Adexa 精霊© 予測的および規範的

機械学習とAIテクノロジーを使用したリスク回復力のある計画

AIテクノロジーは何十年にもわたって使用されてきましたが、プロセッサーの高速化とビッグデータ用のメモリの可用性のおかげで、AIテクノロジーをビジネス機能に適用できるのは今だけです。

MLを使用すると、潜在的な問題を予測し、望ましくない結果を防止したり、望ましい結果を強化したりするための推奨事項を作成するようにシステムをトレーニングできます。

自己修正 サプライチェーンの実際のモデルを変更している傾向を見つけるために、過去のデータを使用します。

自己改善 過去および将来(または計画)のデータを使用して、問題の頻度とサプライチェーンポリシーを改善する方法を特定します。

自己最適化 アルゴリズム自体がパフォーマンスと効率を自己改善する能力を意味します

AI / MLSPCシステムのアプリケーションのグラフィック

AIエキスパートシステムとしての属性の使用

Adexa 属性と属性ベースの計画は、ユーザーとプランナーからビジネスルールを学習するために使用されます。 属性は、そのようなビジネスルールを定義するブール式を形成します。

データの時間的価値

データは、過去、現在、未来の時間的価値によって分類できます。 過去のデータはトランザクションシステムから取得される可能性があり、原因分析だけでなく、診断および予測の目的にも使用できます。

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サプライチェーンの予測および処方分析

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