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传统需求预测的困扰

供应链管理面临的预测难题

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预测准确度低

传统预测方法精度不足,影响库存和生产计划

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响应速度慢

市场变化反应滞后,错失最佳调整时机

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成本控制困难

库存积压或缺货频发,供应链成本居高不下

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多算法融合预测

集成多种机器学习算法,提升预测精度

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  • • 深度学习预测
  • • 集成学习模型
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实时准确率监控

持续监控预测准确率,动态优化算法

  • • 准确率实时跟踪
  • • 误差分析诊断
  • • 算法性能优化
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智能决策支持

基于预测结果提供供应链决策建议

  • • 库存优化建议
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