Forecasting long-term food demand in humanitarian logistics: A United Nations World Food Programme case study
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
School of Science |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
Department
Major/Subject
Mcode
Degree programme
Language
en
Pages
80
Series
Abstract
Increases in conflict, economic instability, and accelerating climate change, coupled with a decrease in humanitarian funding is causing a rise in global hunger. Consequently, more efficient humanitarian supply chains are needed in order to decrease costs and ultimately deliver more aid to more people. Demand forecasting is crucial in efficient supply chain management, ultimately enabling better supply planning and inventory optimization. However, literature on long-term demand forecasting within the humanitarian sector is scarce. This thesis aims to fill this gap by analyzing various forecasting methods for predicting food commodity demand with a horizon of 12 months in collaboration with the United Nations World Food Programme. In this thesis we implemented and evaluated naive, statistical, judgmental, and machine learning methods. Moreover, for the machine learning methods, various feature engineering methods and exogenous data points were tested. Finally, since the uncertainty of the forecast is key to informed supply chain management decision-making, a quantile forecasting model based on the point-forecasting model was proposed and evaluated. This thesis found statistically significant accuracy gains in LightGBM models when compared to naive and statistical models such as moving average, Auto-ARIMA, and Holt-Winters exponential smoothing models. The machine learning models were tuned using cross-validation, and testing was performed in an expanding window backtesting fashion to ensure the robustness and stability of the models. We found that a LightGBM direct model with normalized data had the best performance as compared to all other models. Quantile forecasting with LightGBM predicted quantiles with less error compared to models that assumed a Gaussian distribution, however with the upper quantiles being unstable. These findings demonstrate that machine learning methods can increase the accuracy of humanitarian demand forecasting as compared to naive and statistical approaches.Ökande konflikter, ekonomisk instabilitet och accelererande klimatförändring med en minskande humanitär finansiering leder till en ökning i global hunger. Följaktligen behövs effektivare humanitära leveranskedjor för att minska kostnader och i slutändan leverera mer bistånd till fler människor i nöd. Efterfrågeprognoser är viktiga för en effektiv hantering av leveranskedjor, vilket i slutändan möjliggör bättre leveransplanering och lageroptimering. Litteratur inom långsiktiga efterfrågeprognoser i den humanitära sektorn saknas. Syftet med denna avhandling är att utöka litteraturen på efterfrågeprognoser i den humanitära sektorn. Detta gjordes genom att analysera olika prognosmetoder för att förutspå efterfrågan av livsmedelsråvaror för 12 månader framåt i samarbete med Förenta Nationernas World Food Programme. För denna analys implementerades olika naiva, statistiska, bedömningsbaserade och maskininlärningsmetoder (ML) för att evalueras. För ML metoderna användes olika exogena datapunkter och data transformationer för att öka noggrannheten av prognoserna. Osäkerheten i prognosen är avgörande när beslut fattas baserat på dem, särskilt i volatila miljöer. Därför har maskininlärningsmodellerna utvidgats för att även kunna uppskatta prognosernas kvantiler. Denna avhandling fann att LightGBM ML-metoder hade statistiskt signifikant högre noggrannhet än statistiska, naiva och bedömningsbaserade metoder. ML-metoderna var finjusterade med korsvalidering och testades vid flera tidpunkter för att säkerställa modellens robusthet och stabilitet. LightGBM med en direkt prognosmetod och normaliserad data presterade bättre än alla andra modeller. Vi fann att kvantilprognos med LightGBM presterade bättre än metoder med antagande om gaussisk distribution, dock fann vi de högre kvantilprognoserna ostabila. Dessa resultat visar att ML-metoder kan öka noggrannheten i prognoser inom humanitär livsmedelsråvarefterfrågan jämfört med statistiska och naiva metoder.Description
Supervisor
Salo, AhtiThesis advisor
Roa, DiegoHeinonen, Juuso