> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.flowlity.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.flowlity.com/ru/koncepcii/concepts/demand-forecasting.md).
# Прогнозирование спроса
Как Flowlity строит прогноз спроса и как определяется итоговый прогноз.
Flowlity прогнозирует спрос как диапазон вероятных исходов, а не как одно число. Этот диапазон называется **confidence interval** (доверительный интервал): чем он шире, тем менее надёжен прогноз. Flowlity использует эту неопределённость для расчёта страхового запаса, поэтому нестабильный продукт получает больший буфер, чем стабильный.
### Как строится прогноз
Прогноз складывается из двух уровней:
* **AI foundation model**: базовая модель обучается на всех продуктах вашей площадки и улавливает общие закономерности (сезонность, тренды, связи между продуктами, внешние сигналы). Она всегда активна и формирует **Flowlity forecast**.
* **Expert models**: необязательные модели, которые вы добавляете к отдельному продукту, чтобы учесть то, что о нём знаете, например тренд, сезонный профиль или профиль запуска похожих продуктов. Это функция Forecast Studio.
Forecast agent пересчитывает прогноз каждую неделю. Вы также можете пересчитать его в любой момент кнопкой **Compute forecast**, которая расходует кредиты.
### На чём учится модель
* **Cleaned past demand**: история спроса после того, как Flowlity исправил аномалии (выбросы, провалы из-за дефицита запаса, прошлые акции) и убрал влияние цены и акций. Она приведена к последней базовой цене, поэтому прошлая акция не завышает базовый уровень. Именно на этой истории учится модель.
* **Raw past demand**: история в том виде, в каком она получена из ваших систем, сохраняется для сравнения.
* **Similar products**: история продукта, который вы связываете с другим, в основном для управления заменой продуктов. Для нового продукта лучше подходит экспертная модель **Launch model**: она учится на запусках похожих продуктов.
* **Прогнозные события**: акции и корректировки прогноза, которые ведутся в модуле [Промо](/ru/optimizaciya-vyruchki/promotions.md). Прогноз меняют только подтверждённые акции. Запланированные акции и акции на согласовании показываются только для информации.
* **Жизненный цикл продукта**: дата **Start sales** или **End of life**, заданная в **Product strategy**. Flowlity также распознаёт пики запуска, чтобы модель не училась на первых заказах для наполнения запаса, и снижает прогноз по мере приближения продукта к концу жизненного цикла.
На площадках с осью клиентов Flowlity прогнозирует каждый продукт по всей его истории, а затем распределяет прогноз между клиентами пропорционально их доле в спросе.
### Как определяется итоговый прогноз
**Final forecast** (итоговый прогноз) используется в Планировании. Для каждого будущего периода Flowlity берёт:
1. **My forecast**, если вы ввели значение за этот период.
2. Иначе базовый прогноз: **Flowlity forecast** или **External forecast**, если в **Forecast source** продукта выбран он.
3. Затем, если ваша площадка показывает в модуле Спрос подтверждённый или запланированный спрос, итоговый прогноз никогда не бывает ниже этого будущего спроса (**future demand**).
Для продуктов со стратегией точки заказа итоговый прогноз следует за будущим спросом.
**Пример.** Flowlity forecast по продукту составляет 100 единиц в каждом из трёх месяцев:
| Месяц | Flowlity forecast | My forecast | Future demand | Final forecast |
| ------- | ----------------- | ----------- | ------------- | -------------- |
| Январь | 100 | нет | 40 | 100 |
| Февраль | 100 | 120 | 60 | 120 |
| Март | 100 | 120 | 150 | 150 |
В марте будущий спрос уже превышает оба прогноза, поэтому именно он задаёт итоговый прогноз.
### Как читать прогноз
В карточке продукта модуля [Спрос](/ru/upravlenie-sprosom/demand.md) график показывает прошлый спрос рядом с **Final forecast**, **Flowlity forecast** и его **Confidence interval**. Включите **Raw past demand (N-1)** или **Raw past demand (N-2)**, чтобы сверить прогноз с теми же месяцами прошлых лет.
Чтобы действовать по результатам, следуйте разделам *Как проверить прогноз продукта*, *Как применить экспертную модель* и *Как пересчитать прогноз прямо сейчас* на странице [Спрос](/ru/upravlenie-sprosom/demand.md).
### Точность прогноза
Представление **🎯 Forecast accuracy** в списке модуля Спрос показывает, насколько прошлые прогнозы отклонились от фактического спроса. С его помощью находите продукты, которым нужны более качественные входные данные: исправленная история, похожий продукт, экспертная модель или прогнозное событие. Определения MAE, MAPE и FVA см. в [Глоссарии метрик](/ru/koncepcii/concepts/metrics-glossary.md).
### Задействованные агенты
* **Forecast agent**: каждую неделю рассчитывает Flowlity forecast.
* **Demand anomaly agent**: каждую неделю исправляет в вашей истории выбросы, дефициты, прошлые акции и пики запуска.
* **Product similarity agent**: каждую неделю предлагает до пяти похожих продуктов для каждого продукта.
### Связанные страницы
* [Прогнозные события и корректировки спроса](/ru/koncepcii/concepts/forecast-events.md)
* [Схожесть продуктов](/ru/koncepcii/concepts/product-similarities.md)
* [Спрос](/ru/upravlenie-sprosom/demand.md)
* [Агенты](/ru/ii-i-avtomatizacii/agents.md)
* [Анализ и исправление аномалий спроса](/ru/upravlenie-sprosom/demand/investigate-demand-anomalies.md)
* [Проведение обзора точности прогноза](/ru/upravlenie-sprosom/demand/run-forecast-review.md)
* [Глоссарий метрик](/ru/koncepcii/concepts/metrics-glossary.md)
