نظام Inventory AI: ذكاء اصطناعي للتنبؤ بحجم الطلب وإدارة المخزون

نظام Inventory AI: الحل الذكي لإدارة المخزون ومنع الخسائر الناتجة عن سوء التقدير.

في هذا المشروع، قمت بتطوير نظام متكامل يعتمد على تقنيات تعلم الآلة (Machine Learning) لمساعدة أصحاب المتاجر والشركات في التنبؤ بدقة بالكميات المطلوبة للمخزون بناءً على تحليل متغيرات السوق الحقيقية.

? ما الذي يميز هذا المشروع ويجعله استثماراً ناجحاً؟

* دقة تنبؤ مذهلة: بفضل خوارزمية RandomForestRegressor، استطاع النظام تحقيق نسبة دقة (R2 Score) تصل إلى 97.63%، مما يعني تقليل الهالك ومنع نفاذ المخزون المفاجئ.

* محرك تنبؤ ثنائي العوامل: يحلل النظام العلاقة المعقدة بين سعر المنتج (Product Price) وميزانية الإعلانات (Advertising Budget) لإعطاء تقدير دقيق للطلب المستقبلي.

* واجهة مستخدم (UI) احترافية: تم بناء الواجهة باستخدام Streamlit لتكون سهلة الاستخدام حتى لغير التقنيين، مع توفير نظام Data Validation ذكي لمنع الأخطاء البشرية أثناء إدخال البيانات.

* تحليلات بصرية متقدمة: يتضمن النظام رسماً بيانياً تفاعلياً (Predictions vs Reality) لمقارنة أداء النموذج بالنتائج الحقيقية، مما يعزز الثقة في القرارات الناتجة عنه.

? التقنيات التي استخدمتها في البناء:

- لغة البرمجة: Python.

- معالجة البيانات: Pandas & NumPy.

- تعلم الآلة: Scikit-learn (تدريب واختبار النماذج).

- الرسوم البيانية: Matplotlib لتمثيل البيانات بصرياً.

- هندسة الواجهات: Streamlit.

هذا النظام هو نموذج أولي قابل للتوسع والربط مع قواعد بيانات ضخمة أو منصات تجارة إلكترونية، ليكون العصب المحرك لإدارة المخزون بذكاء. يمكنك تجربة النظام حياً عبر رابط المعاينة المرفق.