MULTIFOR: Ένα πολυ-λειτουργικό πλαίσιο μεθόδων πρόβλεψης στη βιομηχανία, βασισμένο στην ανάλυση δεδομένων χρονοσειρών.
Creators: name: Τσιλιγκερίδης, Οδυσσέας Ισαάκ
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Πρόβλεψη χρονοσειρές
Νευρωνικά Δίκτυα (LSTM)
Επιχειρησιακή Ανάλυση Πληροφοριών
Time-series forecasting
Neural Networks (LSTM)
Business Intelligence and Analytics

description: Δεδομένου της δημιουργίας των υποδομών του διεθνούς εμπορίου που προκάλεσε η εξέλιξη της τεχνολογίας και η παγκοσμιοποίηση, οι επιχειρήσεις ενθαρύνονται να συμμετάσχουν σε εμπορικές δραστηριότητες και εκτός συνόρων. Στη προσπάθεια τους να αντεπεξέλθουν στη συνεχή πίεση που προκαλείται απο τον διογκώμενο ανταγωνισμό, να διερύνουν το πεδίο δράσης τους και τα κέρδη τους, οι επιχειρήσεις στρέφονται στην Επιχειρησιακή Ανάλυση Πληροφοριών (ΕΑΠ/BIA Business Intelligence and Analytics), καθώς αυτή παρέχει τις πολύτιμες και αναγκαίες μεθόδους και τα εργαλεία για το στρατηγικό σχεδιασμό κατά τη λήψη αποφάσεων. Η ΕΑΠ εμφανίστηκε ως όρος το 1989, άλλα δεν κατέστη δυνατή η αποτελεσματική της αξιοποίηση εώς και πριν δύο δεκαετίες, καθώς η συνεχής τεχνολογική εξέλιξη κατέστησε δυνατή πλέον την ολοκλήρωση πολύπλοκων αλγορίθμων όπως τα Νευρωνικά Δίκτυα (ΝΔ). Παρακινούμενοι απο τις πολλαπλές δυνατότητες που παρέχει η ΕΑΠ στον επιχειρηματικό κόσμο, η παρούσα διατριβή παρέχει μια βιβλιογραφική επισκόπηση στην Εξόρυξη Δεδομένων κατά τη διαδικασία λήψης αποφάσεων και πιο συγκεκριμένα στην Εξόρυξη Δεδομένων-χρονοσειρών ως μέρος της ΕΑΠ. Παράλληλα αναπτύσεται ένα πλαίσιο μεθόδων, το οποίο προτείνει κυρίως στο βιομηχανικό κλάδο των ανελκυστήρων εκείνες τις ευρωπαϊκές αγορές που διαθέτουν τις καταλληλότερες προϋποθέσεις για μια επιτυχημένη Επιχειρηματική Διεθνοποίηση. Αυτό το πλαίσιο μεθόδων, το οποίο ονομάστηκε “MULTIFOR” (Multi-scope Industrial Forecasting Framework/Πολυ-λειτουργικό Πλαίσιο Μεθόδων Πρόβλεψης στη Βιομηχανία) είναι εξαιρετικά χρήσιμο για το διοικητικά στελέχη και τους ιδιοκτήτες των επιχειρήσεων καθώς τους παρέχει τη δυνατότητα για μια αβίαστη διαδικασία λήψης αποφάσεων σε διάφορους τομείς ευθύνης τους, όπως το μάρκετινγκ, τη στελέχωση προσωπικού και το σχεδιασμό παραγωγής. Εκτός των παραπάνω, η κτήση της εκτεταμένης γνώσης που παρέχεται απο το προαναφερθέν πλαίσιο δεδομένων, είναι δυνατή να χρησιμοποιηθεί και σε άλλες περιοχές διοικητικής αρμοδιότητας, όπως είναι η γεωπολιτική, ο στρατηγικός σχεδιασμός, η επιστημονική έρευνα, καθώς και η ψυχαγωγία. Πιο συγκεκριμένα, ως προς την υλοποίηση, τα δεδομένα που συλλέγονται κατόπιν της PESTEL (Πολιτική Οικονομική Κοινωνική Τεχνολογική Οικολογική Νομική) αναλυσης στις χώρες ενδιαφέροντος, χρησιμοποιούνται ως είσοδος στα LSTM ΝΔ, ώστε να παράγουν προβλέψεις για τα επόμενα χρόνια στα δεδομένα ανάλυσης που σχετίζονται με το βιομηχανικό κλάδο των ανελκυστήρων. Η Πρόγνωση λαμβάνει χώρα ώς πρόβλημα επιβλεπόμενης μάθησης με χρήση LSTM ΝΔ, ενώ τα αποτελέσματα προβάλονται με τη χρήση επεξηγηματικών στατιστικών μεθόδων και εργαλεία οπτικοποίησης των δεδομένων, παρέχοντας μια βαθύτερη κατανόηση της αποκαλυφθείσας γνώσης. Επιπρόσθετα ένα εργαλείο οπτικοποίησης των αποτελεσμάτων αναπτύχθηκε ως διαδικτυακή εφαρμογή, ώστε να παρέχει τη δυνατότητα στους ενδιαφερομένους να εξάγουν συμπεράσματα και να πραγματοποιήσουν προβλέψεις αξιοποιώντας τα δεδομένα που παρέχονται απο τις Βάσεις Δεδομένων του Διαδικτύου. Επιπλέον, στηριζόμενοι στο γεγονός της χρήσης «αποσύνθεσης» στις χρονοσειρές απο τις επιστημονικές περιοχές της Ανάλυσης και Πρόγνωσης χρονοσειρών ως μέσο απόκτησης υποκείμενης πληροφορίας, η οποία δεν είναι εμφανής στην αρχική μορφή των σύνθετων χρονοσειρών, πραγματοποιήθηκαν πειράματα για την εξερεύνηση επιπλέον δυνατοτήτων απόδοσης στην πρόβλεψη συμβολοσειρών. Τέτοιοι πειραματισμοί πάνω σε προγνωστικά μοντέλα που η λειτουργία τους βασίζεται στα LSTM ΝΔ, έδειξαν ότι εάν η διαδικασία της αποσύνθεσης των χρονοσειρών χρησιμοποιηθεί ως μια «Διαίρει και Βασίλευε» αλγοριθμική προσέγγιση μπορεί να συντελέσει στην ανάπτυξη ενός πλαισίου μεθόδων με εξαιρετικά υψηλές προσδοκίες ως προς την επίδοση του. Στο πλαίσιο των παραπάνω πειραματισμών συζητούνται κάποιες προκλήσεις και προτεινόμενοι τρόποι αντιμετώπισης τους, όπως είναι η υποβολή των «βρώμικων δεδομένων» στη διαδικασία «καθαρισμού των δεδομένων» και «συμπλήρωσης των κενών». Παράλληλα προτείνεται και ένας καινοτόμος αλγόριθμος για την αποσύνθεση των χρονοσειρών. Επιπρόσθετα, μετά την εφαρμογή του “MULTIFOR” στην ευρωπαϊκή ήπειρο, και τη φθίνουσα ταξινόμηση των χωρών της ως προς την καταλληλότητα τους για την Επιχειρηματική Διεθνοποίηση, παράγονται οι γραφικές παραστάσεις των χρονοσειρών τους, αναδεικνύοντας έτσι τη χρονική εξέλιξη των δεικτών τους εώς και τη πρόγνωση τους για τα επόμενα χρόνια.
description: Since new technologies and globalization have liberalized the infrastructure of trade between countries worldwide, industries are encouraged to participate in cross-border trade. In their struggle to withstand the pressure produced by the bigger competition, to expand themselves and to increase their market share, industries are driven to Business Intelligence and Analytics (BIA), since it provides valuable and necessary methodologies and tools for decision-making strategy planning. BIA is a research field, introduced in 1989, but gained high popularity over the two last decades, as ever-increasing computational resources are now capable of implementing complex algorithms, such as Neural Networks (NNs). Motivated by the potential offered by BIA in business world, the current thesis provides a literature review on Data Mining in Business Decision-Making process, and in particular on Time-Series Data Mining, which is used in BIA, along with a novel framework that recommends, mainly to elevator manufacturer enterprises, European foreign Markets, which are suitable for business international expansion. This framework, which is called Multi-scope industrial forecasting framework (MULTIFOR), is essential for the decision-makers or business owners since it facilitates the decision-making process in various domains, such as marketing, employment recruitment and production planning. In addition, the profound knowledge provided, may be exploited in other areas as well, such as geopolitics, strategy planning, research-literature and entertainment. More specifically, data gained after implementing Political-Economic-Social-Technological-Environmental-Legislative (PESTEL) analysis, for almost all the European countries, are used in Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks (LSTM RNNs), to predict analytical data, related to elevator market, for the next years. The prediction, is conducted as a, LSTM RNNs supervised learning problem, while some descriptive statistical methods and Data Visualization techniques, provide a deeper understanding of the hidden knowledge gained. In addition, a visualization tool was developed as a Web Application, aiming at providing to the interested parties the opportunity to gain profound knowledge and conduct predictions, exploiting data provided from Web databases. Furthermore, on the basis of the traditional time-series analysis and forecasting, which perform time-series decomposition with the purpose of gaining knowledge, not obvious in the initial complex time-series form, a variety of experiments were conducted to accomplish better time-series forecasting. Such experiments on predictive models based on LSTM NNs, showed that this decomposition process, if used in a “divide and conquer” approach may contribute to a novel framework development with high performance potentials. In the scope of experimentations, some challenges are discussed, along with their proposed solutions, such as processing the “dirty data” to “data cleaning” and “filling the missing values”, while a novel algorithm is proposed for the time-series decomposition process. Additionally, a descent sorted list with the most advantageous markets for business Internationalization in Europe is provided after performing “MULTIFOR” on data gained for the European continent, displaying the results in their multivariate time-series graphs, illustrating the evolution and prediction of their indicators.