Tradycyjne modele mylą się o 30–40%. Trinity konfrontuje perspektywę optymistyczną ze sceptyczną — eliminując systematyczne błędy, które kosztują miliony zamrożonego kapitału.
Modele AI prognozują szybko — ale bez konfrontacji perspektyw powielają te same błędy: ignorują kończące się kontrakty, pomijają sezonowość, nie uwzględniają ryzyk dostawców.
System ingustuje dane historyczne sprzedaży, aktywne kontrakty, terminy odnowień i dane dostawców. Wszystkie dane są weryfikowane pod kątem kompletności i anomalii.
Model 1 buduje prognozę bazową. Model 2 aktywnie kwestionuje każde założenie: kończące się kontrakty, czynniki zewnętrzne, ryzyka dostawców. Rozbieżności są eskalowane.
Wynik: optymalizacja zamówień dla każdego SKU z ORS score, uzasadnieniem i pełną ścieżką danych. Raport gotowy dla zarządu i inwestorów.
Prognoza oparta na trendzie historycznym. Q1 2025: wzrost 12% rok do roku. Rekomendacja: zwiększ zapasy o 15% dla 500 SKU.
Wynik: brak dalszych uwag na poziomie analizy trendu. Model zaakceptował dane wejściowe bez weryfikacji kontraktów.
Weryfikuję dane wejściowe — wykryto pominięcie kluczowych zmiennych:
3 duże kontrakty kończące się w Q4 2024 nie zostały uwzględnione w prognozie. Prognoza bez ich odnowienia: wzrost 3%, nie 12%. Model 1 mylił się o 9 punktów procentowych.
+3% r/r — optymalizacja zamówień dla 500 SKU. Błąd prognozy zredukowany do 12% (vs 35% modele tradycyjne). Zamrożony kapitał z nadmiernych zapasów: uniknięte.
ORS = 0.87 · Pewność klasyfikacji · Raport zarządowy gotowy
Efekt całkowity: 12 mln PLN uwolnionego kapitału + 6 mln PLN odzyskanej sprzedaży z braków = 21 mln PLN rocznie.
Jeden audit prognozy dla 500 SKU — Trinity Nexus wykrywa błędy systematyczne, które tradycyjne modele powielają latami. Różnica: 21 mln PLN rocznie i zarząd z rzeczywistymi danymi do decyzji.
Wielomodelowa prognoza dla FMCG, retail i e-commerce — z konfrontacją perspektywy optymistycznej i sceptycznej oraz mierzalnym błędem.
Zamówienia dla setek SKU z ORS score dla każdej rekomendacji. Eliminacja zamrożonego kapitału i braków sprzedażowych jednocześnie.
Wykrywanie ryzyk w łańcuchu dostaw i identyfikacja alternatywnych źródeł zanim problem dostawcy dotknie produkcję lub sprzedaż.
Plany produkcji z uwzględnieniem niepewności popytu i scenariuszy: co jeśli popyt spadnie o 20%? Co jeśli dostawca wypadnie?
Bieżące monitorowanie opóźnień, braków i nadwyżek w czasie rzeczywistym — alert zanim problem eskaluje do straty finansowej.
Raporty z pełną ścieżką danych i uzasadnieniem każdej rekomendacji — gotowe dla zarządu i inwestorów instytucjonalnych.
Omówimy Państwa przypadek — prognozowanie popytu, optymalizację zapasów lub analizę ryzyk dostawców. 30 minut. Żadnych zobowiązań. Żadnych ogólnych prezentacji.