам, избыточным запасам или, наоборот, к дефициту автомобилей, что негативно сказывается на эффективности производства и удовлетворенности клиентов.

На графике представлена систематическая ошибка прогноза.

Иерархия Прогнозов: Преодолевая Сложность

Иерархический подход к прогнозированию спроса предполагает декомпозицию общей задачи прогнозирования на несколько уровней агрегации. Например, вместо прогноза спроса на все товары сразу, выполняется прогнозирование по категориям, затем по отдельным товарам внутри каждой категории. Такая структура позволяет учесть взаимосвязи между различными уровнями и улучшить точность прогноза за счет более узкой фокусировки на каждом этапе. Кроме того, декомпозиция способствует повышению интерпретируемости результатов, поскольку позволяет анализировать факторы, влияющие на спрос на каждом уровне иерархии. Использование иерархической структуры особенно эффективно для предприятий с широким ассортиментом продукции или сложной структурой продаж.

Вместо предоставления единичной точечной оценки будущего спроса, применяется квантильная регрессия для генерации вероятностных прогнозов, представляющих собой полное распределение потенциального спроса. Данный метод позволяет получить не только наиболее вероятное значение, но и оценить диапазон возможных значений с определенной вероятностью. Например, можно определить $p$-й квантиль, который представляет собой значение, ниже которого находится $p$% вероятности будущего спроса. Это обеспечивает более полное понимание неопределенности и позволяет оценить риски, связанные с различными сценариями развития событий, что особенно важно для оптимизации запасов и планирования производства.

Использование квантильной регрессии для прогнозирования спроса позволяет оценить вероятностные характеристики будущих значений, предоставляя не только точечную оценку, но и полную картину распределения возможных результатов. Это существенно расширяет возможности анализа рисков, поскольку позволяет определить не только наиболее вероятный сценарий, но и вероятность наступления различных неблагоприятных событий, связанных с отклонением фактического спроса от прогнозируемого. На основе полученных квантилей можно рассчитать различные показатели риска, такие как Value at Risk (VaR) и Conditional Value at Risk (CVaR), что обеспечивает более обоснованное принятие решений в условиях неопределенности и оптимизацию стратегий управления запасами и ресурсами. Возможность количественной оценки рисков, связанных с прогнозом спроса, повышает эффективность планирования и снижает потенциальные финансовые потери.

Для обеспечения согласованности прогнозов на различных уровнях иерархической структуры применяется метод примирения (Reconciliation Method). Данный метод позволяет скорректировать прогнозы, полученные на более детальных уровнях агрегации, чтобы они соответствовали общим прогнозам, сформированным на верхних уровнях. Это достигается за счет использования статистических связей между уровнями иерархии, что гарантирует, что сумма прогнозов на детальных уровнях соответствует общему прогнозу. Метод примирения учитывает ковариации между различными уровнями, обеспечивая внутреннюю согласованность и повышая общую точность прогнозов. В качестве методов примирения часто используются алгоритмы, основанные на линейной регрессии или более сложные модели, учитывающие нелинейные зависимости.

Диаграмма SHAP для шага прогнозирования 2 показывает вклад каждой характеристики в прогноз для конкретной комбинации рынка и продукта.

Реальное Время и Пулинг: Усиление Сигнала

Данные, генерируемые пользователями на сайте онлайн-конфигуратора, в частности метрики, отражающие вовлеченность пользователей (Online Engagement), демонстрируют высокую прогностическую ценность. Анализ трафика и поведения пользователей при использовании конфигуратора позволяет выявлять закономерности, коррелирующие с будущим спросом. Включение этих данных в модели прогнозирования привело к снижению Weighted Mean Absolute Percentage Error (WMAPE) на 5.8% на уровне Market-Product Type, что подтверждает их значимость как предиктивного фактора и позволяет повысить точность прогнозирования спроса.

Для учета влияния жизненного цикла продукта на динамику спроса в модели прогнозирования внедряется показатель Age-Volume Moment (AVM). AVM представляет собой взвешенное среднее объемов продаж, где вес определяется возрастом продукта — то есть, временем, прошедшим с момента его выпуска. Данный показатель позволяет учесть закономерности, связанные с нововведениями, ростом популярности, насыщением рынка и последующим снижением спроса, характерные для различных продуктов на разных стадиях жизненного цикла. Использование AVM позволяет более точно моделировать колебания спроса, особенно для продуктов с выраженным жизненным циклом, и повышает общую точность прогнозов.

Для повышения устойчивости и точности прогнозов спроса, нами были исследованы различные стратегии объединения (pooling). В частности, применена методика Direct Recursive Forecast Averaging via Partial Pooling (DRFAM-PP), основанная на рекурсивном усреднении прогнозов с частичным объединением параметров, и модель LightGBM, являющаяся градиентным бустингом на решающих деревьях. Целью применения данных стратегий являлось снижение влияния выбросов и повышение обобщающей способности моделей, особенно при наличии ограниченного количества исторических данных для отдельных продуктов и рынков. Применение данных методов позволило добиться улучшения метрик точности прогнозирования по сравнению с базовыми моделями.

Модель Direct Recursive Forecast Averaging via Partial Pooling (DRFAM-PP) демонстрирует наивысшую точность прогнозирования на уровне «Рынок — Тип продукта», достигая значения Root Mean Squared Scaled Error (RMSSE) в 0.640. В ходе тестирования, DRFAM-PP превзошла все остальные исследованные модели. Включение данных о пользовательской активности на сайте конфигуратора привело к снижению Weighted Mean Absolute Percentage Error (WMAPE) на 5.8% на указанном уровне детализации прогнозирования, что подтверждает эффективность использования онлайн-данных в сочетании с методом частичного объединения прогнозов.

Настройка гиперпараметра POOL-SEL-BP позволила оптимизировать производительность системы.

Влияние и Перспективы: Управление Будущим

Исследования показали, что иерархическое прогнозирование, объединенное с вероятностными прогнозами и интеграцией данных в реальном времени, значительно повышает точность предсказаний. Такой подход позволяет учитывать взаимосвязи между различными уровнями прогнозируемых данных — от общих категорий до отдельных позиций — и эффективно использовать информацию, поступающую в динамике. В результате, система способна не только точнее предсказывать будущий спрос, но и оценивать вероятность различных сценариев, что особенно важно для оптимизации логистики и управления запасами. Преимущества данного метода заключаются в снижении погрешностей, особенно на нижних уровнях иерархии, что, в свою очередь, ведет к более эффективному планированию производства и повышению удовлетворенности потребителей за счет своевременного выполнения заказов.

Результаты исследований демонстрируют, что разработанная модель DRFAM-PP значительно превосходит существующие подходы в области вероятностного прогнозирования. В частности, анализ Scaled Pinball Loss ($SPL$) — метрики, оценивающей точность вероятностных прогнозов — показал улучшение показателей по всем исследованным квантилям на самом нижнем уровне иерархии прогнозирования. Это указывает на способность модели более точно оценивать неопределенность спроса и предоставлять надежные интервалы прогнозов. Улучшенные вероятностные характеристики позволяют более эффективно управлять рисками, оптимизировать запасы и повышать общую эффективность планирования в условиях динамично меняющегося автомобильного рынка.

В ходе исследования была выявлена значительная разница в степени смещения прогнозов, полученных различными методами кластеризации. Анализ показал, что применение кластеризации на основе признаков демонстрирует наименьшее смещение прогнозов, составляющее $6,056$ единиц. Это существенно ниже, чем смещение, наблюдаемое при использовании глобальной модели ($11,501$) или кластеризации на основе динамического временного искажения (DTW) — $11,510$. Более низкое смещение указывает на повышенную точность прогнозов и, как следствие, на потенциал для более эффективного планирования и оптимизации ресурсов в автомобильной промышленности.

Улучшения в точности прогнозирования, достигнутые благодаря иерархическому подходу и интеграции данных в реальном времени, оказывают прямое влияние на ключевые аспекты деятельности автомобильной промышленности. Оптимизация управления запасами позволяет значительно сократить издержки, связанные с хранением и устареванием продукции, а также минимизировать риски дефицита. Снижение производственных затрат достигается благодаря более эффективному планированию и распределению ресурсов, что, в свою очередь, положительно сказывается на рентабельности предприятия. Повышение удовлетворенности клиентов обеспечивается за счет своевременного выполнения заказов и доступности необходимых комплектующих, что способствует укреплению лояльности и формированию положительного имиджа бренда. Таким образом, предложенный подход не только повышает экономическую эффективность, но и способствует улучшению качества обслуживания и укреплению конкурентных позиций на рынке.

Предложенный подход формирует устойчивую и адаптируемую основу для прогнозирования спроса в постоянно меняющемся автомобильном секторе. Использование иерархического прогнозирования в сочетании с вероятностными оценками и интеграцией данных в режиме реального времени позволяет не только повысить точность предсказаний, но и эффективно реагировать на внезапные изменения рыночной конъюнктуры. Такая гибкость особенно важна в автомобильной промышленности, где спрос подвержен влиянию множества факторов — от экономических колебаний до технологических инноваций и сезонных изменений. Разработанная система позволяет компаниям оптимизировать управление запасами, снижать производственные издержки и, как следствие, повышать удовлетворенность потребителей, обеспечивая конкурентное преимущество в динамичной среде.

Исследование, представленное в статье, демонстрирует, что глубокое понимание структуры данных и их взаимосвязей является ключом к повышению точности прогнозирования автомобильного спроса. Этот подход, использующий иерархическое моделирование и целочисленное программирование, позволяет не просто предсказывать тренды, но и оптимизировать логистические цепочки. Как однажды заметил Кен Томпсон: «Всё должно быть настолько простым, насколько это возможно, но не проще». Эта цитата отражает суть работы — стремление к элегантным решениям, основанным на глубоком анализе и понимании системы, а не на усложнении моделей. Особое внимание к гранулярности данных и учет динамики жизненного цикла продукта подчеркивают необходимость комплексного подхода к прогнозированию, что напрямую соответствует философии поиска оптимальной простоты в сложных системах.

Куда дальше?

Представленная работа, по сути, лишь расшифровка одного из уровней системы. Достигнутое улучшение точности прогнозирования автомобильного спроса — это не самоцель, а лишь инструмент. Интригует, что иерархическое моделирование и целочисленное программирование, продемонстрировавшие свою эффективность, открывают путь к созданию самообучающихся систем управления цепочками поставок. Однако, остаётся вопрос: насколько возможно построить модель, предсказывающую не только спрос, но и саму логику его формирования, учитывая иррациональность человеческого выбора и внезапные технологические прорывы?

Следующим шагом представляется не просто увеличение объёма данных или усложнение алгоритмов, а разработка методов, способных выявлять скрытые взаимосвязи между различными факторами, влияющими на спрос — от макроэкономических показателей до социальных трендов, отраженных в пользовательских данных. Необходимо взломать саму структуру информации, выявить её внутреннюю архитектуру.

В конечном итоге, задача заключается не в предсказании будущего, а в понимании его принципов. Успешное решение этой задачи позволит не просто оптимизировать логистику, но и создавать принципиально новые модели взаимодействия между производителем и потребителем, где спрос и предложение будут находиться в состоянии динамического равновесия, подчинённого не внешним силам, а внутренней логике системы.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.17275.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-24 09:47