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厦门阿米控技术有限公司  
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公司新闻
BP910S 3KDE175831L9100
2021-10-12IP属地 火星7

亲爱的客户:

公司主营A-B罗克韦尔、GE、ABB、黑马、西屋、施耐德、本特利、英维斯等全系列产品,下单前请咨询在线亚婷或电联亚婷询价格和货期,具体价格请咨询亚婷;为了节省您寻找型号的时间,请将您所需的型号报给亚婷咨询!

人工智能和机器学习驱动的认知供应链


当意识到数据量与物联网一起增长的速度时,很明显,智能供应链只是选择正确解决方案的问题。


人工智能和机器学习不仅使供应链管理自动化,而且使认知管理成为可能。基于机器学习算法的供应链管理系统可以自动分析诸如物料库存,入站装运,在制品,市场趋势,消费者情绪和天气预报等数据。因此,他们能够定义好佳解决方案并做出数据驱动的决策。


整个认知供应链管理系统可能涉及以下功能:


需求预测。通过应用时间序列分析,功能工程和NLP技术,机器学习预测模型可以分析客户行为模式和趋势。因此,制造商可以依靠数据驱动的预测来设计新产品,优化物流和制造流程。


运输优化。利用机器学习和深度学习算法可以评估运输和可交付成果,并确定对其性能有何影响。


物流路线优化。通用ML算法会检查所有可能的路线并定义好快的路线。


仓库控制。基于深度学习的计算机视觉系统可以检测到库存短缺和库存过剩,从而优化了及时的补货。


供应链安全。机器学习算法分析有关请求信息的数据:需要谁,在哪里以及什么信息,并评估风险因素。因此,认知供应链可确保数据隐私并防止黑客入侵。


端到端的透明度。基于机器学习的高级IoT数据分析处理从IoT设备接收的数据。机器学习算法可发现供应链中多个流程之间的隐藏互连,并识别需要立即响应的弱点。因此,如有必要,参与供应链运作的每个人都可以请求所需的信息。


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