最接近水晶球的东西—— Adexa ML预测器

Adexa机器学习预测器，GENIE^©, 旨在预测供应链中的低效率以及确定延迟订单的主要原因。 该系统检查数以百万计的数据变量，以找出过去和未来的行为模式，这些模式可能会增加成本、导致延迟或只是减慢开展业务的速度。

在分析中，GENIE^© 不仅检查内部数据，还检查外部数据，例如天气、季节、供应商或客户位置等。 它还结合来自其他信息系统（如 MES 和 ERP）的数据，以寻找可能影响订单交付甚至增加成本的模式，后者的一个例子是使用更昂贵的替代材料，因为没有足够的原来的。 从此类系统获得的数据类型有助于验证供应链模型的准确性。 例如，如果一件设备非常频繁地发生故障，那么它的可用性可能与最初假设的不同。 因此精灵^© 可以修正模型。 供应商交货提前期也是如此。 随着时间的推移，它们可能会偏离假设。 通过检测偏差，可以生成更现实和准确的计划，从而获得更好的交付性能。