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工业软件系统架构图订单预测4

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算法系统架构图订单预测5

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现实的残酷测6

现实的残酷测6供应链战略最大化产能最大化客户服务水平最小化运营成本7供应链战略最大化产能最大化客户服务水平最小化运营成本7IntelAmongtheTop10SupplyChainCompanies!FourthyearinaRow!!GartnerIntelRanked#48IntelAmongtheTop10Supply多目标的线性规划、整数规划建立数学模型,调用商用算法引擎。300+万决策变量比如订单被支持了多少300+万约束条件比如产能约束等20多个目标加权平均9多目标的线性规划、整数规划建立数学模型,调用商用算法引擎。大数据,人工智能的应用数据质量的监测,控制和修复预测新产品的产出率等自动弥补确实的数据等10大数据,人工智能的应用数据质量的监测,控制和修复10大数据,人工智能的应用商业规则的挖掘规则的场景比如生产要平滑规则的参数基于AI的,对决策的解释比如为什么某个订单不能被支持?基于规则推理的复杂计算过程11大数据,人工智能的应用商业规则的挖掘11产品可靠性模型一门古老又有生命力的技术、理论IoT技术:数据获取大大简化12产品可靠性模型一门古老又有生命力的技术、理论12

案例-Symbion公司订单预测案例-Symbion公司订单公司背景澳洲前两大药品批发公司之一10万多种药品全澳洲13个库存中心,分布在不同省、地区供应全国3000多家分店很多药品销售具有明显季节性14公司背景澳洲前两大药品批发公司之一14问题描述公司全国库存中心,部门30来个员工每天为下订单忙的不可开交库存积压(药品进货过多)和缺货(进货过少)经常发生很多供应商信息、供应变动信息无法体现到下单中公司目前有自己的ERP系统15问题描述公司全国库存中心,部门30来个员工每天为下订单忙的不解决期望自动预测每样药品在未来一年内每一个月的销售额,保证一定的预测准确度。根据预测的销售,根据每样药品的送货时间,自动产生订单,自动发送订单到供应商。保证服务水平、提高库存周转率、提高准时交货率和全额交货率不变动现有的ERP系统16解决期望自动预测每样药品在未来一年内每一个月的销售额,保证一解决方案集合20多个个库存预测模型,包括多个季节性预测模型根据每样药品过去三年销售记录,自动选择最佳模型,预测未来12个月每个月的销售根据预测的月销售,结合每样药品的送货时间,确定需要进货量,自动生成订单17解决方案集合20多个个库存预测模型,包括多个季节性预测模型1方案结果库存减少25%服务水平保证在97%库存周转率显著提高预测准确度保持在4

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