西浦刘国权马飞课件.ppt

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2、Row!GartnerIntel Ranked#48多目标的线性规划、整数规划 建立数学模型,调用商用算法引擎。300+万决策变量 比如订单被支持了多少 300+万约束条件 比如产能约束等 20多个目标 加权平均9大数据,人工智能的应用 数据质量的监测,控制和修复 预测新产品的产出率等 自动弥补确实的数据等10大数据,人工智能的应用 商业规则的挖掘 规则的场景 比如生产要平滑 规则的参数 基于AI的,对决策的解释 比如为什么某个订单不能被支持?基于规则推理的复杂计算过程11产品可靠性模型 一门古老又有生命力的技术、理论 IoT 技术:数据获取大大简化12 案例-Symbion公司订单预测 公司

3、背景 澳洲前两大药品批发公司之一 10万多种药品 全澳洲13个库存中心,分布在不同省、地区 供应全国3000多家分店 很多药品销售具有明显季节性14问题描述 公司全国库存中心,部门30来个员工每天为下订单忙的不可开交 库存积压(药品进货过多)和缺货(进货过少)经常发生 很多供应商信息、供应变动信息无法体现到下单中 公司目前有自己的ERP系统15解决期望 自动预测每样药品在未来一年内每一个月的销售额,保证一定的预测准确度。根据预测的销售,根据每样药品的送货时间,自动产生订单,自动发送订单到供应商。保证服务水平、提高库存周转率、提高准时交货率和全额交货率 不变动现有的ERP系统16解决方案 集合20多个个库存预测模型,包括多个季节性预测模型 根据每样药品过去三年销售记录,自动选择最佳模型,预测未来12个月每个月的销售 根据预测的月销售,结合每样药品的送货时间,确定需要进货量,自动生成订单17方案结果 库存减少25%服务水平保证在97%库存周转率显著提高 预测准确度保持在45%左右 库存中心的员工主要职责转变为维护历史销售数据、维护订单信息、处理供应商信息 利用库存盈利18Q&A19

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