Adexa 精灵© 预测性和规范性

使用机器学习和人工智能技术的风险弹性计划

尽管人工智能技术已经存在了几十年,但现在我们才能将它们应用于业务功能,这要归功于更快的处理器和用于大数据的内存可用性。

使用机器学习,可以训练系统预测潜在问题并提出建议以防止意外结果或增强预期结果。

自校正 使用过去的数据来发现正在改变供应链实际模型的趋势。

自我改进 使用过去和未来(或计划)数据来确定问题的频率以及如何改进供应链政策。

自优化 意味着算法本身自我提升性能和效率的能力

AI/ML SPC 系统应用图

使用属性作为 AI 专家系统

Adexa 属性和基于属性的规划用于从用户和规划者那里学习业务规则。 属性形成定义此类业务规则的布尔表达式。

数据的时间价值

我们可以按时间值对数据进行分类:过去、现在或未来。 过去的数据可能来自交易系统,可用于诊断和预测目的以及因果分析。

行业_航空航天

让 Adexa 精灵© 自主运行您的供应链

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Adexa 精灵© 和具有风险承受力的计划

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