¿Qué es?

Open Forecast Engine (OFE) es una herramienta para realizar pronósticos para series temporales, empleando algoritmos de Machine Learning y Deep Learning.

Sobre el Motor de forecasting

El motor de forecasting desarrollado en Morris & Opazo es una herramienta de pronósticos genérica, basado en series temporales, haciendo predicciones sobre las variables, y entregando información del comportamiento de la incertidumbre de la serie temporal pronosticada, expresado en la entrega de intervalos de predicción.

Desafío y concepto general de solución

El pronóstico de series temporales posee un amplio campo de aplicaciones en la industria, gobernado por una serie de factores según el contexto. Por ejemplo, en el retail existen elementos como estaciones climáticas, ventas y descuentos masivos de múltiples productos, periodos de festividades de acuerdo a cada país (por nombrar algunos), que los modelos clásicos no logran explicar de forma precisa debido a la naturaleza no lineal de estos eventos. Otro punto a considerar es la recolección diaria de grandes volúmenes de información debido al crecimiento y revolución tecnológica, transformando cada dato en un potencial activo para la empresa.

¿Qué permite este producto?

Nuestro motor de forecasting facilita un acercamiento al mundo de la Inteligencia Artificial de forma simple y concreta. OFE permite realizar pronósticos para una o múltiples series de tiempo, entregando intervalos de predicción con un 80% de probabilidad, además de información del rendimiento del modelo empleado, como un análisis descriptivo de las series.

¿Cómo te ayuda?

Open Forecasting Engine te ayuda en realizar pronósticos de forma sencilla, donde la única interacción del usuario es en la etapa de ingreso de datos y características del pronóstico deseado. Los algoritmos en los cuales está basado nuestro producto, emplea conceptos matemáticos avanzados, que se traduce en pronósticos mas certeros capturando relaciones complejas en la dinámica de las series temporales, ayudando en labores de planificación, inventario, inversión, según sea la aplicación y el área estudiada.

Instrucciones

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