Forecast Engineer
Giải pháp Dự báo Nhu cầu Đa năng & Đa Cấp Gộp — Tập trung giải quyết bài toán cốt lõi làm sao để dự báo đúng trên dữ liệu phân phối thực tế, kết hợp khả năng đóng gói mô hình độc lập để kiểm thử nhanh và phục vụ đa người dùng.
Trạng thái Dự án (Version 1.0 Draft):
Dự án hiện vừa hoàn tất giai đoạn nghiên cứu giải pháp, xử lý bẫy dữ liệu và chốt kiến trúc thuật toán dự báo (sử dụng bộ dữ liệu trích xuất Parquet từ DWH để huấn luyện và kiểm thử). Việc triển khai thành Phần mềm Chính thức đang ở trạng thái Pending — chờ đánh giá và nghiệm thu kết quả dự báo thực tế trước khi đưa vào ứng dụng sản xuất.
Tìm hiểu Giải pháp Dự báo Kiến trúc Mô hình AI (Developers)
Trọng Tâm: Dự Báo Sao Cho Đúng
Giải quyết trực diện các nguyên nhân gây sai số dự báo trong thực tế phân phối: khử cầu ẩn do đứt hàng tồn kho, xử lý bước ngoặt chuyển mùa gắt, loại bỏ hiệu ứng đẩy đơn ảo cuối tháng và tách bạch hàng tặng khuyến mãi khỏi sức mua thực.
Tổ Hợp AI & 28 Biến Ngoại Sinh
Kết hợp mô hình nền tảng chuỗi thời gian đa biến Amazon Chronos-2 (120M), bộ khử lệch mùa vụ hai chế độ và mô hình học phần dư trên 28 biến ngoại sinh (chương trình khuyến mãi, thời tiết, độ phủ điểm bán, tần suất viếng thăm, tồn kho).
Đồng Bộ Đa Cấp & Kiểm Thử Nhanh
Đồng bộ phân cấp hai chiều neo về 473 mã sản phẩm gốc, đảm bảo tổng dự báo giữa Kho con, Hệ thống Chuỗi và Cửa hàng khớp nhau tuyệt đối. Quá trình kiểm thử và huấn luyện mô hình được chuẩn hóa qua tệp dữ liệu Parquet trích xuất từ DWH.
Giới thiệu & Bài toán Dự báo
Mục tiêu độ chính xác, 3 cấp hạt vận hành cốt lõi, 16 cấp gộp và công thức giải trình 6 nhóm nhân tố kinh doanh:
Biến & Dữ liệu Đầu vào
Mô hình đang đọc những biến nào, dữ liệu nào hệ thống tự lấy và tự tính, dữ liệu nào người dùng phải nhập trước kỳ chạy:
Kiến trúc & Làm sạch Dữ liệu
6 quy tắc làm sạch bẫy dữ liệu bắt buộc để không làm lệch mô hình, kiến trúc 4 tầng và cấu trúc dữ liệu kiểm thử:
Hướng dẫn Developers
Tài liệu kỹ thuật chuyên sâu: toán học 5 tầng mô hình dự báo, cài đặt môi trường, quy trình huấn luyện và tích hợp API:
Luồng Giải pháp Từ Làm sạch Dữ liệu Đến Kết quả Dự báo
flowchart LR
subgraph DATA["1. Chuẩn hóa & Làm sạch Dữ liệu"]
D1[("Dữ liệu Lịch sử 2021–nay\n& Kho Dữ liệu DWH")]
D2["Bộ Dữ liệu Kiểm thử Sạch\n(Đã lọc 6 bẫy dữ liệu)"]
D1 -->|"Trích xuất bản chụp Parquet\nphục vụ thực nghiệm & kiểm thử"| D2
end
subgraph ENGINE["2. Động cơ Dự báo Lõi (Core Forecasting Engine)"]
E1["Khử đứt hàng · Khử lệch mùa vụ\n& Nối 473 mã sản phẩm gốc"]
E2["Chronos-2 (120M) Đa biến\n+ Học phần dư 28 Biến Ngoại sinh"]
D2 --> E1 --> E2
end
subgraph OUTPUT["3. Đồng bộ Phân cấp & Đánh giá Kết quả"]
U1["Đồng bộ Stein 3 Cấp Hạt\n(Kho con · Chuỗi · Cửa hàng)"]
U2["Giải trình 6 Hệ số K\n& Nghiệm thu Độ chính xác"]
E2 --> U1 --> U2
endKết quả Độ chính xác Kiểm thử (WMAPE)
- Toàn công ty: 0,07% (độ lệch tổng +0,07%)
- Theo Kho chính (35 kho): 14,26%
- Theo Kho con (75 Subinventory): 16,61%
- Theo Hệ thống Chuỗi (45 chuỗi MT/KA): 17,26%
- Theo Mã sản phẩm (473 SKU gốc): 29,03%
Quy mô Dữ liệu Thực nghiệm
- Danh mục sản phẩm: 473 mã thành phẩm thương mại gốc
- Chuỗi thời gian: Hơn 69 tháng liên tục (từ 01/2021 đến nay)
- Mạng lưới phân phối: 35 kho chính, 75 kho con, 45 chuỗi siêu thị và hơn 20.000 cửa hàng
Chuyên mục Nghiên cứu Trọng tâm
Toàn bộ phương pháp luận, khám phá dữ liệu thực nghiệm và kiến trúc mô hình dự báo: