玩转供给链 ML和AI是怎么做需求筹划的?

　　【编译】尽量呆板进修和人工智能(AI)已经在供给链应用中行使了一段时刻，但如故存在着一场持久的军备比赛，以新的方法在需求筹划办理方案中更有用地操作呆板进修和人工智能。

　　这并不稀疏。需求打算是供给链打算(SCP)套件中的要害应用之一。在ARC最近对这个市场举办的环球市场观测中，需求应用措施在20亿美元以上的市场中仅占不到三分之一。SCP办理方案由一家公司起首实验，然后继承购置套件中的其他办理方案。

　　呆板进修是通过应用措施的输出(譬喻猜测)举办测试，按照对究竟的怀抱来搜查输出，然后调解天生输出(猜测)所涉及的参数或数学，并查察调解是否导致更准确的输出。可以说，这些都是呆板进修从履历中进修的。

　　人工智能(AI)的界说更为普及。任何可以或许感知其情形并采纳动作最大化其乐成机遇的装备都是从事某种情势的人工智能。人工智能包罗可以读取息争释书面说话或天然说话处理赏罚应用措施的专家体系，如iPhone的Siri。

　　在任何需求打点办理方案实验之前，必要整理主数据。洁净和类型化数据的进程耗费的时刻更长，本钱更高，而且必要比险些全部公司预期有更一连的全力。人工智能正被用来辅佐类型化数据。因此，需求筹划应用措施可用于猜测有几多产物将输送给大客户。在数据库中，宝洁，Porter&Gambel(sp。)，宝洁公司等都是指统一个客户。但数字应用必要准确，全部这些名字都必需拼写和标点沟通。对付一小我私人来说，这是一件轻易的事，但却是一件淹灭时刻的事。假如行使了人工智能，使命可以大大加速。 LLamasoft就是一种以这种方法行使人工智能的办理方案供给商。

　　Adexa首席执行官赛勒斯·哈达维(Cyrus Hadavi)暗示，数据可以用另一种方法整理。猜测凡是涉及贩卖职员的投入。“我们正在做的是数据测试，查察已往的数据和探求模式，从而说明出哪些贩卖职员较量乐观，哪些较量气馁。”

　　近20年来，JDA和Logility一向在行使呆板进修辅佐在需求打算应用中对库存单元(SKU)举办分类。行使差异的算法来猜测差异范例的产物或组。通过对SKU举办恰当分类，可以得到更好的猜测功效。这在供给链筹划供给商中已经很广泛。

　　跟着时刻的推移，更多的数据输入被引入到需求打算进程中，很多公司对更多的筹划视野(一般，每周，每月等)举办更多的猜测，并输送到各个所在。 E2open开始行使这种技能不是为了对SKU举办分类，而是为了找到可以或许进步每艘船的位置和筹划时刻的猜测精度的下流数据源。简而言之，E2open在更多的端到端黑匣子范例办理方案中行使呆板进修。

　　其他猜测是也许的。 Arkieva公司运营总监Sujit Singh暗示，在已往的三年中，客户已经开始要求他们做出贩卖猜测。贩卖副总裁以为，“对付那些有贩卖订单设置模式的要害客户，要研究他们的数据，以便知道下一个订单的时刻，行使这个贩卖猜测来扣问将来3周将下订单的客户，不下订单的缘故起因。另外，通过对B2B天下的市场说明，贩卖团队可觉得其他产物缔造需求。这不只可以改进需求猜测，还可以辅佐贩卖机构封锁营业。

　　当诸如贩卖点等下流数据可用时，需求打算办理方案得以改造。但尚有许多更多的数据流还没有被发掘出来。 ToolsGroup和Relex Solutions已经举办了试验，以检讨行使交际媒体和气候数据是否会改进猜测。

　　可是许大都据源将不能成为尺度办理方案的一部门。譬喻，一家大型的纸张分销商也许可以通过行使俄罗斯的纸张出口来改进他们的猜测，但险些没有其他公司可以有用地操作这些数据。

　　LLamasoft引入了Demand Guru的需求建模器材，辅佐企业开拓更多定制的需求打算办理方案。这个器材应承一个企业更轻易整理、殽杂、然后摄入时刻序列数据，然后测试这个数据集是否进步了在某个猜测时代可能达到位置的猜测。可以将汗青第三方数据导入到器材中，然后就可以行使该数据集搜查其已往的猜测是否可以获得改造。数据可所以GDP数据、生齿统计数据、自然气价值、衡宇开工以及上述从俄罗斯出口的纸张等。现实上，预告员信托任何时刻序列数据系列都可以进步他们的猜测精度。

　　一些供给链筹划软件公司正在试探行使天然说话处理赏罚来改进用户体验。 Logility的执行副总裁Karin Bursa预见，在不久的未来，需求筹划师会开始提出申请，举办筹划。可是，要知道，未来不只需求打算应用措施将行使人工智能，它也将越来越多地用于整个SCP套件。

（编辑：湖南网）

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