Adexa 精靈© 預測性和規範性

使用機器學習和人工智能技術的風險彈性計劃

儘管人工智能技術已經存在了幾十年,但現在我們才能將它們應用於業務功能,這要歸功於更快的處理器和用於大數據的內存可用性。

使用機器學習,可以訓練系統來預測潛在問題並提出建議以防止意外結果或增強預期結果。

自校正 使用過去的數據來發現正在改變供應鏈實際模型的趨勢。

自我改進 使用過去和未來(或計劃)數據來確定問題的頻率以及如何改進供應鏈政策。

自優化 意味著算法本身自我提升性能和效率的能力

AI/ML SPC 系統應用圖

使用屬性作為 AI 專家系統

Adexa 屬性和基於屬性的規劃用於從用戶和規劃者那裡學習業務規則。 屬性形成定義此類業務規則的布爾表達式。

數據的時間價值

我們可以按時間值對數據進行分類:過去、現在或未來。 過去的數據可能來自交易系統,可用於診斷和預測目的以及因果分析。

行業_航空航天

讓 Adexa 精靈© 自主運行您的供應鏈

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Adexa 精靈© 和具有風險承受力的計劃

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供應鏈預測和規範分析

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