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因应产业诡谲变化 善用云运算大数据进行智能预测

因应产业诡谲变化 善用云运算大数据进行智能预测

结合云端运算与大数据的智能预测,可提供未来经济趋势预测与强化制造业预测、量化、规划的能力以因应市场动态与外部变局,以减少库存、提升获利、强化竞争前瞻,并透过持续、实时监测与掌握最新的内部与外部变化以维持作业正常。

根据IndustryWeek报导,制造业面临消费者行为变化、COVID-19(新冠肺炎)疫情起伏、供应链破坏等全球市场不确定性的挑战日益严峻,亟需强化预测能力以提早因应,若主要基于内部数据则会有不足之处,商业预测与规划学会(IBF)指出需求预测的平均差异高达37%,导致安全库存过高、促销时机不当、市占下滑。

行销与促销等内部因素会影响生产规划,供应链瓶颈、健康危机、总体经济修正、价格指标变动等外部因素会驱动顾客需求。人工智能(AI)与机器学习可大幅提升基于大量经济领先指标与模型优化所做的预测正确性,量化市场波动的两个关键步骤是找出经济驱动力以及创造、测试、优化预测模型。

运用AI将制造表现历史数据以及数百万个经济与产业数据来源建立关联性,初期可能找出数百至数千个可能的领先指标,包括总体经济因素与供应链变化以及金融、政府、产业、社会、气候等的趋势变化,再依关联性强弱与背景筛选10~30个跟业务密切相关、驱动市场的领先指标。

基于这些指标建立预测模型可产生经济基线预测,聚焦外部实时深刻见解的AI分析引擎能基于指标的各种排列组合建立数百个预测模型,经机器学习演算法最佳化的预测模型能找出前5~20个指标,经计量经济分析可提供未来12~18个月的精准预测与3~5年的年复合成长率(CAGR)。

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