先维多模态大模型之预测大模型的介绍及应用实践

在日趋激烈的市场竞争环境中，制造、零售、能源等行业都迫切需要更高效地对产品销售等进行预测，以便更好地契合市场，增强自身竞争力。传统的预测方法缺乏对数据深入剖析的能力，无法进行精准预测，导致企业在制定生产与供应计划时，犹如在黑暗中摸索，难以准确把握市场脉搏。随着AI技术的蓬勃发展，为企业提供了全新且强大的预测方法，然而现有AI预测方法却受到技术成本高昂、专业人才短缺、特定任务场景等多种因素限制，实际应用不广泛、成效不显著。先维通过降低大模型的参数量，提升大模型的结构通用性，融合和表达更多领域知识和模态知识，形成通用的预测大模型，为企业供应链管理的智能化、自动化提供高精度、高可靠性、低成本的预测和决策支持。

 

一、传统预测方法的局限性

 

传统预测方法往往存在着诸多局限性，严重影响了企业的发展和决策的科学性，主要问题集中体现在以下几个方面：

1. 预测结果准确率低：传统预测往往是根据人员的经验和知识进行预测，容易受到主观判断和经验的影响；趋势分析则只能根据历史数据进行汇总和分析，无法反映当前市场需求，这些都导致了预测结果的不准确。
2. 缺乏动态调整能力：传统预测常基于固定的周期和模式进行，对于市场突发变化反应迟缓。一旦出现影响预测结果的事件，传统预测方法无法及时捕捉这些信息并调整预测结果，企业只能被动应对，甚至可能遭受库存积压、延误交货等损失。
3. 外部因素考量不全：在实际应用中，市场、采购、供货需求并非是一成不变的，而是会受到诸多因素的深刻影响，如客户习惯、促销调价、竞对情况等。传统预测方法往往无法全面考虑这些因素及其权重的动态变化，导致预测结果的准确性和可靠性受到限制。

二、AI预测方法的优越性

在数字化转型的浪潮下，企业积累了大量生产数据、销售数据、采购数据等，这些数据为运用AI技术开展预测提供了丰富素材，结合AI类人的理解和分析能力，就可以帮助企业优化资源配置，实现降本增效。

1. 在制造领域：AI预测可以综合考虑季节周期、原材料供应、市场需求趋势等多方面因素，分析市场数据和历史销售数据，预测客户对产品的需求，帮助企业合理安排生产计划、采购原材料、规划生产线产能和调配人力资源。
2. 在零售领域：AI预测可以通过对客户行为数据的分析，挖掘客户需求和购买习惯，提高销售预测准确率。在大促活动期间，AI预测还可以根据实时购买数据的反馈，捕捉消费者购买行为的变化，动态调整商品的销售预测，使企业能够及时补货或调整营销策略，实现销售额的最大化。
3. 在能源领域：AI预测能够综合分析宏观经济数据、工业生产指数等诸多因素，结合不同季节气温变化和能源需求周期波动，精准预测能源需求的高峰和低谷时段，帮助能源企业合理安排生产、投资和销售计划，以满足居民和企业的能源需求。

三、先维预测大模型的实现路线

从技术视角看，精准预测无疑是AI领域一个既关键又极具挑战性的课题。先维基于的预测大模型，运用全球先进技术和完善的数据加工流程，全面考量周期、定价、天气、促销、竞对等外部环境因素，实现了“多行业、多维度、多场景”的精准预测：

1. 在行业领域方面：先维提供了通用的预测框架，模型生产流程上更加标准化，在制造、零售、能源、金融等行业都沉淀有完善的解决方案。
2. 在维度拓展方面：预测大模型的特征工程不仅支持传统机器学习的基础特征提取，如时间、地域、产品、行为、环境、市场等，并且可以在基础特征之上进行维度的交叉组合生成各种衍生特征，深度洞察复杂问题。
3. 在场景应用方面：预测大模型可按需设置关键影响因子，并基于反馈信息动态优化影响因子在预测中的权重，让算法能更加贴近产品销售预测、产品供货预测、原辅料采购预测、生产计划优化、检验计划优化、分拣计划优化等实际场景，更好的服务业务。

预测大模型应用的实现路线可以分为8个步骤，整体实现路线如下图所示：

 

 

各部分主要内容如下：

 

1、预测问题分析

明确要预测的目标问题，了解其背景、需求和应用场景，确定预测的类型（如时间序列预测、分类预测等）以及期望达到的精度和效果，这是整个实现路线的起点，为后续步骤提供方向。

 

2、数据探索

• 影响因子确定：通过领域知识、经验分析和初步的数据研判，找出可能对预测目标产生影响的各种因素，这些因素将指导后续数据采集和特征提取的方向。
• 数据源选择：根据应用场景需求，寻找合适的数据源。数据源可以是内部数据库，也可以是外部数据集，确保数据来源可靠且与预测问题相关。

3、原始数据采集

• 数据业务处理：将从各个数据源获取的数据按照业务逻辑进行整理和预处理，比如统一数据格式、时间对齐等操作，使其符合后续分析的要求。
• 异常数据清洗：识别并处理数据中的异常值、缺失值和错误数据。可以采用统计方法、机器学习算法或者基于业务规则来去除或修正这些异常数据，以提高数据质量。

4、通用特征提取

从经过清洗和处理的原始数据中提取具有通用性的特征。可采用特征工程技术，这部分往往需要结合数据的内在规律和业务场景的经验进行处理，并且提取的特征应能够有效地表示数据中的信息，为预测大模型提供输入。

 

5、预测推理

使用训练好的预测大模型对新的数据进行推理，生成预测结果。在推理阶段，要确保数据的输入格式与训练时一致，并且对模型的输出进行合理的解读和转换，使其符合业务需求。

 

6、业务处理

• 难例上报：在预测推理过程中，将那些预测结果与实际情况偏差较大或者难以准确预测的案例标记并上报。这些难例可以为后续模型的改进提供重要线索。
• 结果修正：根据业务规则和专家知识，对部分明显不合理的预测结果进行手动或自动修正，以保证预测结果在业务应用中的可用性。

7、模型评测

采用合适的评估指标（如均方误差、准确率、召回率等）对预测大模型的性能进行评估。评估可以在训练集、验证集和测试集上分别进行，以全面了解模型的泛化能力、准确性和稳定性，判断模型是否满足业务要求。

 

8、柔性调优

根据模型评测的结果，对预测大模型进行柔性调整优化。可以调整模型的参数、增加数据量、改进特征提取方法或者增加新的影响因子等，以不断提高模型的预测准确性，直到达到满意的预测效果。

四、先维预测大模型的场景应用

先维将预测大模型结合AI训练平台和推理平台，先后在制造、能源等领域多个企业应用实践，为用户提供有效的解决方案，实现了以下场景应用：

 

1、产品销售预测

• 具体应用场景：收集企业多年的历史销售数据，包括不同产品型号、不同地区、不同时间段的销售记录，同时结合关键影响因子，如季节性、周期性需求变化等数据及实时销售数据输入预测大模型，输出产品销售预测报告，为企业制定生产计划和营销策略提供依据。
• 解决的问题、痛点、难点：解决企业难以准确把握市场需求，导致生产或营销计划不合理的痛点。许多企业在制定生产或营销计划时，因缺乏对未来产品销量的精准预估，容易出现生产、进货过多造成库存积压占用资金，或生产、进货过少错过销售机会的情况。

 

2、生产计划优化

• 具体应用场景：预测大模型以产品销售预测结果为基础，综合考量生产线的设备产能、不同产品生产所需时间、原材料供应周期、工人技能水平及工作时长限制等因素，输出主生产计划。并根据实际生产进度和突发情况（如设备故障、紧急订单插入）动态调整模型输入参数，输出临时生产计划。
• 解决的问题、痛点、难点：传统生产计划制定多依赖经验或粗略估算，致使生产与市场需求难以精准对接，易导致安全库存过高或不足。同时，当市场需求发生变化或遇突发情况，生产计划调整时人工工作量大，给生产经营带来压力。

 

3、原辅料采购预测

• 具体应用场景：收集制造企业过往原材料使用数据、库存周转率、供应商交货周期、原材料价格波动趋势等信息输入预测大模型，同时结合产品销售预测和生产计划优化后的结果，计算所需原辅材料数量和采购时间，输出原辅料采购建议。
• 解决的问题、痛点、难点：制造企业原辅料库存管理长期缺乏抓手，面临原材料积压或缺货风险的难点。原材料积压会占用大量资金，增加仓储成本，而缺货则会导致生产停滞，延误交货期，损害企业声誉。

 

4、检验计划优化

• 具体应用场景：基于产品设计参数、生产工艺数据、历史产品缺陷数据以及检验设备运行状态数据等，深入分析产品缺陷产生的潜在因素，预测不同批次产品的缺陷率。根据缺陷率预测结果，输出检验计划，科学分配检验人员与检验设备。
• 解决的问题、痛点、难点：传统检验模式下，企业常对所有产品采用统一检验标准与资源投入，不同缺陷率产品配置的检验人员与检验设备不均衡，导致前后检验工序衔接不畅，浪费人力与时间成本。

 

5、产品供货预测

• 具体应用场景：综合考虑市场需求预测、生产能力、库存水平、物流配送能力以及客户提货行为等因素，对产品供货量进行预测，输出产品供货预测报告，辅助仓管人员设置安全库存，缓解仓管压力，降低库存占用。
• 解决的问题、痛点、难点：在复杂的供应链体系中，各环节信息不透明、不协调，易造成产品供应与市场需求脱节，另有部分客户不按时提货，导致仓储成本增加。

 

6、分拣计划优化

• 具体应用场景：将自动分析实时销售数据，结合车辆等多维度信息，预测车辆配送货物的数量和品类，动态调整配送班次，输出分拣计划，以提高分拣配送效率，提高派单处理速度，降低运输成本。
• 解决的问题、痛点、难点：传统分拣模式下，制造企业会等待实际订单直至某个截至时点，再根据客户地址安排车辆线路派单配送，分拣任务则需要等到车辆和货品都确定后才能进行，存在分拣任务波峰期间人员、车辆资源不足，波谷期间资源闲置的痛点问题。

五、总结

先维预测大模型相对基础大模型具有参数量少、落地性强等优势，依托其理解能力、生成能力和泛化能力，深度洞察业务场景中的复杂问题，理解并处理海量的数据，从中挖掘出隐藏在数据背后的规律和趋势，突破人工智能应用上“一场景一训练一模型”的局限，实现“大模型+各类场景化应用”的新范式，可以作为一种基础能力赋能各行各业业务场景，为企业在市场竞争中提供有力的决策支持工具，帮助企业优化生产、采购、销售等环节，提高供应链的稳定性和弹性，加速行业数字化转型进程，实现可持续发展。