Adexa 精靈© 預測性和規範性規劃代理
您的抗風險能力和敏捷性智能代理
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，可以訓練系統預測潛在問題和 提出建議以防止不良結果、創造機會和/或增強預期結果. 因此，避免了不必要的風險，大大提高了復原力，並預測和預防了潛在的災難。 Adexa 如下所述，使用規劃的數字雙胞胎來實現這一點。 創建智能體是為了學習和行動，以提高質量 實時決策 通過消除不必要的風險，使供應鏈更加靈活和有彈性。
自校正 使用過去的數據來發現正在改變假設的供應鏈模型的趨勢，並不斷糾正有關（例如）設備效率或供應商交貨時間等的原始假設，從而為更具彈性的供應鏈生成可靠的承諾日期和準確的財務數據。
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。 一個很好的例子是 Adexa 學習最佳安全水平和對沖股票的機器學習技術.
自優化 意味著算法本身自我提升性能和效率的能力
使用屬性作為 AI 專家系統
Adexa 屬性和 基於屬性的計劃用於學習業務規則 來自用戶和規劃者。 屬性形式 布爾表達式 定義此類業務規則。 因此，隨著業務流程和優先級的變化，系統會不斷適應並在新流程發生變化時捕獲它們。
誰是Q
Q 是一個分佈式智能代理（進程），它不斷運行以執行一組特定的業務流程。 每個 Q 負責特定任務或業務流程，形成其用戶的代理。
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