人工智能系统预测汽车零件仓储控制

创科方案 人工智能系统预测汽车零件仓储控制
(编号: S-1252)
试验项目
方案特点
  • SAP 数据提取 - 提取有关车辆、其备件和维护计划的数据。
  • 数据分析和趋势识别 - 数据由人工智能系统分析并基于 ABC-XYZ 技术和复制过去期间算法进行聚类。
  • 需求预测 - 为估计不同备件的需求并基于即时策略生成预测分析而构建的机器学习模型。
  • 建立采购清单 - 采购清单是基于 ML 算法开发的，该算法允许智能估计最佳订单数量，并允许根据市场趋势的变化定制。
  • 自动化机器学习训练 - 导入的新数据集将自动用于模型训练。更新后的模型将采用未来的预测。
试验应用及预期成果
  • 通过节省检查时间，最大限度地减少数据准备和整合的人力。
  • 通过互动式用户界面增强用户体验。
  • 使用整合的历史数据集提供准确的预测，有助于提高库存周转率， 最大限度地减少库存囤积。
  • 避免维修车辆的备件短缺。
  • 解决方案提供府车队管理和服务需求的变化。
附加方案资料 W-0420_Prediction of Vehicles’ Spare Parts Inventory Control using Artificial Intelligence Technology.pdf
方案提供者资料
方案提供者:高迪飞有限公司
地址:Room 609, TusPark HK, 118, Wai Yip Street, Kwun Tong, Kowloon, Hong Kong
联络人:黄博谦
职位:营运长
电话:51463516
电子邮件: lawrence@kodifly.com
网页: https://www.kodifly.com/

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