中制數(shù)據(jù)基于歷史訂單和在執(zhí)行訂單等數(shù)據(jù)，并針對產(chǎn)品和物料種類建立起多種預(yù)測模型，實(shí)現(xiàn)對預(yù)測結(jié)果的影響分析，有效提升訂單預(yù)測準(zhǔn)確率，進(jìn)一步指導(dǎo)庫存精準(zhǔn)儲備。
咨詢熱線：400-880-9359
對于部分企業(yè)預(yù)測不準(zhǔn)的情況，我們幫助企業(yè)通過歷史數(shù)據(jù)和訂單執(zhí)行監(jiān)測建立起訂單預(yù)測模型，提升訂單預(yù)測準(zhǔn)確率，并且根據(jù)物料種類建立不同預(yù)測策略，進(jìn)一步降低庫存儲備。
通過預(yù)測與訂單執(zhí)行對比修正預(yù)測數(shù)據(jù)；
對歷史訂單數(shù)據(jù)分析修正預(yù)測數(shù)據(jù)；
對不同的產(chǎn)品采取不同的預(yù)測策略；
預(yù)測模型需要不斷的修正與進(jìn)化；
從預(yù)測產(chǎn)品到預(yù)測通用組件；
以組件包的形式滿足客戶的快速要求；
特殊件加強(qiáng)交期管理，盡量減少儲備；
對于交期極短的物料排除預(yù)測之外；
利用ARIMA、Holt-Winters、LSTM等算法建立算法預(yù)測模型，提升相關(guān)SKU的銷量預(yù)測精準(zhǔn)度，包括數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)特征提取、算法建模與訓(xùn)練等。
預(yù)測案例：遠(yuǎn)航九江集團(tuán)通過ARIMA模型和溫特斯乘法模型，分別進(jìn)行單步和多步預(yù)測分析，完成對產(chǎn)品銷售量進(jìn)行預(yù)測，同時采用擬合優(yōu)度（R^2）最為評價指標(biāo)衡量模型預(yù)測的準(zhǔn)確度。
