ノード・リスク・モデル

Sterling Intelligent Promisingは、ノード・リスク・モデルを使用して、注文のキャンセルとリスケジュールのリスクに関連する確率とコストを予測します。フルフィルメント・マネージャーとして、ノード・リスク・モデルを利用して在庫管理の効率を高めることができる。

様々な要因がオンライン注文の履行に影響を与える可能性がある。売り手や買い手からの注文キャンセルやリスケジュールは、フルフィルメント・マネージャーが直面する2つの一般的な問題であり、非効率な注文処理につながる。注文はさまざまな要因によってキャンセルされたり、予定が変更されたりする：

お客様による注文のキャンセル
非効率な在庫管理
低いノード容量
ノードのバックログ
重量物の輸送が困難
置き忘れた製品

注文の履行がこれらの要因によって影響を受ける場合、フルフィルメント・マネージャーはノード・リスク・モデルを使用して、注文のキャンセルとリスケジュールの確率を予測することができる。ノード・リスク・モデルは、過去のデータを分析し、注文のキャンセルやリスケジュールの確率を予測する。そしてモデルは、予測されたキャンセル率とリスケジュールをコストに変換する。

ノード・リスク・モデルは、人工知能（AI）を使って様々なデータ・フィードからの履歴データを処理することで、注文のキャンセル確率と注文のリスケジュールを予測する。

注：ノード・リスク・モデルを有効にするには、以下のデータタイプのデータをアップロードする必要があります：

オーダーラインデータ
Tログデータ
マークダウン・データ
可用性データ
カタログ項目データ

上記フィードタイプのデータ転送に関する詳細は、データフィードタイプの概要を参照してください。

ノード・リスク・モデルは、AIを使ってキャンセル率とリスケジュールを予測し、それぞれのコストを計算する。

キャンセル確率とコストの予測: このモデルは、AIを使ってノードの注文キャンセルの可能性を予測する。フルフィルメント・マネージャーは、特定のノードにおける注文キャンセルの可能性と、注文キャンセルの過去の理由についての洞察を得ることができる。
売り手と買い手のどちらかが、様々な理由で注文をキャンセルすることができる。注文や商品がキャンセルされるたびに、売上損失に伴うコストがキャンセル・コストとして考慮される。ノード・リスク・モデルは、予測されたキャンセル確率をキャンセル・コストに変換する。
リスケジュールの確率とコストの予測: このモデルは、AIを使ってノードの注文リスケの確率を予測する。フルフィルメントマネージャーは、特定のノードにおけるオーダーのリスケジュールの可能性や、オーダーのリスケジュールの過去の理由についての洞察を得ることができます。
ノードが注文に応じられないときはいつでも。フルフィルメント・マネージャーは、別のノードから履行されるオーダーを再割り当てすることができ、その結果、オーダー履行が再スケジュールされる。オーダーまたはオーダーラインのアイテムがリスケジュールされるたびに、遅延コスト、ノードバランシングコスト、出荷方法の変更に関連するコストなど、それに関連する複数のコストがリスケジュールコストとして考慮される。ノードリスクモデルは、予測されたリスケジュール確率をリスケジュールコストに変換する。

フルフィルメントマネージャーは、キャンセルとリスケジュールの割合とコストに関する洞察に基づいて、最適化プロファイルを調整することができます。期待されるノード性能に合わせた最適化プロファイルの作成または調整の詳細については、最適化プロファイルの管理を参照してください。