Adexa 精霊© 予測的および処方的プランニング エージェント
リスク回復力と俊敏性のためのスマート エージェント
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するようにシステムをトレーニングでき、 望ましくない結果を防ぎ、機会を創出し、および/または望ましい結果を高めるための推奨事項を作成します。 したがって、不必要なリスクが回避され、回復力が大幅に向上し、潜在的な災害が予測および防止されます。 Adexa 以下に概説するように、計画のデジタル ツインを使用してこれを実現します。 エージェントは、より高い品質を実現するために学び、行動するように作られています リアルタイムでの意思決定 不必要なリスクを取り除くことで、サプライ チェーンの機敏性と回復力を高めます。
自己修正 過去のデータを使用して、サプライチェーンの想定モデルを変更している傾向を見つけ、（たとえば）機器の効率やサプライヤのリードタイムなどに関する元の想定を常に修正して、より回復力のあるサプライチェーンの信頼できるコミット日と正確な財務を生成します。
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。 良い例は Adexa 安全性とヘッジストックの最適レベルを学習するMLテクノロジー.
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、ビジネスルールを学習するために使用されます ユーザーとプランナーから。 属性フォーム ブール式 そのようなビジネス ルールを定義します。 したがって、ビジネス プロセスと優先度が変化しても、システムは適応し続け、変化する新しいプロセスを取得します。
Qとは
Q は、特定の一連のビジネス プロセスを実行するために常に実行される分散インテリジェント エージェント (プロセス) です。 各 Q は、そのユーザーのエージェントを形成する特定のタスクまたはビジネス プロセスを担当します。
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