MDP-basiertes Lagerbestands-Modell für einen Online-Apotheker
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du erhältst 18 Monate Verkaufs-, Bestell- und Lieferzeit-Daten für 30 SKUs (Mix aus schnelldrehend und sporadisch). Formuliere für jede SKU ein MDP (Zustand = Lagerstand + ausstehende Bestellung, Aktionen = Bestellmenge, Belohnung = Marge minus Lager- und Stockout-Kosten). Löse mit Value Iteration und vergleiche im 6-Monats-Backtest gegen die heutige (s, S)-Heuristik. Liefere die optimale Strategie, einen Vergleichsbericht und eine Empfehlung, welche der 30 SKUs für den ersten Produktiv-Test geeignet sind.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie formuliert man die Bestellentscheidung für 30 SKUs als MDP und übertrifft im Backtest die heutige (s, S)-Heuristik in Service-Level UND Lagerkosten?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Eine reale Bestellentscheidung als MDP sauber modellieren (Markov-Annahme, Diskretisierung)
- Value Iteration implementieren und Konvergenz prüfen
- Backtest gegen Heuristik mit ehrlichen Metriken (Service-Level, Lagerkosten, Bestellfrequenz) führen
- Aus 30 SKUs die geeignetsten für einen Produktiv-Test auswählen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenML Researcher
MDP-Formulierung plus dynamische Programmierung auf einem realen Geschäftsproblem ist genau das Profil, das Forschungsteams in Operations-Research-nahen Bereichen einstellen.
Dieses Projekt schärft
- markov-decision-process
- dynamic-programming
- value-iteration
Applied AI Scientist
Ein Forschungsmodell so umzusetzen, dass es im Backtest gegen eine Heuristik antreten kann, ist die tägliche Disziplin angewandter KI-Wissenschaftler:innen.
Dieses Projekt schärft
- markov-decision-process
- backtesting
- inventory-modeling
Data Scientist
Bestands-Optimierung gehört zu den ältesten und stabilsten Anwendungsfeldern für Data Scientists in Retail und Versandhandel; die Challenge übt genau diese Modellierung.
Dieses Projekt schärft
- python
- backtesting
- inventory-modeling
Noch eine Sache